ОСЕТИ И ОСЕТИНЦЕВ МОЖНО СПАСТИ И ДАЖЕ НУЖНО ПРИВЛЕЧЕНИЕМ В ИНДУСТРИЮ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
И ВОТ НОУ ЛОУ КОД ПРОГРАММИРОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕНЙ БЕЗ ЗНАНИЯ ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ
СМОТРЕТЬ С ПЕРЕВОДОМ НА РУССКИЙ
Low-Code разработка и применение искусственного интеллекта Microsoft AI Builder в приложениях без кода
https://habr.com/ru/post/582268/https://serokell.io/blog/top-no-code-platforms18 лучших платформ машинного обучения с низким и нулевым кодом
Юлия Гаврилова
Статья Юлии Гавриловой
16 марта 2021 г.
7 минут чтения
Проголосовать за пост в блогеЗапись в блоге проголосовала65
Машинное обучение становится более доступным для компаний и частных лиц, когда требуется меньше кодирования. Если вы только начинаете свой путь в ML, не стесняйтесь проверить эти платформы с низким кодом и без кода.
В чем разница между low-code и no-code?
Вы, наверное, уже слышали термины «low-code» и «no-code».
Низкий код просто означает уменьшенное количество кодирования. Многие элементы можно просто перетащить из библиотеки. Однако их также можно настроить, написав собственный код, что дает повышенную гибкость.
1lt69pid.1_(47).jpg
Платформы без кода вообще не требуют знания программирования. Их могут использовать разные люди: художники, учителя, топ-менеджеры. Им нужен ИИ в работе, но они не хотят глубоко погружаться в программирование и информатику. Решения без кода довольно ограничены по функциональности, но позволяют быстро создать что-то простое.
На практике граница между платформами без кода и с низким кодом довольно тонкая. Платформы, которые рекламируют себя как «без кода», обычно оставляют место для настройки.
Платформы с низким кодом для начинающих
платформы с низким кодом
Библиотеки low-code можно использовать даже при минимальном опыте программирования.
Пикарет
Это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом на Python, которая позволяет создавать и развертывать модели машинного обучения с минимальным кодированием.
По сути, PyCaret — это альтернатива с низким кодом, которая может заменить сотни строк кода всего несколькими словами. Это значительно увеличивает скорость разработки программного обеспечения и делает его более доступным для начинающих. PyCaret — это оболочка Python для нескольких библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy и многих других.
Авто-Вимл
AutoViML — это инструмент, который позволяет любому быстро построить модель машинного обучения. Он автоматически отображает ваши данные с помощью различных моделей машинного обучения, чтобы определить, какая из них дает наилучшие результаты в каждом конкретном случае. Еще одним большим плюсом является то, что вам не нужно предварительно обрабатывать данные; AutoViML автоматически очищает, трансформирует и нормализует его. Программа работает с различными типами переменных, включая текстовые, числовые и визуальные данные.
H2O AutoML
H2O — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом. Он имеет инструменты для развертывания наиболее широко используемых алгоритмов машинного обучения, таких как градиентный спуск, линейная регрессия, глубокие искусственные нейронные сети и другие. Чем славится эта платформа, так это передовым AutoML. Эта функция обеспечивает автоматизацию процесса создания нескольких моделей одновременно, поэтому вы можете создавать и тестировать функциональные модели машинного обучения даже без предварительного опыта.
Платформы машинного обучения без кода, которые вы должны использовать в 2021 году
Платформы без кода
Вот набор платформ без кода, которые вы можете изучить, если хотите быстро развернуть элемент машинного обучения и интегрировать его с существующим программным обеспечением.
Google Облачное автоматическое машинное обучение
Этот инструмент без кода позволяет любому обучать и развертывать пользовательские модели машинного обучения без каких-либо знаний в области машинного обучения. Платформа работает с различными типами данных и охватывает широкий спектр вариантов использования, от компьютерного зрения и видеоаналитики до обработки и перевода естественного языка. Вы сможете подготавливать и хранить свои наборы данных и использовать автоматические инструменты для упрощенной маркировки. Если вам нужно больше мощности и более гибкие инструменты, вы можете перейти на использование Google Cloud.
Комплект машинного обучения Google
Этот набор инструментов был создан для разработчиков Android и iOS, которые хотят сделать свои приложения более привлекательными. Его API можно использовать для реализации сканирования полос, обнаружения лиц, функций маркировки изображений и многого другого без необходимости создавать модель машинного обучения с нуля. Вся необходимая обработка происходит на мобильном устройстве пользователя в режиме реального времени, поэтому вам не нужно беспокоиться о настройке и размещении дорогих серверов.
Обучаемая машина
Teachable Machine — еще один проект Google, который упрощает использование машинного обучения для приложений и веб-сайтов. Эта платформа проста в использовании даже для людей, не разбирающихся в технологиях, благодаря удобному интерфейсу. Программа работает с изображениями и позволяет обучить машину распознавать и классифицировать фотографии. Он также обрабатывает звуки. На платформе интересно играть, если вы новичок, и она также бесплатна. Но вам решать собирать и подготавливать данные, которые вы будете использовать для обучения модели.
