使用的8个低代码和无代码机器学习平台

低代码和无代码机器学习平台通过利用人工智能的力量，帮助企业和个人构建更具创新性的应用程序。

全球对于像AI和ML这样的技术的兴趣正在飙升。

人们已经开始理解它们在不同用例中的力量和效果，无论是汽车、金融、银行、营销、网络安全还是电子商务。他们越来越兴奋地开始尝试它们。

然而，许多初创公司和企业在构建产品时发现使用machine learning存在困难。无论是寻找相关的机器学习专家还是理解和利用这项技术，在执行过程中都会变得棘手。

低代码和无代码机器学习平台就是为解决这些问题而构建的。

对于非技术人员来说，无代码机器学习是一个非常方便的选择，因为它不那么令人畏惧，即使非编程人员也可以在不写一行代码的情况下创建出色的ML应用程序。

根据Gartner Magic Quadrant report的数据，到2024年，65%的应用程序开发将在无代码和低代码机器学习平台上进行。

低代码和无代码平台提供了许多生产力的提升，帮助数字化和自动化流程，并通过基于云的移动应用开放了新的趋势和更广泛的思考者和创作者群体。

在本文中，我将解释无代码和低代码平台及其对您的业务的有用性。

什么是低代码和无代码平台？

低代码平台

低代码是指在构建应用程序和系统时几乎不需要编码的方法论。具备这种功能的软件系统被称为低代码平台。它使用可视化构建块（如下拉菜单和拖放选项）帮助您生成自动化代码。

低代码是无代码和手动编码之间的中间方式。如果需要，您仍然可以在自动生成的代码上添加您自己的代码。除了更快的编码速度，低代码平台还能够快速设置和部署软件。

低代码应用可以是移动应用、网站、business process management、基于云的应用（如ML应用和库）等。

无代码平台

无代码是指一种允许用户在不编写代码的情况下构建软件系统的软件开发方法。具备这种功能的软件被称为无代码平台。它是一种完全依赖于可视化工具（如拖放组件）进行代码生成的手脚无需编码的方法。

这意味着即使您没有以前的编码技能，也可以通过无代码平台开发应用程序和系统。

使用无代码平台构建的应用程序可以是面向业务用户的自助应用程序、Web和移动应用程序、仪表盘、内容管理系统（CMS）、BI报告工具等。

为什么应该使用低代码或无代码平台？

低代码和无代码平台通过预配置的模板和可视化界面降低编码复杂性。使用这些平台的一些好处包括：

• 更广泛的可用性：低代码和无代码平台旨在赋予所有用户权力，无论其技术能力如何。因此，即使没有编码经验的人也可以快速构建网站和应用程序。如果您具备一些编码技能，您可以添加自己的代码并自定义应用程序或网站。
• 更快的代码生成：逐行编写代码需要很多时间，如果您的编码技能有限，时间会更长。使用低代码或无代码平台将帮助您更快地创建代码，以便快速开发和部署软件。
• 成本效益：手动创建代码涉及更高的开发人员投资、时间、资源、基础设施和维护成本。低代码或无代码平台降低了您在这些方面的投资，并改善了投资回报率。

除上述之外，这些平台还能够促进IT和业务团队之间更好的协作，增进更多的理解，并通过易于构建的原型快速收集客户反馈。

现在，让我们讨论一些最好的低代码和无代码机器学习平台，开始在机器学习之旅中进行实验。

MakeML

使用无需手动编码的方式创建对象分割和检测机器学习模型。它允许您轻松创建丰富的数据集并进行良好的管理。您还可以训练和测试ML模型以预览其功能。

MakeML提供了一个平台，您可以在几个小时内学习创建人工智能应用程序，并使用计算机视觉解决组织问题。您还可以通过移动设备上的视频指南学习机器学习。

MakeML教程包括：

• 如何使用自定义神经网络创建对象分割和检测服务器
• 如何创建一个可以检测球的触碰或弹跳次数的应用程序
• 如何创建一个可以检测最昂贵邮票的应用程序
• 如何使用增强现实和机器学习的方式点燃蜡烛
• 如何创建一个流行的应用程序，让用户即时尝试指甲油设计和颜色

