Plataformas no-code e low-code que criam AI apps

A inteligência artificial está se tornando cada vez mais presente nas empresas, trazendo benefícios para a produtividade e transformando as relações de trabalho. Grandes marcas estão investindo nessa tecnologia e líderes, gestores e investidores estão entendendo seu poder e desenvolvendo estratégias personalizadas para trabalhar com ela.

Plataformas no-code/low-code e AI

Já existem plataformas no-code/low-code que permitem que qualquer pessoa crie aplicativos de inteligência artificial sem precisar escrever códigos complexos. A inteligência artificial pode ser útil para profissionais de diversas áreas, desde médicos e advogados até profissionais de marketing, professores e gerentes de projetos. Muitas dessas pessoas podem não possuir habilidades técnicas para escrever códigos ou não possuir tempo suficiente para aprendê-las.

Através de uma interface visual de arrastar e soltar, usuários escolhem os elementos desejados e os juntam em uma interface visual, ou através de assistentes, onde os usuários respondem perguntas e selecionam opções em menus. As plataformas no-code/low-code geralmente oferecem recursos para o desenvolvimento de aplicativos dessa forma.

Se você já é um desenvolvedor ou tem algum conhecimento mínimo de programação, é possível configurar e personalizar os resultados para criar aplicativos mais específicos. Portanto, ter algum conhecimento básico de estrutura e sintaxe de linguagens de programação pode ser bastante útil.

Existem diversas ferramentas no mercado que ajudam no desenvolvimento de aplicativos de inteligência artificial. Algumas são projetadas para usuários sem experiência, enquanto outras são mais úteis para pessoas com experiência em machine learning (ML).

Conheça agora algumas das plataformas no-code/low-code que auxiliam no desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial.

Amazon SageMaker

A Amazon tem uma vasta experiência na criação e implantação de modelos de ML em casos de uso voltados para o consumidor. O SageMaker possibilita que qualquer pessoa aproveite essa experiência, com recursos avançados, como suporte a várias linguagens de programação, integração com ferramentas de código aberto e a capacidade de escalar automaticamente o uso de recursos de computação. Ele também fornece ferramentas para otimizar e monitorar modelos de ML, incluindo o SageMaker Autopilot, que permite que os usuários automatizem o processo de criação e treinamento de modelos. O SageMaker também inclui segurança embutida, como criptografia de dados, controle de acesso e auditoria, para garantir a privacidade e a segurança dos dados dos usuários. Além disso, a Amazon oferece suporte técnico e serviços de consultoria para ajudar os clientes a implementar e gerenciar seus modelos de ML usando o SageMaker.

Akkio

A Akkio é uma plataforma de inteligência artificial com recursos de drag-and-drop, que permite a implementação de modelos de IA sem necessidade de códigos. A plataforma oferece uma série de ferramentas intuitivas para ajudar os usuários a criar fluxos de trabalho baseados em IA, incluindo a capacidade de selecionar e treinar modelos pré-construídos, além de personalizar e otimizar esses modelos para atender às necessidades específicas de sua empresa.

A Akkio também possui uma série de integrações com plataformas de dados e ferramentas de marketing populares, incluindo Snowflake, Hubspot e Salesforce. Isso permite que os usuários aproveitem ao máximo as suas ferramentas existentes, enquanto também fornecem um meio fácil de implementar e avaliar rapidamente modelos de IA.

Além disso, a Akkio fornece recursos de segurança e governança, incluindo controle de acesso, criptografia de dados e auditoria para garantir a privacidade e a segurança dos dados dos usuários.

Apple CreateML

A Apple CreateML é uma ferramenta de aprendizado de máquina desenvolvida pela Apple para ajudar os desenvolvedores a criar modelos de aprendizado de máquina personalizados sem necessidade de conhecimento profundo em ciência de dados. Ele é compatível com a linguagem Swift e é integrado ao Xcode, o ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) da Apple. Com a CreateML, os desenvolvedores podem treinar, testar e implementar modelos de aprendizado de máquina usando dados de sua própria aplicação e, em seguida, integrá-los aos aplicativos iOS, macOS e watchOS.

