코드가 낮고 코드가 없는 기계 학습 플랫폼은 기업과 개인이 인공 지능의 힘을 사용하여 보다 혁신적인 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원함으로써 이점을 제공합니다.
AI 및 ML과 같은 기술에 대한 관심이 전 세계적으로 급증하고 있습니다.
사람들은 자동차, 금융, 은행, 마케팅, 사이버 보안 및 전자 상거래와 같은 다양한 사용 사례에서 자신의 힘과 효과를 이해하기 시작했습니다. 그들은 그것을 실험하는 것에 점점 더 흥분하고 있습니다.
그러나 많은 신생 기업과 기업은 제품을 구축하면서 기계 학습을 시작하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 관련 기계 학습 전문가를 찾든 기술을 이해하고 활용하든 관계없이 실행이 까다로워집니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 로우 코드 및 노코드 머신 러닝 플랫폼이 구축되었습니다.
이는 비즈니스의 공백을 채우는 데 도움이 됩니다. 기술 전문가가 아닌 개인의 경우 코드 없는 머신 러닝은 덜 위협적이기 때문에 매우 편리한 옵션이며, 코더가 아닌 사람도 코드 한 줄을 작성하지 않고도 우수한 ML 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
에 따르면 Gartner 매직 쿼드런트 보고서2024년까지 애플리케이션 개발의 65%가 노노드 및 로우 코드 머신 러닝 플랫폼에서 이루어질 것입니다.
로우코드 및 노코드 플랫폼은 많은 생산성 향상을 제공하고 클라우드 기반 모바일 애플리케이션으로 프로세스를 디지털화 및 자동화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 방식으로 그들은 새로운 트렌드와 광범위한 사상가와 창작자 그룹에 접근할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다.
이 기사에서는 코드가 없는 플랫폼과 로우 코드 플랫폼이 비즈니스에 얼마나 유용한지 설명하겠습니다.
목차
로우코드 및 노코드 플랫폼이란 무엇입니까?
로우 코드 플랫폼
로우 코드는 응용 프로그램과 시스템을 구축하는 동안 코딩이 거의 또는 전혀 필요하지 않은 소프트웨어 개발 방법론을 나타냅니다. 그리고 이 기능을 갖춘 소프트웨어 시스템은 로우 코드 플랫폼이라고 부를 수 있는 것입니다. 풀다운 메뉴 및 끌어서 놓기 옵션과 같은 시각적 구성 요소를 사용하여 자동화된 코드를 생성할 수 있습니다.
로우 코드는 코드 없는 코딩과 수동 코딩의 중간입니다. 또한 원하는 경우 자동으로 생성된 코드 위에 코드를 추가할 수 있습니다. 더 빠른 코딩 외에도 로우 코드 플랫폼을 사용하면 소프트웨어를 빠르게 설정하고 배포할 수 있습니다.
로우 코드 애플리케이션은 모바일 앱, 웹 사이트, 비즈니스 프로세스 관리, ML 앱 및 라이브러리와 같은 클라우드 기반 앱 등이 될 수 있습니다.
코드 없는 플랫폼
노코드는 사용자가 코드를 작성하지 않고도 소프트웨어 시스템을 구축할 수 있도록 하는 소프트웨어 개발 접근 방식을 말합니다. 그리고 이 기능을 갖춘 소프트웨어는 코드가 없는 플랫폼입니다. 코드 생성을 위한 끌어서 놓기 구성 요소와 같은 시각적 도구에 전적으로 의존하는 코딩에 대한 수동 접근 방식입니다.
즉, 이전에 코딩 기술이 없더라도 코드가 없는 플랫폼을 사용하여 애플리케이션과 시스템을 개발할 수 있습니다.
코드 없는 플랫폼을 사용하여 구축된 애플리케이션은 비즈니스 사용자, 웹 및 모바일 앱, 대시보드, 콘텐츠 관리 시스템(CMS), BI 보고 도구 등을 위한 셀프 서비스 애플리케이션이 될 수 있습니다.
