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導(dǎo)語

在上一篇微信《不懂代碼也能實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)？》中，講到低代碼和無代碼平臺可以使平民分析師更容易上手機器學(xué)習(xí)，使專業(yè)人士做得更好。今天我們來看看有哪些可推薦的低代碼和無代碼平臺。

面向軟件開發(fā)人員的低代碼功能

現(xiàn)在我們來看看那些為軟件開發(fā)人員提供機器學(xué)習(xí)功能的低代碼平臺。這些平臺根據(jù)它們的編程模型和它們公開的低代碼功能類型來選擇機器學(xué)習(xí)的算法。

• Appian可以提供與多個Google API的集成，包括 GCP Native Language、GCP Translation、GCP Vision 和 Azure Language Understanding (LUIS)。
• Creatio是一個用于流程管理和客戶關(guān)系管理 (CRM) 的低代碼平臺，具有多種機器學(xué)習(xí)功能，包括電子郵件文本挖掘和為潛在客戶、機會和客戶建立的通用評分模型。
• Google AppSheet 支持多種文本處理功能，包括智能搜索、內(nèi)容分類和情感分析，同時還能提供趨勢預(yù)測。一旦你集成了數(shù)據(jù)源（例如 Google 表格）后，你就可以開始試驗不同的模型。
• Mendix Marketplace具有連接Azure Face API和Amazon Rekognition的機器學(xué)習(xí)連接器。
• Microsoft Power Automate AI Builder具有處理與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相關(guān)的功能，例如讀取名片以及處理發(fā)票和收據(jù)。他們可以應(yīng)用包括關(guān)鍵階段提取、類別分類和實體提取等多種算法。
• OutSystems ML Builder在開發(fā)最終用戶應(yīng)用程序，例如文本分類、屬性預(yù)測、異常檢測和圖像分類時可能會呈現(xiàn)出多種功能。
• Thinkwise AutoML 專為分類和回歸機器學(xué)習(xí)問題而設(shè)計，可用于計劃流程。
• Vantiq是一個低代碼、事件驅(qū)動的架構(gòu)平臺，可以驅(qū)動實時機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，例如工廠工人的 AI 監(jiān)控和人機界面的實時翻譯。

這份清單還不是很全面，還有 Create ML、MakeML、MonkeyLearn Studio、Obviously AI、Teachable Machine 等其他的平臺。隨著更多的低代碼平臺開發(fā)或開發(fā)機器學(xué)習(xí)功能的合作，機器學(xué)習(xí)平臺的可能性會越來越多。

何時在低代碼平臺中使用機器學(xué)習(xí)功能

低代碼平臺將繼續(xù)區(qū)分其功能集，因此我預(yù)計更多平臺將添加它們啟用用戶體驗時所需的機器學(xué)習(xí)功能。這意味著需要處理更多的文本和圖像來支持工作流、投資組合管理平臺的趨勢分析以及 CRM 和營銷工作流的集群。

但是當(dāng)涉及到大規(guī)模監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和Modelops時，更有可能需要使用和集成專門的數(shù)據(jù)科學(xué)和模型操作平臺。更多低代碼技術(shù)供應(yīng)商可能會合作支持集成或提供入口，以便在 AWS、Azure、GCP和其他公共云上啟用機器學(xué)習(xí)功能。

低代碼技術(shù)使開發(fā)人員更容易創(chuàng)建和支持應(yīng)用程序、集成和可視化，這種重要性會一直持續(xù)。所以，現(xiàn)在開始提高標(biāo)準(zhǔn)，并期待更多智能自動化和機器學(xué)習(xí)能力吧，無論是投資低代碼平臺與自己的 AI 能力還是與第三方數(shù)據(jù)科學(xué)平臺集成起來。