Le applicazioni che sfruttano l'apprendimento automatico in modi nuovi vengono sviluppate grazie all'ascesa di strumenti e piattaforme di AI Low-Code e No-Code. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per creare servizi web e applicazioni rivolte ai clienti per coordinare meglio le attività di vendita e marketing. Per utilizzare le soluzioni Low-Code e No-Code è sufficiente una minima esperienza di codifica.
Le tecnologie di intelligenza artificiale che richiedono una codifica minima o nulla riflettono un obiettivo a lungo perseguito dall'informatica. Il no-code è un sistema di progettazione software che implementa il software senza scrivere una sola riga di codice. Allo stesso tempo, il low-code è una tecnica di sviluppo del software che favorisce una consegna più rapida delle applicazioni senza la necessità di scrivere alcuna riga di codice, mentre le piattaforme low-code sono strumenti software che consentono lo sviluppo visivo delle applicazioni utilizzando un'interfaccia GUI.
Questo strumento per l'intelligenza artificiale non richiede alcuna codifica e può essere utilizzato con una semplice interfaccia drag-and-drop, senza codice o con ambienti di sviluppo low-code per applicazioni di intelligenza artificiale.
I principali strumenti di IA low-code e no-code includono i seguenti:
MakeML https://github.com/makeml-app
Utilizzate MakeML per generare modelli di apprendimento automatico per l'identificazione e la segmentazione degli oggetti senza ricorrere alla codifica manuale. Semplifica il processo di creazione e gestione efficiente di un grande set di dati. Oltre a preparare i modelli di ML per l'azione, è possibile anche testarli. MakeML è una risorsa online in grado di insegnare in poche ore tutto ciò che occorre sapere per costruire un software di intelligenza artificiale e applicare la Computer Vision a un problema interno.
I video tutorial sono disponibili anche sul vostro dispositivo mobile per aiutarvi a padroneggiare il Machine Learning. I professionisti qualificati di MakeML vi assisteranno nello sviluppo di una soluzione di Computer Vision e nella sua integrazione nel vostro prodotto. L'addestramento di una singola GPU cloud e l'importazione/esportazione di un set di dati limitato sono forniti gratuitamente.
Obviously AI https://www.obviously.ai/
Con la piattaforma di Machine Learning di Obviously AI, è possibile fare previsioni accurate in pochi minuti e non è nemmeno necessario conoscere il codice. Ciò significa creare algoritmi di apprendimento automatico e prevedere i loro risultati con un solo clic del mouse. Utilizzate la finestra di dialogo dei dati per modificare il vostro set di dati senza bisogno di codice aggiuntivo, quindi distribuite o presentate i vostri modelli di ML all'interno della vostra organizzazione. L'API a basso codice consente a chiunque di utilizzare gli algoritmi per fare previsioni e incorporarle nelle proprie applicazioni reali. Inoltre, ovviamente, l'AI consente di accedere ad algoritmi e tecnologie all'avanguardia senza compromettere l'efficienza. Può essere utilizzata per la previsione dei ricavi, la pianificazione della catena di approvvigionamento e la pubblicità mirata. La conversione dei clienti, i prezzi dinamici, la restituzione dei prestiti e altri risultati possono essere previsti in tempo reale.
SuperAnnotate https://www.superannotate.com/
Creare superdati alimentati dall'intelligenza artificiale con SuperAnnotate. Si tratta di un sistema end-to-end per le attività legate all'IA, tra cui l'annotazione, la gestione e il versionamento dei dati "ground truth". Grazie al suo ampio kit di strumenti, ai servizi di annotazione di alto livello e al solido sistema di gestione dei dati, la vostra pipeline di IA può essere scalata e automatizzata da tre a cinque volte più velocemente. Annotazione dei dati ad alta velocità di video, testo e immagini per creare set di dati di alta qualità utilizzando servizi e software leader del settore. Gli strumenti di gestione dei progetti e il lavoro di squadra possono aiutare il vostro modello ad avere successo sul campo. Con SuperAnnotate è possibile impostare un flusso di lavoro semplificato per l'annotazione, tenere sotto controllo la qualità del progetto, condividere gli aggiornamenti con il team e molto altro ancora. Può accelerare il processo di annotazione grazie alle sue funzioni di apprendimento attivo e di automazione.
