В современном технологическом ландшафте доступность искусственного интеллекта (ИИ) достигла беспрецедентных высот благодаря распространению инструментов и платформ ИИ с низким и полным кодированием. Эти инновационные решения позволяют частным лицам, а также предприятиям малого и среднего бизнеса использовать возможности искусственного интеллекта, не углубляясь в сложности кодирования. Ниже мы собрали список лучших инструментов искусственного интеллекта без кода, каждый из которых обладает своими уникальными функциями и возможностями.
1. MakeML(https://www.makeml.app/)
MakeML упрощает создание моделей машинного обучения для идентификации и сегментации объектов без необходимости кодирования. Этот онлайн-ресурс предоставляет комплексное обучение и видеоуроки по созданию программного обеспечения искусственного интеллекта и применению компьютерного зрения для решения реальных проблем. MakeML предлагает среду разработки без кода или с небольшим количеством кода, дополненную облачным обучением на одном графическом процессоре и ограниченными возможностями импорта/экспорта наборов данных.
2. Очевидно, ИИ (https://www.obviously.ai/)
Благодаря ИИ, очевидно, делать точные прогнозы становится легко даже для тех, кто не программирует. Эта платформа позволяет вам создавать алгоритмы машинного обучения одним щелчком мыши, изменять наборы данных с помощью удобного интерфейса и интегрировать модели машинного обучения в вашей организации. Он подходит для таких приложений, как прогнозирование доходов, планирование цепочки поставок и таргетированная реклама.
3. SuperAnnotate (https://superannotate.com/)
SuperAnnotate — это комплексное решение искусственного интеллекта для таких задач, как аннотирование данных, управление ими и управление версиями. Он ускоряет масштабирование и автоматизацию конвейера ИИ, особенно при высокопроизводительном аннотировании данных для видео, текста и изображений. Инструменты управления проектами и функции активного обучения улучшают процесс аннотирования.
4. Обучаемая машина (https://teachablemachine.withgoogle.com/)
Teachable Machine позволяет вам научить компьютер распознавать голос, жесты и изображения без какого-либо кодирования. Эта веб-платформа машинного обучения с низким кодом позволяет быстро разрабатывать универсальные модели машинного обучения. Вы можете легко интегрировать эти модели в приложения, веб-сайты и т. д. Они работают локально на вашем устройстве, обеспечивая конфиденциальность данных.
5. Create ML от Apple(https://developer.apple.com/documentation/createml)
Create ML от Apple предоставляет подход к обучению моделей машинного обучения на базе Mac. Он позволяет одновременно обучать несколько моделей, каждая из которых имеет уникальный набор данных. Удобный интерфейс Create ML включает в себя такие функции, как оценка модели, отслеживание производительности и предварительный просмотр в реальном времени, что делает его ценным инструментом для различных приложений.
6. PyCaret (https://pycaret.org/)
PyCaret автоматизирует рабочие процессы машинного обучения на Python, уменьшая необходимость в обширном программировании. Эта модульная платформа предлагает функции, которые выполняют различные задачи машинного обучения — от предварительной обработки данных до развертывания модели. Это отличный выбор для тех, кто хочет сосредоточиться на анализе, а не на кодировании.
7. Лобе (https://lobe.ai/)
Lobe позволяет легко научить ваши приложения распознавать различные входные данные, от растений до эмоций, без какого-либо опыта программирования. Эта платформа поддерживает локальное обучение, устраняя необходимость в онлайн-хранилище данных и обеспечивает кроссплатформенную совместимость.
8. MonkeyLearn (https://monkeylearn.com/)
MonkeyLearn предлагает мощные инструменты искусственного интеллекта для очистки, визуализации и маркировки данных, что делает его идеальным выбором для задач анализа текста. Он позволяет генерировать визуализацию данных, создавать собственные модели машинного обучения и использовать предварительно обученные классификаторы для таких задач, как анализ эмоций и извлечение сущностей.
9. Аккио (https://akk.io/)
Akkio упрощает построение модели искусственного интеллекта для задач прогнозирования, таких как оценка потенциальных клиентов, классификация текста и сокращение оттока клиентов. Он также предоставляет возможности очистки данных и интуитивно понятный интерфейс для нетехнических пользователей в различных областях.
10. Amazon SageMaker (https://aws.amazon.com/sagemaker/)
Amazon SageMaker — это комплексная облачная платформа машинного обучения, которая предлагает инструменты с низким и низким кодом для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. SageMaker Canvas с интерфейсом перетаскивания упрощает процесс разработки модели, делая его доступным для нетехнических пользователей.
11. DataRobot (https://www.datarobot.com/)
DataRobot оптимизирует весь жизненный цикл машинного обучения с помощью своей платформы без программирования. Он позволяет ученым, работающим с данными, и бизнес-пользователям легко создавать и развертывать модели даже без обширных навыков программирования.
12. Google AutoML(https://cloud.google.com/automl)
Google AutoML позволяет программистам и специалистам по обработке данных создавать модели машинного обучения без ручного написания кода. Он предлагает предварительно обученные модели и интуитивно понятный интерфейс перетаскивания для создания и развертывания моделей.
13. NanoNets (https://nanonets.com/)
NanoNets — это платформа искусственного интеллекта, которая упрощает обучение моделей, особенно для структурированных данных и задач оптического распознавания символов. Он предлагает эффективную обработку документов и технологию оптического распознавания символов, что делает его ценным инструментом для извлечения данных из документов.
14. IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/cloud/watson-studio)
IBM Watson Studio представляет собой центральный центр для создания, развертывания и управления моделями искусственного интеллекта. Его функции без или с минимальным кодированием, а также предварительно обученные модели позволяют нетехническим пользователям создавать модели искусственного интеллекта для различных приложений.
15. H2O Driverless AI (https://www.h2o.ai/products/h2o-driverless-ai/)
H2O Driverless AI оптимизирует жизненный цикл машинного обучения, от предварительной обработки данных до развертывания модели, без необходимости тщательного кодирования. Это ценный инструмент как для специалистов по данным, так и для бизнес-пользователей.
16. Лаборатория данных Domino (https://www.dominodatalab.com/)
Domino Data Lab — это облачный сервис, который упрощает создание, развертывание и управление моделями машинного обучения. Он предлагает варианты с минимальным кодированием или без него, что делает операции по обработке данных доступными для более широкой аудитории.
17. CrowdStrike Falcon Fusion (https://www.crowdstrike.com/products/falcon/fusion/)
CrowdStrike Falcon Fusion автоматизирует операции по обеспечению безопасности и реагирование на инциденты, используя искусственный интеллект для анализа угроз. Его архитектура с минимальным кодированием или без него упрощает создание и автоматизацию рабочих процессов обеспечения безопасности.
18. RapidMiner (https://rapidminer.com/)
RapidMiner — это комплексная платформа для анализа данных, которая позволяет быстро выполнять интеллектуальный анализ данных и создавать модели машинного обучения. Его подход без/минимального кода делает ИИ доступным для нетехнических пользователей.
Эти инструменты искусственного интеллекта без кода революционизируют способы интеграции искусственного интеллекта в различные отрасли, демократизируя доступ к возможностям искусственного интеллекта и позволяя частным лицам и предприятиям использовать возможности машинного обучения без необходимости обширных знаний в области кодирования. Изучите эти инструменты, чтобы найти тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям в области ИИ, и начните раскрывать потенциал искусственного интеллекта уже сегодня.
Статья: Вернер Кёгеленберг для Tappstr