Melhores Plataformas de ML Sem Código: Alternativas ao ChatGPT
Comparamos 3 plataformas de aprendizagem automática sem código em métricas-chave: processamento de dados (tratamento de valores em falta, outliers), configuração do modelo e facilidade de uso, saída de métricas de precisão, disponibilidade de visualizações e quaisquer limitações ou notas importantes observadas durante os testes.
Ferramentas de aprendizagem automática sem código benchmark
Nota: As pontuações representam o desempenho médio em kNN e Regressão Logística, quando aplicável. Os resultados podem variar consoante a complexidade do conjunto de dados.
ChatGPT Data Analyst, Akkio e Gemini suportam o treino de modelos e foram avaliados utilizando o mesmo conjunto de dados e dois modelos de classificação básicos, k-Vizinhos Mais Próximos e Regressão Logística. Gigasheet não suporta treino de modelos e foi excluído desta parte da comparação. Pode ler a nossa metodologia de benchmark para mais detalhes.
O ChatGPT Data Analyst obteve o melhor desempenho global, com a maior precisão média e pontuação F1 em ambos os modelos.
O Akkio produziu pontuações de precisão claras e métricas por classe, tornando-o utilizável para tarefas preditivas básicas e inspeção do impacto das características, embora o seu desempenho se tenha mantido próximo da linha de base.
O Gemini executou um pipeline completo de ponta a ponta com pré-processamento total e relatórios detalhados de métricas, mas a precisão neste conjunto de dados foi baixa, de 11%.
Estes resultados destacam que o desempenho do modelo depende fortemente da qualidade dos dados, da escolha adequada do modelo e de entradas equilibradas, mesmo em plataformas de ML sem código. Embora estas ferramentas simplifiquem os fluxos de trabalho de aprendizagem automática, uma preparação de dados cuidadosa e uma avaliação são fundamentais para construir modelos preditivos fiáveis.
Comparação de ferramentas de aprendizagem automática sem código
Ferramentas de aprendizagem automática sem código
1- Akkio Análise de IA
O Akkio é uma plataforma de aprendizagem automática sem código que permite aos utilizadores construir e implementar modelos preditivos rapidamente, com limpeza de dados automatizada e uma interface simples. Embora ofereça métricas de avaliação claras, como a acurácia e a pontuação F1, carece de opções de personalização e de controlo avançado sobre o treino do modelo.
Vantagens
- Interface fácil de usar. Não são necessárias competências de programação, ideal para utilizadores não cientistas de dados.
- Limpeza inteligente e automatizada. Trata eficientemente valores em falta, outliers e dados redundantes.
- Chatbot integrado. Guia os utilizadores de forma interativa na exploração de dados e modelação.
Desvantagens
- Personalização limitada. Sem controlo sobre a seleção do algoritmo ou do processo de treino.
- Sem opções avançadas de modelação. A ausência de ferramentas de ajuste sugere que a plataforma se destina a utilizadores sem conhecimentos de ML.
- Transparência limitada do modelo. Os utilizadores não podem ver nem modificar a forma como o modelo é construído ou treinado.
2- Gigasheet
O Gigasheet funciona mais como uma folha de cálculo baseada no navegador do que como uma plataforma completa de análise de dados baseada em IA. Oferece filtragem básica e criação manual de gráficos, mas carece de funcionalidades de aprendizagem automática automatizada ou suporte para tarefas preditivas complexas.
Vantagens
- Ferramenta baseada na web com uma interface de folha de cálculo familiar, fácil para utilizadores do Excel.
- Adequada para tarefas simples de análise de dados sem escrever código.
- Plataforma sem código acessível a analistas de negócio ou utilizadores não técnicos.
Desvantagens
- Falta de modelos de aprendizagem automática e capacidades de análise preditiva.
- Funcionalidades limitadas de análise de dados, apenas filtragem e criação de gráficos básicos.
- Não há suporte para processamento de linguagem natural ou aplicações de IA.
3- Gemini
O Gemini é uma ferramenta de IA sem código que suporta consultas em linguagem natural para automatizar a engenharia de características, treino e avaliação de modelos. Apesar de oferecer um pipeline de ML completo e visualizações ricas, o seu desempenho preditivo é limitado pelo desequilíbrio de dados e pelas restrições do modelo.
Vantagens
- Permite aos utilizadores construir modelos de aprendizagem automática personalizados sem código.
- Suporta processamento de linguagem natural para fluxos de trabalho totalmente conversacionais.
- Trata a análise de dados, engenharia de características e avaliação de modelos de ponta a ponta.
Desvantagens
- A acurácia foi muito baixa no conjunto de dados utilizado no benchmark de ferramentas de aprendizagem automática sem código.
- A falta de controlo dos hiperparâmetros pode ser adequada para utilizadores com conhecimentos limitados de ML, mas limita os utilizadores avançados.
- Os melhores resultados exigem conjuntos de dados equilibrados para um desempenho de modelo bem-sucedido.