Teachable Machine https://teachablemachine.withgoogle.com/
Teachable Machine consente di insegnare a un computer a riconoscere e rispondere alla voce, ai gesti e alle foto. Senza la necessità di scrivere alcun codice, facilita la rapida creazione di solidi modelli di ML da integrare in applicazioni, siti web e altro. Teachable Machine è una piattaforma di apprendimento automatico low-code basata sul web che consente lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico ampiamente utilizzabili. È necessario raccogliere e organizzare gli esempi in classi pertinenti per insegnare qualcosa di nuovo a un computer. Si può mettere il computer alla prova come macchina per l'apprendimento e poi metterlo subito alla prova. Potete utilizzare il modello nei vostri progetti online. Potete anche ospitare il modello online o distribuirlo come file scaricabile. La cosa migliore è che il modello funziona completamente in locale sul dispositivo, quindi nessun audio o video deve lasciare il sistema in nessun momento. Classificare foto e orientamenti del corpo è un gioco da ragazzi con l'aiuto di file, una fotocamera e brevi campioni audio.
Apple’s Create ML https://developer.apple.com/machine-learning/create-ml/
Scoprite un approccio innovativo all'insegnamento e all'addestramento dei modelli ML sul vostro Mac. Il programma facilita la creazione di modelli di ML e l'addestramento su Mac utilizzando Create ML di Apple. In un unico progetto, è possibile addestrare simultaneamente numerosi modelli, ciascuno con un unico set di dati. Contiene un'unità di elaborazione grafica esterna per migliorare la velocità dei modelli sul Mac. È possibile gestire l'allenamento con opzioni come la pausa e la ripresa della riproduzione. Il set di valutazione vi dirà quanto è stato performante il vostro modello. Esaminate i principali KPI e le interconnessioni per individuare un'ampia gamma di casi d'uso, prospettive e investimenti per il futuro. Provate le prestazioni del modello con un'anteprima continua utilizzando la fotocamera del vostro iPhone. Addestrate i modelli più rapidamente sul vostro Mac utilizzando gli acceleratori hardware. In Create ML i modelli possono essere di vario tipo. I tipi di modello includono immagini, filmati, musica, discorsi, testi, tabelle, ecc. In seguito, è possibile addestrare il computer con nuove informazioni e impostazioni.
PyCaret https://pycaret.org/
È possibile automatizzare i flussi di lavoro di apprendimento automatico in Python con l'aiuto di PyCaret, una piattaforma di apprendimento automatico a basso codice. Grazie a questa libreria di base e semplice per l'apprendimento automatico, potrete dedicarvi maggiormente all'analisi, come il pretrattamento dei dati, l'addestramento dei modelli, la spiegabilità dei modelli, gli MLOp e l'analisi esplorativa dei dati, e meno alla scrittura di codice. PyCaret è costruito in modo modulare, in modo che modelli diversi possano eseguire varie operazioni di apprendimento automatico. Le funzioni sono raccolte di processi che eseguono operazioni secondo una procedura. Utilizzando PyCaret, praticamente chiunque può creare soluzioni di apprendimento automatico complete e a basso codice. Una guida rapida, un blog, video e forum online sono disponibili per lo studio. È possibile creare un'applicazione di ML di base, addestrare rapidamente il modello e distribuirlo immediatamente come API REST dopo averlo analizzato e perfezionato.
Lobe https://www.lobe.ai/
Utilizzate Lobe per insegnare alle vostre app a riconoscere le piante, leggere i gesti, tracciare le ripetizioni, provare emozioni, rilevare i colori e verificare la sicurezza. Facilita l'addestramento di modelli di ML, fornisce strumenti accessibili e gratuiti e fornisce tutto il necessario per sviluppare tali modelli. Fornite esempi del comportamento che desiderate far apprendere alla vostra applicazione e un modello di apprendimento automatico verrà addestrato automaticamente e sarà pronto per essere rilasciato il prima possibile. Questa piattaforma non richiede alcuna esperienza di codifica e può essere utilizzata da chiunque. È possibile risparmiare tempo e denaro evitando l'archiviazione online e addestrando il modello in locale sul proprio PC. Lobe può essere scaricato sia su PC che su Mac. Inoltre, il modello è multipiattaforma e pronto per essere esportato o distribuito. L'architettura di apprendimento automatico ideale per il vostro progetto verrà scelta automaticamente.
