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Best 2 Modellbau AI tools for No-Code & Low-Code

Popular Modellbau AI tools in No-Code & Low-Code include Custom Vision und Lobe, helping you work more efficiently.

Custom Vision
Freemium

Custom Vision

Ein KI-Dienst von Microsoft Azure, mit dem Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten Bildklassifikatoren und Objektdetektoren erstellen, bereitstellen und verbessern können. Erstellen Sie mühelos hochmoderne Computer-Vision-Modelle, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind, mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und einer leistungsstarken REST-API, ohne dass tiefgreifende Kenntnisse im maschinellen Lernen erforderlich sind.

Maschinelles Lernen
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Lobe
Free

Lobe

Lobe ist eine kostenlose, benutzerfreundliche Desktop-Anwendung für Mac und PC, die den Prozess des Trainings benutzerdefinierter Machine-Learning-Modelle vereinfacht. Sie ermöglicht es Benutzern, Bildklassifizierungsmodelle zu erstellen, zu verwalten und zu exportieren, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben, und macht KI für jeden zugänglich.

Maschinelles Lernen
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About Modellbau

Modellbau-Tools, ein spezialisiertes Segment innerhalb von No-Code- & Low-Code-Plattformen, ermöglichen es Benutzern, Machine-Learning-Modelle zu entwerfen, zu trainieren und bereitzustellen, ohne umfangreichen Code schreiben zu müssen. Diese intuitiven Tools nutzen visuelle Schnittstellen, Drag-and-Drop-Funktionen und vorgefertigte Komponenten, um komplexe Data-Science-Workflows zu vereinfachen und fortgeschrittene Analysen einem breiteren Publikum zugänglich zu machen. Sie demokratisieren den Zugang zu künstlicher Intelligenz und ermöglichen es Geschäftsanalysten, Fachexperten und Citizen Data Scientists, prädiktive, Klassifizierungs- oder Clustering-Modelle für verschiedene geschäftliche Herausforderungen zu erstellen, wodurch Innovation und Entscheidungsfindung beschleunigt werden.

Kernfunktionen

  • Visuelles Workflow-Design: Bietet intuitive Drag-and-Drop-Oberflächen zum Erstellen von Datenpipelines und Modellarchitekturen, wodurch komplexe Prozesse vereinfacht werden.
  • Automatisierte Datenvorbereitung: Bietet robuste Tools zum Bereinigen, Transformieren und zur Feature-Engineering von Rohdaten mit minimalem manuellem Aufwand.
  • Algorithmusauswahl & -tuning: Ermöglicht den Zugriff auf eine umfassende Bibliothek von Machine-Learning-Algorithmen, oft einschließlich automatischer Hyperparameter-Optimierung für beste Leistung.
  • Modelltraining & -bewertung: Erleichtert das Training von Modellen auf vorbereiteten Daten und ermöglicht eine gründliche Leistungsbewertung mithilfe verschiedener Industriestandardmetriken.
  • Ein-Klick-Bereitstellung & -Überwachung: Optimiert den Prozess der Bereitstellung trainierter Modelle in Produktionsumgebungen und bietet Tools zur kontinuierlichen Leistungsüberwachung.

Anwendbare Szenarien

Diese Tools sind für Organisationen von unschätzbarem Wert, die KI schnell in ihre Abläufe integrieren und datengesteuerte Erkenntnisse gewinnen möchten. Geschäftsanalysten können schnell prädiktive Modelle für Umsatzprognosen, Kundenverhaltensanalysen oder Risikobewertungen erstellen. Marketingteams können Kundenstämme effektiv segmentieren, um hochgradig zielgerichtete Kampagnen durchzuführen und Benutzererlebnisse zu personalisieren. Betriebsleiter können die Anomalieerkennung in Sensordaten automatisieren, Logistikrouten optimieren oder die Bestandsverwaltung rationalisieren, all dies ohne ein dediziertes Data-Science-Team oder tiefgreifende Programmierkenntnisse.

