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Best 2 Maschinelles Lernen AI tools for No-Code & Low-Code

Popular Maschinelles Lernen AI tools in No-Code & Low-Code include Cogniflow und AI Lab, helping you work more efficiently.

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About Maschinelles Lernen

No-Code Machine Learning-Plattformen sind Werkzeuge, die es Benutzern ermöglichen, Vorhersagemodelle über visuelle Schnittstellen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, ohne umfangreichen Code schreiben zu müssen. Diese Plattformen nutzen oft automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML), um komplexe Schritte wie Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Algorithmenauswahl zu bewältigen. Sie befähigen Business-Analysten, Vermarkter und Fachexperten, leistungsstarke KI-Lösungen für Aufgaben wie Prognosen, Klassifizierung und Anomalieerkennung zu erstellen. Dieser Ansatz demokratisiert den Zugang zum maschinellen Lernen, verkürzt die Entwicklungszeit erheblich und reduziert den Bedarf an spezialisierten Data-Science-Teams.

Kernfunktionen

  • Visueller Workflow-Builder: Entwerfen Sie ML-Pipelines durch Ziehen und Ablegen von vorgefertigten Komponenten für Dateneingabe, -verarbeitung und -modellierung.
  • Automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML): Testet automatisch mehrere Algorithmen und Hyperparameter, um das leistungsstärkste Modell für Ihre Daten zu finden.
  • Ein-Klick-Bereitstellung: Stellen Sie trainierte Modelle mit einem einzigen Klick als APIs bereit oder integrieren Sie sie in andere Anwendungen.
  • Vorgefertigte Modellvorlagen: Beginnen Sie mit gebrauchsfertigen Vorlagen für gängige Geschäftsprobleme wie Kundenabwanderungsprognose oder Stimmungsanalyse.
  • Modellleistungsüberwachung: Verfolgen Sie die Genauigkeit und Leistung bereitgestellter Modelle im Laufe der Zeit und erhalten Sie Warnungen bei Modell-Drift.

Anwendungsfälle

Diese Tools sind ideal für Geschäftsbereiche wie Marketing, Vertrieb und Finanzen in verschiedenen Branchen. Beispielsweise kann ein Marketingteam ein Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung erstellen, um gefährdete Kunden zu identifizieren, oder eine Finanzabteilung kann ein Betrugserkennungssystem erstellen, ohne auf ein dediziertes Data-Science-Team angewiesen zu sein. Sie sind auch wertvoll für schnelles Prototyping und die Validierung von ML-Ideen, bevor man sich zu einer vollständigen Entwicklung verpflichtet.

Wie man wählt

Bei der Auswahl einer No-Code Machine Learning-Plattform sollten Sie die unterstützten Datenquellentypen (z. B. CSV, Datenbanken, APIs) berücksichtigen. Bewerten Sie den Umfang ihrer AutoML-Fähigkeiten und die Bandbreite der verfügbaren Algorithmen. Prüfen Sie die Einfachheit der Modellbereitstellung und die Integration in Ihren bestehenden Software-Stack. Berücksichtigen Sie schließlich das Preismodell – ob es auf Nutzung, Anzahl der Modelle oder Benutzerplätzen basiert – und das Niveau des technischen Supports.

Maschinelles Lernen use cases

1

Vorhersage der Kundenabwanderung für SaaS-Unternehmen

Ein Marketingmanager in einem abonnementbasierten Softwareunternehmen muss die Kundenabwanderung reduzieren. Mit einer No-Code-ML-Plattform lädt er historische Kundendaten hoch, einschließlich Nutzungshäufigkeit, Support-Tickets und Abonnementdetails. die AutoML-Funktion der Plattform erstellt und bewertet automatisch mehrere Klassifizierungsmodelle. Der Manager wählt das leistungsstärkste Modell aus, das nun die Abwanderungswahrscheinlichkeit für jeden Kunden vorhersagen kann. Dies ermöglicht es dem Marketingteam, gefährdete Kunden proaktiv mit gezielten Angeboten anzusprechen und die Abwanderung um 15 % zu reduzieren, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

2

Automatisierung der Umsatzprognose für den Einzelhandel

Ein Vertriebsanalyst einer Einzelhandelskette hat die Aufgabe, vierteljährliche Umsatzprognosen zu erstellen. Anstatt sich auf komplexe Tabellenkalkulationen zu verlassen, verwendet er ein No-Code-ML-Tool. Er verbindet das Tool mit seiner Vertriebsdatenbank, die historische Verkaufsdaten, Werbekalender und saisonale Informationen enthält. Die Plattform generiert automatisch ein Zeitreihen-Prognosemodell. Der Analyst kann nun in wenigen Minuten genaue Prognosen auf Filialebene erstellen, was die Bestandsverwaltung und die Ressourcenzuweisung verbessert. Die visuelle Oberfläche ermöglicht es ihm, Variablen einfach anzupassen und die Auswirkungen auf die Prognose sofort zu sehen.

