کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
چونکہ AI دس سال سے زیادہ عرصے سے موجود ہے، کچھ اندازے یہ کہتے ہیں کہ اس نے اب ایک اہم ماس حاصل کر لیا ہے۔ کاروباری اداروں کی اکثریت نے تجرباتی اور تصوراتی مراحل کے ثبوت کے بعد اپنے AI عزائم کو آگے بڑھایا ہے۔
کسی بھی AI کوششوں کو حقیقت بنانے کے لیے درکار رقم اور وقت کی مقدار میں مسلسل اضافہ ہو رہا ہے، یہاں تک کہ اگر AI کو اب بھی ایک خصوصی فیلڈ اور تکنیکی طور پر ایک پیچیدہ کوشش کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔
بعض حالات میں، خاص مہارت کے لیے اہم اخراجات اور تقاضے تنظیموں کو درخواست دینے کے طریقے تلاش کرنے سے روکتے ہیں۔ مصنوعی ذہانت.
کوئی کوڈ مشین لرننگ اور AI حل، اس کے باوجود، ابھی تک صنعت میں خلل ڈالنے کے قابل نہیں ہے۔ تنظیموں کو AI سے مکمل طور پر فائدہ اٹھانے کے لیے، وسیع کوڈنگ کی مہارت کی اب ضرورت نہیں ہے۔
شروع سے AI سافٹ ویئر کی تعمیر کو ترک کرنے کے نتیجے میں، کوئی کوڈ AI نے اخراجات میں نمایاں کمی نہیں کی۔
اس مضمون میں، ہم بغیر کوڈ مصنوعی ذہانت، اس کے فوائد، خامیاں، سرفہرست بغیر کوڈ والے AI سافٹ ویئر کی فہرست، اور بہت کچھ پر گہرائی سے غور کریں گے۔
نو کوڈ مصنوعی ذہانت کیا ہے؟
No-Code، اپنی آسان ترین شکل میں، ٹیکنالوجیز کے ایک مجموعہ سے مراد ہے جو عام لوگوں کو ایپلی کیشنز بنانے کے قابل بناتی ہے، خودکار عمل، اور بغیر کسی پیشگی پروگرامنگ کے تجربے کے ڈیٹا کا نظم کریں۔
پلگ اینڈ پلے، سیدھے، کارآمد بلڈنگ بلاکس—کارپوریٹ سافٹ ویئر کا لیگو—وہ ہیں جو نو کوڈ ہیں۔ بغیر کوڈ پلیٹ فارمز کا کاروبار میں تیزی سے استعمال ہو رہا ہے، اور یہ رجحان ختم نہیں ہو رہا ہے۔
No-code AI اور No-code دونوں طاقتور ٹولز ہیں جو کاروباری صارفین کو روایتی ترقیاتی طریقوں کے وقت اور خرچ کے ایک حصے میں ایپلی کیشنز یا ماڈل بنانے کے قابل بناتے ہیں۔
لہذا No-code AI ان لوگوں کے لیے AI کو جمہوری بنانے کے لیے موجود ہے جن کے پاس تکنیکی معلومات بہت کم ہیں۔ No-code AI کاروباری صارفین کو اپنے آپریشنل ماحول میں AI کو لاگو کرنے اور استعمال کرنے میں حائل ممکنہ رکاوٹوں کو دور کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔
۔ مصنوعی ذہانت زمین کی تزئین میں نو کوڈ AI شامل ہے، جو کہ متعدد تجارتی سیاق و سباق میں AI کو لاگو کرنے میں رکاوٹ کو کم کرتا ہے۔
جب ہم نو کوڈ AI کا حوالہ دیتے ہیں، تو ہمارا مطلب ہے ڈریگ اینڈ ڈراپ، صارف دوست نو کوڈ ڈیولپمنٹ پلیٹ فارم۔
