8 Plattformen für maschinelles Lernen mit und ohne Code

Plattformen für maschinelles Lernen ohne oder mit wenig Code kommen Unternehmen und Privatpersonen zugute, indem sie ihnen helfen, innovativere Anwendungen zu entwickeln, die die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz nutzen.

Das Interesse an Technologien wie KI und ML steigt weltweit rasant an.

Die Menschen haben begonnen, ihre Leistungsfähigkeit und Effektivität in verschiedenen Anwendungsfällen zu verstehen, sei es in der Automobilindustrie, im Finanzwesen, im Bankwesen, im Marketing, in der Cybersicherheit oder im E-Commerce. Sie sind zunehmend begeistert, damit zu experimentieren.

Viele Startups und Unternehmen finden es jedoch schwierig, mit dem maschinelles Lernen zu beginnen, während sie ihre Produkte entwickeln. Ob es darum geht, geeignete Experten für maschinelles Lernen zu finden oder die Technologie zu verstehen und zu nutzen, die Ausführung ist schwierig.

Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen wurden entwickelt, um solche Probleme zu lösen.

Sie helfen, die Lücken in Ihrem Unternehmen zu schließen. Für technisch nicht versierte Personen ist das maschinelle Lernen ohne Code eine praktische Option, da es weniger einschüchternd ist und selbst Nicht-Programmierer hervorragende ML-Anwendungen erstellen können, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Laut dem Gartner Magic Quadrant Bericht werden bis 2024 65% der Anwendungsentwicklung auf No-Node- und Low-Code-Plattformen für maschinelles Lernen stattfinden.

Low-Code- und No-Code-Plattformen bieten eine Menge Produktivitätsgewinne und helfen bei der Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen mit cloudbasierten mobilen Anwendungen. Auf diese Weise eröffnen sie neue Trends und den Zugang zu einer breiteren Gruppe von Denkern und Schöpfern.

In diesem Artikel erkläre ich No-Code- und Low-Code-Plattformen und wie nützlich sie für Ihr Unternehmen sein können.

Was sind Low-Code- und No-Code-Plattformen?

Low-Code-Plattformen

Low-Code bezieht sich auf eine Softwareentwicklungsmethodik, die bei der Erstellung von Anwendungen und Systemen wenig bis gar keine Kodierung erfordert. Und das Softwaresystem mit dieser Fähigkeit können Sie als Low-Code-Plattform bezeichnen. Sie ermöglicht es Ihnen, mit Hilfe von visuellen Bausteinen wie einem Pulldown-Menü und Drag-and-Drop-Optionen automatisierten Code zu erzeugen.

Low-Code ist ein Mittelweg zwischen No-Code und manueller Codierung. Und Sie können immer noch Ihren Code über den automatisch generierten Code hinzufügen, wenn Sie möchten. Abgesehen von der schnelleren Kodierung ermöglichen Low-Code-Plattformen eine schnelle Einrichtung und Bereitstellung der Software.

Bei den Low-Code-Anwendungen kann es sich um mobile Apps, Websites, Geschäftsprozessmanagement, Cloud-basierte Anwendungen wie ML-Apps und Bibliotheken und vieles mehr handeln.

No-Code-Plattformen

No-Code bezieht sich auf einen Softwareentwicklungsansatz, der es Benutzern ermöglicht, Softwaresysteme zu erstellen, ohne Code zu schreiben. Und die Software mit dieser Fähigkeit ist eine No-Code-Plattform. Es handelt sich dabei um einen Ansatz, bei dem die Hände nicht in die Kodierung gesteckt werden müssen und der sich vollständig auf visuelle Tools wie Drag-and-Drop-Komponenten zur Codegenerierung stützt.

Das bedeutet, dass Sie mit Hilfe einer No-Code-Plattform auch dann Anwendungen und Systeme entwickeln können, wenn Sie über keinerlei Programmierkenntnisse verfügen.

Bei den mit No-Code-Plattformen erstellten Anwendungen kann es sich um Self-Service-Anwendungen für Geschäftsanwender, Web- und mobile Anwendungen, Dashboards, Content-Management-Systeme (CMS), BI-Berichtstools und vieles mehr handeln.

Warum sollten Sie eine Low-Code- oder No-Code-Plattform verwenden?