3

Automatische Klassifizierung von Kundensupport-Tickets

Ein Leiter des Kundensupports möchte die Effizienz der Ticket-Weiterleitung verbessern. Er verwendet eine No-Code-ML-Plattform, um ein Textklassifizierungsmodell zu erstellen. Er lädt einen Datensatz vergangener Support-Tickets hoch, die jeweils mit ihrer Kategorie (z. B. „Abrechnung“, „Technisches Problem“, „Funktionsanfrage“) gekennzeichnet sind. Nach dem Training des Modells integriert er es über eine einfache API in seine Helpdesk-Software. Jetzt werden neue eingehende Tickets automatisch kategorisiert und an den richtigen Support-Mitarbeiter oder die richtige Abteilung weitergeleitet, was die Antwortzeiten verkürzt und den manuellen Sortieraufwand für das Support-Team reduziert.

4

Analyse von Kundenfeedback mit Stimmungsanalyse

Ein Produktmanager möchte die Kundenstimmung aus Tausenden von App-Bewertungen verstehen. Er verbindet ein No-Code-ML-Tool mit seinem App-Store-Bewertungsfeed. Mit einem vorgefertigten Stimmungsanalysemodell verarbeitet die Plattform automatisch jede neue Bewertung und klassifiziert sie als positiv, negativ oder neutral. Die Ergebnisse werden auf einem Dashboard angezeigt, sodass der Produktmanager Stimmungstrends im Laufe der Zeit verfolgen, häufige Beschwerden in negativen Bewertungen identifizieren und Funktionsverbesserungen auf der Grundlage direkten Kundenfeedbacks priorisieren kann – alles ohne manuelle Analyse.

5

Identifizierung potenzieller Vertriebs-Leads aus Webdaten

Ein Mitarbeiter der Geschäftsentwicklung muss Leads mit hohem Potenzial identifizieren. Er verwendet eine No-Code-ML-Plattform, um ein Lead-Scoring-Modell zu erstellen. Er stellt einen Datensatz vergangener Leads zur Verfügung und markiert, welche davon zu Kunden konvertiert sind. Das Modell lernt die Merkmale eines erfolgreichen Leads (z. B. Unternehmensgröße, Branche, Website-Technologie). Durch die Verbindung des Modells mit einem Web-Scraping-Tool kann es nun neue online gefundene Unternehmen bewerten und denen, die dem erfolgreichen Profil entsprechen, eine „hohes Potenzial“-Bewertung zuweisen. Dies hilft dem Vertriebsteam, seine Bemühungen auf die vielversprechendsten Interessenten zu konzentrieren.

6

Erstellung einer Produktempfehlungs-Engine für den E-Commerce

Ein E-Commerce-Shop-Betreiber möchte den durchschnittlichen Bestellwert durch die Anzeige personalisierter Produktempfehlungen erhöhen. Mit einer No-Code-ML-Plattform lädt er seinen Produktkatalog und historische Transaktionsdaten hoch. Die Plattform bietet eine Vorlage zum Erstellen einer Empfehlungs-Engine (kollaboratives Filtern). Nach dem Training wird das Modell als API bereitgestellt. Der Betreiber integriert diese API dann in seine Website, um Abschnitte wie „Kunden, die dies gekauft haben, kauften auch...“ anzuzeigen, was zu einer messbaren Steigerung von Cross-Sells und Kundenbindung führt, ohne dass ein Data-Science-Team erforderlich ist.

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Maschinelles Lernen FAQ

Was sind No-Code Machine Learning-Plattformen?