اس طرح کے پلیٹ فارم کے استعمال کے ساتھ، غیر انجینئرز تیزی سے ڈیٹا کی درجہ بندی اور تجزیہ کر سکتے ہیں، اور منٹوں یا گھنٹوں کے معاملے میں درست پیشین گوئی کے ماڈل بنا سکتے ہیں، جیسے کاروباری تجزیہ کار، انڈر رائٹرز، پروڈکٹ مینیجر، یا رسک مینیجر۔
ڈیٹا سائنسدان ML اور AI کی بدولت زیادہ پیچیدہ منصوبوں پر کام کر سکتے ہیں، جبکہ معمول کی ملازمتیں خودکار ہو سکتی ہیں۔
نو کوڈ مصنوعی ذہانت کے فوائد
- ڈیٹا پر مبنی ملازمت: آج، زیادہ تر کاروبار حکمت عملی کے مطابق AI کو ترجیح دیتے ہیں۔ صنعت نے پچھلے دو سالوں میں AI مہارتوں کی مانگ میں اضافہ دیکھا ہے۔ خاص طور پر جب آپ ڈیٹا پر مبنی ہونے کا تجربہ کر رہے ہوتے ہیں، ڈیٹا سائنس ٹیم بنانا وقت طلب اور مہنگا ہوتا ہے۔ ڈیٹا سائنس کے عملے کے بغیر، ڈیٹا سے چلنے والا بننا بغیر کوڈ AI پلیٹ فارمز اور ٹیکنالوجیز کے ذریعے ممکن ہوا ہے۔
- قابل استعمال: کارپوریٹ دنیا کے صارفین ڈریگ اینڈ ڈراپ پلگ اینڈ پلے کی بدولت تیزی سے اور سستی AI حل تیار کر سکتے ہیں۔ پلیٹ فارم اکثر سادہ اور خود خدمت کے قابل ہوتا ہے کیونکہ ٹارگٹ مارکیٹ کاروباری صارفین پر مشتمل ہوتی ہے جو تکنیکی طور پر سمجھدار نہیں ہوتے۔
- رفتار: یہاں، تجربہ اور تکرار ضروری ہے۔ تیز رفتار ماڈل کی ترقی اور جانچ No-code AI ٹیکنالوجیز کے ساتھ عام ہے۔ اس سے ماڈلز کو تیزی سے بنانا اور کاروباری اسٹیک ہولڈرز کو منظوری کے لیے یا اہم کاروباری فیصلوں کی حمایت کے لیے نتائج فراہم کرنا ممکن ہو جاتا ہے۔
- اسکیل ایبلٹی: No-code AI پلیٹ فارم میں معاون انفراسٹرکچر شامل ہوتا ہے اور ماڈلز کو تیار کرنے اور تعینات کرنے کے کام کے بوجھ کے لحاظ سے خود بخود اوپر یا نیچے کی پیمائش ہوتی ہے۔
- قابل رسائی: نو کوڈ AI پلیٹ فارم چھوٹے اور درمیانے درجے کے کاروباروں میں AI کو اپنانے کو کم کرتے ہیں کیونکہ ان کی نسبتاً معمولی ابتدائی سرمایہ کاری، فلیٹ لرننگ کریو، اور مہارت کے فرق کی رکاوٹ کی کمی ہے۔ مزید برآں، No-code AI کاروباری صارفین کو AI کے ساتھ تجربہ کرنے اور اس کی افادیت کو تیزی سے دیکھنے کے قابل بناتا ہے۔
نو کوڈ مصنوعی ذہانت کے نقصانات
- سیکورٹی: کچھ پلیٹ فارم رسائی پروٹوکول بنانے میں ناکام ہو سکتے ہیں، جو سیکورٹی کو ترجیح دینے والی فرموں کے لیے تشویش کا باعث ہو سکتا ہے۔ مکمل طور پر یہ سمجھنے کے لیے کہ آپ کے ڈیٹا پر کیسے اور کہاں کارروائی کی جائے گی، شرائط و ضوابط کو پڑھنا ایک اچھا خیال ہے۔
