Les plates-formes d’apprentissage automatique à faible code et sans code profitent aux entreprises et aux particuliers en les aidant à créer des applications plus innovantes en utilisant la puissance de l’intelligence artificielle.
L’intérêt pour des technologies comme l’IA et le ML monte en flèche à l’échelle mondiale.
Les gens ont commencé à comprendre leur pouvoir et leur efficacité dans différents cas d’utilisation, qu’il s’agisse de l’automobile, de la finance, de la banque, du marketing, de la cybersécurité et du commerce électronique. Ils sont de plus en plus enthousiastes à l’idée de l’expérimenter.
Cependant, de nombreuses startups et entreprises ont du mal à se lancer dans l’apprentissage automatique lors de la création de leurs produits. Qu’il s’agisse de trouver des experts en apprentissage automatique pertinents ou de comprendre et d’exploiter la technologie, les choses deviennent délicates dans leur exécution.
Les plates-formes d’apprentissage automatique low-code et no-code sont conçues pour résoudre ces problèmes.
Cela aide à combler les vides dans votre entreprise. Pour les personnes non techniques, l’apprentissage automatique sans code est une option assez pratique car il est moins intimidant, et même les non-codeurs peuvent créer d’excellentes applications ML sans écrire une seule ligne de code.
Selon le Rapport sur le quadrant magique de Gartner65 % du développement d’applications aura lieu sur des plates-formes d’apprentissage automatique sans nœud et à faible code d’ici 2024.
Les plates-formes low-code et no-code offrent de nombreux gains de productivité et aident à numériser et automatiser les processus avec des applications mobiles basées sur le cloud. De cette façon, ils ouvrent de nouvelles tendances et une accessibilité à un groupe plus large de penseurs et de créateurs.
Dans cet article, j’expliquerai les plates-formes sans code et à faible code et à quel point elles peuvent être utiles pour votre entreprise.
Table des matières
Que sont les plateformes Low-Code et No-Code ?
Plateformes Low-Code
Low-code fait référence à une méthodologie de développement logiciel qui nécessite peu ou pas de codage lors de la création d’applications et de systèmes. Et le système logiciel doté de cette capacité est ce que vous pouvez appeler une plate-forme low-code. Il vous permet de générer du code automatisé à l’aide de blocs de construction visuels tels qu’un menu déroulant et des options de glisser-déposer.
Le low-code est à mi-chemin entre le no-code et le codage manuel. Et vous pouvez toujours ajouter votre code sur le code généré automatiquement si vous le souhaitez. Outre un codage plus rapide, les plates-formes low-code permettent une configuration et un déploiement rapides des logiciels.
Les applications low-code peuvent être des applications mobiles, des sites Web, la gestion des processus métier, des applications basées sur le cloud telles que des applications et des bibliothèques ML, etc.
Plateformes sans code
No-code fait référence à une approche de développement logiciel qui permet aux utilisateurs de créer des systèmes logiciels sans écrire de code. Et le logiciel doté de cette capacité est une plate-forme sans code. Il s’agit d’une approche de codage sans intervention qui repose entièrement sur des outils visuels tels que des composants de glisser-déposer pour la génération de code.
Cela signifie que même si vous n’avez aucune compétence en matière de codage, vous pouvez toujours développer des applications et des systèmes à l’aide d’une plate-forme sans code.
Les applications créées à l’aide de plates-formes sans code peuvent être des applications en libre-service pour les utilisateurs professionnels, des applications Web et mobiles, des tableaux de bord, des systèmes de gestion de contenu (CMS), des outils de reporting BI, etc.
Pourquoi devriez-vous utiliser une plateforme Low-Code ou No-Code ?
Les plates-formes low-code et no-code réduisent la complexité du codage grâce à des modèles préconfigurés et des interfaces visuelles. Certains des avantages de l’utilisation de ces plateformes sont :
- Utilisation plus large : les plates-formes low-code et no-code sont conçues pour responsabiliser tous les utilisateurs, quelle que soit leur compétence technique. Par conséquent, les personnes sans expérience de codage peuvent rapidement créer des sites et des applications. Et si vous avez des compétences en codage, vous pouvez ajouter votre code et personnaliser une application ou un site.
- Génération de code plus rapide : écrire du code ligne par ligne prend beaucoup de temps, ce qui augmente si vous avez des compétences de codage limitées. L’utilisation d’une plate-forme low-code ou no-code vous aidera à créer du code plus rapidement pour développer et déployer rapidement des logiciels.
