Top 6 No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen

Seit der Jahrzehntwende hat es einen Boom bei KI-Systemen ohne Code gegeben. Eine wachsende Zahl von Unternehmen setzt künstliche Intelligenz ein, um intelligentere softwarebasierte Produkte zu entwickeln. Für viele wird jedoch die Umsetzung zur Hürde. Da maschinelles Lernen sich ständig weiterentwickelt, fällt es Unternehmen schwer, Mitarbeiter mit relevanter Erfahrung zu finden.

Hier kommen No-Code-Technologien ins Spiel, die die Lücke schließen, die Datenwissenschaftler hinterlassen, und künstliche Intelligenz für nichttechnische Benutzer weniger einschüchternd machen. Unternehmen können jetzt Datensätze erstellen, Modelle trainieren und einsetzen – mit wenig bis gar keiner Programmiererfahrung, in einem Bruchteil der Zeit und zu einem Bruchteil der Kosten.

In den folgenden Abschnitten werden wir einige der besten derzeit verfügbaren No-Code-Technologien für maschinelles Lernen vorstellen. Jede von ihnen unterstützt Sie bei Ihren KI-Anwendungskonzepten und -projekten.

1. Klassifier

Klassifier ist eine No-Code-Plattform, die Ihnen die Möglichkeit gibt, große Datensätze mithilfe von maschinellem Lernen zu analysieren und Modelle zu entwickeln. Alle Programme können ohne ein Data-Science-Team in Ihrem Unternehmen implementiert werden. Im gegenwärtigen Stand der Dinge wird No-Code-Maschinenlernern in der Versicherungs-, Bank- und Einzelhandelsbranche immer beliebter.

Klassifier kann Ihnen bei der Interpretation qualitativer Daten helfen. Klassifier ist ein unkompliziertes, KI-gestütztes Online-Textanalyse-Tool, mit dem Sie sofort mit qualitativen Daten beginnen können. Dank automatischer Funktionen und maschinellem Lernen können Sie alles auswerten, was Sie möchten. Überlassen Sie die mühsame Arbeit dem Klassifier-Bot und beginnen Sie noch heute, ein Modell zu erstellen, um Ihre Arbeit zu erleichtern und Ihre Produktfeedback-Daten optimal zu nutzen.

Klassifier bietet verschiedene Pakete, die perfekt zu Ihrem Unternehmen passen. Mit unübertroffener Kundenbetreuung ist das Klassifier-Team immer für Sie da, um Ihnen bei jeglichen Problemen oder Fragen zu helfen.

Einige Hauptmerkmale von Klassifier sind:

• Unterstützung und Lösungsfindung für mehrere Branchen wie Versicherung, Banken, Einzelhandel und Kundenservice.
• Sehr schnelles Lernen des Klassifier-Bots und schnelle Reaktionszeit.
• Ein sehr erschwinglicher Preis für Unternehmen mit dem besten Kundenservice durch Personal.
• Nahtlose Integration in die Plattform des Nutzerunternehmens.
• Bereitstellung von APIs zur einfachen Integration.

2. CreateML

Apple ermöglicht Entwicklern seit 2018 die Verwendung von Transfer Learning zur Erstellung benutzerdefinierter Modelle für maschinelles Lernen. Benutzer können mit der eigenständigen App Modelle zur Objekt- und Aktivitätserkennung sowie Bild-, Video-, Ton-, Text- und Tabellenmodelle erstellen. Create ML nutzt die in Apple-Produkten wie Fotos und Siri integrierte Infrastruktur für maschinelles Lernen, ermöglicht aber auch benutzerdefiniertes Datentraining und das gleichzeitige Training vieler Modelle mit unterschiedlichen Datensätzen.

Im Folgenden sind einige seiner Merkmale aufgeführt:

• Mit einer intuitiven App-Oberfläche können Sie leistungsstarke On-Device-Modelle erstellen und trainieren.
• Im selben Projekt können Sie zahlreiche Modelle mit verschiedenen Datensätzen trainieren.
• Kontinuität mit der iPhone-Kamera und dem Mikrofon auf dem Mac kann beispielsweise zur Vorschau der Modellleistung verwendet werden.
• Für verbesserte Modelltrainingsergebnisse verwenden Sie eine externe Grafikprozesseinheit mit Ihrem Mac.
• Der Trainingsprozess kann pausiert, gespeichert, fortgesetzt und erweitert werden.

3. DataRobot

DataRobot ist eine beliebte End-to-End-KI-Plattform für Unternehmen zur schnellen und einfachen Bereitstellung präziser Vorhersagemodelle. Alle Schritte, die zur Entwicklung, Konstruktion, Bereitstellung, Überwachung und Wartung anspruchsvoller KI-Anwendungen in Unternehmensgröße erforderlich sind, werden von der automatisierten Maschinenlern-Software von DataRobot unterstützt.