ИИ взлетно-посадочной полосы
Runway AI был создан для авторов, не имеющих опыта программирования в области редактирования видео и фотографий, с опцией зеленого экрана, фильтрацией и другими интересными функциями. Этот набор инструментов может помочь вам расширить ваши творческие возможности с помощью технологических инструментов в несколько простых щелчков мыши, превратив ваши видео в первоклассное киноискусство.
доля
Эта платформа машинного обучения имеет шаблоны проектов, которые легко использовать даже для вашего первого проекта машинного обучения. Проект относительно новый, поэтому пока доступна только классификация изображений. В будущем его создатели также хотят запустить шаблоны обнаружения объектов и классификации данных. Тем не менее, классификатор изображений — один из самых полезных инструментов для розничных продавцов, рекламодателей и бизнес-профессионалов, поэтому обязательно ознакомьтесь с ним.
Очевидно, ИИ
Если вы ищете удобный инструмент для прогнозирования на основе данных без написания кода, Очевидно, ИИ для вас. Его могут использовать маркетологи и владельцы бизнеса, которые хотят прогнозировать поток доходов, оптимизировать бизнес-процессы, строить более эффективную цепочку поставок и проводить персонализированные автоматизированные маркетинговые кампании. Все, что вам нужно, это предоставить данные, выбрать столбец, на основе которого будет создан ваш собственный алгоритм машинного обучения, и получить отчет.
CreateML
CreateML — это удобная платформа перетаскивания от Apple, которая позволяет обучать модели на вашем устройстве Mac. Это может помочь вам создавать классификаторы и рекомендательные системы. Инструмент может обрабатывать изображения, видео, фотографии, табличные данные и тексты. Полученную модель можно протестировать и развернуть в приложениях IOS. Вы можете просмотреть производительность модели и приостановить, сохранить, возобновить и расширить процесс обучения в любое время. CreateML позволяет одновременно обучать несколько моделей на разных наборах данных для одного проекта. Он имеет стандартный Apple SDK и документацию, включающую примеры кода и пояснительные статьи.
https://levity.ai/blog/no-code-machine-learning-guideМашинное обучение без кода: полное руководство
Ханна Кляйнингс
·
Менеджер по работе с клиентами
16 ноября 2022 г.
Делитель
Для большинства компаний внедрение искусственного интеллекта заканчивается на слайдах PowerPoint, независимо от размера вашей организации.
Но появление платформ искусственного интеллекта без кода позволяет компаниям всех видов извлекать выгоду из мощных технологий, которые ранее были доступны только крупным организациям.
Если вы хотите узнать о преимуществах отсутствия кода для вашего бизнеса, продолжайте читать!
Предпочитаете потреблять этот контент в аудиоформате? Посмотрите наше видео ниже!
Каковы проблемы с традиционными методами искусственного интеллекта?
ИИ сейчас как никогда важен для нашего бизнеса. По словам Аншула Пандея из Tech Radar, «количество цифровых текстовых данных росло в геометрической прогрессии [за последние годы] и продолжает расти на 55–65% каждый год». Это огромный объем текста, поэтому неудивительно, что мониторинг и управление этими данными становится серьезной проблемой во многих компаниях.
Но освоить машинное обучение сложно, это разочаровывает и требует времени. Обычные методы ИИ сложны, особенно при управлении сложными данными. И это может создать диссоциацию между владельцами бизнеса и их разработчиками.
Найти кого-то, кто может сделать это для вас? Нежелательный вариант. Традиционный ИИ требует от программистов и разработчиков достаточных знаний в области кодирования. Спрос на разработчиков вырос, поэтому их труднее найти, не в последнюю очередь обучать. Понятно, что традиционные формы ИИ доступны не всем.
No code AI — реализация ИИ без кода
Почему компании отказываются от кода?
Так что же такого особенного в искусственном интеллекте без кода, который меняет способ ведения бизнеса компаниями? Ну подумай об этом...
Вы когда-нибудь чувствовали себя подавленным искусственным интеллектом? Вашему бизнесу нужен доступ к ИИ, но вы не можете найти разработчика со специальной подготовкой?
Машинное обучение без программирования занимает это место и делает ИИ доступным для всех . Это потому, что вы можете получить искусственный интеллект без единой строки кода, независимо от того, большой у вас бизнес или маленький. И это сокращает разрыв между экспертами в области технологий и бизнесом.
Программирование разработки без кода уже решает проблемы для нетехнических людей в других областях: веб-разработка, автоматизация на основе правил, базы данных. Делайте все, что могли раньше, и даже больше, не написав ни строчки кода.
Итак, очевидно, что отказ от кода улучшает повседневную работу бизнеса, но что это такое?
Что такое машинное обучение без программирования?
Благодаря искусственному интеллекту без кода вам не нужны какие-либо предварительные знания в области программирования для создания программного обеспечения. Подумайте об этом на мгновение…
Пользователи могут быстро классифицировать информацию, выполнять анализ данных и делать точные прогнозы данных с помощью моделей. Это программное обеспечение для нетехнических людей.
