Найкращі інструменти ШІ для створення контенту з мінімальним вмістом коду або взагалі без нього

Поява інструментів та платформ для створення цифрового контенту з низьким рівнем кодування чи зовсім без нього сприяє розробці нових додатків, що використовують машинне навчання. Ці інструменти дають можливість користувачам, навіть з мінімальним досвідом програмування, створювати веб-сервіси та клієнтоорієнтовані додатки, покращуючи координацію продажів і маркетингових зусиль.

MakeML

Використовуйте MakeML, щоб легко створювати моделі машинного навчання для ідентифікації та сегментації об’єктів без ручного кодування. Ця платформа спрощує створення та ефективне управління великими наборами даних, пропонуючи зручний для користувача підхід. Окрім підготовки моделей, MakeML полегшує тестування ваших моделей машинного навчання. Онлайн-ресурс надає вичерпні інструкції, які забезпечать вас знаннями, необхідними для створення програмного забезпечення для ШІ та впровадження рішень комп’ютерного зору для вирішення конкретних завдань.

Obviously AI

Відкрийте для себе можливості платформи машинного навчання Obviously AI, де точні прогнози можна отримати за лічені хвилини, а навички програмування не потрібні. Простим кліком миші ви можете легко створювати алгоритми машинного навчання та прогнозувати результати. Діалогове вікно даних платформи дозволяє легко змінювати набори даних, усуваючи необхідність у додатковому коді.

SuperAnnotate

SuperAnnotate — це комплексна система для завдань, пов’язаних зі штучним інтелектом, включаючи анотування, керування та перевірку версій первинних даних. Завдяки широкому набору інструментів, першокласним сервісам анотування та надійній системі управління даними ваш конвеєр автоматизації ШІ може бути масштабований і автоматизований у три-п’ять разів швидше.

Teachable Machine

Відкрийте для себе можливості Teachable Machine — зручної платформи, яка дозволяє навчити комп’ютер розпізнавати і реагувати на ваш голос, жести та фотографії без необхідності кодування. Ця веб-платформа для машинного навчання з низьким рівнем коду дозволяє швидко створювати надійні моделі машинного навчання, які легко інтегруються в додатки та веб-сайти.

Apple’s Create ML

Революціонуйте свій досвід навчання моделей машинного навчання на комп’ютері Mac за допомогою інноваційного підходу, використовуючи Create ML від Apple. Це рішення спрощує створення та навчання моделей машинного навчання, дозволяючи одночасно навчати кілька моделей в одному проекті, кожна з яких має свій унікальний набір даних. Підвищуйте швидкість роботи моделей на комп’ютері Mac, підключивши зовнішній графічний процесор.

PyCaret

Оптимізуйте робочі процеси машинного навчання на Python без зайвих зусиль за допомогою PyCaret — платформи для автоматизованого машинного навчання з низьким рівнем кодування. Ця зручна бібліотека машинного навчання дозволяє вам більше зосередитися на завданнях аналізу, таких як попередня обробка даних, навчання та перевірка моделей, визначення доступності пояснень, MLOps та дослідження даних, і менше — на кодуванні. PyCaret розроблено з урахуванням модульності, що дозволяє різним моделям виконувати різні операції машинного навчання.

Lobe

Lobe дає змогу навчати ваші програми розпізнавати рослини, інтерпретувати жести, відстежувати повтори, розуміти емоції, розпізнавати кольори та забезпечувати безпеку. Ця зручна платформа спрощує навчання моделей машинного навчання, пропонуючи доступні та безкоштовні інструменти для розробки моделей, пристосованих до ваших потреб. Просто надайте приклади бажаної поведінки для вашої програми, і Lobe автоматично навчить модель машинного навчання, готову до розгортання.

MonkeyLearn

MonkeyLearn пропонує передові інструменти штучного інтелекту для спрощення процесу очищення, візуалізації та маркування відгуків клієнтів. Студія візуалізації даних та аналізу тексту без коду, MonkeyLearn забезпечує комплексний аналіз ваших даних. Вона дозволяє швидко створювати унікальні візуалізації даних і діаграми, полегшуючи поглиблене дослідження даних. Користувачі можуть об’єднувати і фільтрувати ці дані на основі вхідних даних, таких як діапазони даних і користувацькі параметри.