- مشاورت یا تربیت کی ضرورت ہے: ML انجینئر، ہیومن ریسورس پروفیشنل، اور مارکیٹنگ انٹرن سبھی کو تھیوری میں کم کوڈ/نو-کوڈ پلیٹ فارمز کو استعمال کرنے کے قابل ہونا چاہیے، لیکن ایسا ہمیشہ نہیں ہوتا ہے۔ چونکہ ایک AI پلیٹ فارم کا آخری صارف پہلے سے ہی ایک ML انجینئر ہے، باقی ٹیم کو AI طریقوں سے واقف ہونے کے لیے کافی تربیت اور مشاورت کی ضرورت ہوگی۔
- ایمان کی کمی: اب تک، ہم نے کم کوڈ/نو کوڈ AI پلیٹ فارمز کی مقبولیت میں اضافہ دیکھا ہے، لیکن کیا وہ معیاری ML اپروچ کی طرح عملی ہیں؟ Google Trends کے مطابق، no-code ML میں دلچسپی بڑھ رہی ہے، حالانکہ روایتی ML کے شوقین لوگ بہت آگے ہیں۔ کیونکہ مشین لرننگ اور کمپیوٹر وژن کچھ عرصے سے یہ وسائل اور لائبریریاں کم کوڈ/نو کوڈ AI پلیٹ فارمز سے کہیں زیادہ ہیں۔
- پرسنلائزیشن کا فقدان: کم کوڈ/نو کوڈ پلیٹ فارمز، سادہ اور تیز ہونے کے باوجود، عام طور پر فعالیت میں محدود ہوتے ہیں کیونکہ وہ کسی خاص مسئلے کو حل کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں اور باکس سے باہر، زیادہ پیچیدہ کے ساتھ سامنے آنا مشکل ہے۔ حل. جب آپ کسی خاص حل یا خصوصیت کو بڑھاتے ہیں تو آپ کو کیا کرنا چاہئے، کیونکہ کاروباری ضروریات سیال ہیں اور ہوا کے ساتھ تبدیل ہوتی ہیں؟
بہترین کوئی کوڈ مصنوعی ذہانت کا سافٹ ویئر
1. بٹ سکاؤٹ
بٹسکاؤٹ نامی ایک سافٹ ویئر پلیٹ فارم آپ کو اپنے کام کی پیداواری صلاحیت کو بڑھانے کے لیے بغیر کوڈ مصنوعی ذہانت کے ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ورک فلو بنانے کے قابل بناتا ہے۔
اپنے پراجیکٹ مینجمنٹ ٹول کے ساتھ نو کوڈ AI کو ضم کر کے، آپ دہرائے جانے والے کاموں کو کم کر سکتے ہیں، زیادہ ذہین جاب روٹنگ بنا سکتے ہیں، یا اپنے اصلی الگورتھم بنانے کے لیے فیلڈ سے ڈیٹا اکٹھا کرنا شروع کر سکتے ہیں۔
ایک ڈریگ اینڈ ڈراپ انٹرفیس Bitskout SaaS پلیٹ فارم پر عمل کو آسان بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ ریزیومز سے معلومات Bitskout AI کا استعمال کرتے ہوئے نکالی جا سکتی ہیں اور آپ کے پروجیکٹ ٹولز میں شامل کی جا سکتی ہیں تاکہ سب کچھ ایک جگہ پر ہو۔
آپ کے منتخب کردہ معیارات کے مطابق درخواست دہندہ کو خودکار طور پر درجہ بندی کریں، اور آپ کو تمام CVs کے لیے تلاش کے اختیار تک رسائی حاصل ہوگی۔ ورک فلو میں ایسے مراحل ہوتے ہیں جو منسلک پروجیکٹ پر مکمل ہوتے ہیں۔
متن، تصاویر، ویڈیوز، اور دیگر قسم کے ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے AI ماڈلز کو بھی ورک فلو میں شامل کیا جا سکتا ہے۔ AI ماڈلز کے ذریعے بھی بنائے جا سکتے ہیں۔ صارف انٹرفیس بغیر کسی کوڈ لکھنا.