Low-Code- und No-Code-Plattformen reduzieren die Komplexität der Codierung durch vorkonfigurierte Vorlagen und visuelle Schnittstellen. Einige der Vorteile dieser Plattformen sind:

• Größer Benutzerfreundlichkeit: Low-Code- und No-Code-Plattformen sind so konzipiert, dass sie allen Benutzern unabhängig von ihren technischen Kenntnissen zur Verfügung stehen. Daher können auch Menschen ohne Programmierkenntnisse schnell Websites und Anwendungen erstellen. Und wenn Sie über Programmierkenntnisse verfügen, können Sie Ihren Code hinzufügen und eine App oder Website anpassen.
• Schnellere Code-Erstellung: Das Schreiben von Code Zeile für Zeile nimmt viel Zeit in Anspruch, vor allem, wenn Sie nur über begrenzte Programmierkenntnisse verfügen. Die Verwendung einer Low-Code- oder No-Code-Plattform hilft Ihnen, Code schneller zu erstellen, um Software schnell zu entwickeln und einzusetzen.
• Kostengünstig: Die manuelle Erstellung von Code ist mit höheren Investitionen in Entwickler, Zeit, Ressourcen, Infrastruktur und Wartung verbunden. Low-Code- oder No-Code-Plattformen senken Ihre Investitionen in diesen Bereichen und verbessern Ihren ROI.

Abgesehen davon ermöglichen diese Plattformen eine bessere Zusammenarbeit zwischen IT- und Business-Teams, fördern das Verständnis und helfen Ihnen, mit einfach zu erstellenden Prototypen schnell Kundenfeedback einzuholen.

Lassen Sie uns nun einige der besten Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen besprechen, um Ihre ML-Reise zu beginnen und zu experimentieren.

MakeML

Erstellen Sie mit MakeML ML-Modelle für die Segmentierung und Erkennung von Objekten, ohne manuelles Programmieren. Sie können damit problemlos einen umfangreichen Datensatz erstellen und verwalten. Sie können Ihre ML-Modelle auch trainieren und testen, um eine Vorschau ihrer Aktionen zu erhalten.

MakeML bietet eine Plattform, auf der Sie innerhalb weniger Stunden lernen können, eine Anwendung für Künstliche Intelligenz zu erstellen und ein organisatorisches Problem mit Hilfe von Computer Vision zu lösen. Sie können maschinelles Lernen auch über Videoanleitungen auf Ihrem mobilen Gerät erlernen.

Das MakeML-Tutorial umfasst:

• Erstellen eines Servers zur Segmentierung und Erkennung von Objekten mit benutzerdefinierten neuronalen Netzwerken
• Wie man eine Anwendung erstellt, die die Anzahl der Berührungen oder Aufprallpunkte eines Balls erkennt
• Wie man eine Anwendung erstellt, die die teuersten Briefmarken erkennen kann
• Wie man mit Hilfe von AR und maschinellem Lernen eine Kerze ohne tatsächliches Feuer anzündet
• Wie man eine beliebte Anwendung erstellt, mit der ein Benutzer Nagellackdesign und -farbe sofort ausprobieren kann

Und so weiter.

Das erfahrene MakeML-Team hilft Ihnen bei der Erstellung einer Computer Vision-Lösung und bei der Integration der Lösung in Ihr Produkt. Sie erhalten kostenlose Optionen für den Import/Export von Datensätzen für einen bestimmten Bereich und GPU-Wolken-Training (nur eines).

Sie können auch weitere Vorteile zu einem Preis ab $8,83/Monat in Anspruch nehmen.

Offensichtlich AI

Machen Sie mit der Offensichtlich AI Machine Learning Plattform innerhalb von Minuten Vorhersagen über Daten, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Dies umfasst den gesamten Prozess der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen und die Vorhersage der Ergebnisse mit einem einzigen Klick.

Nutzen Sie den Datendialog, um Ihren Datensatz nahtlos und ohne Code zu gestalten, und teilen Sie Ihre ML-Modelle mit dem Team oder stellen Sie der Öffentlichkeit zur Verfügung. So kann jeder damit beginnen, Vorhersagen aus den Algorithmen zu treffen und dynamische Machine Learning-Vorhersagen über die Low-Code-API in Ihre Anwendung zu bringen.

