低代码和无代码 AI 的十个最佳范例

人工智能 （AI） 几乎可以改变任何业务——从为客户提供他们真正想要的产品和服务到简化内部流程。

然而，从基础设施投资到培训以及招聘将一切整合在一起所需的熟练劳动力，进入的门槛高到令人望而却步。

这就是为什么新一代无代码/低代码人工智能工具和平台的出现如此令人兴奋的原因。今天，如果知道去哪里寻找，那么几乎任何人都可以动手创建应用，以创新的方式利用机器学习。从设计Web 服务和面向客户的应用到协调销售和市场营销活动，使用AI比以往任何时候都更加简单。

什么是低代码/无代码 AI？

这两个术语仅指允许任何人无需动手编写技术代码就创建AI应用程序的工具。AI对于从事任何工作的人都很有用——从医生和律师到营销人员、教师和项目经理。这些人中的许多人不具备编写代码所需的技术技能，或者没有时间学习编写代码。
无代码/低代码解决方案通常采用两种方式中的一种：通过拖放界面，用户只需要选择想要包含在应用中的元素，然后使用可视化界面将它们组合在一起，或者通过向导，用户回答问题并从下拉菜单中选择选项。

如果你已经知道如何编码，通常可以调整并微调结果，让创建出来的应用以更精确的方式运行。因此，掌握一些关于计算机代码结构和语法的基础知识总是有用的！

下面介绍了市场上一些旨在将AI革命向所有人开放的工具。其中一些是为没有任何经验的人设计的，而另一些则对已经具有ML背景，但希望减少准备数据和设计算法的麻烦的人最有用。

Amazon在构建ML模型并将其部署到面向消费者的用例方面拥有丰富的经验，SageMaker旨在让所有人利用这些专业知识。SageMaker Jumpstart很容易上手，它为用户提供了各种最流行的ML应用的模板，都是企业最有可能从中受益的ML应用。

Akkio

这项服务承诺让你在10分钟内部署AI，无需任何编码或数据科学方面的技能。它支持创建AI驱动的工作流，重点是使其能够快速部署和评估。它可以集成各种工具，包括Snowflake等行业标准数据平台以及Hubspot和Salesforce等营销工具。

Apple CreateML

Apple的解决方案提供了简单的拖放功能，可以轻松创建推荐、分类、图像识别和文本处理的iOS 应用程序。可以使用iPhone摄像头和麦克风收集数据，如果你有一台带有GPU的Mac计算机，则可以使用它的强大功能来加速和增强训练过程。

DataRobot

这是另一个基于云的平台，提供自动化数据准备以及构建和部署算法的工具，并针对各种行业用例提供专用模型，从银行和零售到医疗保健、制造和公共机构。一个有趣的特点在于它专注于可解释的人工智能，旨在通过让人类理解它的方法，从而信任其产生的见解和决策。

Google AutoML

好吧，Google的第一个无代码AI解决方案并不适合完全的初学者，因为它建议对ML有所了解。但是用户可以从简单的图形界面开始，直接开始尝试计算机视觉和自然语言处理功能。一切都在Google Cloud中运行，因此任何使用过其他Google生产力工具的人都会觉得很熟悉。

Google Teachable Machine

和AutoML相比，Teachable Machine对初学者来说可能更为友好，它提供了简单、直接的教程，可以指导你完成训练算法对数据进行分类的过程——这是ML和AI最基本的用例之一。也许它最大的用处是作为教学辅助工具，让你在使用其他旨在创建操作应用的平台之前掌握一些基础知识。

微软Lobe

一个训练图像识别算法的简单工具。微软开发了Lobe，让用户能够掌握基础知识，平台可以根据用户的工作负载自动选择最有可能成功的模型。该平台不要求有编码经验，如果用户有这方面的能力，可以去使用微软更高级的ML框架——Azure AI。

Nanonets

这是一个专门设计的人工智能平台，用于从文档中自动化提取结构化或者半结构化的数据。如果你的企业要花费时间和金钱从表单、文本等文档中提取数据（这项工作非常昂贵而且耗费时间），这款平台可能就正是你想要的。由于实现了ML，它会从错误中学习，从而在查找你所需的信息方面变得越来越准确。

ObviouslyAI

这是另一个旨在让人们简单接入数据——无论他们的数据是什么格式——就能立刻开始获得AI分析好处的平台。它提供了模板，可以进行时间序列分析（根据过去已知的性能预测给定时间的变量值）、预测客户流失、评定风险、检测欺诈并识别出交叉销售机会。

PyCaret

这是一个编程语言Python的库，因此，它比这篇文章中列出的其他一些工具需要更多的技术知识。不过，它仍然将自己归为低代码的类别，因为它提供了许多预配置的函数和Wrappers，大大简化了数据准备、分析和模型训练的任务。