로우코드 또는 노코드 플랫폼을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?
로우코드 및 노코드 플랫폼은 사전 구성된 템플릿과 시각적 인터페이스를 통해 코딩 복잡성을 줄입니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 더 넓은 사용성: 로우코드 및 노코드 플랫폼은 기술 역량에 관계없이 모든 사용자에게 권한을 부여하도록 구축되었습니다. 따라서 코딩 경험이 없는 사람도 사이트와 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다. 그리고 코딩 기술이 있다면 코드를 추가하고 앱이나 사이트를 사용자 지정할 수 있습니다.
- 더 빠른 코드 생성: 코드를 한 줄씩 작성하는 데는 많은 시간이 소요되며, 코딩 기술이 제한적일 경우 시간이 늘어납니다. 로우 코드 또는 노코드 플랫폼을 사용하면 코드를 더 빠르게 생성하여 소프트웨어를 빠르게 개발하고 배포할 수 있습니다.
- 비용 효율성: 수동으로 코드를 생성하려면 개발자, 시간, 리소스, 인프라 및 유지 관리에 더 많은 투자가 필요합니다. 로우 코드 또는 코드 없는 플랫폼은 이러한 측면에 대한 투자를 낮추고 ROI를 향상시킵니다.
위의 사항 외에도 이러한 플랫폼은 IT 팀과 비즈니스 팀 간의 더 나은 협업을 가능하게 하고 더 많은 이해를 촉진하며 구축하기 쉬운 프로토타입으로 고객 피드백을 신속하게 수집하는 데 도움이 됩니다.
이제 ML 여정을 시작하고 실험할 수 있는 최고의 로우 코드 및 코드 없는 머신 러닝 플랫폼에 대해 논의해 보겠습니다.
메이크ML
다음을 사용하여 객체 세분화 및 감지 ML 모델 생성 메이크ML 수동 코딩 없이. 이를 통해 풍부한 데이터 세트를 쉽게 생성하고 잘 관리할 수 있습니다. ML 모델을 훈련하고 테스트하여 작업을 미리 볼 수도 있습니다.
MakeML은 인공 지능 응용 프로그램을 만들고 몇 시간 내에 Computer Vision을 사용하여 조직 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 모바일 장치의 비디오 가이드를 통해 기계 학습을 배울 수도 있습니다.
MakeML 자습서에는 다음이 포함됩니다.
- 맞춤형 신경망으로 객체 분할 및 탐지 서버를 만드는 방법
- 공의 터치 또는 바운스 횟수를 감지할 수 있는 응용 프로그램을 만드는 방법
- 가장 비싼 우표를 감지할 수 있는 응용 프로그램을 만드는 방법
- AR과 머신러닝을 활용해 실제 불이 붙지 않고 촛불을 켜는 방법
- 사용자가 매니큐어 디자인과 색상을 즉시 시도할 수 있는 인기 있는 응용 프로그램을 만드는 방법
등등.
숙련된 MakeML 팀이 Computer Vision 솔루션을 만들고 솔루션을 제품에 통합하는 데 도움을 줄 것입니다. 특정 범위 및 GPU 클라우드 교육에 대한 무료 데이터 세트 가져오기/내보내기 옵션을 받으세요(하나만).
월 $8.83의 시작 범위에서 더 많은 혜택을 이용할 수도 있습니다.
분명히 AI
몇 분 안에 데이터 예측 분명히 AI 단 한 줄의 코드도 작성하지 않는 머신 러닝 플랫폼. 여기에는 기계 학습 알고리즘을 설계하고 클릭 한 번으로 결과를 예측하는 전체 프로세스가 포함됩니다.
데이터 대화 상자를 사용하여 코드 없이 원활하게 데이터 세트를 구성하고 ML 모델을 팀과 공유하거나 대중이 사용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 모든 사람이 알고리즘에서 예측을 시작하고 로우 코드 API를 사용하여 동적 기계 학습 예측을 애플리케이션에 가져올 수 있습니다.