بزنس کارڈز سے معلومات نکالنے کے لیے Bitskout AI کا استعمال کریں تاکہ پوری ٹیم اسے آپ کے پروجیکٹ اور CRM ایپس کے لیے دیکھ سکے۔ کمپنی یا ملازمت کے عنوان کی بنیاد پر لیڈ کو خودکار طور پر درجہ بندی کریں۔
قیمتوں کا تعین
آپ پلیٹ فارم کو اس کے 14 دن کے مفت ٹرائل کے ساتھ آزما سکتے ہیں اور پریمیم قیمت €59.00/ماہ سے شروع ہوتی ہے۔
2. اکیئو
Akkio بغیر کوڈ AI کے لیے ایک ہمہ جہت پلیٹ فارم ہے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ اگر آپ تکنیکی طور پر نااہل کیوں نہ ہوں تو بھی آپ AI ماڈلز کو ایک ہی جگہ پر بنا سکتے ہیں، لاگو کر سکتے ہیں اور ان کو مربوط کر سکتے ہیں۔
اکثر، سافٹ ویئر انجینئرز اور دیگر تکنیکی ماہرین کو ان ماڈلز کو شامل کرنے کے لیے درکار ہوتا ہے جو آٹو ایم ایل ٹیکنالوجیز اور یہاں تک کہ بغیر کوڈ AI حلوں کے ذریعے بنائے گئے ہیں۔
اکیو کا استعمال کرتے ہوئے ایک "AI بہاؤ" بنانا، جو مکمل طور پر بصری انٹرفیس سے چلتا ہے، کسی بھی عمل میں AI کو شامل کرنا آسان بناتا ہے۔
اینڈ ٹو اینڈ، بغیر کوڈ AI پلیٹ فارم کے طور پر، یہ اس فیلڈ میں سرفہرست پلیٹ فارمز میں شمار ہوتا ہے۔ یہ خاص طور پر ڈیٹا پر مبنی انتخاب کرنے میں آپریشنز، مارکیٹنگ، سیلز اور فنانس سمیت مختلف شعبوں کی مدد کے لیے بنایا گیا ہے۔
اس کا دعویٰ ہے کہ "10 منٹ میں ڈیٹا سے AI میں منتقل ہو جاتا ہے - کسی پروگرامنگ یا ڈیٹا سائنس کی مہارت کی ضرورت نہیں ہے" اور اب اسے پروڈکٹ ہنٹ پر دن کے سب سے اوپر پروڈکٹ کا درجہ دیا گیا ہے۔
بغیر کوڈ کی تعیناتیوں کی سادگی ان کا بہترین معیار ہے۔ آپ اپنی ٹیم کو مفید بصیرت اور حل فراہم کر سکتے ہیں جب تک کہ آپ کو ڈیٹا کی ٹھوس سمجھ ہو۔
مزید برآں، اس میں کئی کنیکٹر ہیں اور اسے آپ کے ڈیٹا سے منسلک کرنے کے لیے بنایا گیا تھا تاکہ پیشین گوئیوں کو کہیں بھی روٹ کیا جا سکے۔
قیمتوں کا تعین
آپ پلیٹ فارم کو مفت میں آزما سکتے ہیں اور قیمت $60/ماہ سے شروع ہوتی ہے۔
3. سپر تشریح
SuperAnnotate کے ساتھ اپنے AI کے لیے SuperData بنائیں۔ آپ کی مصنوعی ذہانت کی ایپلی کیشن کے لیے زمینی سچائی کے ڈیٹا کو منظم کرنے، تشریح کرنے اور ورژن بنانے کے لیے ایک مکمل فریم ورک دستیاب ہے۔
ایک مضبوط ٹول کٹ، مارکیٹ کی معروف تشریحی خدمات، اور ایک طاقتور ڈیٹا مینجمنٹ سسٹم کا استعمال آپ کو اپنی AI پائپ لائن کو 3x–5x تیزی سے پھیلانے اور خودکار کرنے دیتا ہے۔
ڈیٹا تھرو پٹ کے ساتھ ویڈیو، ٹیکسٹ اور تصاویر کی تشریح کرتے ہوئے بہترین درجے کی خدمات اور ٹول کٹ کے ساتھ اعلیٰ معیار کے ڈیٹا سیٹس بنائیں۔ پراجیکٹ مینجمنٹ کے مضبوط ٹولز اور ٹیم ورک آپ کے ماڈل کو حقیقی دنیا میں پنپنے میں مدد کرے گا۔