- Rentable : la création manuelle de code implique un investissement plus important en développeurs, en temps, en ressources, en infrastructure et en maintenance. Les plates-formes low-code ou no-code réduisent votre investissement dans ces aspects et améliorent le retour sur investissement.
Outre ce qui précède, ces plates-formes permettent une meilleure collaboration entre les équipes informatiques et commerciales, alimentent une meilleure compréhension et vous aident à recueillir rapidement les commentaires des clients avec des prototypes faciles à construire.
Maintenant, discutons de certaines des meilleures plates-formes d’apprentissage automatique à faible code et sans code pour commencer et expérimenter votre parcours ML.
MarqueML
Créez des modèles ML de segmentation et de détection d’objets avec MarqueML sans codage manuel. Il vous permet de créer facilement un jeu de données riche et de bien le gérer. Vous pouvez également former vos modèles ML et les tester pour prévisualiser leurs actions.
MakeML offre une plate-forme où vous pouvez apprendre à créer une application d’intelligence artificielle et à résoudre un problème organisationnel à l’aide de la vision par ordinateur en quelques heures. Vous pouvez également apprendre l’apprentissage automatique via des guides vidéo sur votre appareil mobile.
Le didacticiel MakeML comprend :
- Comment créer un serveur de segmentation et de détection d’objets avec des réseaux de neurones personnalisés
- Comment créer une application capable de détecter le nombre de touches ou de rebonds d’une balle
- Comment créer une application capable de détecter les timbres-poste les plus chers
- Comment allumer une bougie sans feu réel en utilisant AR et Machine Learning
- Comment créer une application populaire qui permet à un utilisateur d’essayer instantanément la conception et la couleur du vernis à ongles
Etc.
L’équipe expérimentée de MakeML vous aidera à créer une solution de vision par ordinateur et à intégrer la solution dans votre produit. Bénéficiez d’options d’importation/exportation de jeux de données gratuites pour une plage spécifique et d’une formation cloud GPU (une seule).
Vous pouvez également profiter de plus d’avantages à partir de 8,83 $/mois.
Évidemment l’IA
Prédire les données en quelques minutes avec Évidemment l’IA Plate-forme d’apprentissage automatique sans écrire une seule ligne de code. Cela inclut le processus complet de conception d’algorithmes d’apprentissage automatique et de prédiction des résultats en un seul clic.
Obtenez la boîte de dialogue de données pour façonner votre ensemble de données de manière transparente sans code et partagez vos modèles ML avec l’équipe ou mettez-les à la disposition du public. Il permet à chacun de commencer à faire des prédictions à partir des algorithmes et d’intégrer des prédictions dynamiques d’apprentissage automatique dans votre application à l’aide de l’API low-code.
De plus, Évidemment AI met entre vos mains les algorithmes et les technologies les plus avancés sans sacrifier les performances. Il peut vous aider à prévoir les revenus, à optimiser la chaîne d’approvisionnement et à personnaliser le marketing. De plus, vous pouvez prédire la conversion des prospects, la tarification dynamique, le remboursement des prêts, etc. en temps réel.
De toute évidence, l’IA est conçue pour fournir une solution sans effort pour tout le monde. Vous pouvez ajouter ou intégrer un fichier CSV avec vos sources de données. Comprenez les facteurs qui influencent les prédictions et prédisez les résultats avec des scénarios comme What-if. Plongez dans les spécifications de l’algorithme, découvrez des modèles concurrents et comprenez comment les modèles fonctionnent.
Gagnez du temps dans la construction de modèles d’IA haut de gamme et complexes et faites glisser pour choisir le nombre de lignes (de 1000 à 50 M) et de colonnes (de 5 à 200) et connaissez le temps nécessaire pour créer l’algorithme à l’aide de l’IA.
Démarrer avec Évidemment AI ne nécessite aucune connaissance en programmation, expérience de base ou une équipe de science des données.
SuperAnnoter
Créez des SuperData avec SuperAnnoter pour votre IA. Il s’agit d’une plate-forme de bout en bout pour annoter, gérer et versionner les données de vérité terrain pour votre application d’intelligence artificielle. Il vous aide à faire évoluer et à automatiser votre pipeline d’IA 3 à 5 fois plus rapidement en utilisant un ensemble d’outils robustes, des services d’annotation de pointe et un puissant système de gestion des données.
