Die besten No-Code-ML-Plattformen: ChatGPT-Alternativen
Wir haben vier No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen anhand wichtiger Kennzahlen verglichen: Datenverarbeitung (Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern), Modelleinrichtung und Benutzerfreundlichkeit, Genauigkeitsmetriken, Verfügbarkeit von Visualisierungen sowie alle während der Tests festgestellten größeren Einschränkungen oder Anmerkungen.
Benchmark für No-Code-Tools für maschinelles Lernen
Hinweis: Die angegebenen Werte stellen die durchschnittliche Leistung von kNN und, falls zutreffend, logistischer Regression dar. Die Ergebnisse können je nach Komplexität des Datensatzes variieren.
Wir testeten drei No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen: ChatGPT Data Analyst, Akkio und Gemini. Alle Tools wurden anhand desselben Datensatzes und zweier grundlegender Klassifikationsmodelle, k-Nächste-Nachbarn und Logistische Regression, evaluiert.
ChatGPT Data Analyst erzielte die beste Gesamtleistung mit der höchsten durchschnittlichen Genauigkeit und dem besten F1-Score. Diese Ergebnisse deuten möglicherweise auf eine effektivere Datenvorverarbeitung oder besser ausbalancierte Eingangsdaten hin.
Akkio lieferte klare Genauigkeitswerte und klassenspezifische Metriken, wodurch es sich für grundlegende Vorhersageaufgaben und das Verständnis der Merkmalsauswirkung eignete, obwohl seine Leistung nahe am Basiswert blieb.
Gemini bot eine vollständige End-to-End-Pipeline mit vollständiger Vorverarbeitung und detaillierter Metrikberichterstattung, erzielte jedoch eine sehr geringe Genauigkeit, wahrscheinlich aufgrund von Klassenungleichgewicht oder der Komplexität des Datensatzes.
Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass die Modellleistung stark von der Datenqualität , der geeigneten Modellwahl und ausgewogenen Eingangsdaten abhängt, selbst auf No-Code-ML-Plattformen. Obwohl solche Tools die Arbeitsabläufe im maschinellen Lernen vereinfachen, sind eine sorgfältige Datenaufbereitung und -auswertung entscheidend für die Entwicklung zuverlässiger Vorhersagemodelle.
Vergleich von No-Code-Tools für maschinelles Lernen
Tools für maschinelles Lernen ohne Programmierung
1- Akkio AI Analytics für Medienagenturen
Akkio ist eine No-Code-Plattform für maschinelles Lernen, mit der Nutzer schnell Vorhersagemodelle erstellen und bereitstellen können. Die Datenbereinigung erfolgt automatisch, und die Benutzeroberfläche ist einfach zu bedienen. Zwar bietet die Plattform klare Bewertungsmetriken wie Genauigkeit und F1-Score, jedoch fehlen Anpassungsmöglichkeiten und eine detaillierte Steuerung des Modelltrainings.
Vorteile
- Benutzerfreundliche Oberfläche. Keine Programmierkenntnisse erforderlich, ideal für Anwender ohne datenwissenschaftlichen Hintergrund.
- Intelligente, automatisierte Datenbereinigung. Verarbeitet fehlende Werte, Ausreißer und redundante Daten effizient.
- Integrierter Chatbot. Führt Benutzer interaktiv durch Datenexploration und Modellierung.
Nachteile
- Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten. Keine Kontrolle über die Algorithmenauswahl oder den Trainingsprozess.
- Keine erweiterten Modellierungsoptionen. Fehlende Optimierungswerkzeuge deuten auf begrenzte Expertise im Bereich maschinelles Lernen hin.
- Eingeschränkte Modelltransparenz. Benutzer können weder einsehen noch ändern, wie das Modell erstellt oder trainiert wird.
2- Gigasheet: Self-Service-Analysen, Tabellenkalkulation leicht gemacht
Gigasheet funktioniert eher wie eine browserbasierte Tabellenkalkulation als wie eine vollständige KI-gestützte Datenanalyseplattform. Es bietet grundlegende Filterfunktionen und die Möglichkeit zur manuellen Diagrammerstellung, verfügt aber nicht über automatisierte Machine-Learning-Funktionen oder Unterstützung für komplexe Vorhersageaufgaben.