또한, 분명히 AI는 성능을 저하시키지 않으면서 가장 최첨단 알고리즘과 기술을 손에 넣습니다. 수익을 예측하고 공급망을 최적화하며 마케팅을 개인화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 리드 전환, 동적 가격 책정, 대출 상환 등을 실시간으로 예측할 수 있습니다.
분명히 AI는 모든 사람에게 손쉬운 솔루션을 제공하도록 설계되었습니다. CSV 파일을 데이터 소스에 추가하거나 통합할 수 있습니다. 예측에 영향을 미치는 요인을 이해하고 what-if와 같은 시나리오로 결과를 예측합니다. 알고리즘 사양에 대해 자세히 알아보고, 경쟁 모델을 발견하고, 모델 작동 방식을 이해하십시오.
고급형 및 복잡한 AI 모델을 구축하는 시간을 절약하고 슬라이드하여 행(1000-50M) 및 열(5-200) 수를 선택하고 AI를 사용하여 알고리즘을 구축하는 데 걸리는 시간을 알 수 있습니다.
분명히 AI를 시작하려면 프로그래밍 지식, 배경 경험 또는 데이터 과학 팀이 필요하지 않습니다.
슈퍼주석
다음을 사용하여 SuperData 구축 슈퍼주석 당신의 AI를 위해. 인공 지능 애플리케이션에 대한 실측 데이터에 주석을 달고, 관리하고, 버전을 지정하는 종단 간 플랫폼입니다. 강력한 도구 세트, 업계 최고의 주석 서비스 및 강력한 데이터 관리 시스템을 사용하여 AI 파이프라인을 3~5배 빠르게 확장하고 자동화할 수 있습니다.
데이터 처리량으로 비디오, 텍스트 및 이미지에 주석을 달고 동급 최고의 서비스와 도구 세트를 사용하여 고품질 데이터 세트를 구축하십시오. 강력한 프로젝트 관리 기능과 팀 협업을 통해 현장에서 성공할 수 있도록 모델을 강화하십시오.
SuperAnnotate를 사용하면 간소화된 주석 워크플로를 설정하고, 프로젝트 품질을 모니터링하고, 팀과 공동 작업하는 등의 작업을 한 곳에서 수행할 수 있습니다. 주석 프로세스를 더 빠르게 만드는 데 도움이 되는 능동적 학습 및 자동화 기능을 제공합니다.
모델 성능을 높이고 성공적인 프로젝트를 추진하며 차이를 즉시 느낄 수 있는 포괄적인 다단계 실용적인 협업 및 품질 관리 도구를 얻을 수 있습니다.
SuperAnnotate는 또한 모든 복잡성과 규모의 파이프라인을 통합하도록 구축된 보안 우선 플랫폼을 제공합니다. 전 세계 어디에서나 프로젝트를 확장할 수 있으므로 대량 할인을 받고 AI 파이프라인 비용을 줄이기 위해 더 중요한 약속을 할 수 있습니다.
지금 데모를 예약하고 비즈니스에서 그 중요성을 이해하십시오. 초기 단계의 스타트업 회사에게는 편리하고 접근이 용이합니다.
가르칠 수 있는 기계
소리, 포즈 및 이미지를 감지하거나 인식하도록 컴퓨터를 훈련시키십시오. 가르칠 수 있는 기계. 코딩에 대한 지식 없이도 애플리케이션, 웹 사이트 등에 대한 강력한 ML 모델을 쉽고 빠르게 생성할 수 있는 방법을 제공합니다.
Teachable Machine은 웹 기반 로우 코드 머신 러닝 플랫폼으로 모든 사람이 액세스할 수 있고 사용하기 쉬운 머신 러닝 모델을 만들 수 있습니다. 그것을 사용하는 것은 매우 간단합니다:
- 컴퓨터가 배우기를 원하는 다양한 클래스 또는 범주로 예제를 수집하고 그룹화합니다.