SuperAnnotate کے ساتھ، آپ ایک موثر تشریحی ورک فلو کو منظم کر سکتے ہیں، پروجیکٹ کے معیار پر نظر رکھ سکتے ہیں، ٹیم کے ساتھ مل کر کام کر سکتے ہیں، اور بہت کچھ ایک ہی جگہ پر کر سکتے ہیں۔
اس میں فعال سیکھنے اور آٹومیشن کے عناصر ہیں جو آپ کی تشریح کے عمل کو مزید تیزی سے مکمل کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔
ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے، کامیاب پراجیکٹس کی قیادت کرنے، اور فرق کو فوراً دیکھنے کے لیے، آپ کو متعدد سطحی عملی تعاون اور کوالٹی مینجمنٹ ٹولز ملیں گے۔
اس کے علاوہ، SuperAnnotate سیکورٹی پر توجہ مرکوز کرنے کے ساتھ ایک پلیٹ فارم پیش کرتا ہے جو کسی بھی پیچیدگی یا پیمانے کی پائپ لائنوں کو کم کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
آپ بڑے پیمانے پر رعایتیں حاصل کرنے اور AI پائپ لائنوں کی لاگت کو کم کرنے کے لیے بڑے وعدے کر سکتے ہیں کیونکہ وہ آپ کے پروجیکٹس کو دنیا میں کہیں بھی بڑھا سکتے ہیں۔
قیمتوں کا تعین
قیمت کے بارے میں پوچھ گچھ کرنے کے لیے براہ کرم سیلز کے عملے سے رابطہ کریں، کیونکہ یہ سائٹ پر ظاہر نہیں ہے۔
4. ظاہر ہے AI
ظاہر ہے AI پلیٹ فارم کے ساتھ، آپ صرف چند منٹوں میں کوڈ کی ایک لائن لکھے بغیر ڈیٹا کی پیش گوئی کر سکتے ہیں۔
یہ مشین لرننگ الگورتھم کے لیے مکمل ڈیزائن کے عمل کے ساتھ ساتھ ان کے نتائج کی سنگل کلک پیشین گوئی کا احاطہ کرتا ہے۔
بغیر کسی کوڈ کا استعمال کیے اپنے ڈیٹا سیٹ کو خودکار شکل دینے کے لیے ڈیٹا ڈائیلاگ حاصل کریں، پھر اپنے ML ماڈلز کو گروپ کے ساتھ شیئر کریں یا انہیں پوری عوام کے لیے کھلا کریں۔
اب ہر کوئی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے پیشین گوئیاں بنانا شروع کر سکتا ہے، اور آپ متحرک شامل کر سکتے ہیں۔ مشین لرننگ کم کوڈ API کا استعمال کرکے آپ کی درخواست میں پیشین گوئیاں۔
بلاشبہ، AI ہر ایک کو آسان جواب فراہم کرنے کے لیے بنایا گیا ہے۔ ایک CSV فائل کو آپ کے ڈیٹا کے ذرائع کے ساتھ شامل یا مربوط کیا جا سکتا ہے۔
ان متغیرات کو پہچانیں جو پیشین گوئیوں اور پیشین گوئی کے نتائج پر اثر انداز ہوتے ہیں جیسے کہ "کیا-اگر"۔ الگورتھم کی تفصیلات میں گہرائی سے جائیں، حریف ماڈلز تلاش کریں، اور ماڈلز کے کام کو سمجھیں۔
قطاروں اور کالموں کی تعداد (1000 سے 500 ملین تک) کو منتخب کرکے اور AI کا استعمال کرتے ہوئے الگورتھم تیار کرنے میں کتنا وقت لگے گا اس کے ذریعے جدید اور جدید ترین AI ماڈل تیار کرتے وقت وقت کی بچت کریں۔
قیمتوں کا تعین