MonkeyLearn https://monkeylearn.com/
MonkeyLearn fornisce strumenti di intelligenza artificiale all'avanguardia che rendono semplice la pulizia, la visualizzazione e l'etichettatura dei feedback dei clienti. È uno studio di visualizzazione dei dati e di analisi del testo senza codice che analizza in modo completo i vostri dati. MonkeyLearn permette di generare rapidamente e facilmente visualizzazioni e grafici unici, consentendo un'esplorazione più approfondita dei dati. È inoltre possibile unire e filtrare questi risultati in base a input di dati come intervalli di date e campi personalizzati. Oltre a utilizzare modelli di apprendimento automatico già pronti, con MonkeyLearn è possibile crearne di propri. Inoltre, sono disponibili diversi classificatori pre-addestrati per l'analisi delle emozioni, classificatori di argomenti, estrattori di entità e così via, e tutti possono essere costruiti rapidamente.
Akkio https://www.akkio.com/
Akkio è una piattaforma di intelligenza artificiale che non richiede agli utenti di scrivere alcun codice per costruire modelli di previsione. Facilita la creazione di modelli predittivi dai dati degli utenti per migliorare il processo decisionale in tempo reale. Grazie all'utilizzo dei dati esistenti, Akkio è in grado di prevedere i principali risultati aziendali, come il miglioramento del lead scoring, le previsioni, la classificazione dei testi e la riduzione del churn. È inoltre in grado di eseguire operazioni avanzate di pulizia dei dati, come l'unione di colonne, la riorganizzazione delle date e il filtraggio delle anomalie. Grazie alla sua interfaccia intuitiva, Akkio può essere utilizzato da utenti aziendali non tecnici, senza bisogno di conoscenze di codifica o di machine learning. Può ridurre i tempi e aumentare i risultati in vari ambiti, dal marketing alle vendite, dalla finanza all'assistenza clienti.
Amazon SageMaker https://aws.amazon.com/sagemaker/
I modelli di machine learning (ML) possono essere creati, addestrati e distribuiti con l'aiuto di Amazon SageMaker, una piattaforma di ML basata sul cloud che offre una suite completa di strumenti e servizi legati al ML. Gli strumenti no-code e low-code di SageMaker semplificano i processi di sviluppo e distribuzione dei modelli di machine learning (ML) per gli utenti non tecnici e gli analisti aziendali. Amazon SageMaker Canvas è uno strumento visivo che facilita lo sviluppo e la distribuzione di modelli di ML senza scrivere codice. L'intuitiva interfaccia drag-and-drop di SageMaker Canvas semplifica i processi di selezione dei dati, selezione degli algoritmi e formazione dei modelli. SageMaker Canvas può quindi effettuare previsioni e mettere in produzione il modello addestrato.
Data Robot https://www.datarobot.com/
Data Robot è una piattaforma di intelligenza artificiale che semplifica l'intero ciclo di vita dello sviluppo, della distribuzione e della gestione dei modelli di apprendimento automatico. È una risorsa robusta che serve a molti utenti, dagli scienziati dei dati agli ingegneri, fino agli imprenditori. Le caratteristiche di flessibilità di Data Robot lo rendono un'ottima scelta per chi ha poca esperienza di programmazione. Data Robot offre un'interfaccia visiva e drag-and-drop che consente ai non addetti ai lavori di creare e distribuire modelli di apprendimento automatico. Questo apre la strada agli utenti aziendali con competenze tecniche rudimentali per sperimentare l'IA. L'interfaccia adattabile di Data Robot facilita la personalizzazione dell'apprendimento automatico per i non programmatori. L'integrazione con sistemi esterni e la possibilità di creare i propri programmi rientrano in questa categoria.