- 컴퓨터를 훈련시키고 즉시 테스트하여 사용자가 가르친 내용을 모델이 학습하는지 확인하십시오.
- 웹사이트, 애플리케이션 등에 대한 모델을 내보냅니다. 모델을 다운로드하거나 온라인으로 호스트할 수도 있습니다.
더 중요한 것은 모델을 떠나는 마이크 또는 웹캠 데이터 없이 장치에서 모델을 완전히 사용할 수 있다는 것입니다. 또한 짧은 사운드 샘플을 통해 파일, 웹캠 및 오디오를 통해 이미지와 신체 위치를 쉽게 분류할 수 있습니다.
지금 새 프로젝트를 시작하거나 파일 또는 드라이브에서 기존 프로젝트를 엽니다.
Apple의 Create ML
Apple Mac에서 기계 학습 모델을 가르치고 훈련하는 새로운 방법을 경험하십시오. 다음을 사용하여 ML 모델을 쉽게 생성할 수 있습니다. Apple의 Create ML Mac에서 잘 훈련시키십시오.
몇 가지 중요한 기능은 다음과 같습니다.
- 다중 모델 교육: 단일 프로젝트에서 서로 다른 데이터세트를 사용하여 여러 모델을 교육할 수 있습니다.
- eGPU 교육 지원: Mac에서 더 나은 모델 성능을 위한 외부 그래픽 처리 장치가 있습니다.
- 교육 제어: 재개, 재생, 일시 중지 및 연장과 같은 교육 프로세스를 제어할 수 있습니다.
- 시각화 평가: 평가 세트에서 모델 성능에 대해 알아봅니다. 주요 메트릭과 연결을 탐색하여 모델 품질을 개선하는 데 도움이 되는 다양한 사용 사례, 기회 및 향후 투자를 식별합니다.
- 모델 미리보기: iPhone 카메라를 사용하여 연속성을 사용하여 모델 성능을 미리 봅니다.
- 기기 내 교육: GPU 및 CPU를 활용하여 Mac에서 모델을 더 빠르게 교육합니다.
Create ML에는 다양한 모델 유형이 있습니다. 이미지, 비디오, 모션, 사운드, 텍스트, 테이블 형식 등과 같은 모델 유형을 선택해야 합니다. 나중에 컴퓨터가 학습할 수 있도록 데이터와 매개변수를 추가할 수 있습니다.
파이캐럿
파이캐럿 Python을 통해 기계 학습 워크플로를 자동화할 수 있는 로우 코드 및 오픈 소스 기계 학습 플랫폼입니다. 이 사용하기 쉽고 배우기 쉽고 간단한 기계 학습 라이브러리를 사용하면 코딩 시간을 줄이고 데이터 사전 처리, 모델 교육, 모델 설명 가능성, MLOps 및 탐색적 데이터 분석과 같은 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
PyCaret은 모듈식으로 설계되어 각 모델이 특정 기계 학습 작업을 수행할 수 있습니다. 여기서 함수는 지정된 워크플로에서 작업을 수행하는 작업 집합입니다.
PyCaret은 거의 모든 사람이 강력하고 로우 코드의 종단 간 기계 학습 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 빠른 시작 데모, 블로그, 비디오 및 토론을 통해 배울 수 있습니다. 간단한 ML 애플리케이션을 빌드하고 모델을 더 빠르게 교육하며 REST API로 즉시 분석, 반복 및 배포하세요.
실험을 추적하고, ML 앱을 만들고, REST API를 만들고, 도커 이미지를 만들고, GPU 지원을 받을 수 있습니다. PyCaret은 데이터 과학 전문가와 데이터 과학 애호가에게 이상적입니다.
둥근 돌출부
식물을 식별하고, 제스처를 보고, 반복 횟수를 세고, 감정을 느끼고, 색상을 감지하고, 안전을 확인하는 등의 작업을 수행하도록 애플리케이션을 훈련시키십시오. 둥근 돌출부. ML 모델을 교육하는 데 도움이 되고 사용하기 쉬운 무료 도구를 제공하며 ML 모델에 필요한 모든 것을 제공합니다.
