Beste No-Code-Tools für künstliche Intelligenz

In der heutigen sich schnell entwickelnden technologischen Sicht, AI (AI) Branchen verändert und sich als Game Changer herausgestellt, der Unternehmen hilft, ihre Abläufe zu optimieren. Die Integration künstlicher Intelligenz in bestehende Workflows erfordert jedoch oft einen komplexen und ressourcenintensiven Aufwand und erfordert besondere technische Fähigkeiten. Ta, vom Codeschreiben bis zum Aufkommen von No-Code-Tools für künstliche Intelligenz, die die Entwicklung von KI-Anwendungen ermöglichen.

In diesem Artikel haben wir die besten No-Code-Tools für künstliche Intelligenz zur Verfügung gestellt, um KI-Modelle zu erstellen, bereitzustellen und zu automatisieren, ohne eine einzige Codezeile an nicht-technische Benutzer zu schreiben, mit benutzerfreundlichen Benutzeroberflächen und intuitiver Drag-Drop-Funktionalität, die den Unternehmen und Einzelpersonen unbegrenzte Möglichkeiten bieten.

Amazon SageMax

Amazon SageMakerist eine Cloud-basierte Machine-Learning-Plattform, die 2017 eingeführt wurde. Es bietet Entwicklern die Möglichkeit, maschinelle Lernmodelle auf Cloud- und Edge-Geräten zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. SageMaker, basierend auf der zwanzigjährigen realen ML-Erfahrung von Amazon, ist ideal für Benutzer ohne Fachwissen, was maschinelle Lernmodelle zugänglicher und einfacher macht.

Google AutoML

Google AutoMLEin No-Code-Tool für künstliche Intelligenz, das es Entwicklern mit begrenzter Erfahrung im maschinellen Lernen ermöglicht, qualitativ hochwertige Modelle für ihr Geschäft zu entwickeln. Erstellen Sie Ihr eigenes Machine Learning-Modell in wenigen Minuten. Google AutoML ist ein Paket von Werkzeugen und Diensten für maschinelles Lernen, das von der Google Cloud bereitgestellt wird und darauf abzielt, spezielle Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und bereitzustellen. AutoML bietet eine Vielzahl von Produkten und Funktionen, die auf verschiedene Aspekte des maschinellen Lernens ausgerichtet sind.

Zuhause

Gegründet in 2019 ZuhauseEs ist eine Mission, künstliche Intelligenz für alle einfacher zu machen. Dank der programmierungsfreien Plattform für maschinelles Lernen unterstützt Akkio moderne Vertriebs-, Marketing- und Finanzteams bei der Erstellung und Bereitstellung von KI-Vorhersagemodellen.

Akkio kombiniert modernste ML-Technologie (Machine Learning) mit einer klaren und schlanken Cloud-Plattform und ermöglicht es Unternehmen, alle Vorteile der künstlichen Intelligenz zu nutzen, ohne Datenwissenschaftler oder komplexe Codierungen zu benötigen. Auf diese Weise kann das Unternehmen auf jeder Skala mit benutzerfreundlichen Tools, die Akkio anbietet, künstliche Intelligenzlösungen in Geschäftsprozesse integrieren.

Apple CreateML

Apple erstellen MLEin Machine-Learning-Framework, das von Apple Inc. und No-Code Artificial Intelligence Tool Set entwickelt wurde. Speziell für macOS- und iOS-Plattformen entwickelt und ermöglicht es Entwicklern, auf einfache Weise spezielle Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren. Create ML bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und eine Reihe von APIs, die maschinelle Lernmodelle auf Apple-Geräten trainieren und bereitstellen.

Entwickler sind so konzipiert, dass sie maschinelle Lernmodelle für bestimmte Bedürfnisse erstellen und verteilen, indem sie Apple aus dem Hardware- und Software-Ökosystem verwenden. Create ML bietet einen benutzerfreundlichen Ansatz zur Entwicklung von maschinellem Lernen, der es Entwicklern ermöglicht, Funktionen für maschinelles Lernen in Anwendungen und Dienste auf Apple-Plattformen zu integrieren.