Vorteile
- Webbasierte Anwendung mit vertrauter Tabellenkalkulationsoberfläche, einfach für Excel-Nutzer.
- Geeignet für einfache Datenanalyseaufgaben ohne Programmierung.
- Eine No-Code-Plattform, die sowohl für Business-Analysten als auch für Anwender ohne technische Vorkenntnisse zugänglich ist.
Nachteile
- Es fehlen Modelle für maschinelles Lernen und Fähigkeiten zur prädiktiven Datenanalyse.
- Begrenzte Datenanalysefunktionen, nur grundlegende Filter- und Diagrammfunktionen.
- Es gibt keine Unterstützung für die Verarbeitung natürlicher Sprache oder KI-Anwendungen.
3. Zwillinge
Gemini ist ein KI-Tool ohne Programmieraufwand, das Abfragen in natürlicher Sprache unterstützt und so Feature Engineering, Modelltraining und -bewertung automatisiert. Trotz einer vollständigen ML-Pipeline und aussagekräftiger Visualisierungen ist seine Vorhersageleistung durch Datenungleichgewichte und Modellbeschränkungen begrenzt.
Vorteile
- Ermöglicht es Benutzern, ohne Programmierung eigene Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
- Unterstützt die Verarbeitung natürlicher Sprache für vollständig dialogbasierte Arbeitsabläufe.
- Übernimmt die gesamte Datenanalyse, das Feature Engineering und die Modellevaluierung.
Nachteile
- Eingeschränkte Leistungsfähigkeit bei geringer Qualität der Eingangsdaten oder schwachen Merkmalen.
- Die fehlende Kontrolle über Hyperparameter eignet sich für diejenigen mit begrenzten Kenntnissen im Bereich maschinelles Lernen.
- Für optimale Ergebnisse sind ausgewogene Datensätze erforderlich, um eine erfolgreiche Modellleistung zu gewährleisten.
4- ChatGPT-Datenanalyst
ChatGPT Data Analyst ermöglicht es Nutzern, Machine-Learning-Modelle mithilfe von Anweisungen in einfacher Sprache zu erstellen und automatisiert dabei alle Schritte von der Datenvorverarbeitung bis zur Modellevaluierung. Es eignet sich gut für grundlegende Klassifizierungsaufgaben und bietet datenschutzfreundliche, dialogbasierte Datenanalyse.
Vorteile
- Die Vorhersagemodelle werden aus natürlicher Sprache erstellt; es ist keine Programmierung von maschinellem Lernen erforderlich.
- Stark in explorativer Datenanalyse und visueller Zusammenfassung.
- KI- und Machine-Learning-Tools sind vollständig in eine No-Code-Umgebung integriert.
Nachteile
- Manche Modelle erzielen nur mäßige Ergebnisse und benötigen möglicherweise eine bessere Merkmalsauswahl oder einen besseren Klassenausgleich.
- Ermöglicht keine vollständige Anpassung des Trainings von ML-Modellen.
- Für die Erstellung genauer Analyseergebnisse ist weiterhin eine klare Eingabeaufforderung erforderlich.
LLM-basierte Datenanalysewerkzeuge
Große Sprachmodelle haben die Datenanalyse revolutioniert, indem sie es Nutzern ermöglichen, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, anstatt Code oder Formeln zu schreiben. Diese Tools integrieren dialogbasierte KI mit Tabellenkalkulations- und Visualisierungsfunktionen und machen die Datenexploration so auch für technisch nicht versierte Nutzer zugänglich.
Claude für die Datenanalyse
Claude analysiert hochgeladene CSV-Dateien und generiert mithilfe der Funktion „Artefakte“ interaktive Visualisierungen. Anthropic hat die Plattform um Codeausführungsfunktionen erweitert, die die Generierung von Python-/Node.js-Skripten und die Erstellung herunterladbarer Dateien ermöglichen.
Hauptmerkmale:
- Interaktive Datenvisualisierungen mit Artefakten (Diagramme, Dashboards, Berichte)
- Statistische Analyse mit Erklärungen in natürlicher Sprache
- Herunterladbare Ausgaben (Tabellenkalkulationen, CSV-Dateien, Berichte, PNG-Visualisierungen)
- Google Tabellenintegration über das Claude for Sheets-Add-on
- Analyse mehrerer Dateien und Querverweise auf Datensätze
Microsoft Copilot für Excel
Microsoft Copilot integriert sich über eine Seitenleistenschnittstelle direkt in Excel und ermöglicht so die Erstellung von Formeln, die Datenbereinigung, Pivot-Tabellen und die Diagrammerstellung über natürliche Sprache.
