Wie wir diese Plattformen bewertet haben
Jede Plattform in diesem Test wurde anhand derselben vier Kriterien bewertet, die von den nicht-technischen Geschäftsanwendern verwendet werden, die sie tatsächlich kaufen und einsetzen: wie einfach es ist, ohne Tutorial das erste aussagekräftige Ergebnis zu erzielen, wie genau die Modelle bei Standard-Vorhersageaufgaben im Geschäft sind, wie sauber die Ausgabe in CRM- und Marketing-Tools integriert wird und ob der Preis angesichts des ROI für ein typisches Marketing- oder Operationsteam gerechtfertigt ist.
Die 8 besten No-Code-Maschinellen-Lernen-Plattformen
1. Akkio — Insgesamt am besten für Geschäftsteams
Was es macht: Geführter ML-Modellaufbau für geschäftliche Vorhersageaufgaben — Lead-Scoring, Churn-Vorhersage, Nachfrageprognose, Betrugserkennung. Laden Sie eine CSV hoch, definieren Sie das Ziel, trainieren Sie in Minuten, stellen Sie Vorhersagen in Ihre Tools bereit.
Benutzerfreundlichkeit: ★★★★★ — Die zugänglichste No-Code-ML-Plattform, die verfügbar ist. Erfordert wirklich keinen ML-Hintergrund, um ein funktionierendes Modell zu erstellen.
Genauigkeit: ★★★★☆ — Stark bei Standard-Klassifikation und Regression tabellarischer Daten. Eingeschränkt bei unstrukturierten Daten oder komplexen Feature-Engineering-Anforderungen.
Integrationen: HubSpot, Salesforce, Google Sheets, Zapier und REST API für benutzerdefinierte Verbindungen.
Preis: Ab 49 $/Monat. Großzügige Nutzung in jeder Stufe enthalten.
Fazit: Der Ausgangspunkt für jedes nicht-technische Team, das sein erstes ML-Modell erstellt. Wenn Sie es übersteigen (für die meisten Teams unwahrscheinlich), wechseln Sie zu DataRobot.
2. Obviously AI — Am besten für schnelle Vorhersagen
Was es macht: Verbinden Sie Ihre Datenquelle, fragen Sie „Was möchten Sie vorhersagen?“, erhalten Sie Vorhersagen in weniger als einer Minute. Optimiert für schnelle, einfache Modelle statt komplexes Modellmanagement.
Benutzerfreundlichkeit: ★★★★★ — Die schnellste No-Code-ML-Einrichtung, die verfügbar ist.
Genauigkeit: ★★★☆☆ — Akzeptabel für schnelle Iterationen. Weniger zuverlässig als Akkio bei Vorhersagen mit hohem Risiko, bei denen Genauigkeit wichtig ist.
Preis: Ab 75 $/Monat.
Fazit: Am besten geeignet, um zu testen, ob ML einem bestimmten Vorhersageauftrag Mehrwert bringt, bevor in eine robustere Plattform investiert wird.
3. DataRobot — Am besten für unternehmensgerechtes No-Code-ML
Was es macht: Automatisiertes maschinelles Lernen im Unternehmensmaßstab — Modellaufbau, Bewertung, Bereitstellung, Überwachung und Governance. Die leistungsstärkste No-Code-ML-Plattform, die verfügbar ist.
Benutzerfreundlichkeit: ★★★☆☆ — Deutlich komplexer als Akkio. Erfordert technisches Verständnis, selbst bei der No-Code-Oberfläche. Besser geeignet für Datenanalysten als für reine Geschäftsanwender.
Genauigkeit: ★★★★★ — Branchenführend bei komplexen tabellarischen Daten. Automatisierte Feature-Engineering erkennt Muster, die Akkio übersieht.
Preis: Enterprise-Preise. Bedeutende Investition.
Fazit: Für große Organisationen, bei denen die Genauigkeit von ML-Modellen und Governance-Anforderungen die Kosten und Komplexität rechtfertigen.
