微新創想（idea2003.com）8月29日 消息:近年來，隨著低代碼和無代碼 AI 工具和平臺的興起，越來越多利用機器學習的應用程序被開發出來。這些工具可以用于創建協調銷售和營銷工作的網絡服務和面向客戶的應用程序。只需最少的編碼知識，就可以利用低代碼和無代碼解決方案。

以下是一些頂級的低代碼和無代碼 AI 工具:

MakeML:用于無需手動編碼生成目標識別和分割的機器學習模型，可簡化大數據集的創建和管理過程。

項目地址:https://github.com/makeml-app

Obviously AI:使用機器學習平臺進行準確的預測，無需編碼，可用于預測收入、供應鏈規劃、定向廣告等。

項目地址:https://www.obviously.ai/

SuperAnnotate:通過高通量數據注釋和自動化功能，創建 AI 驅動的超級數據，加速數據注釋過程。

項目地址:https://www.superannotate.com/

Teachable Machine:通過簡單的拖放界面，快速創建機器學習模型，用于識別聲音、手勢和圖片等。

項目地址:https://teachablemachine.withgoogle.com/

Apple 的 Create ML:通過蘋果的 Create ML 在 Mac 上進行高效的機器學習模型訓練，包括圖像、視頻、音樂、文字和表格等。

https://developer.apple.com/machine-learning/create-ml/

PyCaret:用于 Python 的低代碼機器學習平臺，可以自動化機器學習工作流程，減少編碼工作量。

項目地址:https://pycaret.org/

Lobe:用于教授應用程序識別植物、手勢、情緒、顏色等的工具，無需編碼。

項目地址:https://www.lobe.ai/

MonkeyLearn:提供數據可視化和無代碼文本分析工具，用于清理、可視化和標記客戶反饋。

項目地址:https://monkeylearn.com/

Akkio:無需編碼，基于現有數據預測業務結果，如增強的潛在客戶評分、預測和減少客戶流失。

項目地址:https://www.akkio.com/

Amazon SageMaker:在云端創建、訓練和部署機器學習模型的工具，提供無代碼和低代碼功能。

項目地址:https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/

DataRobot:通過可視化的拖放界面，為非技術人員創建和部署機器學習模型。

項目地址:https://www.datarobot.com/

Google AutoML:無需編碼，通過拖放組件創建和部署機器學習模型。

項目地址:https://cloud.google.com/automl?hl=zh-cn

Nanonets:可以在無需機器學習經驗的情況下，使用少量的數據訓練模型的機器學習 API。

項目地址:https://nanonets.com/

IBM Watson Studio:提供無代碼和低代碼工具，使非技術人員能夠構建和部署 AI 模型。

項目地址:https://www.ibm.com/products/watson-studio

H2O Driverless AI:無需編碼，可以自動創建和部署機器學習模型。

項目地址:https://h2o.ai/platform/ai-cloud/make/h2o-driverless-ai/

Domino Data Lab:用于設計和自動化數據科學操作的無代碼工具。

項目地址:https://domino.ai/

CrowdStrike Falcon Fusion:安全編排、自動化和響應（SOAR）工具，可以自動化安全運營、威脅情報和事件響應。

項目地址:https://www.crowdstrike.com/falcon-platform/falcon-fusion/

RapidMiner:通過圖形界面和拖放功能，快速創建和部署數據挖掘和機器學習模型。

項目地址:https://rapidminer.com/

這些工具的特點是無需編碼或需要很少的編碼知識，可以幫助非技術人員和業務用戶創建和部署機器學習模型，并加速開發過程。