Auswahlkriterien

Bei der Auswahl einer Modellbau-Plattform sollten Sie die allgemeine Benutzerfreundlichkeit und die Klarheit der visuellen Oberfläche berücksichtigen, da dies die Benutzerakzeptanz direkt beeinflusst. Bewerten Sie die Breite der unterstützten Machine-Learning-Algorithmen und die Flexibilität für die Integration benutzerdefinierter Modelle. Entscheidend ist die Bewertung der Integrationsfähigkeiten mit Ihren vorhandenen Datenquellen (Datenbanken, Cloud-Speicher) und Bereitstellungszielen (APIs, Dashboards). Prüfen Sie außerdem die Skalierbarkeit der Plattform für die Verarbeitung großer Datensätze und komplexer Modelle, den Grad des technischen Supports und die Verfügbarkeit von Community-Ressourcen. Schließlich bewerten Sie das Preismodell gründlich, um sicherzustellen, dass es Ihrem Budget und den erwarteten Nutzungsanforderungen entspricht.

Featured tool rankings

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Popular free tools

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Modellbau use cases

1

Prädiktive Umsatzprognose für Geschäftswachstum

Ein Geschäftsanalyst muss vierteljährliche Umsätze prognostizieren, um die strategische Planung zu unterstützen. Mit einem No-Code-Modellbau-Tool lädt er historische Verkaufsdaten hoch, wählt relevante Merkmale wie Saisonalität und Werbeaktionen aus und trainiert ein Regressionsmodell. Das Tool identifiziert automatisch Muster und generiert zukünftige Umsatzprognosen, wodurch der Analyst datengestützte Erkenntnisse für die Bestands- und Ressourcenplanung dem Management präsentieren kann, was die manuelle Prognosezeit erheblich reduziert.

2

Kundenabwanderungsvorhersage für Bindungsstrategien

Ein Marketingmanager möchte die Kundenabwanderung reduzieren. Er nutzt eine Modellbau-Plattform, um Kundendaten zu analysieren, einschließlich Nutzungsmuster, Support-Interaktionen und demografische Informationen. Durch das Training eines Klassifizierungsmodells identifiziert das Tool Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko. Dies ermöglicht es dem Marketingteam, diese Kunden proaktiv mit gezielten Bindungsangeboten oder personalisiertem Support anzusprechen, wodurch der Kundenlebenszeitwert verbessert und die Akquisitionskosten gesenkt werden.

3

Automatisierte Dokumentenklassifizierung für Betriebseffizienz

Ein Betriebsteam erhält täglich Tausende von verschiedenen Dokumenten, wie Rechnungen, Support-Tickets und Verträge, die manuell sortiert werden müssen. Mit einem No-Code-Modellbau-Tool trainieren sie ein Textklassifizierungsmodell anhand von Beispielen jedes Dokumententyps. Das bereitgestellte Modell kategorisiert dann neue eingehende Dokumente automatisch und leitet sie an die richtige Abteilung oder den richtigen Prozess weiter, wodurch der manuelle Aufwand drastisch reduziert und die Reaktionszeiten für kritische Geschäftsfunktionen beschleunigt werden.

4

Kreditrisikobewertung für Finanzdienstleistungen

Ein Finanzinstitut muss das Kreditrisiko für Kreditantragsteller schnell und genau bewerten. Ein Datenanalyst verwendet eine Modellbau-Plattform, um ein robustes Kredit-Scoring-Modell zu erstellen. Er gibt die Antragsdaten, einschließlich Finanzhistorie und Kredit-Scores, ein und trainiert ein Klassifizierungsmodell, um die Ausfallwahrscheinlichkeit vorherzusagen. Dies ermöglicht schnellere, konsistentere Kreditgenehmigungsentscheidungen, minimiert das Risiko und verbessert gleichzeitig die Effizienz im Kreditvergabeprozess.

5

Personalisierte Produktempfehlungen im E-Commerce

Eine E-Commerce-Plattform möchte die Benutzererfahrung verbessern und den Umsatz durch personalisierte Empfehlungen steigern. Ein Produktmanager nutzt ein No-Code-Modellbau-Tool, um den Browserverlauf der Kunden, Kaufdaten und Produktattribute zu analysieren. Sie trainieren eine Empfehlungsmaschine, die einzelnen Benutzern relevante Produkte vorschlägt, wodurch die Interaktion und die Konversionsraten durch hochgradig maßgeschneiderte Angebote erhöht werden, ohne ein Team von Datenwissenschaftlern zu benötigen.

6

Lieferketten-Bedarfsplanung zur Bestandsoptimierung

Ein Logistikmanager muss die Lagerbestände optimieren und Fehlbestände oder Überbestände vermeiden. Mithilfe einer Modellbau-Plattform geben sie historische Bedarfsdaten, Lieferzeiten der Lieferanten und externe Faktoren wie Feiertage ein. Ein Zeitreihenprognosemodell wird trainiert, um die zukünftige Nachfrage nach verschiedenen Produkten vorherzusagen. Dies ermöglicht eine genauere Bestandsplanung, reduziert die Lagerkosten, verbessert die Auftragsabwicklungsraten und erhöht die allgemeine Widerstandsfähigkeit der Lieferkette.

