Top Herramientas de IA Low/No Code (Septiembre 2023)

Top Herramientas de IA Low/No Code (Sept. 2023)

Se están desarrollando aplicaciones que aprovechan el aprendizaje automático de formas novedosas gracias al aumento de las herramientas y plataformas de IA de baja codificación y sin codificación. La IA se puede utilizar para crear servicios web y aplicaciones orientadas al cliente para coordinar mejor las ventas y los esfuerzos de marketing. Se requiere un conocimiento mínimo de codificación para utilizar las soluciones de baja codificación y sin codificación.

Las tecnologías de inteligencia artificial que requieren poca o ninguna codificación reflejan un objetivo muy buscado en la ciencia de la computación. No-code es un sistema de diseño de software que implementa software sin escribir una sola línea de código. Al mismo tiempo, low-code es una técnica de desarrollo de software que promueve entregas de aplicaciones más rápidas con poca o ninguna codificación requerida, y las plataformas de baja codificación son herramientas de software que permiten el desarrollo visual de aplicaciones utilizando una interfaz gráfica de usuario. Esta herramienta de IA no requiere codificación y se puede utilizar con una interfaz de arrastrar y soltar, entornos de desarrollo sin código o con baja codificación para aplicaciones de IA.

Las principales herramientas de IA de baja codificación y sin codificación incluyen las siguientes:

MakeML

Use MakeML para generar modelos de aprendizaje automático para la identificación y segmentación de objetos sin codificación manual. Simplifica el proceso de creación y gestión eficiente de un gran conjunto de datos. Además de preparar tus modelos de ML para la acción, también puedes probarlos. MakeML es un recurso en línea que puede enseñarte todo lo que necesitas saber para construir software de IA y aplicar la visión por computadora a un problema interno en solo unas pocas horas. También hay tutoriales en video disponibles en tu dispositivo móvil para ayudarte a dominar el aprendizaje automático. Los profesionales capacitados en MakeML te ayudarán a desarrollar una solución de visión por computadora e incorporarla a tu producto. Se proporciona un entrenamiento en la nube de GPU único y una importación/exportación limitada de conjuntos de datos sin costo alguno.

Obviously AI

Con la plataforma de aprendizaje automático de Obviously AI, puedes hacer predicciones precisas en minutos y ni siquiera necesitas saber cómo codificar. Esto implica crear algoritmos de aprendizaje automático y pronosticar sus resultados con un solo clic del mouse. Utiliza el diálogo de datos para modificar tu conjunto de datos sin código adicional, luego distribuye o muestra tus modelos de ML en toda tu organización. La API de baja codificación permite a cualquier persona utilizar los algoritmos para hacer predicciones e incorporar esas previsiones en sus aplicaciones del mundo real. Además, Obviously AI te brinda acceso a algoritmos y tecnologías de vanguardia sin comprometer la eficiencia. Se puede utilizar para la previsión de ingresos, la planificación de la cadena de suministro y la publicidad dirigida. La conversión de clientes potenciales, la fijación de precios dinámica, el pago de préstamos y otros resultados se pueden pronosticar en tiempo real.

SuperAnnotate

Crea SuperData impulsado por IA utilizando SuperAnnotate. Es un sistema integral para tareas relacionadas con la IA, que incluye la anotación, gestión y versionado de datos de “verdad absoluta”. Con su amplio conjunto de herramientas, servicios de anotación de primer nivel y sólido sistema de gestión de datos, tu canalización de IA se puede escalar y automatizar de tres a cinco veces más rápido. Anotación de datos de alto rendimiento de video, texto e imagen para crear conjuntos de datos de alta calidad utilizando servicios y software líderes en la industria. Las herramientas de gestión de proyectos y trabajo en equipo pueden ayudar a que tu modelo tenga éxito en el campo. Configura un flujo de trabajo de anotación simplificado, supervisa la calidad del proyecto, comparte actualizaciones con el equipo y más, todo con SuperAnnotate. Puede acelerar tu proceso de anotación debido a sus funciones de aprendizaje activo y automatización.

Teachable Machine

Teachable Machine te permite enseñar a una computadora a reconocer y responder a tu voz, gestos y fotos. Sin necesidad de escribir ningún código, facilita la creación rápida de modelos de ML robustos para integrar en aplicaciones, sitios web y más. Teachable Machine es una plataforma de aprendizaje automático de baja codificación basada en web que permite el desarrollo de modelos de aprendizaje automático ampliamente utilizables. Deberás recopilar y organizar ejemplos en clases relevantes para enseñar algo nuevo a una computadora. Puedes poner a prueba tu computadora como una máquina de aprendizaje y luego ponerla a prueba de inmediato. Puedes utilizar el modelo en tus proyectos en línea. También puedes alojar el modelo en línea o distribuirlo como un archivo descargable. Y la mejor parte es que el modelo funciona completamente localmente en tu dispositivo, por lo que ninguno de tus audios o videos tiene que salir del sistema en ningún momento. Clasificar fotos y orientaciones corporales es muy fácil con la ayuda de archivos, una cámara y muestras de audio cortas.