Hauptmerkmale:
- Erstellung von Formeln in natürlicher Sprache mit schrittweisen Erklärungen
- Automatisierung der Datenbereinigung und -transformation
- Pivot-Tabellen- und Diagrammerstellung
- Sicherheit auf Unternehmensebene innerhalb des Microsoft-Ökosystems
- Integration mit 365-Apps (Word, PowerPoint, Outlook, Teams)
Tableau Pulse
Tableau Pulse bietet KI-generierte Erkenntnisse und automatisiertes Monitoring für Tableau Cloud-Nutzer. Die Plattform nutzt generative KI, um Trends, Ausreißer und Einflussfaktoren zu erkennen und diese in natürlicher Sprache zusammenzufassen, inklusive proaktiver Warnmeldungen.
Hauptmerkmale:
- Automatisierte Zusammenfassungen von Datenänderungen in natürlicher Sprache
- Proaktive Benachrichtigungen via Slack, E-Mail und mobiler App
- Erweiterte Frage-und-Antwort-Funktion (Entdecken) zur Analyse von Gesprächsmetriken
- Zielverfolgung mit Statusanzeigen (auf Kurs/abseits des Kurss)
- Echtzeit-Anomalieerkennung und -prognose
Julius AI
Julius AI ist auf statistische Analysen mittels dialogorientierter Benutzeroberfläche spezialisiert. Nutzer laden Datensätze (CSV, Excel, PDF, Tabellenkalkulationen) hoch und fordern Analysen oder statistische Tests in einfacher Sprache an.
Hauptmerkmale:
- Statistische Tests (p-Werte, ANOVA, Stichprobenumfang, Regression)
- Python- und R-Codegenerierung für Reproduzierbarkeit
- Mehrere Exportformate für Diagramme und Ergebnisse
- Korrelationsanalyse und Datenvisualisierung
- Notebook-ähnliche Arbeitsabläufe für die iterative Analyse
Benchmark-Methodik
Zur Bewertung der Benutzerfreundlichkeit und Leistungsfähigkeit von No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen wählten wir vier weit verbreitete Tools aus: Akkio, Gigasheet, Gemini und ChatGPT Data Analyst. Jede Plattform wurde mit demselben Datensatz getestet und durch einen einheitlichen Aufgabenkatalog geführt, der Datenbereinigung, explorative Datenanalyse, Modelltraining (mittels kNN und logistischer Regression) sowie die Leistungsbewertung anhand von Genauigkeit, Präzision, Trefferquote, F1-Score und Konfusionsmatrix umfasste.
Wir konzentrierten uns auf drei Schlüsselkriterien:
- Benutzerfreundlichkeit : Wie intuitiv und zugänglich (Drag-and-Drop-Oberfläche, Datenaufbereitung) die Benutzeroberfläche für technisch nicht versierte Personen ist.
- Analytische Tiefe : Die Fähigkeit der Plattform, Daten zu verarbeiten, Modelle zu erstellen und nützliche Kennzahlen zu liefern.
- Flexibilität und Anleitung : Nutzer können auf natürliche Weise interagieren, Alternativen erkunden und sinnvolles Feedback erhalten.
Alle Tests wurden unter kostenlosen bzw. Standard-Zugriffseinstellungen durchgeführt, um die realen Benutzererfahrungen widerzuspiegeln.
Vorteile von knotenlosen ML-Plattformen
- Viele Plattformen bieten auch sofort einsatzbereite Modelle für Aufgaben wie Sprachverarbeitung, Bilderkennung und Deep Learning an.
- No-Code-Tools für maschinelles Lernen ermöglichen die einfache Erstellung und Bereitstellung automatisierter Modelle für maschinelles Lernen ohne Programmierkenntnisse und machen so auch technisch nicht versierte Anwender mit Data-Science-Funktionen vertraut.
- Sie übernehmen Feature Engineering, Modelltraining und Deployment automatisch.
- Geschäftsanwender können ohne technische Vorkenntnisse Code-Tools für maschinelles Lernen erstellen.
