Di Yulia Gavrilova
Probabilmente avete già sentito i termini "low-code" e "no-code".
Low-code sta semplicemente per una quantità ridotta di codifica. Molti elementi possono essere semplicemente trascinati e rilasciati dalla libreria. Tuttavia, è anche possibile personalizzarli scrivendo il proprio codice, il che dà una maggiore flessibilità.
Le piattaforme no-code non richiedono alcuna conoscenza di programmazione. Possono essere utilizzate da diverse persone come artisti, insegnanti, top manager. Hanno bisogno di AI nel loro lavoro ma non vogliono immergersi in profondità nella programmazione e nell'informatica. Le soluzioni no-code sono abbastanza limitate nelle funzionalità ma permettono di costruire qualcosa di semplice rapidamente.
In pratica, il confine tra piattaforme no-code e low-code è piuttosto sottile. Le piattaforme che si promuovono come 'no-code' di solito lasciano ancora un po' di spazio per la personalizzazione.
Piattaforme low-code per principianti
Le librerie low-code possono essere utilizzate anche con una minima esperienza di codifica.
PyCaret
Questa è una libreria open-source di apprendimento automatico in Python che consente di creare e distribuire modelli di apprendimento automatico con una programmazione minima.
Fondamentalmente, PyCaret è un'alternativa low-code che può sostituire centinaia di righe di codice con poche parole. Aumenta notevolmente la velocità di sviluppo del software e lo rende più accessibile ai principianti. PyCaret è un wrapper Python su diverse librerie di apprendimento automatico come scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy e molte altre.
Auto-ViML
AutoViML è uno strumento che permette a chiunque di costruire un modello di apprendimento automatico velocemente. Rende automaticamente i vostri dati attraverso diversi modelli di apprendimento automatico al fine di scoprire quale dà i migliori risultati in ogni caso particolare. Un altro grande vantaggio è che non è necessario pre-elaborare i dati perché AutoViML li pulisce, trasforma e normalizza automaticamente. Il programma funziona con diversi tipi di variabili, compresi i dati testuali, numerici e visivi.
H2O AutoML
H2O è una piattaforma open-source di apprendimento automatico. Ha strumenti per implementare gli algoritmi di apprendimento automatico più utilizzati come la discesa del gradiente, la regressione lineare, le reti neurali artificiali profonde e altri. Ciò per cui questa piattaforma è famosa è il suo AutoML all'avanguardia. Questa caratteristica prevede l'automazione del processo di costruzione di più modelli in una sola volta in modo da poter creare e testare modelli di ML funzionali anche senza esperienza precedente.
Piattaforme ML no-code che dovresti usare nel 2021
Ecco un assortimento di piattaforme no-code che puoi esplorare se vuoi implementare rapidamente un elemento di apprendimento automatico e integrarlo con il tuo software esistente.
Google Cloud Auto ML
Questo strumento no-code consente a chiunque di addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico personalizzati senza alcuna competenza ML. La piattaforma funziona con diversi tipi di dati e copre una vasta gamma di casi d'uso, dalla visione artificiale e l'intelligenza video all'elaborazione del linguaggio naturale e la traduzione. Sarete in grado di preparare e memorizzare i vostri set di dati e utilizzare strumenti automatici per l'etichettatura facilitata. Se hai bisogno di più potenza e di strumenti più flessibili, puoi fare l'upgrade per utilizzare Google Cloud.
Google ML Kit
Questo toolkit è stato realizzato per gli sviluppatori Android e iOS che vogliono rendere le loro app più coinvolgenti. Le sue API possono essere utilizzate per implementare la scansione delle barre, il rilevamento dei volti, le funzioni di etichettatura delle immagini e altro ancora senza dover creare un modello ML da zero. Tutta l'elaborazione necessaria avviene sul dispositivo mobile dell'utente in tempo reale, quindi non c'è bisogno che vi preoccupiate di impostare e ospitare costosi server.
Teachable Machine
Teachable Machine è un altro progetto di Google che facilita l'uso del ML per app e siti web. Questa piattaforma è facile da usare anche per le persone non esperte di tecnologia grazie alla sua interfaccia user-friendly. Il programma lavora con le immagini e permette di addestrare la macchina a riconoscere e classificare le foto. Elabora anche i suoni. La piattaforma è interessante per giocare se sei un principiante, ed è anche gratuita. Ma sta a voi raccogliere e preparare i dati che userete per addestrare il modello.
Runway AI
Runway AI è stato costruito per i creatori senza esperienza di programmazione nei domini del video e del foto editing con l'opzione green screen, il filtraggio e altre caratteristiche interessanti. Questo toolkit può aiutarvi a espandere la vostra creatività con strumenti tecnologici in pochi semplici clic, trasformando i vostri video in arte cinematografica di alto livello.
Lobo
Questa piattaforma ML ha modelli di progetto che sono facili da usare, anche per il tuo primo progetto ML. Il progetto è relativamente nuovo, quindi solo la classificazione delle immagini è disponibile al momento. In futuro, i suoi creatori vogliono anche lanciare modelli di rilevamento degli oggetti e di classificazione dei dati. Tuttavia, un classificatore di immagini è uno degli strumenti più utili per i rivenditori, gli inserzionisti e i professionisti del business, quindi assicuratevi di controllarlo.
