상위 6개 노코드 머신러닝 플랫폼

지난 십 년이 시작된 이래로 노코드 AI 시스템이 급격히 증가했습니다. 점점 더 많은 기업들이 인공지능을 활용하여 더 스마트한 소프트웨어 기반 제품을 개발하고 있습니다. 하지만 많은 기업에게 실행이 장벽이 됩니다. 머신러닝은 지속적으로 발전하고 있기 때문에, 기업들이 관련 경험을 갖춘 직원을 찾기 어렵습니다.

이로 인해 노코드 기술이 등장했습니다. 이는 데이터 과학자의 빈자리를 메우고 기술적이지 않은 사용자들에게도 인공지능을 덜 어렵게 만들어 줍니다. 기업들은 이제 코딩 경험이 거의 없어도 데이터셋을 생성하고, 모델을 훈련 및 배포할 수 있으며, 시간과 비용도 크게 절감됩니다.

다음 섹션에서는 현재 이용 가능한 최고의 노코드 머신러닝 기술 몇 가지를 살펴보겠습니다. 각각은 AI 애플리케이션 개념 및 프로젝트에 도움이 될 것입니다.

1. Klassifier

Klassifier는 머신러닝을 사용하여 대규모 데이터셋을 검토하고 모델을 개발할 수 있는 노코드 플랫폼입니다. 회사에 데이터 과학 팀이 없어도 모든 프로그램을 구현할 수 있습니다. 현재 상황에서 보험, 은행, 소매 부문에서의 노코드 머신러닝은 점점 인기를 얻고 있습니다.

Klassifier는 정성적 데이터 해석을 도와드립니다. Klassifier는 정성적 데이터를 즉시 활용할 수 있게 해주는 간단한 AI 기반 온라인 텍스트 분석 도구입니다. 자동 기능과 머신러닝 덕분에 원하는 것을 무엇이든 평가할 수 있습니다. 지루한 작업은 Klassifier 봇에게 맡기고, 오늘부터 모델을 구축하여 업무를 더 쉽게 만들고 제품 피드백 데이터를 최대한 활용하세요.

Klassifier는 비즈니스에 완벽하게 맞는 다양한 패키지를 제공합니다. 비교할 수 없는 고객 서비스로, Klassifier 팀은 항상 어떤 문제나 질문이든 도와드릴 준비가 되어 있습니다.

Klassifier의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 보험, 은행, 소매, 고객 서비스 등 여러 산업 부문에 대한 지원 및 솔루션 제공.
• Klassifier 봇의 매우 빠른 학습과 빠른 응답 시간.
• 직원들이 제공하는 최고의 고객 서비스와 함께 기업에 매우 합리적인 가격.
• 사용자 회사 플랫폼과의 원활한 통합.
• 손쉬운 통합을 위한 API 제공.

2. CreateML

Apple은 2018년부터 개발자들이 전이 학습을 사용하여 맞춤형 머신러닝 모델을 만들 수 있게 했습니다. 사용자는 독립 실행형 앱을 사용하여 객체 및 활동 감지 모델, 그리고 이미지, 비디오, 사운드, 텍스트와 테이블 형식 모델을 만들 수 있습니다. Create ML은 Photos와 Siri와 같은 Apple 제품에 내재된 머신러닝 인프라를 활용하지만, 맞춤형 데이터 훈련과 서로 다른 데이터셋을 사용한 여러 모델의 동시 훈련도 지원합니다.

다음은 그 특징들입니다:

• 직관적인 앱 인터페이스로 강력한 온디바이스 모델을 만들고 훈련할 수 있습니다.
• 같은 프로젝트에서 다양한 데이터셋으로 여러 모델을 훈련할 수 있습니다.
• Mac에서 iPhone 카메라와 마이크와의 연속성을 사용하여 모델 성능을 미리 볼 수 있습니다.
• 향상된 모델 훈련 결과를 위해 Mac에 외부 그래픽 처리 장치를 사용하세요.
• 훈련 프로세스를 일시 중지, 저장, 재개 및 확장할 수 있습니다.

3. DataRobot

DataRobot은 정확한 예측 모델을 빠르고 쉽게 배포하기 위한 인기 있는 엔드투엔드 기업용 AI 플랫폼입니다. 기업 규모에서 정교한 AI 애플리케이션을 개발, 구축, 배포, 모니터링 및 유지 관리하는 데 필요한 모든 단계를 DataRobot 자동화 머신러닝 소프트웨어가 지원합니다.