جب آپ پہلی بار سائن اپ کرتے ہیں تو پلیٹ فارم استعمال کرنے کے لیے آزاد ہے۔ تاہم، یہ قیمتوں کو ظاہر نہیں کرتا ہے۔ قیمتوں کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، برائے مہربانی سیلز ڈیپارٹمنٹ سے رابطہ کریں۔
5. پی کیریٹ
اوپن سورس، کم کوڈ مشین لرننگ پلیٹ فارم PyCaret کا استعمال کرتے ہوئے آپ کے مشین لرننگ ورک فلو کو Python کے ساتھ خودکار کیا جا سکتا ہے۔
آپ اس بنیادی، استعمال میں آسان مشین لرننگ لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے کم وقت کوڈنگ اور زیادہ وقت گزار کر تجزیہ پر زیادہ توجہ مرکوز کر سکتے ہیں، جیسے کہ ڈیٹا پریٹریٹمنٹ، ماڈل ٹریننگ، ماڈل وضاحتی قابلیت، MLOps، اور ریسرچ ڈیٹا تجزیہ۔
ہر ماڈل مشین لرننگ کے کچھ کام کر سکتا ہے کیونکہ PyCaret کا مطلب ماڈیولر ہونا ہے۔ اس تناظر میں افعال آپریشنز کے گروپ ہیں جو پہلے سے طے شدہ ورک فلو کے مطابق کام انجام دیتے ہیں۔
PyCaret کے کم کوڈ پلیٹ فارم کا استعمال کرتے ہوئے تقریباً کوئی بھی قابل بھروسہ، اینڈ ٹو اینڈ مشین لرننگ حل بنا سکتا ہے۔
ایک تیز آغاز ڈیمو، بلاگ، ویڈیوز، اور مباحثے سبھی سیکھنے کے مواقع فراہم کرتے ہیں۔
ایک بنیادی مشین لرننگ ایپلیکیشن بنائیں، اپنے ماڈل کو زیادہ تیزی سے تربیت دیں، اور تجزیہ اور تکرار کے لیے اسے فوراً ایک REST API کے طور پر جاری کریں۔
آپ GPU سپورٹ حاصل کر سکتے ہیں، ایک ڈاکر امیج بنا سکتے ہیں، ایک ML ایپ تیار کر سکتے ہیں، REST API قائم کر سکتے ہیں، اور تجربات کی نگرانی کر سکتے ہیں۔ پیشہ اور شوقیہ ڈیٹا سائنسدانوں دونوں کو PyCaret استعمال کرنا چاہیے۔
قیمتوں کا تعین
پلیٹ فارم ہر ایک کے لیے استعمال کرنے کے لیے مفت ہے۔
6. قابل تعلیم مشینیں۔
قابل تعلیم مشین آپ کو اپنے کمپیوٹر کو اپنے شور، اشاروں اور بصری کو پہچاننا سکھا سکتی ہے۔
بغیر کسی کوڈنگ کے تجربے کے، یہ آپ کو آپ کی ایپلیکیشنز، ویب سائٹس اور مزید کے لیے قابل اعتماد ML ماڈلز بنانے کے لیے ایک تیز اور آسان طریقہ پیش کرتا ہے۔
مشین لرننگ ایم بنائیںایسے نمونے جو استعمال میں آسان ہیں اور Teachable Machine کے ساتھ ہر کسی کے لیے قابل رسائی ہیں، ایک ویب پر مبنی کم کوڈ مشین لرننگ پلیٹ فارم۔
یہ استعمال کرنا واقعی آسان ہے: اپنے کمپیوٹر کو تربیت دینے کے لیے، اپنے نمونوں کو بہت سی کلاسوں یا زمروں میں جمع اور ترتیب دیں جنہیں آپ اسے سمجھنا چاہتے ہیں، پھر ماڈل کو فوراً جانچ کر یہ چیک کریں کہ آیا اس نے آپ کی سکھائی ہوئی باتوں کو سمجھا ہے۔
اپنی ویب سائٹس، پروگرامز، اور دیگر پروجیکٹس کے لیے ماڈل برآمد کریں۔ اس سے بھی بہتر، آپ ماڈل کی آن لائن میزبانی کر سکتے ہیں یا اسے ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں۔
