《AI Magazine》 评选出一些领先的无代码 AI 平台 《AI Magazine》 评选出一些领先的无代码 AI 平台,这些平台不需要一行代码,有助于实现全球范围内对技术的民主化使用
无代码人工智能平台正在兴起。
因此,公司无需成为数据和分析专家,即可依赖数据和分析的力量。这些平台还使人工智能能够融入决策过程,并提供可操作的见解来指导企业的战略选择。
无代码人工智能,也称为无代码人工智能,旨在使人工智能的使用变得民主化。这意味着使用无代码开发平台来部署人工智能和机器学习模型。
考虑到这一点,随着全球商业领域继续对人工智能技术进行投资,《人工智能杂志》考虑了一些领先的无代码人工智能平台。
10.PyCaret
PyCaret 是一个开源、低代码机器学习库,使用 Python 运行,可自动化机器学习工作流程。它是一种端到端机器学习和模型管理工具,旨在加快 AI 的实验周期,从而提高开发人员的工作效率。
PyCaret 提供低代码和数据预处理解决方案以及许多其他功能。该平台旨在让所有人都能使用机器学习,无论是技术专家还是希望进行简单分析的人。
该平台完全免费且开源,由麻省理工学院 (MIT) 授权。
9.数据机器人
作为价值驱动型人工智能领域的领导者,DataRobot 提供一种协作型人工智能方法,结合其开放的人工智能平台和专业知识来改善客户运营和优化业务的方式。
其平台旨在简化和自动化复杂的人工智能解决方案的开发,使那些没有编码知识的人更容易使用它。
DataRobot 的无代码 AI 应用允许用户使用无代码界面构建和配置 AI 应用。因此,他们无需构建模型即可启用核心 DataRobot 服务,此外还可以评估其在 DataRobot 中的性能。
8.Clarifai
Clarifai 是一家独立的人工智能公司,成立于 2013 年。它是最早的深度学习平台之一,专注于计算机视觉、自然语言处理和音频识别。它为非结构化图像、视频、文本和音频数据提供人工智能平台。
Clarifai 平台涵盖整个 AI 生命周期,包括数据准备、模型开发、测试和评估。它还有助于让 AI 模型或应用程序顺利运行,而无需代码或机器学习操作 (MLOps)。
7. RunwayML
RunwayML 成立于 2018 年,其使命是构建多模式 AI 系统,激发下一代人类创造力。这是一个让艺术家以直观的方式使用机器学习工具而无需编码经验的平台。
借助 RunwayML,用户无需大量编码知识即可轻松训练和部署 AI 模型。该平台支持多种 AI 应用,包括图像合成、风格转换、自然语言处理和对象检测。
用户可以上传他们的数据或从现有模型库中进行选择来生成 AI 驱动的输出。
6.聚合物
Polymer 是一个数据安全平台,它使用先进的机器学习技术来检查数据。该平台将数据情境化,以便用户可以轻松识别威胁并实时降低人工智能的风险。
其直观的商业智能工具使用户能够创建数据可视化、全面的仪表板并将数据嵌入演示文稿中,而无需编写任何代码。同样,其功能之一 PolyAI 是一个内置的对话式人工智能助手,可以分析数据并根据指令立即生成可视化效果。
5. 苹果 CreateML
Apple CreateML 是科技巨头苹果开发的机器学习框架和工具,专为 macOS 和 iOS 平台设计,旨在使开发人员能够构建和训练自定义机器学习模型。
CreateML 平台具有用户友好的界面,旨在简化在 Apple 设备上训练和部署机器学习模型的过程。
通过该平台,AI开发者可以创建和部署适合其特定需求的机器学习模型。这样一来,他们就可以充分利用苹果的硬件和软件功能。
4. Google AutoML
Google AutoML 是 Google Cloud 提供的一套机器学习工具和服务,旨在简化构建和部署自定义机器学习模型的过程。该平台提供一系列产品和功能,以满足机器学习工作流程的不同方面。
值得注意的是,AutoML 还使机器学习专业知识有限的开发人员能够训练出针对其业务需求的高质量模型,因为无需编写代码。用户和开发人员可以在几分钟内构建自己的自定义机器学习模型。
3. 阿基奥
Akkio 成立于 2019 年,是一家科技公司,其使命是让人工智能变得足够简单,让任何人都可以使用,无论能力如何。其无代码机器学习平台旨在帮助现代销售、营销和财务团队创建和部署人工智能预测模型。
Akkio 将机器学习技术与精简、直观的云平台相结合,帮助企业充分发挥人工智能的潜力,而无需复杂的数据或编码功能。
它也是唯一专门为机构构建的 AI 数据平台之一,旨在提高整个客户参与生命周期的绩效。
2. ObviouslyAI
ObliqueAI 开发了一款工具,让非技术业务分析师能够快速对历史数据进行预测。该工具旨在帮助企业更快地做出决策。
借助 Suddenly AI,用户可以轻松连接数据源,并利用该平台的自动化机器学习功能来训练和部署预测模型。然后,该平台能够自动化整个模型构建过程,包括数据预处理、特征选择、算法选择和超参数调整。
因此,用户无需人工干预即可快速生成准确的预测。