Akkio

Akkio -— це платформа зі штучним інтелектом, яка дозволяє користувачам будувати моделі прогнозування без необхідності кодування. Вона спрощує створення прогнозних моделей, використовуючи дані користувачів, що сприяє прийняттю більш ефективних рішень в режимі реального часу. Можливості Akkio включають прогнозування ключових бізнес-результатів, таких як покращена оцінка потенційних клієнтів, прогнозування, класифікація текстів та зменшення відтоку, використовуючи наявні дані.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker, хмарна платформа машинного навчання, надає комплексний набір інструментів і сервісів для створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання. Розроблена як для нетехнічних користувачів, так і для бізнес-аналітиків, SageMaker пропонує ряд інструментів без коду та з низьким вмістом коду, що спрощує процеси розробки та розгортання ML-моделей.

Data Robot

DataRobot, платформа штучного інтелекту, виділяється як комплексне рішення для всього циклу розробки, розгортання та управління моделями машинного навчання. Завдяки зручній для користувача структурі, DataRobot задовольняє різноманітну базу клієнтів, включаючи аналітиків даних, інженерів та бізнес-професіоналів.

Google AutoML

AutoML від Google дає змогу програмістам та аналітикам даних легко розробляти та впроваджувати моделі машинного навчання, усуваючи потребу в ручному кодуванні рішень. Ця платформа зручна у використанні, що робить її доступною навіть для людей з обмеженим досвідом у машинному навчанні, оскільки вона вимагає мінімального кодування або взагалі не вимагає його.

Nanonets

NanoNets — це революційний API для машинного навчання, розроблений для розробників, які можуть легко навчати моделі, маючи лише десяту частину даних, та навіть не маючи попереднього досвіду машинного навчання. Завантаживши дані та зачекавши кілька хвилин, NanoNets надасть вам модель, доступну через зручний хмарний API.

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio є ключовим сервісом, що пропонує централізований простір для створення, розгортання та управління моделями штучного інтелекту в хмарному середовищі. Завдяки набору функцій та інструментів Watson Studio робить розробку ШІ доступною для людей з обмеженими навичками програмування, роблячи особливий акцент на можливості розробки без коду або з низьким вмістом коду.

H2O Driverless AI

H2O Driverless AI — це трансформаційна платформа AutoML, яка оптимізує весь життєвий цикл машинного навчання, від попередньої обробки даних до розгортання моделі. Ця платформа виявляється безцінною як для аналітиків даних, так і для бізнес-користувачів, дозволяючи їм створювати і розгортати моделі машинного навчання без необхідності ручного кодування.

Domino Data Lab

Хмарний сервіс Domino Data Lab призначений для оптимізації всього процесу створення, розгортання та управління моделями машинного навчання. Ця платформа орієнтована на дослідників даних, інженерів та аналітиків, пропонуючи зручний підхід до штучного інтелекту з низьким рівнем коду або взагалі без нього для проектування та автоматизації операцій в галузі науки про дані.

CrowdStrike Falcon Fusion

CrowdStrike Falcon Fusion слугує надійною архітектурою організації, автоматизації та реагування на загрози безпеки, що дозволяє організаціям автоматизувати операції безпеки, збір інформації про загрози та реагування на інциденти. Побудований на платформі CrowdStrike Falcon®, Falcon Fusion легко інтегрується без додаткових витрат для передплатників CrowdStrike.

RapidMiner

RapidMiner — це надійна платформа для роботи з даними, яка сприяє швидкому створенню та розгортанню моделей інтелектуального аналізу даних та машинного навчання. Пропонуючи комплексний набір послуг, RapidMiner охоплює такі ключові аспекти, як попередня обробка даних, функціональна інженерія, навчання моделей, оцінка та розгортання.

Реалізація технологій штучного інтелекту зі зниженими вимогами до кодування відповідає давній меті в інформатиці, де No-Code передбачає розробку програмного забезпечення без будь-якого кодування, а Low-Code прискорює доставку додатків з мінімальним кодуванням через графічні інтерфейси. Цей крок уможливлює створення середовищ розробки без коду або з низьким рівнем коду для додатків ШІ, що є значним кроком у демократизації можливостей штучного інтелекту.