Annotez la vidéo, le texte et l’image avec le débit de données et créez des ensembles de données de haute qualité à l’aide des meilleurs services et outils de leur catégorie. Alimentez votre modèle pour réussir sur le terrain grâce à de puissantes fonctionnalités de gestion de projet et à la collaboration d’équipe.
SuperAnnotate vous permet de mettre en place un flux de travail d’annotation simplifié, de surveiller la qualité du projet, de collaborer avec l’équipe, et plus encore en un seul endroit. Il offre des fonctionnalités d’apprentissage actif et d’automatisation qui vous aident à accélérer votre processus d’annotation.
Vous obtiendrez des outils complets de collaboration pratique à plusieurs niveaux et de gestion de la qualité pour améliorer les performances des modèles, piloter des projets réussis et sentir instantanément la différence.
SuperAnnotate fournit également une plate-forme sécurisée conçue pour consolider les pipelines de toutes complexités et tailles. Il peut faire évoluer vos projets partout dans le monde, de sorte que vous pouvez prendre des engagements plus importants pour obtenir des remises sur le gros et réduire le coût des pipelines d’IA.
Réservez une démo aujourd’hui et comprenez son importance dans votre entreprise. Pour une start-up en démarrage, il est pratique et accessible.
Machine enseignable
Entraînez votre ordinateur à détecter ou reconnaître vos sons, poses et images avec Machine enseignable. Il vous offre un moyen simple et rapide de créer des modèles ML robustes pour vos applications, sites Web, etc., sans aucune connaissance en matière de codage.
Teachable Machine est une plate-forme Web d’apprentissage automatique low-code qui vous permet de créer des modèles d’apprentissage automatique accessibles à tous et faciles à utiliser. Son utilisation est très simple :
- Rassemblez et regroupez vos exemples dans différentes classes ou catégories que vous souhaitez que votre ordinateur apprenne
- Entraînez votre ordinateur et testez-le instantanément pour voir si le modèle apprend ce que vous avez enseigné
- Exportez le modèle pour vos sites Web, applications, etc. Vous pouvez même télécharger le modèle ou l’héberger en ligne.
Plus important encore, vous pouvez utiliser le modèle entièrement sur votre appareil sans que les données du microphone ou de la webcam ne quittent votre modèle. De plus, vous pouvez facilement classer les images et les positions du corps via des fichiers, une webcam et de l’audio grâce à de courts échantillons sonores.
Démarrez un nouveau projet maintenant ou ouvrez un projet existant à partir d’un fichier ou d’un lecteur.
Création de ML d’Apple
Découvrez une nouvelle façon d’enseigner et de former des modèles d’apprentissage automatique sur votre Apple Mac. Il vous aide à créer facilement des modèles ML avec Création de ML d’Apple et entraînez-les bien sur votre Mac.
Certaines des fonctionnalités précieuses sont:
- Formation de plusieurs modèles : vous pouvez former plusieurs modèles à l’aide de différents ensembles de données dans un seul projet.
- Prise en charge de la formation eGPU : Il dispose d’une unité de traitement graphique externe pour de meilleures performances du modèle sur votre Mac.
- Contrôle de l’entraînement : prenez le contrôle de votre processus d’entraînement, comme la reprise, la lecture, la pause et l’extension.
- Évaluation de la visualisation : découvrez les performances de votre modèle à partir de l’ensemble d’évaluation. Explorez les métriques et les connexions clés pour identifier divers cas d’utilisation, opportunités et investissements futurs qui contribuent à améliorer la qualité du modèle.
- Aperçus du modèle : utilisez l’appareil photo de votre iPhone pour prévisualiser les performances du modèle en utilisant la continuité.
- Formation sur l’appareil : entraînez les modèles plus rapidement sur votre Mac en tirant parti du GPU et du CPU.
Create ML a différents types de modèles. Vous devez sélectionner votre type de modèle, tel que image, vidéo, mouvement, son, texte, tabulaire, etc. Plus tard, vous pouvez ajouter des données et des paramètres qui permettent à votre ordinateur d’apprendre.
PyCaret
PyCaret est une plate-forme d’apprentissage automatique à faible code et open source qui peut automatiser vos flux de travail d’apprentissage automatique via Python. Cette bibliothèque d’apprentissage automatique facile à utiliser, facile à apprendre et simple vous permet de passer moins de temps à coder et plus sur l’analyse, comme le prétraitement des données, la formation des modèles, l’explicabilité des modèles, les MLOps et l’analyse exploratoire des données.
PyCaret est conçu de manière modulaire, permettant à chaque modèle d’effectuer des tâches d’apprentissage automatique spécifiques. Ici, les fonctions sont les ensembles d’actions qui exécutent des tâches dans un workflow spécifié.
