探索低代码和无代码机器学习平台
低代码和无代码机器学习平台正在改变企业和个人利用人工智能的方式，助力他们开发更具创新性的应用程序。
全球对人工智能和机器学习等技术的兴趣日益高涨。
人们逐渐认识到这些技术在汽车、金融、银行、营销、网络安全和电子商务等各个领域的巨大潜力。对尝试这些技术的渴望也随之增长。
然而，许多初创企业和公司发现在构建产品的同时引入机器学习是一项挑战。无论是寻找合适的机器学习专家，还是理解和应用这项技术，实施过程都可能变得复杂。
低代码和无代码机器学习平台的出现正是为了解决这些难题。
这些平台有助于弥合业务中的技能缺口。对于非技术人员来说，无代码机器学习尤其方便，因为它降低了技术的门槛，使非编程人员也能在不编写任何代码的情况下创建出色的机器学习应用程序。
据Gartner魔力象限报告预测，到2024年，65%的应用程序开发将在无代码和低代码机器学习平台上进行。
低代码和无代码平台显著提高了生产力，并通过基于云的移动应用程序帮助企业实现数字化和自动化流程。它们为更广泛的创新者和创造者打开了新的机遇和可能性。
本文将深入探讨无代码和低代码平台，并阐述它们对您业务的潜在价值。
什么是低代码和无代码平台？
低代码平台
低代码指的是一种软件开发方法，它在构建应用程序和系统时只需极少的编码。具备这种能力的软件系统就被称为低代码平台。它允许用户借助可视化构建块（如下拉菜单和拖放选项）生成自动化代码。
低代码平台介于完全无代码和手动编码之间。在需要时，用户仍然可以在自动生成的代码基础上添加自己的代码。除了加快编码速度外，低代码平台还能实现软件的快速配置和部署。
低代码应用程序可以是移动应用、网站、业务流程管理系统、基于云的应用程序（如机器学习应用程序和库）等等。
无代码平台
无代码指的是一种软件开发方法，允许用户在不编写代码的情况下构建软件系统。具备此功能的软件就是无代码平台。这种方法完全依赖于可视化工具，例如用于代码生成的拖放组件，无需任何人工编码。
这意味着即使您没有任何编程经验，仍然可以使用无代码平台开发应用程序和系统。
使用无代码平台构建的应用程序可以是面向业务用户的自助服务应用程序、Web 和移动应用程序、仪表板、内容管理系统 (CMS)、商业智能报告工具等。
为什么要使用低代码或无代码平台？
低代码和无代码平台通过预配置的模板和可视化界面降低了编码的复杂性。使用这些平台的一些优势包括：
- 更广泛的可用性：低代码和无代码平台旨在为所有用户提供支持，无论其技术能力如何。因此，没有编码经验的人也可以快速构建网站和应用程序。如果用户具备一定的编码技能，还可以添加自己的代码并自定义应用程序或网站。
- 更快的代码生成：逐行编写代码耗时较长，如果编码技能有限，则耗时更长。低代码或无代码平台可以帮助用户更快地创建代码，从而实现软件的快速开发和部署。
- 成本效益：手动创建代码需要对开发人员、时间、资源、基础设施和维护进行大量投资。低代码或无代码平台可以降低这些方面的投入，并提高投资回报率。
此外，这些平台还能让IT和业务团队更好地协作，加深理解，并通过易于构建的原型快速收集客户反馈。
接下来，我们将讨论一些顶级的低代码和无代码机器学习平台，帮助您开启机器学习之旅。
MakeML
MakeML 允许您创建对象分割和检测的机器学习模型，无需手动编码。它可以帮助用户轻松创建和管理丰富的数据集。您还可以训练和测试机器学习模型，预览其运行效果。
MakeML提供了一个学习创建人工智能应用程序，并在几小时内利用计算机视觉解决组织问题的平台。您还可以通过移动设备上的视频指南学习机器学习。
MakeML教程包括：
- 如何使用自定义神经网络创建对象分割和检测服务器
- 如何创建一个可以检测球的触碰或反弹次数的应用程序
- 如何创建可以检测最昂贵邮票的应用程序
- 如何使用AR和机器学习在没有实际火的情况下点燃蜡烛
- 如何创建一个流行的应用程序，让用户立即尝试指甲油设计和颜色