Obviously AI
Se stai cercando uno strumento conveniente per fare previsioni basate sui dati senza scrivere codice, Obviously AI è per te. Può essere utilizzato da commercianti e proprietari di aziende che vogliono prevedere il flusso delle entrate, ottimizzare i processi aziendali, costruire una catena di approvvigionamento più efficace e condurre campagne di marketing automatizzate personalizzate. Tutto ciò di cui hai bisogno è di fornire dati, scegliere una colonna in base alla quale il tuo algoritmo ML personalizzato verrebbe creato, e ottenere il tuo rapporto.
CreateML
CreateML è una piattaforma drag-and-drop facile da usare di Apple che permette di addestrare modelli sul vostro dispositivo Mac. Può aiutarvi a costruire classificatori e sistemi di raccomandazione. Lo strumento può elaborare immagini, video, foto, dati tabellari e testi. Il modello che si ottiene può essere testato e distribuito in applicazioni IOS. Potete vedere in anteprima le prestazioni del modello e mettere in pausa, salvare, riprendere ed estendere il processo di addestramento quando volete. CreateML consente di addestrare più modelli su diversi set di dati contemporaneamente per un singolo progetto. Ha un SDK Apple standard e una documentazione che include esempi di codice e articoli esplicativi.
MakeML
MakeML permette agli sviluppatori iOS di implementare soluzioni di segmentazione e rilevamento degli oggetti. Utilizzando questo strumento, è possibile delineare e modificare gli elementi non solo nelle foto ma anche nei video. Crea i tuoi set di dati, costruisci modelli ML personalizzati in pochi clic e integra il tuo modello nella tua app. Questa piattaforma permette anche di lavorare con l'AR.
Fritz AI
Se stai cercando soluzioni più interessanti per le app iOS e Android, puoi anche controllare Fritz AI. Ti dà flessibilità su quanto vuoi essere investito nello sviluppo di modelli ML - puoi addestrare modelli personalizzati nello Studio o usare modelli pre-addestrati. Nel programma, è possibile creare o importare i propri set di dati, monitorare le prestazioni del modello e ri-addestrarlo. Se ti occupi dello sviluppo delle lenti di Snapchat, questo strumento ti aiuterà ad aggiungere il machine learning no-code ai tuoi filtri di realtà aumentata.
SuperAnnotate
Fare annotazioni a video e testi è un lavoro noioso, ma può essere automatizzato con SuperAnnotate. La soluzione copre una moltitudine di casi in diversi settori, come la fotografia aerea, la guida autonoma, la robotica e la medicina. Se avete bisogno di elaborare rapidamente le immagini e non volete assumere un intero team di scienziati dei dati, vi consigliamo di dargli un'occhiata.
Rapid Miner
RapidMiner è uno strumento creato per il data mining. Si basa sull'idea che gli analisti di business o di dati non devono necessariamente programmare per fare il loro lavoro. Allo stesso tempo, il mining richiede dati, quindi lo strumento è stato dotato di un buon set di operatori che risolvono una vasta gamma di compiti per ottenere ed elaborare informazioni da varie fonti (database, file). Nel complesso, questo strumento rende l'analisi dei dati abbastanza semplice da essere utilizzata da chiunque.
Strumento What-If
Questo è uno strumento super utile per valutare le prestazioni dei modelli senza codificare. WIT mostra visivamente come il comportamento del modello cambia nel tempo e su diversi sottoinsiemi di dati. È anche possibile confrontare le prestazioni di due modelli per vedere quale funziona meglio.
DataRobot
DataRobot è una piattaforma che permette agli analisti aziendali di costruire analisi predittive senza conoscenze di apprendimento automatico o di programmazione. La piattaforma utilizza l'apprendimento automatico delle macchine (AutoML) per generare modelli predittivi accurati in un breve lasso di tempo. DataRobot fornisce un'interfaccia utente facile da usare per creare modelli di apprendimento automatico. In pochi passi, un'azienda può implementare un servizio di analisi predittiva in tempo reale.
Nanonets AI
L'elaborazione intelligente dei documenti è possibile con Nanonets. Cattura i dati dai documenti automaticamente, risparmiandoti ore di gestione manuale dei documenti. Nanonets AI elabora documenti non visti e semi-strutturati anche se non seguono un modello standard, convalida automaticamente i dati e migliora nel tempo attraverso usi multipli.
Monkey Learn Studio
MonkeyLearn Studio fornisce strumenti per lavorare con dati testuali ed è destinato ad essere utilizzato dalle aziende. Questa piattaforma può etichettare automaticamente i dati aziendali, per esempio, i biglietti di supporto o le e-mail. Aiuta anche con la visualizzazione dei dati. MonkeyLearn rende facile lavorare con l'apprendimento automatico perché ha modelli di apprendimento automatico già pronti che possono essere addestrati e costruiti senza codice.
Parole conclusive
Questi strumenti sono interessanti per quello che sono: piattaforme no-code per l'implementazione rapida di progetti semplici da parte di non esperti di tecnologia o neofiti della ML. In nessun modo possono sostituire lo sviluppo di modelli di ML personalizzati per progetti ad alto carico e ad alta intensità di dati. Quindi, se hai un'idea unica in mente che coinvolge l'elaborazione di grandi dati, l'automazione di processi industriali intensivi, o modelli di previsione sensibili, contattaci. Insieme, possiamo pensare a soluzioni che si adattino alle vostre particolari esigenze.