PyCaret permet à presque tout le monde de créer des solutions d’apprentissage automatique robustes, à faible code et de bout en bout. Vous pouvez apprendre à travers une démo de démarrage rapide, un blog, des vidéos et une discussion. Créez une application ML simple, entraînez votre modèle plus rapidement et analysez, itérez et déployez-le instantanément en tant qu’API REST.
Vous pouvez suivre les expériences, créer une application ML, créer une API REST, créer l’image Docker et obtenir la prise en charge du GPU. PyCaret est idéal pour les professionnels de la science des données et les passionnés de science des données.
Lobe
Entraînez vos applications pour identifier les plantes, voir les gestes, compter les répétitions, ressentir les émotions, détecter les couleurs, vérifier la sécurité, et plus encore avec Lobe. Il vous aide à former des modèles ML et propose des outils faciles à utiliser et gratuits, et apporte tout ce dont vous avez besoin pour vos modèles ML.
Montrez simplement des exemples de ce que vous voulez que votre application apprenne et formez automatiquement un modèle d’apprentissage automatique qui peut être rapidement intégré à votre application. Tout le monde peut facilement utiliser cette plateforme sans avoir de connaissances en codage.
Pas besoin de télécharger vos données sur le cloud, entraînez-vous directement sur votre ordinateur gratuitement. Lobe est disponible pour Windows et Mac. De plus, vous pouvez exporter ou expédier votre modèle sur n’importe quelle plateforme. Il sélectionnera automatiquement l’architecture d’apprentissage automatique parfaite pour votre projet.
Lobe simplifie le processus d’apprentissage automatique en trois étapes simples où vous devez :
- Collectez et ajoutez des tags à vos images
- Entraînez votre modèle ML et notez les résultats
- Jouez et améliorez les performances de votre modèle, puis exportez votre modèle rapidement.
Avec Lobe, vous pouvez rapidement étiqueter les images dans vos dossiers ou les collecter à l’aide de la webcam pour créer un ensemble de données ML. Aucun processus de configuration et d’installation n’est nécessaire ; utilisez simplement les résultats visuels pour comprendre les forces et les faiblesses de tous vos modèles.
SingeApprendre
Bénéficiez d’une technologie d’intelligence artificielle de pointe avec SingeApprendre qui simplifie votre tâche pour nettoyer, visualiser et étiqueter les commentaires des clients. Il s’agit d’un studio tout-en-un de visualisation de données et d’analyse de texte sans code qui vous permet d’avoir un aperçu complet de vos données et de les analyser.
Avec MonkeyLearn, vous pouvez approfondir les données avec une plus grande granularité et créer rapidement des visualisations et des graphiques personnalisés. De plus, combinez et filtrez ces informations par entrées de données, y compris les champs personnalisés et les dates.
MonkeyLearn vous permet d’utiliser les modèles d’apprentissage automatique prêts à l’emploi et vous permet de créer les vôtres. De plus, vous pouvez choisir parmi une large gamme de classificateurs pré-formés pour un démarrage rapide. Vous pouvez également créer rapidement une analyse des sentiments, des classificateurs de sujets, des extracteurs d’entités, etc.
De plus, formez vos modèles ML dans une interface utilisateur simple en important des ensembles de données et en définissant des balises personnalisées. MonkeyLearn fournit également des modèles d’entreprise sur mesure, en gardant à l’esprit différents scénarios.
Tous les modèles incluent une analyse de texte et des tableaux de bord prédéfinis. De plus, MonkeyLearn propose une analyse NPS, une analyse de révision, une analyse CSAT, une analyse de support, une analyse d’enquête, une analyse VOC, etc.
Réservez une démo gratuite et découvrez comment MonkeyLearn peut vous aider.
Conclusion
Les plates-formes d’apprentissage automatique à faible code et sans code offrent un moyen simple de créer des applications, des sites et des produits logiciels, que vous soyez codeur ou non. Ces plateformes vous aideront à télécharger vos modèles personnalisés ou à les former à l’aide de divers outils. Cela vous aidera davantage à apporter votre créativité devant des milliards de personnes.
Par conséquent, choisissez la meilleure plate-forme d’apprentissage automatique low-code ou no-code de votre choix pour créer vos modèles et ensembles de données ML à une vitesse ultra-rapide et créer vos applications et sites avec une productivité, une collaboration et un retour sur investissement améliorés.