等等。
经验丰富的MakeML团队可以帮助您创建计算机视觉解决方案，并将其集成到您的产品中。您还可以获得免费的数据集导入/导出选项，用于特定范围和GPU云训练（仅限一个）。
您还可以选择每月8.83美元起的套餐，享受更多权益。
Obviously AI
Obviously AI 机器学习平台可以在几分钟内预测数据，无需编写任何代码。它涵盖了设计机器学习算法和一键预测结果的完整过程。
您可以使用其数据对话框，在无需代码的情况下无缝塑造您的数据集，并与团队共享您的机器学习模型，或将其提供给公众。它让每个人都可以从算法开始进行预测，并使用低代码API将动态机器学习预测引入您的应用程序。
此外，Obviously AI在不牺牲性能的前提下，为您提供最前沿的算法和技术。它可以帮助您预测收入、优化供应链和个性化营销。此外，您可以实时预测潜在客户转化、动态定价、贷款偿还等。
Obviously AI旨在为每个人提供便捷的解决方案。您可以添加CSV文件，或者将其与数据源集成。了解影响预测的因素，并通过假设等场景预测结果。深入研究算法规范，发现竞争模型，并理解模型的工作原理。
您可以节省构建高端复杂人工智能模型的时间，通过滑动选择行数（从1000到5000万）和列数（从5到200），并了解使用人工智能构建算法所需的时间。
开始使用Obviously AI无需具备编程知识、背景经验或数据科学团队。
SuperAnnotate
SuperAnnotate 为您的人工智能构建优质数据。它是一个端到端平台，用于注释、管理和版本化人工智能应用的地面实况数据。通过使用强大的工具集、行业领先的注释服务和强大的数据管理系统，它可以帮助您将人工智能管道的扩展和自动化速度提高3到5倍。
利用数据吞吐量对视频、文本和图像进行注释，并使用一流的服务和工具集构建高质量的数据集。通过强大的项目管理功能和团队协作，推动您的模型在该领域取得成功。
SuperAnnotate允许您在一个地方设置简化的注释工作流程、监控项目质量、与团队协作等等。它提供主动学习和自动化功能，帮助您加快注释过程。
您将获得全面的多层次实用协作和质量管理工具，以提高模型性能、推动项目成功并立即感受到差异。
SuperAnnotate还提供了一个安全第一的平台，旨在整合各种复杂性和规模的管道。它可以在全球任何地方扩展您的项目，因此您可以做出更重要的承诺来获得批量折扣并降低人工智能管道的成本。
立即预约演示，了解它对您业务的重要性。对于处于早期阶段的初创公司来说，它非常有用且易于使用。
Teachable Machine
Teachable Machine 可以训练您的计算机检测或识别您的声音、姿势和图像。它为您提供了一种简单快捷的方法，无需编码知识即可为您的应用程序、网站等创建强大的机器学习模型。
Teachable Machine是一个基于Web的低代码机器学习平台，它允许您创建所有人都可以访问且易于使用的机器学习模型。使用它非常简单：
- 收集您的示例并将其分组到您希望计算机学习的不同类别中。
- 训练您的计算机并立即对其进行测试，以查看模型是否学习了您所教的内容。
- 为您的网站、应用程序等导出模型。您甚至可以下载模型或在线托管相同的模型。
更重要的是，您可以完全在您的设备上使用该模型，而无需麦克风或网络摄像头数据离开您的模型。此外，您可以通过文件、网络摄像头和音频，使用简短的声音样本轻松分类图像和身体位置。
立即开始新项目，或从文件或驱动器打开现有项目。
Apple的Create ML
在Apple Mac上体验一种全新的机器学习模型教学和训练方式。Apple的Create ML 可以帮助您轻松创建机器学习模型，并在您的Mac上训练它们。
一些有价值的功能是：
- 多模型训练：您可以在单个项目中使用不同的数据集训练多个模型。
- eGPU训练支持：它有一个外部图形处理单元，可以在您的Mac上获得更好的模型性能。