قیمتوں کا تعین
پلیٹ فارم ہر ایک کے لیے استعمال کرنے کے لیے مفت ہے۔
7. لوب AI
اپنی ایپس کو پودوں کو پہچاننا، اشاروں کا مشاہدہ کرنا، تکرار گننا، جذبات کا تجربہ کرنا، رنگ دیکھنا، حفاظت کا اندازہ لگانا وغیرہ سکھانے کے لیے Lobe کا استعمال کریں۔
یہ آپ کے ایم ایل ماڈلز کے لیے درکار ہر چیز فراہم کرتا ہے اور ایسے ماڈلز کی تربیت میں مدد کرتا ہے۔ یہ مفت، استعمال میں آسان ٹولز بھی دیتا ہے۔
بس اس کے نمونے فراہم کریں جو آپ اپنی درخواست کو سمجھنا چاہتے ہیں، اور ایک خودکار مشین لرننگ ماڈل کو تربیت دی جائے گی۔
اس ماڈل کو پھر تیزی سے آپ کی درخواست میں شامل کیا جا سکتا ہے۔ پیشگی کوڈنگ کے تجربے کے بغیر، کوئی بھی ہمارے پلیٹ فارم کو آسانی کے ساتھ استعمال کر سکتا ہے۔
کلاؤڈ پر اپنا ڈیٹا جمع کرائے بغیر اپنے کمپیوٹر پر براہ راست مفت ٹریننگ کریں۔ ونڈوز اور میک دونوں استعمال کرنے والے لوب کو استعمال کر سکتے ہیں۔
مزید برآں، آپ اپنے ماڈل کو کسی بھی پلیٹ فارم پر بھیج یا برآمد کر سکتے ہیں۔ آپ کے پروجیکٹ کے لیے مثالی مشین لرننگ فن تعمیر کا انتخاب خود بخود ہو جائے گا۔
آپ کی فائلوں میں موجود تصاویر کو فوری طور پر Lobe کے ساتھ تشریح کیا جا سکتا ہے، یا آپ ML ڈیٹاسیٹ بنانے کے لیے انہیں کیمرے کے ساتھ جمع کر سکتے ہیں۔
کسی بھی ترتیب یا سیٹ اپ کے طریقہ کار سے گزرنے کے بجائے اپنے تمام ماڈلز کی خوبیوں اور کمزوریوں کو دریافت کرنے کے لیے بصری نتائج کا استعمال کریں۔
قیمتوں کا تعین
پلیٹ فارم ہر ایک کے لیے استعمال کرنے کے لیے مفت ہے۔
نتیجہ
ایک معیاری AI عمل کے مقابلے میں، بغیر کوڈ والا AI طریقہ سیدھا، تیز، سستی، اور کافی وقت بچاتا ہے۔
مہنگی ڈیٹا سائنس ٹیموں اور کافی بنیادی ڈھانچے کی ضرورت کے بغیر، نو کوڈ AI جدت طرازی، ڈیٹا پر مبنی ذہنیت، اور کاروباری اداروں میں تیز فیصلہ سازی کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔
No-code AI پھیل رہا ہے اور کسی بھی صنعت کو مکمل طور پر تبدیل کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔
شروع سے AI تخلیق کرتے وقت، کوئی پابندی نہیں ہے؛ آپ آرکیٹیکچر، فعالیت، یا پائپ لائن کو منتخب کرنے کے لیے آزاد ہیں جو آپ کے پروجیکٹ کے لیے بہترین کام کرتی ہے۔ دوسری طرف، bespoke ماڈل بنانا مہنگا اور وقت طلب ہو سکتا ہے۔
لہذا، ہماری بہترین شرط یہ ہے کہ ہم کم کوڈ/نو کوڈ پلیٹ فارمز کا فائدہ اٹھائیں تاکہ بہت ہی تنگ پائپ لائن کے کاموں کو ہموار کیا جا سکے اور عمل کو تیز کیا جا سکے۔
دیپ داس
کوئی کوڈ مستقبل نہیں ہے۔ مارکیٹ میں دستیاب سرفہرست بغیر کوڈ والے ٹولز کی فہرست میں شامل کرنے کا شکریہ۔