4. H2O.ai AutoML — Am besten für Open-Source-Power-User
Was es macht: Open-Source-AutoML-Framework, das über eine Weboberfläche (H2O Wave) oder Python genutzt werden kann. Die leistungsstärkste kostenlose No-Code-ML-Option.
Benutzerfreundlichkeit: ★★★☆☆ — Anspruchsvoller als Akkio. Erfordert technisches Verständnis.
Genauigkeit: ★★★★★ — Forschungsqualität bei ML-Leistung. Wettbewerbsfähig mit DataRobot bei den meisten Aufgaben.
Preis: Open Source (kostenlos). Enterprise-Version verfügbar.
Fazit: Für technisch versierte Teams, die Leistung wollen, ohne DataRobot-Preise zu zahlen.
5. Lobe (Microsoft) — Am besten für Bildklassifikation
Was es macht: Drag-and-Drop-Bildklassifikationsmodell-Builder. Hochladen von gelabelten Bildern, lokales Training eines Modells, Export zur Bereitstellung. Für nicht-technische Nutzer, die Computer-Vision-Modelle erstellen.
Benutzerfreundlichkeit: ★★★★★ — Die einfachste verfügbare Bild-ML-Plattform.
Am besten geeignet für: Erkennung von Produktfehlern, Klassifikation visueller Inhalte, Automatisierung der Bildkennzeichnung. Nicht relevant für Marketing-Textdaten.
Preis: Kostenlos.
6. MonkeyLearn — Am besten für Textklassifikation
Was es macht: Maßgeschneiderte Textklassifikationsmodelle — Sentiment, Thema, Absicht, Dringlichkeit — erstellt über eine visuelle Oberfläche. Speziell für NLP-Anwendungsfälle entwickelt, nicht für allgemeines ML.
Benutzerfreundlichkeit: ★★★★☆ — Erfordert das Labeln von Trainingsbeispielen, aber keine ML-Kenntnisse.
Genauigkeit: ★★★★☆ — Stark bei Textklassifikation mit qualitativ hochwertigen Trainingsdaten.
Preis: Ab 299 $/Monat (inklusive API-Aufrufen mit hohem Volumen).
Fazit: Das richtige Tool, wenn Ihr ML-Anwendungsfall speziell Textklassifikation ist. Überdimensioniert für Vorhersageaufgaben, die Akkio besser bewältigt.
7. Teachable Machine (Google) — Am besten für schnelle Proof-of-Concept-Modelle
Was es macht: Kostenloses browserbasiertes Tool zum Erstellen von Modellen zur Bild-, Ton- und Pose-Klassifikation. Training direkt im Browser mit Webcam oder hochgeladenen Dateien.
Am besten geeignet für: Demonstration von ML-Konzepten, schnelles Prototyping und Bildungsanwendungen. Nicht für den produktiven Einsatz im großen Maßstab.
Preis: Kostenlos.
8. Clarifai — Am besten für visuelle KI im großen Maßstab
Was es macht: Computer-Vision-Plattform mit No-Code-Modelltraining, vorgefertigten Modellen für gängige visuelle Aufgaben (Gesichtserkennung, Objekterkennung, NSFW-Erkennung) und API-Bereitstellung.
Am besten geeignet für: Medienunternehmen, E-Commerce-Unternehmen, die Produktbilder in großem Umfang kennzeichnen, und Sicherheitsanwendungen. Spezialisierter als allgemeine Plattformen.
Preis: Kostenloser Tarif verfügbar, kostenpflichtig ab 30 $/Monat.
Die richtige Plattform für Ihren Anwendungsfall
- Erstes ML-Projekt, nicht-technisches Team: Akkio
- Schneller Proof-of-Concept: Obviously AI
- Textklassifikation: MonkeyLearn
- Bildklassifikation: Lobe oder Clarifai
- Enterprise-ML-Governance: DataRobot
- Open-Source-Power: H2O.ai