- 训练控制：控制您的训练过程，例如恢复、播放、暂停和扩展。
- 可视化评估：从评估集中了解您的模型性能。探索关键指标和联系，以确定有助于提高模型质量的各种用例、机会和未来投资。
- 模型预览：使用您的iPhone相机，使用连续性预览模型性能。
- 设备上训练：利用GPU和CPU在Mac上更快地训练模型。
Create ML有不同的模型类型。您必须选择模型类型，例如图像、视频、动作、声音、文本、表格等。之后，您可以添加允许计算机学习的数据和参数。
PyCaret
PyCaret是一个低代码和开源机器学习平台，可以通过Python自动化您的机器学习工作流。这个易于使用、易于学习且简单的机器学习库可让您花费更少的时间编码，而将更多的时间用于分析，例如数据预处理、模型训练、模型可解释性、机器学习运维和探索性数据分析。
PyCaret采用模块化设计，允许每个模型执行特定的机器学习任务。在这里，函数是在指定工作流中执行任务的一组动作。
PyCaret使几乎每个人都能够构建强大、低代码和端到端的机器学习解决方案。您可以通过快速入门演示、博客、视频和讨论来学习。构建一个简单的机器学习应用程序，更快地训练您的模型，并立即将其作为REST API进行分析、迭代和部署。
您可以跟踪实验、创建机器学习应用程序、创建REST API、构建Docker镜像，并获得GPU支持。PyCaret是数据科学专业人士和数据科学爱好者的理想选择。
Lobe
Lobe可以训练您的应用程序来识别植物、查看手势、计算代表、感受情绪、感知颜色、检查安全性等。它可以帮助您训练机器学习模型，并提供易于使用的免费工具，为您的机器学习模型带来您所需的一切。
只需展示您希望应用程序学习的示例，它会自动训练机器学习模型，该模型可以快速交付到您的应用程序中。任何人都可以轻松使用该平台，而无需具备编码知识。
无需将数据上传到云端，您可以在计算机上免费训练。Lobe适用于Windows和Mac。此外，您可以在任何平台上导出或部署您的模型。它会自动为您的项目选择完美的机器学习架构。
Lobe通过三个简单的步骤简化了机器学习过程：
- 收集并为您的图像添加标签。
- 训练您的机器学习模型并记下结果。
- 运行并提高您的模型性能，然后快速导出您的模型。
使用Lobe，您可以快速标记文件夹中的图像，或使用网络摄像头收集它们以创建机器学习数据集。无需任何配置和设置过程；只需使用视觉结果来了解所有模型的优缺点。
MonkeyLearn
MonkeyLearn为您提供尖端的人工智能技术，使您能够轻松清理、可视化和标记客户反馈。它是一个一体化的数据可视化和无代码文本分析工作室，可以让您全面了解数据并进行分析。
使用MonkeyLearn，您可以更深入地研究数据，并快速创建自定义可视化和图表。此外，通过数据输入（包括自定义字段和日期）组合和过滤这些见解。
MonkeyLearn允许您使用现成的机器学习模型，并允许您构建自己的模型。此外，您可以从广泛的预训练分类器中进行选择，以便快速入门。您还可以快速构建情感分析、主题分类器、实体提取器等。
此外，通过导入数据集和定义自定义标签，在简单的UI中训练您的机器学习模型。MonkeyLearn还提供针对不同场景量身定制的业务模板。
所有模板都包含预制的文本分析和仪表板。此外，MonkeyLearn还提供NPS分析、评论分析、CSAT分析、支持分析、调查分析、VOC分析等。
预约免费演示，了解MonkeyLearn如何为您提供帮助。
结论
低代码和无代码机器学习平台为创建应用程序、网站和软件产品提供了一种简单的方法，无论您是编码人员还是非编码人员。这些平台可以帮助您上传自定义模型，或使用各种工具对其进行训练。这将进一步帮助您将您的创造力展示给数十亿人。
因此，选择最适合您的低代码或无代码机器学习平台，以超快的速度创建您的机器学习模型和数据集，并以提高生产力、协作和投资回报率为目标构建您的应用程序和网站。