Google AutoML https://cloud.google.com/automl
Con AutoML di Google, programmatori e data scientist possono creare e rilasciare modelli di apprendimento automatico senza ricorrere a soluzioni codificate a mano. Se si ha poca esperienza con l'apprendimento automatico, si può comunque utilizzare questa piattaforma per costruire modelli perché non richiede alcuna codifica. Google AutoML fornisce una libreria di modelli pre-addestrati che possono essere utilizzati in vari scenari. Questi modelli sono accurati perché sono stati addestrati su grandi insiemi di dati. Con Google AutoML, creare e distribuire modelli è semplice come trascinare e rilasciare componenti. Può essere utilizzato senza dover imparare a scrivere il codice. Google AutoML si occupa di regolare automaticamente gli iperparametri dei modelli. Questo metodo consente di risparmiare tempo ed energia. Con l'aiuto degli strumenti AutoML di Google è possibile verificare l'efficacia dei modelli. Questo aiuta a garantire che i modelli siano affidabili e corretti.
Nanonets https://nanonets.com/
NanoNets è un'API per l'apprendimento automatico che consente agli sviluppatori di addestrare un modello con solo un decimo dei dati e senza alcuna esperienza precedente con l'apprendimento automatico. Caricate i vostri dati, aspettate qualche minuto e avrete un modello che può essere interrogato tramite la loro semplice API cloud. L'estrazione di dati strutturati o semi-strutturati dai documenti è resa più rapida ed efficiente da questa piattaforma di intelligenza artificiale. La tecnologia OCR alimentata dall'intelligenza artificiale è in grado di leggere documenti di qualsiasi dimensione o complessità. Il flusso di lavoro per l'elaborazione dei documenti può essere ottimizzato utilizzando, tra gli altri servizi, i servizi di Nanonets AP Automation, Touchless Invoice Processing, Email Parsing e ERP Integrations. Oltre alla conversione da PDF a Excel, CSV, JSON, XML e testo, Nanonets offre diversi convertitori OCR gratuiti.
IBM Watson Studio https://www.ibm.com/products/watson-studio
IBM Watson Studio è un servizio che fornisce un hub centrale da cui chiunque può creare, rilasciare e gestire modelli di IA nel cloud. Offre funzioni e strumenti che rendono lo sviluppo dell'IA accessibile a persone con scarse competenze di codifica. Le funzioni no-code o low-code di Watson Studio sono uno dei principali punti di forza. È ora possibile costruire modelli di intelligenza artificiale senza ricorrere alla codifica personalizzata. Al contrario, è possibile utilizzare gli strumenti visivi di Watson Studio per assemblare il progetto trascinando e rilasciando i singoli componenti. Questo apre la strada alla costruzione di modelli di intelligenza artificiale anche a persone non tecniche, come utenti aziendali, analisti e ricercatori. Con Watson Studio e i suoi numerosi modelli pre-addestrati è possibile iniziare a lavorare rapidamente. Gli usi di questi modelli spaziano dall'individuazione di attività fraudolente alla segmentazione dei clienti, fino alla previsione della necessità di riparazioni. Dopo aver completato un modello di intelligenza artificiale in Watson Studio, è possibile inviarlo in produzione. Watson Studio consente implementazioni basate su cloud e on-premise e implementazioni ibride che combinano le due cose.
H2O Driverless AI https://h2o.ai/platform/ai-cloud/make/h2o-driverless-ai/
H2O Driverless AI è una piattaforma AutoML che semplifica il ciclo di vita dell'apprendimento automatico, dalla pre elaborazione dei dati al rilascio dei modelli. Si tratta di uno strumento inestimabile per i data scientist e gli utenti aziendali, poiché consente di costruire e distribuire modelli di apprendimento automatico senza scrivere codice. H2O Driverless AI utilizza diversi metodi, tra cui l'imputazione, la modifica e la selezione, per progettare autonomamente le caratteristiche dei dati. Nell'apprendimento automatico, l'ingegnerizzazione delle caratteristiche è spesso la fase che richiede più tempo, quindi questo potrebbe essere un enorme risparmio di tempo. Alberi decisionali, foreste casuali, macchine vettoriali di supporto e reti neurali sono alcuni modelli di apprendimento automatico che H2O Driverless AI può costruire e analizzare automaticamente. Inoltre, ottimizza i dati regolando gli iperparametri di ciascun modello. Con H2O Driverless AI, i modelli vengono immediatamente distribuiti in produzione, dove possono essere utilizzati per fare previsioni.