Darüber hinaus gibt Ihnen Obviously AI die modernsten Algorithmen und Technologien an die Hand, ohne dabei an Leistung einzubüßen. Sie kann Ihnen helfen, Umsätze vorherzusagen, die Lieferkette zu optimieren und das Marketing zu personalisieren. Darüber hinaus können Sie die Konvertierung von Leads, die dynamische Preisgestaltung, die Rückzahlung von Darlehen und vieles mehr in Echtzeit vorhersagen.

Offensichtlich ist KI so konzipiert, dass sie eine mühelose Lösung für jedermann darstellt. Sie können eine CSV-Datei mit Ihren Datenquellen hinzufügen oder integrieren. Verstehen Sie die Faktoren, die die Vorhersagen beeinflussen, und sagen Sie die Ergebnisse mit Szenarien wie Was-wäre-wenn voraus. Tauchen Sie tief in die Spezifikationen der Algorithmen ein, entdecken Sie konkurrierende Modelle und verstehen Sie, wie die Modelle funktionieren.

Sparen Sie Zeit bei der Erstellung anspruchsvoller und komplexer KI-Modelle und wählen Sie die Anzahl der Zeilen (von 1000-50 Mio.) und Spalten (von 5-200) aus und erfahren Sie, wie lange es dauert, den Algorithmus mit KI zu erstellen.

Für den Einstieg in Offensichtliche KI sind weder Programmierkenntnisse noch Hintergrundwissen oder ein Data Science Team erforderlich.

SuperAnnotate

Erstellen Sie SuperData mit SuperAnnotate für Ihre KI. Es handelt sich um eine End-to-End-Plattform für die Kommentierung, Verwaltung und Versionierung von Ground-Truth-Daten für Ihre Anwendung der Künstlichen Intelligenz. Es hilft Ihnen, Ihre KI-Pipeline 3x-5x schneller zu skalieren und zu automatisieren, indem es ein robustes Toolset, branchenführende Annotationsdienste und ein leistungsstarkes Datenmanagementsystem nutzt.

Kommentieren Sie Videos, Texte und Bilder mit einem hohen Datendurchsatz und erstellen Sie hochwertige Datensätze mit erstklassigen Services und Tools. Fördern Sie den Erfolg Ihres Modells in der Praxis durch leistungsstarke Projektmanagementfunktionen und die Zusammenarbeit im Team.

Mit SuperAnnotate können Sie einen optimierten Anmerkungsworkflow einrichten, die Qualität des Projekts überwachen, mit dem Team zusammenarbeiten und vieles mehr an einem einzigen Ort. Es bietet aktive Lern- und Automatisierungsfunktionen, die Ihnen helfen, Ihren Annotationsprozess zu beschleunigen.

Sie erhalten umfassende praktische Kollaborations- und Qualitätsmanagement-Tools auf mehreren Ebenen, um die Modellleistung zu steigern, erfolgreiche Projekte voranzutreiben und den Unterschied sofort zu spüren.

SuperAnnotate bietet außerdem eine auf Sicherheit ausgerichtete Plattform zur Konsolidierung von Pipelines jeder Komplexität und Größe. Sie können Ihre Projekte weltweit skalieren, so dass Sie größere Verpflichtungen eingehen können, um Mengenrabatte zu erhalten und die Kosten für KI-Pipelines zu senken.

Buchen Sie noch heute eine Demo und verstehen Sie die Bedeutung für Ihr Unternehmen. Für ein Startup-Unternehmen in der Anfangsphase ist es sehr praktisch und zugänglich.

Belehrbare Maschine

Trainieren Sie Ihren Computer mit Belehrbar Machine, um Ihre Geräusche, Posen und Bilder zu erkennen oder wiederzuerkennen. Mit Belehrbar Machine können Sie einfach und schnell robuste ML-Modelle für Ihre Anwendungen, Websites und vieles mehr erstellen, ohne dass Sie über Programmierkenntnisse verfügen müssen.

Teachable Machine ist eine webbasierte Low-Code-Plattform für maschinelles Lernen, mit der Sie maschinelle Lernmodelle erstellen können, die für jedermann zugänglich und einfach zu bedienen sind. Die Verwendung ist sehr einfach:

• Sammeln und gruppieren Sie Ihre Beispiele in verschiedenen Klassen oder Kategorien, die Ihr Computer lernen soll
• Trainieren Sie Ihren Computer und testen Sie ihn sofort, um zu sehen, ob das Modell lernt, was Sie ihm beigebracht haben
• Exportieren Sie das Modell für Ihre Websites, Anwendungen und vieles mehr. Sie können das Modell sogar herunterladen oder es online hosten.