Apple’s Create ML

Descubre un enfoque innovador para enseñar y entrenar modelos de ML en tu Mac. Facilita la creación eficiente de modelos de ML y el entrenamiento en Mac utilizando Apple’s Create ML. En un solo proyecto, puedes entrenar numerosos modelos simultáneamente, cada uno con un conjunto de datos único. Contiene una unidad de procesamiento gráfico externa para mejorar la velocidad de tus modelos en tu Mac. Toma el control de tu entrenamiento con opciones como pausar y reanudar la reproducción. El conjunto de evaluación te dirá qué tan bien funcionó tu modelo. Examina KPIs y conexiones clave para identificar una amplia gama de casos de uso, perspectivas e inversiones que mejoren el modelo en el futuro. Prueba el rendimiento del modelo con una vista previa continua utilizando la cámara de tu iPhone. Entrena modelos más rápidamente en tu Mac utilizando los aceleradores de hardware. Los modelos pueden ser de varios tipos en Create ML. Los tipos de modelos incluyen imágenes, películas, música, discursos, textos, tablas, etc. Después, puedes entrenar tu computadora con nueva información y ajustes.

PyCaret

Puedes automatizar tus flujos de trabajo de aprendizaje automático en Python con la ayuda de PyCaret, una plataforma de aprendizaje automático de bajo código. Con esta biblioteca básica y sencilla de aprendizaje automático, puedes dedicar más esfuerzo al análisis, como el pretratamiento de datos, el entrenamiento de modelos, la explicabilidad del modelo, MLOps y el análisis exploratorio de datos, y menos a escribir código. PyCaret está construido de forma modular para que diferentes modelos puedan realizar diversas operaciones de aprendizaje automático. Aquí, las funciones son las colecciones de procesos que llevan a cabo tareas según algún procedimiento. Utilizando PyCaret, prácticamente cualquier persona puede crear soluciones completas y de bajo código de aprendizaje automático. Hay una Guía de inicio rápido, un blog, videos y foros en línea disponibles para el estudio. Crea una aplicación básica de aprendizaje automático, entrena tu modelo rápidamente y luego despliégalo instantáneamente como una API REST después de analizarlo y refinarlo.

Lobe

Utiliza Lobe para enseñar a tus aplicaciones a reconocer plantas, leer gestos, hacer seguimiento de repeticiones, detectar emociones, detectar colores y verificar la seguridad. Facilita el entrenamiento de modelos de ML, proporciona herramientas accesibles y gratuitas y suministra todo lo necesario para desarrollar dichos modelos. Proporciona ejemplos del comportamiento que te gustaría que aprenda tu aplicación y un modelo de aprendizaje automático se entrenará automáticamente y estará listo para ser lanzado lo antes posible. Esta plataforma no requiere experiencia en programación y puede ser utilizada por cualquier persona. Puedes ahorrar tiempo y dinero al omitir el almacenamiento en línea y en su lugar entrenar localmente en tu PC. Lobe se puede descargar tanto en PCs como en Macs. Además, tu modelo es multiplataforma y está listo para ser exportado o distribuido. La arquitectura de aprendizaje automático ideal de tu proyecto se elegirá automáticamente.

MonkeyLearn

MonkeyLearn ofrece herramientas de Inteligencia Artificial de vanguardia que facilitarán la limpieza, visualización y etiquetado de comentarios de clientes. Es un estudio de visualización de datos y análisis de texto sin código que analiza exhaustivamente tus datos. MonkeyLearn te permite generar visualizaciones y gráficos de datos únicos de forma rápida y sencilla, lo que permite una exploración de datos más profunda. También puedes combinar y filtrar estos hallazgos en función de datos de entrada como rangos de fechas y campos personalizados. Además de utilizar modelos predefinidos de aprendizaje automático, puedes crear los tuyos propios con MonkeyLearn. Además, hay disponibles varios clasificadores preentrenados para su uso: análisis de emociones, clasificadores de temas, extractores de entidades, etc., y todos se pueden construir rápidamente.

