2023年值得关注的18款无代码AI 工具

　　近年来，随着低代码和无代码AI 工具和平台的兴起，越来越多利用机器学习的应用程序被开发出来。这些工具可以用于创建协调销售和营销工作的网络服务和面向客户的应用程序。只需最少的编码知识，就可以利用低代码和无代码解决方案。

　　以下是一些顶级的低代码和无代码 AI 工具:

　　MakeML:用于无需手动编码生成目标识别和分割的机器学习模型，可简化大数据集的创建和管理过程。

　　项目地址:https://github.com/makeml-app

　　Obviously AI:使用机器学习平台进行准确的预测，无需编码，可用于预测收入、供应链规划、定向广告等。

　　项目地址:https://www.obviously.ai/

　　SuperAnnotate:通过高通量数据注释和自动化功能，创建 AI 驱动的超级数据，加速数据注释过程。

　　项目地址:https://www.superannotate.com/

　　Teachable Machine:通过简单的拖放界面，快速创建机器学习模型，用于识别声音、手势和图片等。

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

　　Apple 的 Create ML:通过苹果的 Create ML 在 Mac 上进行高效的机器学习模型训练，包括图像、视频、音乐、文字和表格等。

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

　　PyCaret:用于 Python 的低代码机器学习平台，可以自动化机器学习工作流程，减少编码工作量。

　　项目地址:https://pycaret.org/

　　Lobe:用于教授应用程序识别植物、手势、情绪、颜色等的工具，无需编码。

　　项目地址:https://www.lobe.ai/

　　MonkeyLearn:提供数据可视化和无代码文本分析工具，用于清理、可视化和标记客户反馈。

　　项目地址:https://monkeylearn.com/

　　Akkio:无需编码，基于现有数据预测业务结果，如增强的潜在客户评分、预测和减少客户流失。

　　项目地址:https://www.akkio.com/

　　Amazon SageMaker:在云端创建、训练和部署机器学习模型的工具，提供无代码和低代码功能。

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

　　DataRobot:通过可视化的拖放界面，为非技术人员创建和部署机器学习模型。

　　项目地址:https://www.datarobot.com/

　　Google AutoML:无需编码，通过拖放组件创建和部署机器学习模型。

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

　　Nanonets:可以在无需机器学习经验的情况下，使用少量的数据训练模型的机器学习 API。

　　项目地址:https://nanonets.com/

　　IBM Watson Studio:提供无代码和低代码工具，使非技术人员能够构建和部署 AI 模型。

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

　　H2O Driverless AI:无需编码，可以自动创建和部署机器学习模型。

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

　　Domino Data Lab:用于设计和自动化数据科学操作的无代码工具。

　　项目地址:https://domino.ai/

　　CrowdStrike Falcon Fusion:安全编排、自动化和响应(SOAR)工具，可以自动化安全运营、威胁情报和事件响应。

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

　　RapidMiner:通过图形界面和拖放功能，快速创建和部署数据挖掘和机器学习模型。

　　项目地址:https://rapidminer.com/

　　这些工具的特点是无需编码或需要很少的编码知识，可以帮助非技术人员和业务用户创建和部署机器学习模型，并加速开发过程。