等等。

经验丰富的MakeML团队将帮助您创建计算机视觉解决方案，并将解决方案集成到您的产品中。获得特定范围的免费数据集导入/导出选项和训练（仅限一个）。

您还可以在起步价格为8.83美元/月的范围内获得更多优惠。

Obviously AI

在不编写任何代码的情况下，使用无需编码的机器学习平台在几分钟内预测数据。这包括设计机器学习算法并从中预测结果的完整过程，只需单击一次即可完成。

使用数据对话框无需编码即可轻松塑造数据集，并与团队共享您的机器学习模型或使其对公众可用。它使每个人都能够从算法中开始进行预测，并使用低代码API将动态的机器学习预测引入您的应用程序。

此外，Obviously AI将最先进的算法和技术交于您手中，同时不牺牲性能。它可以帮助您预测收入、优化供应链和个性化营销。此外，您还可以实时预测潜在客户转化、动态定价、贷款偿还等等。

Obviously AI旨在为每个人提供一种轻松的解决方案。您可以添加或集成一个CSV文件作为您的数据源。了解影响预测的因素，并使用类似“假设什么情况下”的场景来预测结果。深入了解算法规范，发现竞争模型，并理解模型的工作原理。

节省构建高端和复杂的AI模型的时间，并滑动选择行数（从1000到50M）和列数（从5到200），了解使用AI构建算法所需的时间。

开始使用Obviously AI不需要编程知识、背景经验或数据科学团队。

SuperAnnotate

使用SuperAnnotate构建SuperData，为您的AI提供支持。它是一个端到端平台，用于为您的人工智能应用程序注释、管理和版本控制基准数据。它通过使用强大的工具集、行业领先的注释服务和强大的数据管理系统，帮助您将AI管道的规模和自动化提高3倍至5倍。

使用最佳工具集和服务对视频、文本和图像进行注释，构建高质量数据集。通过强大的project management功能和团队协作，推动您的模型在领域中取得成功。

SuperAnnotate允许您建立一个简化的注释工作流程，监控项目的质量，与团队合作等，所有这些都在一个地方完成。它提供了主动学习和自动化功能，帮助您加快注释过程。

您将获得全面的多级实用的协作和质量管理工具，以提高模型性能，推动成功项目，并立即感受到差异。

SuperAnnotate还提供了一个以安全为先的平台，用于整合任何复杂性和规模的流程。它可以在全球范围内扩展您的项目，因此您可以承诺更大的项目以获得批量折扣，并降低AI管道的成本。

立即预订演示，了解它在您的业务中的重要性。对于一个初创公司来说，它非常方便和可访问。

Teachable Machine

使用Teachable Machine，让您的计算机能够检测或识别声音、姿势和图像。它为您的应用程序、网站等创建强大的ML模型提供了一种简单快捷的方式，而无需编码知识。

Teachable Machine是一个基于Web的低代码机器学习平台，可以让每个人创建易于使用的机器学习模型。使用它非常简单：

• 将您的示例收集分组到您希望计算机学习的不同类别中
• 训练您的计算机并立即进行测试，以查看模型是否学到了您教的内容
• 为您的网站、应用程序等导出模型。您甚至可以下载模型或将其托管在线。

更重要的是，您可以完全在设备上使用该模型，而无需麦克风或网络摄像头数据离开您的模型。此外，您可以通过文件、网络摄像头和短音频样本轻松分类图像和身体位置。

现在开始一个新项目，或者从文件或驱动器中打开一个现有项目。

Apple's Create ML

在您的Apple Mac上体验一种新的教授和训练机器学习模型的方式。它可以帮助您使用Apple’s Create ML轻松地创建ML模型，并在您的Mac上进行良好的训练。