No-Code Machine Learning-Plattformen sind Software-Tools, die es Benutzern ermöglichen, KI-Modelle zu erstellen und bereitzustellen, ohne Code schreiben zu müssen. Sie bieten eine visuelle, benutzerfreundliche Oberfläche, auf der Benutzer Daten hochladen, einen Problemtyp (wie Klassifizierung oder Regression) auswählen und die Plattform die komplexen Prozesse des Modelltrainings, der Evaluierung und der Bereitstellung automatisch handhaben lassen können. Diese Plattformen sind darauf ausgelegt, Geschäftsanwender und Fachexperten ohne Programmierkenntnisse zu befähigen, die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens für ihre spezifischen Bedürfnisse zu nutzen.

Wie unterscheiden sich No-Code-ML-Plattformen von der traditionellen ML-Entwicklung?

Der Hauptunterschied liegt in den erforderlichen Fähigkeiten und dem Arbeitsablauf. Die traditionelle ML-Entwicklung erfordert Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Wissen über verschiedene Bibliotheken (z. B. TensorFlow, PyTorch) und tiefes Fachwissen in Data-Science-Konzepten. Im Gegensatz dazu abstrahieren No-Code-ML-Plattformen den Code und die Komplexität. Sie bieten einen visuellen, geführten Arbeitsablauf und automatisieren Aufgaben wie Feature-Engineering und Modell-Tuning. Dies macht ML für Nicht-Programmierer zugänglich, bietet jedoch möglicherweise weniger Anpassungsmöglichkeiten als ein codebasierter Ansatz.

Wer sollte No-Code Machine Learning-Tools verwenden?

No-Code Machine Learning-Tools sind ideal für eine Vielzahl von Benutzern, die keine ausgebildeten Datenwissenschaftler sind. Dazu gehören:

  • Business-Analysten: Um Vorhersagemodelle für die Prognose von Verkäufen, Kundenverhalten oder Markttrends zu erstellen.
  • Marketingfachleute: Für Aufgaben wie Kundensegmentierung, Abwanderungsvorhersage und Stimmungsanalyse von Kundenfeedback.
  • Betriebsleiter: Um Prozesse zu optimieren, Wartungsbedarf vorherzusagen oder die Qualitätskontrolle zu automatisieren.
  • Unternehmer und Produktmanager: Um KI-gestützte Funktionen schnell zu prototypisieren und zu validieren, ohne eine große Anfangsinvestition in ein Data-Science-Team.
Welche Art von Daten wird benötigt, um diese Plattformen zu nutzen?

Die Qualität und Art Ihrer Daten sind entscheidend für den Erfolg. Die meisten No-Code-ML-Plattformen funktionieren am besten mit strukturierten, tabellarischen Daten, typischerweise in Formaten wie CSV- oder Excel-Dateien. Diese Daten sollten sauber und gut organisiert sein, mit klaren Spalten (Features) und einer spezifischen Spalte, die Sie vorhersagen möchten (die Zielvariable). Um beispielsweise die Kundenabwanderung vorherzusagen, benötigen Sie eine Tabelle mit Spalten für die Kundennutzung, den Abonnementplan, die Verweildauer und eine letzte Spalte, die angibt, ob sie abgewandert sind oder nicht. Einige fortgeschrittene Plattformen können auch unstrukturierte Daten wie Text für die Stimmungsanalyse oder Bilder für die Klassifizierung verarbeiten.

Wie wähle ich die richtige No-Code Machine Learning-Plattform aus?

Die Wahl der richtigen Plattform hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen ab. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:

  • Benutzerfreundlichkeit: Wie intuitiv ist die Benutzeroberfläche? Führt sie Sie effektiv durch den Prozess?
  • Datenkonnektivität: Lässt sie sich leicht mit Ihren Datenquellen (z. B. Google Sheets, Salesforce, SQL-Datenbanken) verbinden?
  • Modelltypen: Unterstützt sie die Art des Problems, das Sie lösen möchten (z. B. Prognosen, Textklassifizierung, Empfehlungsmaschinen)?
  • Bereitstellungsoptionen: Wie einfach ist es, Ihr Modell bereitzustellen und es über APIs oder direkte Integrationen mit anderen Tools zu integrieren?
  • Preisgestaltung: Verstehen Sie die Kostenstruktur. Basiert sie auf der Nutzung, der Anzahl der Benutzer oder den Funktionen? Suchen Sie nach einem Plan, der mit Ihren Bedürfnissen skaliert.