7 款最佳无代码人工智能软件

由于人工智能已经存在了十多年，一些估计断言它现在已经达到了临界质量。 大多数企业已经超越了实验和概念验证阶段的人工智能雄心。

使任何人工智能努力成为现实所需的金钱和时间一直在不断增加，即使人工智能仍被视为一个专业领域和技术复杂的努力。

在某些情况下，高昂的成本和对专业知识的要求阻碍了组织寻找应用方法 人工智能.

然而，没有代码机器学习和人工智能解决方案尚未颠覆这个行业。 对于要从​​ AI 中充分获利的组织，不再需要广泛的编码专业知识。

由于放弃了从头开始构建 AI 软件，无代码 AI 显着降低了开支。

在本文中，我们将深入探讨无代码人工智能、它的优点、缺点、顶级无代码 AI 软件列表等等。

什么是无代码人工智能？

No-Code 最简单的形式是指使普通人能够创建应用程序的技术集合， 自动化流程, 并在没有任何编程经验的情况下管理数据。

即插即用、简单、有用的构建块——企业软件的乐高——就是无代码。 无代码平台越来越多地用于企业，而且这种趋势不会消失。

No-code AI 和 No-code 都是强大的工具，使业务用户能够在传统开发方法的时间和费用的一小部分内创建应用程序或模型。

因此，无代码 AI 旨在为那些几乎没有技术知识的人普及 AI。 无代码 AI 旨在消除业务用户在其运营环境中实施和利用 AI 的任何潜在障碍。

- 人工智能 景观包括无代码人工智能，这似乎降低了在众多商业环境中应用人工智能的障碍。

当我们提到无代码 AI 时，我们指的是一个拖放式、用户友好的无代码开发平台。

通过使用这样的平台，非工程师可以快速对数据进行分类和分析，并在几分钟或几小时内创建精确的预测模型，例如 业务分析师、承销商、产品经理或风险经理。

数据科学家 借助 ML 和 AI，可以处理更复杂的项目，而日常工作可以自动化。

无代码人工智能的优势

• 采用数据驱动：今天，大多数企业在战略上优先考虑人工智能。 在过去两年中，该行业对人工智能技能的需求有所增加。 特别是当您尝试数据驱动时，建立数据科学团队既耗时又昂贵。 如果没有数据科学人员，无代码 AI 平台和技术可以实现数据驱动。
• 可用性：由于拖放即插即用，企业界的用户可以快速且经济地创建 AI 解决方案。 该平台通常简单且可自助服务，因为目标市场由不精通技术的业务用户组成。
• 速度：在这里，实验和迭代是必不可少的。 快速模型开发和测试是无代码 AI 技术的典型特征。 这使得快速构建模型并更频繁地将结果提供给业务利益相关者以供批准或支持重要的业务决策成为可能。
• 可扩展性：No-code AI 平台包括支持基础设施，并根据开发和部署模型的工作量自动扩展或缩减。
• 可访问性：无代码 AI 平台减少了中小型企业对 AI 的采用，因为它们的初始投资相对较少、学习曲线平坦且缺乏技能差距障碍。 此外，No-code AI 使业务用户能够试验 AI 并快速看到它的用处。

无代码人工智能的缺点

• 安全性：某些平台可能无法构建访问协议，这可能是优先考虑安全性的公司所关心的问题。 要充分了解您的数据将如何以及在何处被处理，最好阅读条款和条件。
• 需要咨询或培训：理论上，ML 工程师、人力资源专家和营销实习生都应该能够使用低代码/无代码平台，但情况并非总是如此。 由于 AI 平台的最终用户已经是 ML 工程师，因此团队的其他成员需要大量培训和咨询才能熟悉 AI 方法。
• 缺乏信心：到目前为止，我们目睹了低代码/无代码 AI 平台的普及，但它们是否与标准 ML 方法一样实用？ 根据 Google 趋势，对无代码 ML 的兴趣正在增长，尽管传统的 ML 爱好者仍然遥遥领先。 因为机器学习和 计算机视觉 这些资源和库已经存在了一段时间，远远超过了低代码/无代码 AI 平台。
• 缺乏个性化：低代码/无代码平台虽然简单快速，但通常在功能上受到限制，因为它们是为处理特定问题而构建的，很难提出开箱即用的更复杂的解决方案。 当您超越某个解决方案或功能时，您应该怎么做，因为业务需求是流动的并且随风而变？