4- ChatGPT Data Analyst
O ChatGPT Data Analyst permite aos utilizadores construir modelos de aprendizagem automática através de instruções em linguagem natural, automatizando tudo desde o pré-processamento à avaliação do modelo. Tem um bom desempenho em tarefas de classificação básicas e oferece análise de dados conversacional com consciência de privacidade.
Vantagens
- Os modelos preditivos são construídos a partir de linguagem natural; não é necessária programação de aprendizagem automática.
- Forte na análise exploratória de dados e resumos visuais.
- Cobre todo o fluxo de trabalho numa só interface: carregamento de dados, limpeza, treino de modelos, avaliação e geração de gráficos.
Desvantagens
- O kNN teve um desempenho inferior à Regressão Logística no mesmo conjunto de dados, sugerindo que a seleção de características ou o equilíbrio de classes ajudariam, mas a ferramenta não apresenta essas como etapas ajustáveis.
- Não permite a personalização completa do treino do modelo de ML.
- A qualidade do output depende da clareza do prompt; prompts vagos produzem análises superficiais.
Plataformas de ML com interfaces sem código
No extremo empresarial do espetro sem código, várias plataformas de IA e aprendizagem automática estabelecidas acrescentaram interfaces conversacionais e de linguagem natural, proporcionando uma acessibilidade semelhante a organizações com equipas de dados dedicadas.
DataRobot
O DataRobot é uma plataforma de IA empresarial que automatiza o treino, a avaliação, a implementação e a monitorização de modelos de aprendizagem automática em casos de uso de IA preditiva, generativa e agêntica, com governação integrada.
A sua funcionalidade Agent Assist adiciona uma camada de linguagem natural, ajudando os utilizadores a redigir especificações de agentes, gerar código de ferramentas e executar simulações através da CLI do DataRobot.1
SAS Viya
O SAS Viya é uma plataforma de dados e IA nativa da cloud para todo o ciclo de vida da aprendizagem automática, conectando dados, construindo e governando modelos e operacionalizando decisões através de interfaces visuais e baseadas em código.
O Viya Copilot amplia-o com um assistente conversacional para descoberta de dados, desenvolvimento de pipelines de modelos e gestão de modelos, permitindo que não programadores trabalhem com a plataforma em linguagem natural.2
Dataiku
O Dataiku é uma plataforma empresarial para análise, aprendizagem automática e agentes de IA, cobrindo a preparação de dados, construção e implementação de modelos, quer através de blocos lógicos visuais quer de frameworks de código completo, sob uma única camada de governação.
O seu Agent Hub permite que os utilizadores de negócio combinem prompts, ferramentas e dados empresariais para construir agentes sem escrever código, ligados aos mesmos conjuntos de dados governados que a equipa de dados já mantém.
Amazon SageMaker Canvas
O Amazon SageMaker Canvas é o serviço de aprendizagem automática sem código da AWS para analistas de negócio, com uma interface visual que constrói, avalia e implementa modelos sem código. Utiliza AutoML para treinar modelos para regressão, classificação, previsão de séries temporais, PLN, visão por computador e ajuste fino de modelos de base, e inclui o Amazon Q Developer para orientação conversacional desde a preparação de dados até à implementação. 3
Microsoft Fabric AutoML
O Microsoft Fabric AutoML é uma interface low-code dentro do Microsoft Fabric Data Science que automatiza o fluxo de trabalho de ML através de um assistente guiado. Os utilizadores escolhem uma tabela ou ficheiro de lakehouse, selecionam uma tarefa de ML (regressão, classificação binária ou multiclasse, ou previsão), escolhem um modo AutoML (Quick Prototype, Interpretable, Best Fit ou Custom), e o assistente gera um notebook pré-configurado que executa o ensaio e regista métricas através do MLflow dentro dos itens de experimentação e modelo existentes no Fabric.4
Ferramentas de análise de dados baseadas em LLM
Os modelos de linguagem de grande escala transformaram a análise de dados, permitindo que os utilizadores façam perguntas em linguagem natural em vez de escrever código ou fórmulas. Estas ferramentas integram a IA conversacional com capacidades de folha de cálculo e visualização, tornando a exploração de dados acessível a utilizadores não técnicos.
Claude para análise de dados
O Claude analisa ficheiros CSV carregados e gera visualizações interativas através da sua funcionalidade Artifacts. A Anthropic melhorou a plataforma com capacidades de execução de código que permitem a geração de scripts em Python/Node.js e a criação de ficheiros descarregáveis.
Capacidades principais:
- Visualizações de dados interativas com Artifacts (gráficos, dashboards, relatórios)
- Análise estatística com explicações em linguagem natural
- Saídas descarregáveis (folhas de cálculo, CSVs, relatórios, visualizações PNG)
- Integração com Google Sheets através do complemento Claude para Sheets
- Análise de múltiplos ficheiros e cruzamento entre conjuntos de dados
Microsoft Copilot para Excel
O Microsoft Copilot integra-se diretamente no Excel através de uma interface de barra lateral, permitindo a criação de fórmulas, limpeza de dados, tabelas dinâmicas e geração de gráficos através de linguagem natural.