Noch wichtiger ist, dass Sie das Modell vollständig auf Ihrem Gerät verwenden können, ohne dass Mikrofon- oder Webcam-Daten das Modell verlassen. Darüber hinaus können Sie Bilder und Körperpositionen ganz einfach über Dateien, Webcam und Audio durch kurze Tonbeispiele klassifizieren.

Starten Sie jetzt ein neues Projekt oder öffnen Sie ein bestehendes Projekt aus einer Datei oder von einem Laufwerk.

Äpfel schaffen ML

Erleben Sie eine neue Art des Lehrens und Trainierens von Machine Learning Modellen auf Ihrem Apple Mac. Es hilft Ihnen, ML-Modelle mit Apples ML erstellen einfach zu erstellen und sie auf Ihrem Mac gut zu trainieren.

Einige der wertvollen Funktionen sind:

• Training mehrerer Modelle: Sie können mehrere Modelle mit verschiedenen Datensätzen in einem einzigen Projekt trainieren.
• eGPU-Training-Unterstützung: Es verfügt über einen externen Grafikprozessor für eine bessere Modellleistung auf Ihrem Mac.
• Trainingskontrolle: Sie haben die Kontrolle über Ihren Trainingsprozess, z. B. Fortsetzen, Abspielen, Anhalten und Erweitern.
• Visualisierungsauswertung: Erfahren Sie mehr über die Leistung Ihres Modells anhand des Evaluationssets. Erforschen Sie wichtige Metriken und Verbindungen, um verschiedene Anwendungsfälle, Möglichkeiten und zukünftige Investitionen zu identifizieren, die zur Verbesserung der Modellqualität beitragen.
• Modellvorschauen: Verwenden Sie die Kamera Ihr iPhones, um eine Vorschau der Modellleistung mit Hilfe von Continuity zu erhalten.
• Training auf dem Gerät: Trainieren Sie Modelle schneller auf Ihrem Mac, indem Sie die Vorteile von GPU und CPU nutzen.

Create ML verfügt über verschiedene Modelltypen. Sie müssen Ihren Modelltyp auswählen, z. B. Bild, Video, Bewegung, Ton, Text, Tabellen und mehr. Später können Sie Daten und Parameter hinzufügen, damit Ihr Computer lernen kann.

PyCaret

PyCaret ist eine Low-Code- und Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, mit der Sie Ihre Workflows für maschinelles Lernen mit Python automatisieren können. Mit dieser benutzerfreundlichen, leicht zu erlernenden und einfachen Bibliothek für maschinelles Lernen können Sie weniger Zeit mit dem Programmieren und mehr mit der Analyse verbringen, z.B. mit der Vorverarbeitung von Daten, dem Training von Modellen, der Erklärung von Modellen, MLOps und der explorative Datenanalyse.

PyCaret ist modular aufgebaut, so dass jedes Modell spezifische Aufgaben des maschinellen Lernens ausführen kann. Funktionen sind hier die Sätze von Aktionen, die Aufgaben in einem bestimmten Arbeitsablauf ausführen.

PyCaret ermöglicht es fast jedem, robuste, programmierfreundliche und durchgängige Lösungen für maschinelles Lernen zu erstellen. Sie können durch eine Schnellstart-Demo, einen Blog, Videos und Diskussionen lernen. Erstellen Sie eine einfache ML-Anwendung, trainieren Sie Ihr Modell schneller und analysieren Sie es, iterieren Sie es und stellen Sie es sofort als REST-API bereit.

Sie können Experimente verfolgen, eine ML-Anwendung erstellen, eine REST-API erstellen, das Docker-Image erstellen und GPU-Unterstützung erhalten. PyCaret ist ideal für Data-Science-Profis und Data-Science-Enthusiasten.

Lappen

Trainieren Sie mit Lappen Ihre Anwendungen, um Pflanzen zu identifizieren, Gesten zu sehen, Wiederholungen zu zählen, Emotionen zu spüren, Farben zu erkennen, die Sicherheit zu überprüfen und vieles mehr. Es hilft Ihnen beim Trainieren von ML-Modellen und bietet einfach zu bedienende und kostenlose Tools und bringt alles mit, was Sie für Ihre ML-Modelle benötigen.