Domino Data Lab https://domino.ai/
Domino Data Lab è un servizio basato sul cloud che facilita la creazione, la distribuzione e la gestione di modelli di apprendimento automatico per data scientist, ingegneri e analisti. È uno strumento di intelligenza artificiale a basso o nullo contenuto di codice per la progettazione e l'automazione delle operazioni di data science. Domino Code Assist è uno strumento in grado di creare codice Python e R per progetti di data science frequenti. Questo può ridurre la curva di apprendimento per gli utenti non tecnici e il carico di lavoro per i data scientist. Domino Data Lab facilita un efficace lavoro di squadra sulle iniziative di data science. Gli utenti possono collaborare ai progetti condividendo e analizzando codice, dati e modelli. I progetti di data science sono riproducibili al 100% in Domino Data Lab. Ciò consente a chiunque di replicare i risultati di un progetto senza ottenere i dati originali o il codice sorgente. Domino Data Lab dispone di diversi strumenti che possono essere utilizzati per gestire le iniziative di data science. Il controllo degli accessi, la cronologia del codice e la verifica dell'efficacia del modello ne fanno parte.
CrowdStrike Falcon Fusion https://www.crowdstrike.com/falcon-platform/falcon-fusion/
Le organizzazioni possono automatizzare le operazioni di sicurezza, le informazioni sulle minacce e la risposta agli incidenti con l'aiuto di CrowdStrike Falcon Fusion, un'architettura di orchestrazione, automazione e risposta alla sicurezza (SOAR). Si basa sulla piattaforma CrowdStrike Falcon® e viene fornita senza costi aggiuntivi agli abbonati CrowdStrike. Falcon Fusion è uno strumento a bassa o nulla codifica, che lo rende accessibile alle organizzazioni di tutte le dimensioni nel settore della sicurezza. L'interfaccia drag-and-drop del software semplifica il processo di sviluppo e automazione dei flussi di lavoro. Falcon Fusion dispone anche di una libreria di connessioni precostituite con varie soluzioni di sicurezza, che consentono un'integrazione semplice e rapida con l'infrastruttura preesistente di un'organizzazione. L'intelligenza artificiale (AI) viene sfruttata da Falcon Fusion per facilitare l'automazione e migliorare il giudizio. Ad esempio, il programma può analizzare i dati telemetrici della sicurezza per individuare modelli, assegnare priorità agli incidenti e suggerire linee d'azione utilizzando l'intelligenza artificiale. Di conseguenza, il personale addetto alla sicurezza è in grado di affrontare meglio le minacce.
RapidMiner https://rapidminer.com/
I modelli di data mining e machine learning possono essere creati e distribuiti rapidamente con RapidMiner, una piattaforma completa di data science. La preelaborazione dei dati, l'ingegnerizzazione delle caratteristiche, l'addestramento dei modelli, la valutazione e la distribuzione sono solo alcuni dei suoi servizi. La metodologia no/low code di RapidMiner è uno dei principali punti di forza. È possibile creare e rilasciare modelli di intelligenza artificiale senza toccare una sola riga di codice. RapidMiner ha un'interfaccia utente grafica (GUI) che consente di costruire i modelli trascinando e rilasciando i vari blocchi di costruzione. Questo facilita l'ingresso di utenti non tecnici nel campo dell'intelligenza artificiale. RapidMiner dispone di sofisticate funzioni di scripting, tra cui un linguaggio denominato RapidMiner R e le sue funzionalità di codice zero/basso. È possibile utilizzare questo linguaggio per modificare i modelli e aggiungere nuove funzionalità a RapidMiner.