CreateML oferece uma variedade de tipos de modelos de aprendizado de máquina, incluindo visão computacional, processamento de linguagem natural e aprendizado supervisionado. Ele também inclui ferramentas para facilitar o processo de treinamento, como visualização de dados, automatização de tarefas e otimização de modelos. Além disso, a Apple oferece suporte e documentação para ajudar os desenvolvedores a usar a CreateML de maneira eficaz.

DataRobot

Uma plataforma de aprendizado automatizado (AutoML) que permite que empresas e indivíduos criem, implementem e gerenciem modelos de aprendizado de máquina (ML). Ele fornece uma variedade de ferramentas para ajudar os usuários a selecionar, treinar, otimizar e implementar modelos de ML, incluindo algoritmos automatizados de seleção de modelos, automação de tarefas de engenharia de recursos, e capacidade de avaliar e comparar modelos.

A plataforma DataRobot também oferece uma série de recursos recursos de segurança, como criptografia de dados, controle de acesso e auditoria, para garantir a privacidade e segurança dos dados dos usuários. A DataRobot também oferece suporte técnico e serviços de consultoria para implementação e gerenciamento de modelos de ML.

Google AutoML

Desenvolvida pelo Google, ela oferece recursos avançados, como suporte a várias linguagens de programação, integração com ferramentas de código aberto e escalabilidade automática. Ele também inclui recursos de segurança, como criptografia de dados, controle de acesso e auditoria, para garantir a privacidade e segurança dos dados dos usuários. Tambem oferece suporte técnico e serviços de consultoria para ajudar os clientes usando o AutoML. Além disso, o AutoML oferece suporte a vários tipos de tarefas de aprendizado de máquina, como visão computacional, processamento de linguagem natural, aprendizado supervisionado e não supervisionado.

Google Teachable Machine

Google Teachable Machine é uma ferramenta de aprendizado de máquina baseada na web desenvolvida pelo Google que permite que os usuários treinem modelos de aprendizado de máquina sem escrever código. Com a ferramenta, os usuários podem carregar suas próprias imagens ou vídeos e rotulá-los para treinar um modelo personalizado. Os modelos treinados podem ser exportados e usados em aplicativos e projetos. Além disso, a ferramenta também oferece a possibilidade de usar modelos pré-treinados, como reconhecimento de imagem e detecção de objetos.

Microsoft Lobe

Microsoft Lobe é uma ferramenta de aprendizado de máquina baseada em nuvem desenvolvida pela Microsoft. Foi projetada para ser fácil de usar, com interface intuitiva e sem necessidade de conhecimento de programação. Ela também permite o envio de imagens ou áudios, para rotulá-los e treinar modelos de reconhecimento de imagem, fala e detecção de objetos, entre outros. Com a plataforma, os usuários podem usar o modelo treinado em outros projetos ou aplicativos, como aplicativos móveis, jogos e robôs.

Nanonets

Nanonets também é uma plataforma de aprendizado de máquina baseada na nuvem, com uma API para que os usuários possam integrar modelos treinados em seus aplicativos ou sistemas. Além disso, a plataforma possui recursos de automação, incluindo automação de rotulação e automação de otimização de modelo, que tornam o processo de treinamento mais eficiente. Outras características incluem a capacidade de treinar modelos em várias linguagens e suporte para dados estruturados e não estruturados.

ObviouslyAI

ObviouslyAI é uma plataforma de inteligência artificial que permite aos usuários fazer previsões e análises automatizadas em suas tabelas de dados utilizando linguagem natural. A plataforma é fácil de usar e não requer conhecimento de programação ou habilidades de ciência de dados para começar. Ele também oferece integrações com outras ferramentas de análise de dados, como o Google Sheets e o Excel, para tornar ainda mais fácil para os usuários trabalhar com seus dados.

PyCaret

PyCaret é uma biblioteca de aprendizado automático em Python que fornece uma interface fácil de usar para a criação e comparação de modelos de machine learning. Ele fornece uma variedade de ferramentas para tarefas de pré-processamento de dados, treinamento de modelos e interpretação de resultados. Além disso, PyCaret tem uma interface semelhante ao scikit-learn, o que facilita a transição para os usuários que já estão familiarizados com essa biblioteca. É open-source e está disponível no GitHub.