ノーコード機械学習プラットフォーム トップ6
データマイニングには、データ収集から可視化、そして大規模なデータセットから有用な情報を抽出するまで、一連の段階があります。データマイニング技術は、対象に関する説明や予測を作成するために使用されます...
この10年の変わり目以来、ノーコードAIシステムが急増しています。ますます多くの企業が人工知能を活用して、より賢いソフトウェアベースの製品を開発しています。しかし多くの企業にとって、実行が障壁となっています。機械学習は常に進化しているため、企業が関連する経験を持つ人材を見つけることは難しい状況です。
ここでノーコード技術が登場します。これはデータサイエンティストが残した空白を埋め、技術的でないユーザーにとって人工知能をより身近なものにします。企業は今や、わずかなコーディング経験しか持たなくても、わずかな時間とコストでデータセットを作成し、モデルをトレーニングおよびデプロイできるようになっています。
以下のセクションでは、現在利用可能なトップクラスのノーコード機械学習テクノロジーをいくつかご紹介します。それぞれがAIアプリケーションのコンセプトやプロジェクトに役立つでしょう。
1. Klassifier
Klassifierは、機械学習を使用して大規模なデータセットを調査し、モデルを開発する力を与えるノーコードプラットフォームです。すべてのプログラムは、社内にデータサイエンスチームがなくても実装できます。現在、保険、銀行、小売業界におけるノーコード機械学習はますます普及しています。
Klassifierは定性データの解釈をサポートします。Klassifierは、定性データをすぐに扱い始めることができる、シンプルなAI搭載のオンラインテキスト分析ツールです。自動機能と機械学習のおかげで、何でも評価できます。面倒な作業はKlassifierボットに任せ、今すぐモデルを構築して業務を効率化し、製品フィードバックデータを最大限に活用しましょう。
Klassifierは、お客様のビジネスに完璧にフィットするさまざまなパッケージを提供しています。比類ない顧客サービスで、Klassifierチームはいつでも問題や疑問の解決をサポートします。
Klassifierの主な特徴は次のとおりです：
- 保険、銀行、小売、カスタマーサービスなど複数の業界セクターへのサポートとソリューション提供。
- Klassifierボットによる非常に速い学習と素早いレスポンスタイム。
- 担当者による最高のカスタマーサービスを備えた、企業向けの非常にリーズナブルな価格。
- ユーザー企業のプラットフォームとのシームレスな統合。
- 簡単に統合できるAPIの提供。
2. CreateML
Appleは2018年から、開発者が転移学習を使ってカスタム機械学習モデルを作成できるようにしています。ユーザーはスタンドアロンアプリを使用して、物体検出やアクティビティ検出のモデル、さらには画像、動画、音声、テキスト、表形式のモデルを作成できます。Create MLはPhotosやSiriなどのApple製品に組み込まれた機械学習インフラを活用しつつ、カスタムデータによるトレーニングや異なるデータセットを使った複数モデルの同時トレーニングも可能です。
その特徴のいくつかを以下に示します：
- 直感的なアプリインターフェースで、デバイス上で強力なモデルを作成・トレーニングできます。
- 同じプロジェクト内で、さまざまなデータセットを使って複数のモデルをトレーニングできます。
- MacでiPhoneカメラやマイクとの連続性を使って、モデルのパフォーマンスをプレビューできます。
- モデルトレーニングの結果を向上させるために、MacにGPUを接続して使用できます。
- トレーニングプロセスは一時停止、保存、再開、拡張が可能です。
3. DataRobot
DataRobotは、精度の高い予測モデルを迅速かつ簡単にデプロイするための人気のエンドツーエンドエンタープライズAIプラットフォームです。企業規模で高度なAIアプリケーションを開発、構築、デプロイ、監視、維持するために必要なすべての手順が、DataRobotの自動機械学習ソフトウェアによってサポートされています。
DataRobotは以下のような複数の業界向けにソリューションを開発しています：
銀行業界：
不正検知・防止からクライアントリテンション、信用リスク管理まで、このシステムは銀行業界が直面する課題と機会に特化して設計されています。
医療：
医療向けAIクラウドは、医療データから実際の価値を引き出し、患者ケアの向上、疾病予防・治療研究の加速、スタッフアロケーションや運営需要の正確な推定、支払者業務の最適化を実現する能力を持っています。
保険：
保険会社はAIを取り入れ、さまざまなアプリケーションでデータサイエンスを活用することが増えています。これらの企業はその取り組みによって、収益性・効率性が向上し、より良い消費者体験を提供しています。
4. ObviouslyAI
Obviously AIは、わずか数回のクリックでお客様をデータ収集から機械学習分析まで導くことを目指しています。CSVファイルをアップロードし、必要なデータ分析を選択するだけで、NLPとNLU（自然言語理解）を活用した質問への直接回答を含む結果をすぐに得られます。
Obviously AIはあらゆるユースケースに最適な方法を特定することを約束しており、トレーニングが簡素化されてモデルをすぐに使用できますが、カスタマイズのレベルは他のプラットフォームよりやや低い場合があります。しかし、「もしも」のシナリオ機能は、開始からわずか数分で実行可能なインサイトを提供できます。非プログラマーに最適です。
5. RunwayML
RunwayMLは、複数の分野の学生やクリエイティブな実践者に機械学習（ML）技術を利用可能にするノーコードプラットフォームです。RunwayMLはさまざまなクリエイティブなプログラミングおよびデザイン環境と接続し、ソフトウェアプログラムのプラグインとしても機能します。独自のモデルをトレーニングして画像を生成したり、写真の中の物体を認識させたりすることもできます。
RunwayMLの主な用途は、短時間で素晴らしい動画を作成・コラボレーション・共有するのを助けることです。
6. Teachable Machine
Googleのサービスであるteachable Machineは非常に使いやすく、ブラウザ上でテキストや画像を認識・分類するための機械学習モデルのトレーニングを行えます。Teachable Machineは、画像識別においてはおそらく最も使いやすいノーコード機械学習ツールです。Webベースのプログラムは、コンピュータに画像、音声、ポーズを認識させることができます。
「集める」「トレーニングする」「エクスポートする」という3つの簡単なステップで、Teachable Machineは希望するあらゆる作業のアシスタントとして活用できます。Teachable Machineは非常に柔軟で、あなたの作業スタイルを補完します。
企業はさまざまな理由でノーコードプラットフォームをますます採用しています。開発者やソフトウェアエンジニアへのアクセスはプロジェクトの納品を遅らせています。一部は人材管理への波及効果によるものですが、こうしたところでこそテクノロジーが真の価値を提供できます。私たちが目指すべきは、チームがソリューションを作れるようにするだけでなく、現在の状況において関連性を保ち競争力を維持することです。
まず、有用なAIアプリケーションには確固たるユースケースが必要です。どれほど強力であっても、AIモデルを持つこと自体にはほとんど価値がありません。ここでKlassifierが、来るべきAI主導の世界を把握するための助けになります。人々はAIの可能性を認識するでしょう。ユーザーはノーコードAIツールと同様に成熟していくでしょう。