最佳无代码人工智能软件

1. 比特斯库特

名为 Bitskout 的软件平台使您能够使用无代码人工智能模型构建自己的工作流程，以提高工作效率。

通过将无代码 AI 与您的项目管理工具集成，您可以减少重复性任务，创建更智能的工作路线，或开始从现场收集数据以创建自己的原始算法。

Bitskout SaaS平台上的流程开发，简单来说就是拖拽界面。 可以使用 Bitskout AI 提取简历中的信息并将其添加到您的项目工具中，以便将所有内容集中在一个地方。

根据您选择的标准自动对申请人进行分类，您将可以访问所有简历的搜索选项。 工作流具有在连接项目上完成的阶段。

用于文本、图像、视频和其他类型数据分析的 AI 模型也可以包含在工作流中。 人工智能模型也可以通过 用户界面 无需编写任何代码。

使用 Bitskout AI 从名片中提取信息，以便整个团队可以在您的项目和 CRM 应用程序中看到它。 根据公司或职位自动对潜在客户进行分类。

定价

您可以通过 14 天免费试用来试用该平台，高级定价从每月 59.00 欧元起。

2. 秋男

Akkio 是一个无代码 AI 的全包平台。 这表明即使您在技术上不称职，也可以在一个地方创建、实施和集成 AI 模型。

通常，需要软件工程师和其他技术专家来整合由 AutoML 技术甚至无代码 AI 解决方案构建的模型。

使用由完全可视化界面驱动的 Akkio 构建“AI 流程”，可以轻松地将 AI 整合到任何流程中。

作为一个端到端、无代码的人工智能平台，它在该领域名列前茅。 它专门用于协助包括运营、营销、销售和财务在内的各个领域做出数据驱动的选择。

它声称“在 10 分钟内从数据转移到人工智能——不需要编程或数据科学专业知识”，现在在 Product Hunt 上排名第一。

无代码部署的简单性是它们最好的品质。 只要您对数据有扎实的了解，就可以为您的团队提供有用的见解和解决方案。

此外，它有几个连接器，旨在连接到您的数据，以便可以将预测路由到任何地方。

定价

您可以免费试用该平台，价格从每月 60 美元起。 

3. 超级注释

使用 SuperAnnotate 为您的 AI 创建 SuperData。 用于管理、注释和版本化地面实况数据的完整框架可用于您的人工智能应用程序。

利用强大的工具包、市场领先的注释服务和强大的数据管理系统，您可以将 AI 管道的扩展和自动化速度提高 3 到 5 倍。

使用一流的服务和工具包构建高质量的数据集，同时使用数据吞吐量对视频、文本和图像进行注释。 强大的项目管理工具和团队合作将帮助您的模型在现实世界中蓬勃发展。

使用 SuperAnnotate，您可以组织高效的注释工作流程、密切关注项目质量、与团队合作，以及更多功能。

它具有主动学习和自动化的元素，可以帮助您更快地完成注释过程。

为了提高模型性能、领导成功的项目并立即看到不同之处，您将获得全面的多层次实用协作和质量管理工具。

此外，SuperAnnotate 提供了一个专注于安全性的平台，可用于压缩任何复杂性或规模的管道。

您可以做出更大的承诺来获得批量折扣并降低 AI 管道的成本，因为它们可以在世界任何地方扩展您的项目。

定价

由于网站上没有显示价格，请与销售人员联系询问价格。

4. 显然是人工智能

借助明显的 AI 平台，您无需编写任何代码即可在几分钟内预测数据。

这涵盖了机器学习算法的完整设计过程，以及对其结果的单击预测。

获取数据对话框以在不使用任何代码的情况下自动塑造您的数据集，然后与小组共享您的 ML 模型或将它们向全体公众开放。

现在每个人都可以开始使用算法进行预测，并且您可以包括动态 机器学习 通过使用低代码 API 对您的应用程序进行预测。

