Les 6 meilleures plateformes de sciences des données sans code

La décennie a commencé par une vague de plateformes d'IA sans code. De plus en plus de sociétés et d'entreprises de taille moyenne cherchent à exploiter la puissance de l'intelligence artificielle et de ses modèles pour créer des produits logiciels plus conviviaux avec une UX supérieure. Ces outils SaaS offrent la même puissance de calcul que les géants de l'IA tels que Google et Apple, mais sans nécessiter de compétences en programmation.

D'ici 2024, jusqu'à 65 % du développement d'applications se fera sur des plateformes no-code ou low-code, selon un rapport du Gartner Magic Quadrant. Cependant, la mise en œuvre de ces modèles devient un obstacle pour beaucoup. Il devient très difficile pour les startups de trouver des personnes qualifiées ayant une formation en apprentissage automatique. Les entreprises qui investissent des fortunes dans l'embauche de scientifiques des données et d'ingénieurs en doctorat, dont beaucoup ont une expérience de la recherche universitaire et de l'apprentissage automatique, ne parviennent pas à lancer leurs produits.

C'est là que les outils visuels sans code entrent en jeu, ce qui permet de combler le manque de data scientist et de rendre l'intelligence artificielle moins intimidante pour les personnes peu techniques.

Les entreprises peuvent désormais générer des ensembles de données, former et déployer des modèles avec des connaissances minimales ou inexistantes en matière de codage, et ce en beaucoup moins de temps tout en restant rentables. Les développeurs n'ont pas besoin d'avoir un doctorat en IA et peuvent être plus créatifs avec les données et les modèles qu'ils souhaitent former.
Dans les sections suivantes, nous allons examiner certains des meilleurs outils d'apprentissage automatique sans code disponibles à l'heure actuelle. Chacun d'entre eux excelle dans un domaine différent et vous aidera à donner vie à vos idées d'applications alimentées par l'IA.

1 Deep Talk | En quelques clics, Deep Talk offre la possibilité de classer, catégoriser et détecter les sujets les plus pertinents avec jusqu'à 3 niveaux de profondeur qui apparaissent dans vos données de conversation extraites de différentes sources telles que intercom, Hubspot, zendesk, Gmail, etc. Il dispose de Deep Learning modèles qui vous permettent de classer des sujets, de regrouper des conversations, d'analyser des données textuelles générales, des enquêtes, des e-mails ou des chats avec des modèles DL supervisés et non supervisés. Sa plateforme conviviale guide l'utilisateur pas à pas dans la configuration des modèles sans une seule ligne de code. Elle dispose de plusieurs plans de recrutement en fonction du nombre de conversations à traiter. Sa visualisation graphique est l'une des plus sophistiquées du marché.

2 MonkeyLearn | MonkeyLearn offre un ensemble d'outils puissants d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique sans code pour analyser le texte des systèmes CRM internes, des réseaux sociaux, des courriels, des documents, des critiques en ligne, et plus encore. Les outils de MonkeyLearn fournissent des analyses en temps réel pour des aperçus immédiatement exploitables et des décisions fondées sur les données. MonkeyLearn est entièrement évolutif et vous pouvez mettre en œuvre immédiatement des modèles pré-entraînés ou former les vôtres pour vos besoins et critères spécifiques, généralement en quelques étapes seulement.

3 Google AutoML | Google AutoML permet aux utilisateurs d'exploiter la puissance des réseaux neuronaux artificiels pour créer des modèles prédictifs efficaces à partir de données d'images et de textes ordinaires. Les intégrations avec Google Sheets, Google Slides et autres facilitent la prise en main. Les intégrations avec Google Sheets, Google Slides, etc. facilitent le démarrage. AutoML s'exécute dans le nuage, vous n'avez donc pas besoin d'infrastructure pour commencer. Les analyses avancées de Google offrent la classification d'images, l'analyse NPL, la traduction AutoML et la perspicacité computationnelle. La grande expérience de Google en matière de modèles ML signifie que ses modèles pré-entraînés peuvent souvent être utilisés tels quels, et son interface utilisateur rend la formation de modèles personnalisés relativement simple pour les non-initiés à l'IA.

4 Create ML | Construite sur macOS avec la même architecture d'apprentissage automatique que Apple Photos et Siri, la plateforme d'apprentissage automatique de Create ML est idéale pour les utilisateurs réguliers d'Apple car il peut être plus facile et plus rapide d'entraîner des modèles de traitement du langage naturel (NLP) et de classification d'images avec leurs données. qui sont déjà stockées sur leur Mac ou dans le cloud d'Apple. Les outils de glisser-déposer facilitent l'entraînement des modèles, et vous n'avez pas besoin d'être un développeur iOS pour régler les métriques et faire travailler votre IA pour vous. La validation des données en temps réel vous permet de vérifier l'avancement de votre formation de manière non technique, et une fois qu'elle est formée à votre goût, vous pouvez l'intégrer immédiatement aux applications iOS.

5 Obviously AI | Obviously vise à faire passer les utilisateurs de la collecte de données à l'analyse par apprentissage automatique en quelques clics seulement : téléchargez un fichier CSV, choisissez l'analyse de données dont vous avez besoin, et voyez vos résultats immédiatement, y compris les réponses à des questions directes utilisant le NLP et le NLU (traitement et compréhension du langage naturel). Cet outil promet de trouver le bon algorithme pour n'importe quel cas d'utilisation, de sorte que la formation est simplifiée et que les modèles peuvent être mis à profit immédiatement, bien que le niveau de personnalisation puisse être un peu plus faible que sur d'autres plateformes. Toutefois, ses scénarios de simulation peuvent afficher des informations utiles quelques minutes après le démarrage, ce qui est idéal pour les non-programmeurs.

6 BigML | BigML est une plateforme d'apprentissage automatique consommable, programmable et évolutive qui facilite la résolution et l'automatisation des tâches de classification, de régression, de prédiction de séries temporelles, d'analyse de clusters, de détection d'anomalies, de découverte d'associations et de modélisation thématique. BigML aide les analystes, les développeurs de logiciels et les scientifiques à résoudre les tâches d'apprentissage automatique de "bout en bout", en transformant de manière transparente les données en modèles exploitables qui sont utilisés comme services à distance ou, localement, intégrés dans des applications pour faire des prédictions.

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