DataRobot은 다음과 같은 여러 산업을 위한 솔루션을 만들었습니다:

은행업:

사기 감지 및 예방부터 고객 유지 및 신용 위험 관리까지, 이 시스템은 은행 산업이 직면한 도전과 기회에 맞게 특별히 설계되었습니다.

의료:

의료를 위한 AI 클라우드는 환자 치료를 개선하고, 질병 예방 및 치료 연구를 가속화하며, 인력 및 운영 수요를 정확하게 추정하고, 지불자 운영을 최적화하기 위해 의료 데이터에서 실제 가치를 추출하는 능력을 가지고 있습니다.

보험:

보험 회사들은 점점 더 AI를 수용하고 다양한 애플리케이션에서 데이터 과학을 활용하고 있습니다. 이러한 기업들은 그들의 노력 덕분에 더 수익성이 높고 효율적이 되며 더 나은 소비자 경험을 제공하고 있습니다.

4. ObviouslyAI

Obviously AI는 고객들을 단 몇 번의 클릭으로 데이터 수집에서 머신러닝 분석으로 이끌고자 합니다. CSV 파일을 업로드하고 필요한 데이터 분석을 선택하면 NLP와 NLU(자연어 이해)를 이용한 직접 질문 응답을 포함하여 즉시 결과를 얻을 수 있습니다.

Obviously AI는 모든 사용 사례에 가장 좋은 방법을 식별하겠다고 약속하여 훈련이 단순화되고 모델을 즉시 사용할 수 있게 되지만, 커스터마이제이션 수준은 다른 플랫폼보다 약간 낮을 수 있습니다. 그러나 '만약에' 시나리오는 시작 후 몇 분 내에 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있어 비프로그래머에게 훌륭합니다.

5. RunwayML

RunwayML은 여러 분야의 학생과 창의적인 실무자들이 머신러닝(ML) 기술을 이용할 수 있게 해주는 노코드 플랫폼입니다. RunwayML은 다양한 창의적인 프로그래밍 및 디자인 환경과도 연결되며 소프트웨어 프로그램과 플러그인으로도 작동합니다. 이미지를 만들고 사진에서 사물을 인식하도록 자신만의 모델을 훈련시킬 수도 있습니다.

RunwayML의 주요 용도는 짧은 시간 안에 멋진 동영상을 만들고 협업하고 공유하는 데 도움이 된다는 것입니다.

6. Teachable Machine

Google 서비스인 Teachable Machine은 훨씬 더 사용자 친화적이며, 브라우저 내에서 텍스트와 이미지를 인식하고 분류하는 머신러닝 모델 훈련을 가능하게 합니다. Teachable Machine은 이미지 식별에 있어 가장 사용자 친화적인 노코드 머신러닝 도구일 수 있습니다. 웹 기반 프로그램은 컴퓨터가 이미지, 소리, 포즈를 인식하도록 가르칠 수 있습니다.

수집, 훈련, 내보내기라는 세 가지 간단한 단계로 Teachable Machine을 원하는 작업의 도우미로 사용할 수 있습니다. Teachable Machine은 매우 유연하며 작업 방식을 보완합니다.

기업들은 여러 이유로 노코드 플랫폼을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 개발자와 소프트웨어 엔지니어에 대한 접근성이 프로젝트 납품을 늦추는데, 이는 부분적으로 인력 관리에 미치는 파급 효과 때문입니다. 기술이 진정한 가치를 제공할 수 있는 곳이 바로 여기입니다. 우리 모두가 포착하고자 하는 유니콘은 팀이 솔루션을 만들 수 있게 하는 것뿐만 아니라 현재 상황에서 관련성을 유지하고 경쟁력을 갖추는 것입니다.

우선, 유용한 AI 애플리케이션은 강력한 사용 사례가 필요합니다. AI 모델을 보유하는 것은 얼마나 강력하든 관계없이 거의 가치가 없습니다. 여기서 Klassifier가 다가오는 AI 주도 세계를 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 사람들은 AI의 가능성을 인식하게 될 것입니다. 사용자들은 노코드 AI 도구가 발전하는 것처럼 성숙해질 것입니다.

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