Secondo un’analisi di Gartner Magic Quadrant, il 65 per cento di sviluppo di applicazioni sarà fatto su piattaforme non-code / basso codice entro il 2024. piattaforme applicative senza codice hanno contribuito ai guadagni di produttività in un breve lasso di tempo per aiutare le imprese in automazione e processi di digitalizzazione.

Di seguito, abbiamo curato un elenco di piattaforme ML gratuite senza codice che faranno colpo nel 2021.

BigML
BigML è una piattaforma open source che offre alle aziende servizi di machine learning e integrazione delle applicazioni. La piattaforma ML è stata istituita nel 2011 per aiutare a ordinare le librerie di dati e prendere decisioni basate sui dati in tutti i settori. BigML ti consente di creare  modelli di machine learning e deep learning senza la necessità di alcuna codifica. Ha un’interfaccia web unica nel suo genere per il caricamento di set di dati, lo sviluppo di modelli predittivi descrittivi e la valutazione dei modelli di apprendimento automatico. La Command Line Interface (CLI) offre versatilità (conosciuta come bigmler). Inoltre, BigML fornisce un’API REST che funziona bene con linguaggi di programmazione inclusi Python, Ruby e Java.

SkyCube 
SkyCube è uno strumento di apprendimento automatico progettato per condurre esperimenti su dati strutturati senza scrivere una sola riga di codice. La conoscenza della codifica è stata una barriera all’ingresso nello spazio dell’apprendimento automatico. L’interfaccia utente grafica (GUI) di SkyCube offre un tour visivo dei processi di apprendimento automatico, dall’esplorazione dei dati all’ingegneria delle funzionalità fino all’addestramento e alla previsione dei modelli. SkyCube punta molto sulla privacy dei dati. La soluzione SkyCube funziona interamente nel tuo browser; l’intero processo di machine learning avviene sul tuo sistema senza richiedere alcuna comunicazione con i server.

Teachable Machine
Teachable Machine è una piattaforma ML senza codice della casa di Google. Teachable Machines, a differenza di AutoML (che è più intuitivo per gli sviluppatori), consente agli utenti di addestrare facilmente i modelli per identificare immagini, suoni, ecc. e funziona direttamente nel browser. Gli utenti possono addestrare i loro modelli tramite un semplice trascinamento della selezione e possono anche utilizzare la webcam per creare set di dati visivi o audio istantanei. La piattaforma utilizza il pacchetto Tensorflow.js nel browser per garantire che i dati rimangano sul dispositivo. Il modello completato può essere esportato nei formati Tensorflow.js o tflite e può essere distribuito in siti Web o app. Inoltre, Onyx consente il cambio formato. Inoltre, il modello può essere esportato, scaricato o ospitato online gratuitamente. 

AutoML
AutoML di Google Cloud offre soluzioni di machine learning come Vision (classificazione delle immagini), Natural Language, AutoML Translation, Video Intelligence e Tables che consentono agli sviluppatori con poca o nessuna esperienza di machine learning di addestrare e personalizzare i modelli per casi d’uso specifici. AutoML offre supporto immediato per modelli di deep learning ampiamente convalidati, ovviando alla necessità di conoscere il transfer learning o come progettare una rete neurale. Dopo che il modello è stato addestrato, gli utenti possono testarlo ed esportarlo in.pb,.tflite, CoreML e altri formati.

Di ihal

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