プロジェクトベースのデータワークフロー
作業をプロジェクトに整理し、モデル構築の前に画像・時系列・表形式のデータセットを一か所で確認できます。
No Code AI
Freemium
画像・時系列・表形式データから、コーディング不要でモデルの構築、評価、デプロイができる機械学習プラットフォーム。視覚的なワークフローで、専門知識を持つ方や非技術者を支援します。
No Code AIとは？
No Code AIは、コーディングや技術的なスキルを必要とせずに、機械学習モデルを構築・デプロイできるノーコードプラットフォームです。トップページでは、従来の開発環境ではなく視覚的なインターフェースを通じてAIを活用したい、各分野の専門家、市民、科学者向けの製品として紹介されています。
プロジェクト単位で作業を整理し、画像・時系列・表形式データを分析できます。前処理やMLのブロックをパイプラインに組み合わせ、実験を実行してモデルのバージョンを比較できます。また、評価やモデルのバージョン管理に対応し、REST API、自動デプロイ、またはダウンロード可能なコードを通じてモデルをデプロイできます。
No Code AIでできること
計算ブロックとパイプラインの構築
前処理、MLコンポーネント、カスタムブロックをドラッグ＆ドロップでパイプラインに組み合わせ、実験に活用できます。
実験の比較とモデルのバージョン管理
プロジェクト内で実験を作成して複数のモデルのバリエーションを構築・学習・比較し、バージョン管理できます。
モデル評価
組み込みの評価ワークフローでモデルを評価でき、必要に応じてカスタム評価関数を追加できます。
モデルのデプロイ方法
REST API、自動デプロイ、またはすぐに使えるインターフェースでラップされたダウンロード可能なコードを通じて、モデルを運用できます。
ガイド付きモデル作成
段階的な提案とAIレシピを活用して、パイプラインの作成やモデル選択を進められます。
利用シーン
“初期段階でのデータセット探索”
データセットを視覚的に探索し、プロジェクトに整理してから、データに適したパイプラインの方法を選択できます。
“MLパイプラインの構築とテスト”
前処理、モデルコンポーネント、カスタムロジックを組み合わせ、特定の実験向けのパイプラインを構築できます。
“モデルの選択と比較”
複数の実験を実行し、モデルのバージョンを比較して、デプロイに最適な性能のモデルを選択できます。
“学習済みモデルの運用”
選択したモデルをREST API、自動デプロイ、またはエクスポートしたコードを通じてアプリケーションに組み込めます。
よくある質問
No Code AIは何に使われますか？
No Code AIは、プロジェクトと計算ブロックを通じて機械学習モデルの構築、学習、評価、デプロイを行うためのノーコードプラットフォームとして紹介されています。
どのような種類のデータに対応していますか？
画像、時系列、表形式のデータに対応しており、画像形式には.png、.jpg、NIFTI形式のMRI画像が含まれると説明されています。
モデルはどのようにデプロイできますか？
REST API、自社環境への自動デプロイ、またはすぐに使えるインターフェースでラップされたコードのダウンロードを通じて、モデルを運用できます。
料金はサイトで公開されていますか？
トップページにはトライアル／登録の導線がありますが、確認できたテキストでは料金ページに公開プランの詳細は記載されていません。
クイック情報
- カテゴリー
- ノーコード機械学習プラットフォーム
- 主なユーザー
- 各分野の専門家、市民、科学者
- データの種類
- 画像、時系列、表形式データ
- デプロイ
- REST API、自動デプロイ、ダウンロード可能なコード
- 参照ドメイン
- nocodeai.io
- 料金
- トライアル／登録の導線あり。確認できたテキストでは公開プランの詳細なし
No Code AI のトラフィック分析
トラフィックデータは参考情報としてご利用ください。
- ドメイン評価
- 0