Überblick über Modelle des maschinellen Lernens
No-Code-Tools helfen Anwendern und Analysten, ML-Modelle zu erstellen und deren Bereitstellung zu verwalten, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Diese Plattformen unterstützen grundlegende Machine-Learning-Techniken wie Klassifizierung oder Deep Learning mit wenigen Klicks. Sie vereinfachen zwar das Modelltraining und beschleunigen die Bereitstellung, sind aber möglicherweise nicht optimal für komplexe KI-basierte Aufgaben wie Objekterkennung oder Empfehlungssysteme .
Im Vergleich zu herkömmlichen ML-Tools mit Code bieten sie weniger Kontrolle und können Data Scientists möglicherweise nicht vollständig ersetzen, insbesondere bei der Arbeit mit historischen Daten oder fortgeschrittenen neuronalen Netzen. Dennoch spielen sie eine Schlüsselrolle bei der Demokratisierung der Datenwissenschaft .
Abschluss
No-Code- Plattformen für maschinelles Lernen bieten eine leistungsstarke Möglichkeit, Modelle für maschinelles Lernen ohne Programmierung zu erstellen und einzusetzen. Mit Tools für automatisiertes Feature Engineering, Modelltraining, Datenanalyse und Bereitstellung machen sie KI und maschinelles Lernen für alle zugänglich, auch für Business-Analysten und Nicht-Data-Science-Experten.
Die Ergebnisse dieses Vergleichs basieren auf einem großen, heterogenen Datensatz. Da selbst geringfügige Unterschiede in den Eingangsdaten die Modellleistung beeinflussen können, sind diese Ergebnisse nicht allgemeingültig. Einfachere oder kleinere Datensätze könnten unter Umständen genauere Vorhersagemodelle liefern.
Bei der Auswahl einer No-Code-ML-Plattform sollten die Nutzer die Größe und Komplexität ihrer Daten berücksichtigen, um eine aussagekräftige Datenanalyse und erfolgreiche Modellergebnisse zu gewährleisten.
FAQs
No-Code-ML-Tools bieten oft nur eingeschränkte Kontrolle über Modellauswahl, Hyperparameter-Optimierung und Pipeline-Anpassung. Sie eignen sich möglicherweise nicht für komplexe KI-Aufgaben und benötigen typischerweise hochwertige, gut strukturierte Eingabedaten, um genaue Ergebnisse zu liefern.
Die meisten No-Code-Plattformen sind nicht für Objekterkennung, Deep Learning oder den Aufbau mehrstufiger Machine-Learning-Pipelines ausgelegt. Diese fortgeschrittenen Anwendungsfälle erfordern in der Regel mehr Flexibilität und Programmierkenntnisse.
Sie können mit dem Hochladen tabellarischer Daten beginnen, einen vortrainierten Algorithmus für maschinelles Lernen auswählen und automatisierte Funktionen für schnelleres Modelltraining und -bereitstellung nutzen – ganz ohne Programmierung.
Ja. Viele No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen bieten kostenlose Testversionen oder Versionen mit eingeschränktem Zugriff an, sodass Geschäftsanalysten und Citizen Data Scientists ihre Funktionen erkunden können, bevor sie sich für ein kostenpflichtiges Abonnement entscheiden.
Zahlreiche Online-Tutorials, Videokurse und Benutzergemeinschaften behandeln Themen wie Modelle des maschinellen Lernens, Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modellbereitstellung innerhalb von No-Code-Plattformen.
Verwenden Sie saubere, gut strukturierte Daten, wählen Sie das passende vortrainierte Modell und überwachen Sie die Modellleistung regelmäßig. Nutzen Sie automatisierte Tools für das Modelltraining und die Bereitstellung.
Nein. No-Code-Plattformen eignen sich zwar hervorragend für Anfänger und Geschäftsanwender, aber sie helfen erfahrenen Data Scientists, die Prototypentwicklung zu beschleunigen und wiederkehrende Arbeitsabläufe zu automatisieren, wodurch Zeit für anspruchsvollere Aufgaben frei wird.
Nicht ganz. Diese Plattformen eignen sich hervorragend zur Automatisierung von Routineaufgaben, aber fortgeschrittene Funktionen wie die benutzerdefinierte Modelloptimierung, Deep Learning und die Algorithmenauswahl erfordern nach wie vor Expertenwissen und Programmierkenntnisse.
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