毫无疑问，人工智能旨在为每个人提供一个简单的答案。 CSV 文件可以包含或集成到您的数据源中。

使用“假设”等假设情况识别影响预测和预测结果的变量。 深入算法规范，寻找竞争对手模型，了解模型的工作原理。

通过选择行数和列数（从 1000 到 500 亿）并了解使用 AI 开发算法需要多长时间，在开发高级和复杂的 AI 模型时节省时间。

定价

首次注册时，该平台可免费使用。 但是，它不显示价格。 如需了解更多价格信息，请联系销售部门。

5. 皮卡雷特

使用开源、低代码机器学习平台 PyCaret，您的机器学习工作流程可以通过 Python 实现自动化。

通过花更少的时间编码和更多的时间使用这个基本的、易于使用的机器学习库，您可以更专注于分析，例如数据预处理、模型训练、模型可解释性、MLOps 和探索性数据分析。

每个模型都可以执行某些机器学习任务，因为 PyCaret 是模块化的。 在这种情况下，功能是根据预定工作流程执行任务的操作组。

几乎任何人都可以使用 PyCaret 的低代码平台创建可靠的端到端机器学习解决方案。

快速入门演示、博客、视频和讨论都提供了学习机会。

创建一个基本的机器学习应用程序，更快地训练您的模型，并立即将其作为 REST API 发布以进行分析和迭代。

您可以获得 GPU 支持、制作 docker 映像、开发 ML 应用程序、建立 REST API 和监控实验。 专业人士和业余数据科学家都应该使用 PyCaret。

定价

该平台可供所有人免费使用。 

6. 可教机器

Teachable Machine 可以让您教计算机识别您的噪音、手势和视觉效果。

在没有任何编码经验的情况下，它为您提供了一种快速简单的方法来为您的应用程序、网站等构建可靠的 ML 模型。

创建机器学习 m模型易于使用，每个人都可以通过 Teachable Machine 访问，这是一个基于 Web 的低代码机器学习平台。

它非常易于使用：要训练您的计算机，收集样本并将其组织到您希望它理解的许多类或类别中，然后立即测试模型以检查它是否理解了您所教的内容。

为您的网站、程序和其他项目导出模型。 更好的是，您可以在线托管或下载模型。

定价

该平台可供所有人免费使用。 

7. 耳瓣人工智能

利用 Lobe 教您的应用程序识别植物、观察手势、计算重复次数、体验情绪、查看颜色、评估安全性等等。

它提供了 ML 模型所需的一切，并有助于训练此类模型。 它还提供免费的、易于使用的工具。

只需提供您希望应用程序理解的示例，就会训练一个自动机器学习模型。

然后可以将该模型迅速包含在您的应用程序中。 没有以前的编码经验，任何人都可以轻松使用我们的平台。

直接在您的计算机上免费训练，而无需将您的数据提交到云端。 Windows 和 Mac 用户都可以使用 Lobe。

此外，您可以将模型发送或导出到任何平台。 将自动为您的项目选择理想的机器学习架构。

文件中的照片可以立即使用 Lobe 进行注释，或者您可以使用相机收集它们以构建 ML 数据集。

使用视觉结果来发现所有模型的优势和劣势，而不是进行任何配置或设置程序。

定价

该平台可供所有人免费使用。 

结语

与标准 AI 流程相比，无代码 AI 方法简单、快速、经济实惠，并且可以节省大量时间。

无需昂贵的数据科学团队和大量的基础设施，无代码 AI 可以鼓励创新、数据驱动的思维方式和更快的企业决策。

无代码人工智能正在扩展，并有可能彻底改变任何行业。

从头开始创建 AI 时，没有任何限制； 您可以自由选择最适合您的项目的架构、功能或管道。 另一方面，创建定制模型可能既昂贵又耗时。

因此，我们最好的选择是利用低代码/无代码平台来处理非常狭窄的管道任务，以简化和加速流程。