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Modellbau FAQ

Was sind No-Code/Low-Code Modellbau-Tools?

No-Code/Low-Code Modellbau-Tools sind Plattformen, die es Benutzern ermöglichen, Machine-Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, ohne traditionellen Code schreiben zu müssen. Sie bieten visuelle Schnittstellen, Drag-and-Drop-Funktionen und vorgefertigte Komponenten, um komplexe Data-Science-Aufgaben zu vereinfachen. Diese Tools demokratisieren KI und ermöglichen es Geschäftsbenutzern, Analysten und Fachexperten, prädiktive Analysen, Klassifizierungen und andere KI-Funktionen zur effizienten Lösung von Geschäftsproblemen zu nutzen.

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

Der Hauptunterschied liegt im erforderlichen Codierungsaufwand. Die traditionelle ML-Entwicklung erfordert umfangreiches Codieren in Sprachen wie Python oder R und setzt tiefgreifende Programmier- und Data-Science-Kenntnisse voraus. No-Code Modellbau-Tools abstrahieren diese Komplexität und bieten visuelle Schnittstellen sowie automatisierte Prozesse für Datenvorbereitung, Modellauswahl, Training und Bereitstellung. Dies senkt die technische Hürde erheblich, macht KI einem breiteren Benutzerkreis zugänglich und beschleunigt Entwicklungszyklen, auch wenn sie möglicherweise weniger Anpassungsmöglichkeiten bieten als codebasierte Ansätze.

Welche Arten von Machine-Learning-Modellen können mit diesen Plattformen erstellt werden?

No-Code/Low-Code Modellbau-Plattformen unterstützen typischerweise eine breite Palette gängiger Machine-Learning-Modelltypen. Dazu gehören:

  • Klassifizierungsmodelle: Zum Kategorisieren von Daten in vordefinierte Klassen (z. B. Spam-Erkennung, Kundenabwanderungsvorhersage).
  • Regressionsmodelle: Zum Vorhersagen kontinuierlicher numerischer Werte (z. B. Umsatzprognosen, Preisvorhersage).
  • Clustering-Modelle: Zum Gruppieren ähnlicher Datenpunkte (z. B. Kundensegmentierung).
  • Zeitreihenprognosen: Zum Vorhersagen zukünftiger Werte basierend auf historischen Zeitstempeldaten.
Einige fortgeschrittene Plattformen unterstützen möglicherweise auch Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) oder Computer Vision.

Wer profitiert am meisten von der Nutzung von No-Code/Low-Code Modellbau-Tools?

Diese Tools sind besonders vorteilhaft für Geschäftsanalysten, Fachexperten, Marketingfachleute und kleine bis mittlere Unternehmen, die keine dedizierten Data-Science-Teams haben. Sie befähigen Personen mit fundiertem Fachwissen, aber begrenzten Programmierkenntnissen, KI-Modelle zu erstellen und bereitzustellen, wodurch datengesteuerte Entscheidungen gefördert werden. Große Unternehmen können sie auch für schnelles Prototyping, Citizen-Data-Science-Initiativen und zur Entlastung erfahrener Data Scientists von einfacheren Modellentwicklungsaufgaben nutzen, um diese für komplexere Projekte freizumachen.

Wie wähle ich die richtige No-Code/Low-Code Modellbau-Plattform für meine Bedürfnisse aus?

Um die richtige Plattform auszuwählen, bewerten Sie zunächst Ihre spezifischen Anwendungsfälle und die Arten von Modellen, die Sie erstellen müssen. Berücksichtigen Sie die Benutzerfreundlichkeit der Plattform, die Bandbreite der unterstützten Algorithmen und ihre Fähigkeit, sich in Ihre bestehende Dateninfrastruktur zu integrieren. Bewerten Sie ihre Skalierbarkeit, Preisstruktur sowie den Grad des technischen Supports und der verfügbaren Community-Ressourcen. Suchen Sie nach Plattformen, die robuste Datenvorbereitungsfunktionen und klare Metriken zur Modellbewertung bieten, um zuverlässige und genaue Ergebnisse für Ihre Projekte zu gewährleisten.