在当今快速发展的技术环境中，人工智能已经成为改变游戏规则的力量，它改变了行业，并赋予企业优化运营的能力。然而，将人工智能集成到现有工作流程中往往是一项复杂且资源密集的工作，需要专业的技术技能，直到无代码AI工具的出现。

无代码 AI 工具彻底改变了 AI 领域，使非技术用户无需编写任何代码即可构建、部署和自动化 AI 模型，从而使对其功能的访问民主化。凭借其用户友好的界面和直观的拖放功能，这些工具为企业和个人解锁了无限的可能性。



10：PyCaret

PyCaret 是 Python 中的开源低代码机器学习库，可自动执行机器学习工作流程。它是一种端到端的机器学习和模型管理工具，可成倍地加快实验周期并提高工作效率。

与其他开源机器学习库相比，PyCaret是另一种低代码库，可用于仅用几行代码替换数百行代码。这使得实验的速度和效率呈指数级增长。

9：DataRobot

DataRobot 是价值驱动型 AI 领域的领导者，这是一种独特的协作式 AI 方法，结合了其开放式 AI 平台、深厚的 AI 专业知识和广泛的用例实施，以改善客户运营、发展和优化业务的方式。

DataRobot的平台旨在简化和自动化开发AI解决方案所涉及的复杂任务，使数据科学家和业务专业人员无需广泛的编码知识即可访问。

8：Obviously AI

Obviously AI 已经构建了一个工具，使非技术业务分析师只需点击几下即可快速对其历史数据进行预测，从而使他们能够快速做出更好的业务决策。

借助 Obvious AI，用户可以轻松连接其数据源，例如电子表格或数据库，并利用该平台的自动化机器学习功能来训练和部署预测模型。该平台可自动执行整个模型构建过程，包括数据预处理、特征选择、算法选择和超参数调优。这使用户能够快速生成准确的预测和可操作的见解，而无需手动干预。

7：RunwayML

Runway是一家应用人工智能研究公司，正在塑造艺术、娱乐和人类创造力的下一个时代。

借助 RunwayML，用户可以轻松训练和部署 AI 模型，而无需广泛的编码知识。该平台支持广泛的人工智能应用，包括图像合成、风格迁移、自然语言处理、对象检测等。用户可以上传他们的数据或从预先存在的模型库中进行选择，以生成人工智能驱动的输出。

6：Google Teachable Machine

Google Teachable Machine是由谷歌开发的基于网络的工具，允许用户创建机器学习模型，而无需编码或复杂的算法。它提供了一个用户友好的界面，使个人能够使用自己的数据训练自己的模型。

使用Google Teachable Machine，用户可以轻松地为图像分类，声音分类和姿势估计等任务训练模型。该工具利用了一种称为迁移学习的技术，该技术利用预先训练的深度学习模型，并允许用户根据其特定数据重新训练它们。

5：Microsoft Lobe

Lobe 由 Microsoft 开发，可帮助没有数据科学经验的人导入图像并轻松标记它们以创建机器学习数据集。Lobe 会自动选择正确的机器学习架构，无需任何设置或配置即可开始训练。用户可以通过实时视觉结果评估模型的优势和劣势，使用模型并提供反馈以提高性能。

4：Apple CreateML

Apple Create ML是由Apple Inc.开发的机器学习框架和工具集。它专为 macOS 和 iOS 平台设计，使开发人员能够轻松构建和训练自定义机器学习模型。

Create ML 旨在使开发人员能够利用 Apple 的硬件和软件生态系统，创建和部署针对其特定需求量身定制的机器学习模型。它提供了一种用户友好的机器学习开发方法，使开发人员能够将机器学习功能引入 Apple 平台上的 app 和服务。

3：Akkio

Akkio 成立于 2019 年，是一家技术公司，其使命是让任何人都可以轻松使用人工智能。其无代码机器学习平台可帮助现代销售、营销和财务团队创建和部署 AI 预测模型。

通过将最先进的 ML 技术与简化、直观的云平台相结合，Akkio 使企业能够享受 AI 的所有优势，而无需数据科学家或复杂的编码。

2：Google AutoML

AutoML 使机器学习专业知识有限的开发人员能够训练特定于其业务需求的高质量模型。在几分钟内构建您自己的自定义机器学习模型。

Google AutoML是Google Cloud提供的一套机器学习工具和服务，旨在简化构建和部署自定义机器学习模型的过程。AutoML 提供了一系列产品和功能，可满足机器学习工作流程的不同方面的需求。

1：Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 于 2017 年推出，是一个云 ML 平台，使开发人员能够在云中创建、训练和部署机器学习模型。它还使开发人员能够在嵌入式系统和边缘设备上部署 ML 模型。

SageMaker 建立在亚马逊二十年开发真实世界 ML 应用程序的经验之上，包括产品推荐、个性化、智能购物、机器人和语音辅助设备。

Amazon SageMaker 旨在简化和加速构建和部署机器学习模型的过程，使在管理底层基础设施方面可能不具备专业知识的开发人员和数据科学家更易于访问。

 

来源：https://aimagazine.com/top10/top-10-no-code-ai-tools