DataRobot hat Lösungen für verschiedene Branchen entwickelt, wie z. B.:

Bankwesen:

Von der Betrugserkennung und -prävention bis hin zur Kundenbindung und dem Kreditrisikomanagement ist dieses System speziell auf die Herausforderungen und Chancen ausgerichtet, mit denen die Bankenbranche konfrontiert ist.

Gesundheitswesen:

Die KI Cloud für das Gesundheitswesen ist in der Lage, echten Mehrwert aus Gesundheitsdaten zu ziehen, um die Patientenversorgung zu verbessern, die Forschung zur Krankheitsprävention und -behandlung zu beschleunigen, den Personal- und Betriebsbedarf präzise zu schätzen und die Betriebsabläufe der Kostenträger zu optimieren.

Versicherung:

Versicherungsunternehmen setzen zunehmend auf KI und nutzen Data Science in einer Vielzahl von Anwendungen. Diese Unternehmen werden durch ihre Bemühungen profitabler, effizienter und bieten ein besseres Kundenerlebnis.

4. ObviouslyAI

Obviously AI hat es sich zum Ziel gesetzt, Kunden mit nur wenigen Klicks von der Datenerhebung zur maschinellen Lernanalyse zu führen – laden Sie eine CSV-Datei hoch, wählen Sie die benötigte Datenanalyse aus und erhalten Sie sofort Ihre Ergebnisse, einschließlich direkter Fragebeantwortung mithilfe von NLP und NLU (Natural Language Understanding).

Obviously AI verspricht, die beste Methode für jeden Anwendungsfall zu ermitteln, sodass das Training vereinfacht wird und Modelle sofort eingesetzt werden können – das Maß an Anpassbarkeit kann jedoch etwas geringer sein als auf anderen Plattformen. Ihre „Was-wäre-wenn"-Szenarien können jedoch innerhalb weniger Minuten nach dem Start umsetzbare Erkenntnisse liefern – ideal für Nicht-Programmierer.

5. RunwayML

RunwayML ist eine No-Code-Plattform, die Techniken des maschinellen Lernens (ML) für Studierende und kreative Fachleute in verschiedenen Bereichen zugänglich macht. RunwayML verbindet sich auch mit einer Vielzahl kreativer Programmier- und Designumgebungen und funktioniert als Plugin mit Softwareprogrammen. Sie können auch eigene Modelle trainieren, um Bilder zu erstellen und Dinge auf Fotos zu erkennen.

Der Hauptanwendungsfall von RunwayML besteht darin, dass es hilft, in kurzer Zeit beeindruckende Videos zu erstellen, gemeinsam daran zu arbeiten und sie zu teilen.

6. Teachable Machine

Teachable Machine, ein Google-Dienst, ist viel benutzerfreundlicher und ermöglicht das Training von Modellen für maschinelles Lernen im Browser zur Erkennung und Klassifizierung von Texten und Bildern. Teachable Machine ist möglicherweise das benutzerfreundlichste No-Code-Maschinenlern-Tool, wenn es um Bilderkennung geht. Das webbasierte Programm kann einem Computer beibringen, Bilder, Töne und Posen zu erkennen.

Mit drei einfachen Schritten – Sammeln, Trainieren und Exportieren – kann Teachable Machine als Ihr Helfer bei jedem gewünschten Vorgang eingesetzt werden. Teachable Machine ist sehr flexibel und ergänzt die Art und Weise, wie Sie arbeiten.

Unternehmen setzen aus verschiedenen Gründen zunehmend auf No-Code-Plattformen. Der Zugang zu Entwicklern und Softwareingenieuren verlangsamt die Projektlieferung, teilweise aufgrund der Welleneffekte auf das Personalmanagement – und hier kann Technologie echten Mehrwert bieten. Das Einhorn, das wir alle fangen möchten, besteht nicht nur darin, Ihr Team in die Lage zu versetzen, Lösungen zu entwickeln, sondern auch im aktuellen Kontext relevant und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Zunächst erfordern nützliche KI-Anwendungen einen starken Anwendungsfall. Ein KI-Modell zu besitzen, egal wie leistungsfähig es ist, ist sehr wenig wert. Hier kann Klassifier Ihnen helfen, die bevorstehende KI-gesteuerte Welt zu verstehen. Die Menschen werden die Möglichkeiten der KI erkennen. Benutzer werden genauso reifen wie No-Code-KI-Tools es tun werden.

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