一些有价值的功能包括：

• 多模型训练：您可以在单个项目中使用不同的数据集训练多个模型。
• eGPU训练支持：它具有外部图形处理单元，可提供更好的模型性能。
• 训练控制：掌握训练过程的控制，如恢复、播放、暂停和延长。
• 可视化评估：从评估集中了解模型性能。探索关键指标和联系，以识别各种用例、机会和未来投资，有助于提高模型质量。
• 模型预览：使用您的iPhone camera预览模型的性能。
• 设备内训练：利用GPU和CPU在您的Mac上更快地训练模型。

Create ML具有不同的模型类型。您必须选择您的模型类型，如图像、视频、动作、声音、文本、表格等。然后，您可以添加数据和参数，让您的计算机学习。

PyCaret

PyCaret是一个低代码和开源的机器学习平台，可以通过Python自动化您的机器学习工作流程。这个易于使用、易于学习和简单的机器学习库让您在编码上花费更少的时间，更多的时间用于分析，如数据预处理、模型训练、模型解释性、MLOps和exploratory data analysis。

PyCaret被设计为模块化，允许每个模型执行特定的机器学习任务。这里，函数是在指定工作流程中执行任务的一组操作。

PyCaret使几乎每个人都能够构建强大、低代码和端到端的机器学习解决方案。您可以通过快速入门演示、博客、视频和讨论来学习。构建一个简单的机器学习应用程序，更快地训练您的模型，并即时分析、迭代和部署为REST API。

您可以跟踪实验，创建ML应用程序，创建REST API，构建Docker镜像并获得GPU支持。PyCaret非常适合数据科学专业人士和数据科学爱好者。

Lobe

使用Lobe训练您的应用程序，以识别植物、手势、计数、情绪、颜色感知、检查安全等。它帮助您训练机器学习模型，并提供易于使用和免费的工具，为您的机器学习模型提供一切所需。

只需展示您希望您的应用程序学习的示例，并自动训练一个可以快速在您的应用程序中运行的机器学习模型。任何人都可以轻松使用这个平台，无需编码知识。

无需将您的数据上传到云端，直接在您的计算机上免费训练。Lobe适用于Windows和Mac。此外，您可以在任何平台上导出或发布您的模型。它将自动为您的项目选择完美的机器学习架构。

Lobe通过三个简单的步骤简化了机器学习过程：

• 收集并为您的图像添加标签
• 训练您的机器学习模型并记录结果
• 播放并改善您的模型性能，然后快速导出模型

使用Lobe，您可以快速为文件夹中的图像进行标注，或使用网络摄像头收集图像以创建机器学习数据集。无需任何配置和设置过程，只需使用视觉结果了解所有模型的优点和缺点。

MonkeyLearn

通过MonkeyLearn，获取尖端的人工智能技术，使您的任务简化为清理、可视化和标记客户反馈。它是一个全能的data visualization和无代码文本分析工作室，允许您全面了解您的数据并进行分析。

使用MonkeyLearn，您可以深入了解数据，并快速创建自定义可视化和图表。此外，您还可以通过数据输入（包括自定义字段和日期）组合和过滤这些洞察力。

MonkeyLearn允许您使用现成的机器学习模型，并允许您构建自己的模型。此外，您可以选择各种预训练的分类器进行快速启动。您还可以快速构建sentiment analysis、主题分类器、实体提取器等。

此外，通过导入数据集和定义自定义标签，您可以在简单的用户界面中训练您的机器学习模型。MonkeyLearn还提供了量身定制的业务模板，考虑了不同的场景。

所有模板都包括预先制作的文本分析和仪表盘。此外，MonkeyLearn还提供NPS分析、评论分析、CSAT分析、支持分析、调查分析、VOC分析等。

预约免费演示，了解MonkeyLearn如何帮助您。

结论

低代码和无代码机器学习平台提供了一种轻松的方式来创建应用程序、网站和软件产品，无论您是编码人员还是非编码人员。这些平台将帮助您上传自定义模型或使用各种工具进行训练。这将进一步帮助您将自己的创意展示给数十亿人。

因此，选择您喜欢的最佳低代码或无代码机器学习平台，以超快的速度创建您的机器学习模型和数据集，并使用合作和投资回报构建您的应用程序和网站。improved productivity