Microsoft Lobe

Entwickelt von Microsoft ZuhauseEs bietet eine einfache Import- und Kennzeichnungsfunktion, um Bilder einfach zu importieren, um maschinelle Lerndaten für Personen ohne Data Science-Erfahrung zu erstellen. Lobe wählt die am besten geeignete Machine-Learning-Architektur automatisch ohne Installation oder Konfiguration aus und beginnt mit dem Training.

Benutzer finden die Möglichkeit, die starken und schwachen Aspekte des Modells mit visuellen Echtzeit-Ergebnissen zu bewerten, können im Feedback gefunden werden, indem sie das Modell abspielen und seine Leistung verbessern. Dieses No-Code-Tool für künstliche Intelligenz macht komplexe Data-Science-Prozesse für jedermann zugänglich, indem es eine ideale Lösung für Anfänger bietet, um mit dem maschinellen Lernen zu beginnen.

Google Lehrbare Maschine

Google LernmaschineEin webbasiertes Tool, das von Google entwickelt wurde und es Benutzern ermöglicht, ihre maschinellen Lernmodelle ohne Codierung oder komplizierte Algorithmen zu erstellen. Die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht es Einzelpersonen, ihre eigenen Modelle mit ihren eigenen Daten zu trainieren. Mit Google Mit Teachable Machine können Benutzer Modelle für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Audioklassifizierung und Belichtungsvorhersage problemlos trainieren.

Das Google Teachable Machine No-Code AI-Tool verwendet vortrainierte Deep-Learning-Modelle und verwendet eine Technik namens Transfer Learning, mit der Benutzer sie auf ihren eigenen privaten Daten neu trainieren können. Auf diese Weise können Anwender ohne Codierungswissen Projekte auf Basis künstlicher Intelligenz entwickeln.

RunwayML

RunwayMLEin No-Code-Tool für künstliche Intelligenz, das in Kunst und Unterhaltung verwendet werden kann. Benutzer können KI-Modelle trainieren und verwenden, ohne Wissen in einer Vielzahl von Anwendungen der künstlichen Intelligenz zu codieren. Die Plattform ermöglicht es Benutzern, ihre eigenen Daten in Bereichen wie Malereisynthese, Stilübertragung und AI-unterstützte Ausgaben hochzuladen.

Offensichtlich

OffensichtlichDie technischen Business Analysten haben ein Tool entwickelt, mit dem sie historische Daten mit nur wenigen Klicks schnell vorhersagen können. Auf diese Weise können Benutzer schnellere und effektive Geschäftsentscheidungen treffen. Mit KI können Benutzer Datenquellen - z. B. elektronische Tabellen oder Datenbanken - einfach verbinden und Vorhersagemodelle mithilfe automatisierter maschineller Lernfähigkeiten der Plattform trainieren und verteilen.

Die Plattform automatisiert den Modellerstellungsprozess, einschließlich Datenvorbehandlung, Merkmalsauswahl, Algorithmusauswahl und Hyperparameteranpassung. Dies ermöglicht es Benutzern, schnelle und genaue Vorhersagen zu erstellen, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind und eine machbare interne Sichtbarkeit erreicht wird.

DataRobot

DataRobotDie Value-Focused AI-Plattform ist führend in der KI und konzentriert sich auf die Verbesserung von Arbeitsplätzen mit fundierter KI-Expertise und breiten Anwendungsgebieten. Diese Plattform, die komplexe KI-Lösungen vereinfacht, ist ideal für Datenwissenschaftler und nicht-kodierende Geschäftsleute. DataRobot macht KI-Technologien für jede Benutzerebene zugänglich und schlägt eine Brücke zwischen Data Science und Geschäftswelt.

PyCaret

PyCaretPython-basierte, Open Source und Low Code Machine Learning Bibliothek. Hunderte von Zeilencodes automatisieren maschinelle Lern-Workflows, indem sie mehrere Zeilen herunterladen und Experimentierprozesse beschleunigen. PyCaret, das im Vergleich zu anderen Machine-Learning-Bibliotheken mit weniger Code arbeiten kann, spart Zeit und Effizienz in Projekten.

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