Zeigen Sie einfach Beispiele für das, was Ihre Anwendung lernen soll, und trainieren Sie automatisch ein maschinelles Lernmodell, das schnell in Ihre Anwendung integriert werden kann. Jeder kann diese Plattform einfach nutzen, ohne Programmierkenntnisse zu haben.

Sie müssen Ihre Daten nicht in die Cloud hochladen, sondern können direkt und kostenlos auf Ihrem Computer trainieren. Lobe ist für Windows und Mac verfügbar. Darüber hinaus können Sie Ihr Modell auf jede Plattform exportieren oder versenden. Es wählt automatisch die perfekte Architektur für maschinelles Lernen für Ihr Projekt aus.

Lobe vereinfacht den Prozess des maschinellen Lernens mit drei einfachen Schritten, die Sie ausführen müssen:

• Sammeln und beschriften Sie Ihre Bilder
• Trainieren Sie Ihr ML-Modell und notieren Sie die Ergebnisse
• Spielen und verbessern Sie die Leistung Ihres Modells, und exportieren Sie Ihr Modell anschließend schnell.

Mit Lobe können Sie die Bilder in Ihren Ordnern schnell beschriften oder sie mit der Webcam sammeln, um einen ML-Datensatz zu erstellen. Sie müssen nichts konfigurieren und einrichten. Nutzen Sie einfach die visuellen Ergebnisse, um die Stärken und Schwächen aller Ihrer Modelle zu verstehen.

MonkeyLearn

Holen Sie sich mit MonkeyLearn eine hochmoderne Technologie für künstliche Intelligenz, die es Ihnen leicht macht, Kundenfeedback zu bereinigen, zu visualisieren und zu kennzeichnen. MonkeyLearn ist ein All-in-One-Studio für Datenvisualisierung und Textanalyse ohne Code, mit dem Sie einen vollständigen Einblick in Ihre Daten gewinnen und diese analysieren können.

Mit MonkeyLearn können Sie tiefer in die Daten eintauchen und schnell individuelle Visualisierungen und Diagramme erstellen. Darüber hinaus können Sie diese Einblicke nach Dateneingaben, einschließlich benutzerdefinierter Felder und Daten, kombinieren und filtern.

Mit MonkeyLearn können Sie die vorgefertigten Modelle für maschinelles Lernen verwenden und Ihre eigenen erstellen. Darüber hinaus können Sie für einen schnellen Start aus einer breiten Palette von vortrainierten Klassifikatoren wählen. Sie können auch schnell Sentimentanalysen, Themenklassifikatoren, Entity-Extraktoren usw. erstellen.

Außerdem können Sie Ihre ML-Modelle in einer einfachen Benutzeroberfläche trainieren, indem Sie Datensätze importieren und benutzerdefinierte Tags definieren. MonkeyLearn bietet auch maßgeschneiderte Vorlagen für Unternehmen, die verschiedene Szenarien im Blick haben.

Alle Vorlagen enthalten vorgefertigte Textanalysen und Dashboards. Darüber hinaus bietet MonkeyLearn NPS-Analysen, Bewertungsanalysen, CSAT-Analysen, Support-Analysen, Umfrageanalysen, VOC-Analysen, usw.

Buchen Sie eine kostenlose Demo und erfahren Sie, wie MonkeyLearn Ihnen helfen kann.

Fazit

Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen bieten eine mühelose Möglichkeit, Anwendungen, Websites und Softwareprodukte zu erstellen, unabhängig davon, ob Sie ein Coder oder ein Nicht-Coder sind. Diese Plattformen helfen Ihnen, Ihre eigenen Modelle hochzuladen oder sie mit verschiedenen Tools zu trainieren. Dies wird Ihnen helfen, Ihre Kreativität vor Milliarden von Menschen zu präsentieren.

Entscheiden Sie sich auch für die beste Low-Code- oder No-Code-Plattform für maschinelles Lernen Ihrer Wahl, um Ihre ML-Modelle und -Datensätze mit superschneller Geschwindigkeit zu erstellen und Ihre Anwendungen und Websites mit Verbesserte Produktivität, Zusammenarbeit und ROI zu entwickeln.