애플리케이션이 학습하고 애플리케이션에 빠르게 제공할 수 있는 머신 러닝 모델을 자동으로 훈련하기를 원하는 예를 보여주기만 하면 됩니다. 코딩 지식이 없어도 누구나 쉽게 이 플랫폼을 사용할 수 있습니다.
데이터를 클라우드에 업로드할 필요가 없으며 무료로 컴퓨터에서 직접 학습할 수 있습니다. Lobe는 Windows 및 Mac에서 사용할 수 있습니다. 또한 모든 플랫폼에서 모델을 내보내거나 배송할 수 있습니다. 프로젝트에 대한 완벽한 기계 학습 아키텍처를 자동으로 선택합니다.
Lobe는 다음을 수행해야 하는 세 가지 간단한 단계로 기계 학습 프로세스를 단순화합니다.
- 이미지에 태그 수집 및 추가
- ML 모델 학습 및 결과 기록
- 모델 성능을 재생하고 개선한 다음 모델을 빠르게 내보냅니다.
Lobe를 사용하면 폴더의 이미지에 빠르게 레이블을 지정하거나 웹캠을 사용하여 수집하여 ML 데이터 세트를 만들 수 있습니다. 구성 및 설정 프로세스가 필요하지 않습니다. 시각적 결과를 사용하여 모든 모델의 강점과 약점을 이해하십시오.
원숭이학습
첨단 인공지능 기술을 만나보세요 원숭이학습 이를 통해 작업을 간단하게 정리하고 시각화하고 고객 피드백에 레이블을 지정할 수 있습니다. 데이터에 대한 완전한 통찰력을 얻고 분석할 수 있는 올인원 데이터 시각화 및 코드 없는 텍스트 분석 스튜디오입니다.
MonkeyLearn을 사용하면 더 세분화된 데이터를 심층 분석하고 맞춤형 시각화 및 차트를 빠르게 생성할 수 있습니다. 또한 사용자 정의 필드 및 날짜를 포함한 데이터 입력을 기준으로 이러한 통찰력을 결합하고 필터링합니다.
MonkeyLearn을 사용하면 기성품 머신 러닝 모델을 사용하고 자신만의 머신 러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 또한 빠른 시작을 위해 사전 훈련된 다양한 분류기 중에서 선택할 수 있습니다. 또한 감정 분석, 주제 분류기, 항목 추출기 등을 빠르게 구축할 수 있습니다.
또한 데이터세트를 가져오고 사용자 지정 태그를 정의하여 간단한 UI에서 ML 모델을 교육합니다. MonkeyLearn은 또한 다양한 시나리오를 염두에 두고 맞춤형 비즈니스 템플릿을 제공합니다.
모든 템플릿에는 미리 만들어진 텍스트 분석 및 대시보드가 포함되어 있습니다. 또한 MonkeyLearn은 NPS 분석, 리뷰 분석, CSAT 분석, 지원 분석, 설문 조사 분석, VOC 분석 등을 제공합니다.
무료 데모를 예약하고 MonkeyLearn이 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
결론
로우 코드 및 노코드 머신 러닝 플랫폼은 코더이든 아니든 상관없이 애플리케이션, 사이트 및 소프트웨어 제품을 손쉽게 생성할 수 있는 방법을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 사용자 지정 모델을 업로드하거나 다양한 도구를 사용하여 교육하는 데 도움이 됩니다. 이것은 수십억 명의 사람들 앞에서 창의력을 발휘하는 데 더 도움이 될 것입니다.
따라서 최고의 로우 코드 또는 코드 없는 기계 학습 플랫폼을 선택하여 초고속 ML 모델 및 데이터 세트를 생성하고 생산성, 협업 및 ROI가 향상된 애플리케이션과 사이트를 구축하십시오.