Akkio

Akkio es una plataforma de inteligencia artificial que no requiere que los usuarios escriban código para construir modelos de predicción. Facilita la creación fácil de modelos predictivos a partir de datos de usuario para mejorar la toma de decisiones en el momento. Se pueden predecir resultados empresariales clave, como la mejora de la puntuación de clientes potenciales, la previsión, la clasificación de texto y la reducción de la rotación, con la ayuda de los datos existentes utilizados por Akkio. También puede realizar tareas avanzadas de limpieza de datos, como combinar columnas, dar forma a fechas y filtrar anomalías. Debido a su interfaz intuitiva, Akkio puede ser utilizado por usuarios comerciales no técnicos sin necesidad de conocimientos de programación ni de aprendizaje automático. Puede reducir el tiempo y aumentar la producción en diversos entornos, desde marketing y ventas hasta finanzas y soporte al cliente.

Amazon SageMaker

Los modelos de aprendizaje automático (ML) se pueden crear, entrenar y implementar con la ayuda de Amazon SageMaker, una plataforma de ML basada en la nube que ofrece una suite completa de herramientas y servicios relacionados con el ML. Las herramientas sin código y de bajo código de SageMaker agilizan los procesos de desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático (ML) para usuarios no técnicos y analistas de negocios. Amazon SageMaker Canvas es una herramienta visual que facilita el desarrollo e implementación de modelos de ML sin escribir código. La interfaz intuitiva de arrastrar y soltar de SageMaker Canvas agiliza los procesos de selección de datos, selección de algoritmos y entrenamiento de modelos. Luego, SageMaker Canvas puede hacer predicciones e implementar el modelo entrenado.

Data Robot

Data Robot es una plataforma de inteligencia artificial que simplifica todo el ciclo de vida del desarrollo, implementación y gestión de modelos de aprendizaje automático. Es un recurso sólido que sirve a muchos usuarios, desde científicos de datos e ingenieros hasta empresarios. Las características flexibles de Data Robot lo convierten en una opción sólida para aquellos con poca experiencia en programación. Data Robot ofrece una interfaz visual de arrastrar y soltar para que las personas no técnicas puedan crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Esto allana el camino para que los usuarios comerciales con habilidades técnicas rudimentarias experimenten con IA. La interfaz adaptable de Data Robot facilita la personalización del aprendizaje automático para los no programadores. La integración con sistemas externos y la capacidad de crear programas propios se incluyen en esta categoría.

Google AutoML

Con Google AutoML, los programadores y científicos de datos pueden crear y lanzar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de utilizar soluciones codificadas a mano. Si tienes poca experiencia en aprendizaje automático, aún puedes utilizar esta plataforma para construir modelos porque requiere poco o ningún código. Google AutoML proporciona una biblioteca de modelos preentrenados que se pueden utilizar en diversos escenarios. Estos modelos son precisos porque están entrenados con conjuntos de datos grandes. Con Google AutoML, crear e implementar modelos es tan sencillo como arrastrar y soltar componentes. Se puede utilizar sin necesidad de aprender a programar. Google AutoML se encarga de ajustar automáticamente los hiperparámetros de tus modelos. Este método ahorra tiempo y energía. Puedes verificar el rendimiento de tus modelos con la ayuda de las herramientas de AutoML de Google. Esto ayuda a asegurarse de que tus modelos sean confiables y correctos.

Nanonets

NanoNets es una API de aprendizaje automático que permite a los desarrolladores entrenar un modelo con solo una décima parte de los datos y sin experiencia previa en aprendizaje automático. Carga tus datos, espera unos minutos y tendrás un modelo al que se puede acceder a través de su sencilla API en la nube. Esta plataforma de IA acelera y eficientiza la extracción de datos estructurados o semi-estructurados de documentos. La tecnología OCR impulsada por inteligencia artificial puede leer documentos de cualquier tamaño o complejidad. El flujo de trabajo de procesamiento de documentos se puede optimizar utilizando las funciones de Automatización de AP, Procesamiento de Facturas sin Contacto, Análisis de Correo Electrónico e Integraciones ERP de Nanonets, entre otros servicios. Además de la conversión de PDF a Excel, CSV, JSON, XML y texto, Nanonets cuenta con varios conversores OCR gratuitos.

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio es un servicio que proporciona un centro central desde el cual cualquier persona puede crear, lanzar y gestionar modelos de IA en la nube. Ofrece características y herramientas que hacen que el desarrollo de IA sea accesible para personas con poca habilidad para la codificación. Las características sin o con poca codificación de Watson Studio son un punto de venta importante. Ahora es posible construir modelos de IA sin recurrir a la codificación personalizada. En su lugar, puedes utilizar las herramientas visuales de Watson Studio para ensamblar tu proyecto arrastrando y soltando componentes individuales en su lugar. Esto allana el camino para que personas no técnicas, incluidos usuarios comerciales, analistas e investigadores, construyan modelos de IA. Puedes comenzar rápidamente con Watson Studio y sus muchos modelos preentrenados. Los usos de estos modelos van desde detectar actividades fraudulentas y segmentación de clientes hasta predecir la necesidad de reparaciones. Después de terminar un modelo de IA en Watson Studio, puedes ponerlo en producción. Watson Studio permite implementaciones basadas en la nube y en las instalaciones, así como implementaciones híbridas que combinan ambos enfoques.