Вы можете получить доступ к искусственному интеллекту без кода с помощью встроенных интеграций, управляемых действий пользователя и визуальных интерфейсов. В отличие от традиционных методов программирования, искусственный интеллект без кода использует графический интерфейс пользователя. Это автоматически генерирует элементы на основе существующих данных.
С упором на удобный визуальный рабочий процесс и такие методы, как перетаскивание, ИИ никогда не был таким простым в использовании. ИИ без кода копирует человеческие суждения для создания захватывающих бизнес-программ...
Потому что программирование очень ценно, особенно когда вам нужно воспроизвести разумное человеческое суждение, но вариантов слишком много. В Levity мы часто говорим: «ИИ начинается там, где заканчивается автоматизация на основе правил», потому что ИИ без кода нужен, когда данные становятся слишком сложными для правил, что позволяет вам более творчески подходить к своим данным.
Развитие этого программного обеспечения невероятно. По словам Алекса Николаса и Джесси Ведлера из Extra Crunch, «этот глубокий сдвиг поколений [к искусственному интеллекту без кода] может затронуть каждый рынок программного обеспечения и каждого пользователя на предприятии». Он меняет то, как предприятия используют ИИ, и делает ИИ доступным для всех.
Область ИИ сама по себе обширна и разнообразна, и, к сожалению, не существует единого ИИ, способного решить все проблемы. Чтобы дать вам лучшее представление о ландшафте, взгляните на карту ИИ без кода .
3 преимущества искусственного интеллекта без кода
Сколько времени компании тратят на внедрение ИИ согласно Dotscience
Преимущество 1: это быстро
Согласно отчету Dotscience , предприятия тратят более 6 месяцев на поиск или создание подходящего ИИ. Это более полугода разработки программного обеспечения, которое сегодня становится почти необходимым для многих предприятий.
И вот здесь в дело вступает отсутствие кода. Теперь, когда машинное обучение доступно без кода, компании экономят месяцы. Во-первых, вам не нужно искать разработчика или обучать кого-то, кто у вас уже есть. Вам не нужно тратить время на изучение кода.
Даже процесс этих платформ без кода визуально более доступен и намного быстрее для понимания. Пользователи могут сотрудничать ближе к фактическому процессу создания из-за визуальной природы программирования без кода. Это так же просто, как перетаскивание ваших данных.
Время, необходимое для создания программного обеспечения, значительно сократилось, и компании могут разрабатывать приложения намного быстрее, чем раньше. Когда вы сокращаете время, затрачиваемое на ИИ, это освобождает вас для создания более интересных проектов.
Узнайте больше о рабочих процессах и процессах .
Преимущество 2: это дешево
Очевидно, что компании недовольны тем, сколько они тратят на традиционный ИИ. Согласно опросу Deloitte, 40% компаний тратят слишком много денег на экспертов и технологии ИИ.
No-code — это все о нетехническом. Таким образом, устраняя необходимость в разработчиках, вы сокращаете расходы. Вам не нужно нанимать специалистов или тратить тысячи на обучение. И чем быстрее вы создаете приложения, тем более дешевыми становятся вещи в долгосрочной перспективе.
Это так просто.
как использовать искусственный интеллект без знания программирования
Преимущество 3: вам не нужно быть экспертом по искусственному интеллекту
Прошли те времена, когда вам нужно было быть специалистом по технологиям, чтобы воспользоваться преимуществами ИИ.
Оригинальные методы ИИ технически очень сложны и продвинуты. И большинству компаний не хватает технических возможностей для создания таких приложений без посторонней помощи.
По данным Forbes, 83% компаний включают ИИ в свои стратегические бизнес-планы, но талантов в области обработки данных просто не хватает.
Мы понимаем трудности, окружающие разработчиков. Независимо от того, пытаетесь ли вы найти разработчика или найти кого-то для обучения вашего внутреннего персонала, это может быть невероятно утомительным и часто неработоспособным. Среди предприятий существует высокий спрос на разработчиков. И все же предприятия не могут себе их позволить, потому что их не хватает.
ИИ без кода предназначен для людей, не имеющих ни малейшего представления о программировании. Вам не нужно быть специалистом по данным или программистом. Это означает, что вы можете извлечь выгоду из технической чистоты, согласованности и решения проблем ИИ прямо сейчас .
Заключение
Машинное обучение без кода — это новая область, которая становится все более зрелой и гибкой с каждым днем. А исследование Gartner показывает, что в 2021 году инструменты с поддержкой искусственного интеллекта принесут бизнес-ценность в размере 2,9 триллиона долларов.
Машинное обучение без кода изменило ландшафт ИИ. Без программирования искусственный интеллект превращается из технологической ниши в доступный ландшафт. Вот почему, по данным Towards Data Science , сейчас мы наблюдаем всплеск платформ искусственного интеллекта без кода, как никогда раньше .
Источник:
https://www.kavkaz-uzel.eu/blogs/85801/posts/57338© Кавказский Узел
Вход
FAQ
Поиск