H2O Driverless AI

H2O Driverless AI es una plataforma de AutoML que simplifica el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preprocesamiento de datos hasta la implementación de modelos. Esta es una herramienta invaluable para científicos de datos y usuarios comerciales, ya que les permite construir e implementar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de escribir código. H2O Driverless AI utiliza varios métodos, incluyendo imputación, modificación y selección, para generar características automáticamente a partir de tus datos. En el aprendizaje automático, la ingeniería de características suele ser el paso que consume más tiempo, por lo que esto puede ahorrar mucho tiempo. Árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte y redes neuronales son algunos de los modelos de aprendizaje automático que H2O Driverless AI puede construir y analizar automáticamente. Además, optimiza tus datos ajustando los hiperparámetros de cada modelo. Con H2O Driverless AI, tus modelos se implementan instantáneamente en producción, donde se pueden utilizar para hacer predicciones.

Domino Data Lab

Domino Data Lab es un servicio basado en la nube que facilita la creación, implementación y gestión de modelos de aprendizaje automático para científicos de datos, ingenieros y analistas. Es una herramienta de inteligencia artificial de baja o nula codificación para diseñar y automatizar operaciones de ciencia de datos. Domino Code Assist es una herramienta que puede generar código Python y R para proyectos frecuentes de ciencia de datos. Esto puede reducir la curva de aprendizaje para usuarios no técnicos y la carga de trabajo para científicos de datos. Domino Data Lab facilita una colaboración efectiva en iniciativas de ciencia de datos. Los usuarios pueden colaborar en proyectos compartiendo y analizando código, datos y modelos. Los proyectos de ciencia de datos son 100% reproducibles en Domino Data Lab. Esto permite que cualquiera replique los resultados de un proyecto sin obtener los datos originales o el código fuente. Domino Data Lab tiene varias herramientas que se pueden utilizar para gestionar iniciativas de ciencia de datos. El control de acceso, el historial de código y la auditoría de la eficacia del modelo forman parte de esto.

CrowdStrike Falcon Fusion

Las organizaciones pueden automatizar sus operaciones de seguridad, inteligencia de amenazas y respuesta a incidentes con la ayuda de CrowdStrike Falcon Fusion, una arquitectura de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR). Está basada en la plataforma CrowdStrike Falcon® y se proporciona sin costo adicional a los suscriptores de CrowdStrike. Falcon Fusion es una herramienta de bajo o nulo código, lo que la hace accesible para organizaciones de todos los tamaños en la industria de la seguridad. La interfaz de arrastrar y soltar del software simplifica el proceso de desarrollar y automatizar flujos de trabajo. Falcon Fusion también cuenta con una biblioteca de conexiones preconstruidas con varias soluciones de seguridad, lo que permite una integración fácil y rápida con la infraestructura preexistente de una organización. Falcon Fusion utiliza inteligencia artificial (IA) para facilitar la automatización y una mejor toma de decisiones. Por ejemplo, el programa puede analizar datos de telemetría de seguridad en busca de patrones, asignar prioridades a los incidentes y sugerir cursos de acción utilizando inteligencia artificial. Como resultado, el personal de seguridad está mejor preparado para enfrentar las amenazas.

RapidMiner

Se pueden crear y desplegar rápidamente modelos de minería de datos y aprendizaje automático con RapidMiner, una plataforma integral de ciencia de datos. El preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, el entrenamiento, la evaluación y el despliegue de modelos son solo algunos de los servicios que ofrece. La metodología de no o bajo código de RapidMiner es un punto de venta importante. Ahora puedes crear y lanzar modelos de IA sin necesidad de escribir una sola línea de código. La interfaz gráfica de usuario (GUI) de RapidMiner te permite construir tus modelos arrastrando y soltando varios bloques de construcción. Esto facilita la entrada de usuarios no técnicos al campo de la inteligencia artificial. RapidMiner cuenta con características de scripting sofisticadas, incluido un lenguaje llamado RapidMiner R y sus capacidades de no o bajo código. Puedes utilizar este lenguaje para modificar tus modelos y agregar nuevas características a RapidMiner.

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