Capacidades principais:
- Criação de fórmulas em linguagem natural com explicações passo a passo
- Automatização da limpeza e transformação de dados
- Geração de tabelas dinâmicas e gráficos
- Segurança de nível empresarial dentro do ecossistema Microsoft
- Integração com aplicações Microsoft 365 (Word, PowerPoint, Outlook, Teams)
Tableau Pulse
O Tableau Pulse fornece insights gerados por IA e monitorização automatizada para utilizadores do Tableau Cloud. A plataforma utiliza IA generativa para detetar tendências, outliers e fatores determinantes, resumindo-os em linguagem natural com alertas proativos.
Capacidades principais:
- Resumos automatizados em linguagem natural das alterações nos dados
- Alertas proativos via Slack, e-mail e aplicação móvel
- Q&A melhorado (Discover) para exploração de métricas conversacional
- Acompanhamento de objetivos com indicadores de estado no caminho/fora do caminho
- Deteção de anomalias em tempo real e previsão
Julius IA
O Julius IA é especializado em análise estatística através de uma interface conversacional. Os utilizadores carregam conjuntos de dados (CSV, Excel, PDF, Google Sheets) e solicitam análises ou testes estatísticos em inglês simples.
Capacidades principais:
- Testes estatísticos (valores-p, ANOVA, dimensionamento de amostras, regressão)
- Geração de código Python e R para reprodutibilidade
- Múltiplos formatos de exportação para gráficos e resultados
- Análise de correlação e visualização de dados
- Fluxos de trabalho no estilo notebook para análise iterativa
Ferramentas de aprendizagem automática sem código metodologia de benchmark
Para avaliar a usabilidade e as capacidades das plataformas de aprendizagem automática sem código, selecionámos quatro ferramentas amplamente acessíveis: Akkio, Gigasheet, Gemini e ChatGPT Data Analyst. Cada plataforma foi testada utilizando o mesmo conjunto de dados e guiada através de um conjunto consistente de tarefas, incluindo limpeza de dados, análise exploratória, treino de modelos (utilizando kNN e Regressão Logística) e avaliação de desempenho com base nas saídas de acurácia, precisão, recall, pontuação F1 e matriz de confusão.
Concentrámo-nos em três critérios-chave:
- Facilidade de uso: O quão intuitiva e acessível é a interface (com arrastar e largar, preparação de dados) para pessoas não técnicas.
- Profundidade analítica: A capacidade da plataforma para processar dados, construir modelos e fornecer métricas úteis.
- Flexibilidade e orientação: Os utilizadores podem interagir de forma natural, explorar alternativas e receber feedback significativo.
Todos os testes foram realizados sob níveis de acesso gratuito ou standard para refletir as experiências reais dos utilizadores.
Adicionar como fonte preferencialBenefícios das plataformas de ML sem código
As ferramentas de ML sem código automatizam a construção, treino e implementação de modelos para utilizadores não técnicos, eliminando a necessidade de escrever código ou gerir infraestrutura. Algumas plataformas incluem também modelos prontos a usar para tarefas como classificação de texto e reconhecimento de imagem, permitindo que os utilizadores de negócio apliquem a aprendizagem automática aos seus próprios dados sem conhecimentos de ML.
Visão geral dos modelos de aprendizagem automática
As ferramentas sem código permitem que os utilizadores de negócio e analistas construam e implementem modelos de ML sem escrever código. Tratam bem tarefas padrão como classificação, regressão e previsão tabular, mas normalmente não cobrem cargas de trabalho avançadas como deteção de objetos, sistemas de recomendação ou arquiteturas de redes neuronais personalizadas, que ainda exigem frameworks baseadas em código e conhecimentos de ciência de dados.
Conclusão
As plataformas de aprendizagem automática sem código oferecem uma forma poderosa de construir e implementar modelos de aprendizagem automática sem qualquer programação. Com ferramentas para engenharia de características automatizada, treino de modelos, análise de dados e implementação, tornam a IA e a aprendizagem automática acessíveis a todos, incluindo analistas de negócio e não cientistas de dados.
Os resultados nesta comparação baseiam-se num conjunto de dados grande e diversificado. Uma vez que mesmo pequenas diferenças nos dados de entrada podem afetar o desempenho do modelo, estes resultados não são universalmente aplicáveis. Conjuntos de dados mais simples ou mais pequenos podem, na verdade, produzir modelos preditivos mais precisos.
Os utilizadores devem considerar o tamanho e a complexidade dos seus dados ao selecionar uma plataforma de ML sem código, para garantir uma análise de dados significativa e resultados de modelo bem-sucedidos.
Perguntas frequentes
As ferramentas de ML sem código muitas vezes oferecem controlo limitado sobre a seleção de modelos, ajuste de hiperparâmetros e personalização de pipelines. Podem não ser adequadas para tarefas complexas de IA e normalmente exigem dados de entrada de alta qualidade e bem estruturados para fornecer resultados precisos.
A maioria das plataformas sem código não foram concebidas para deteção de objetos, aprendizagem profunda ou construção de pipelines de aprendizagem automática de várias etapas. Estes casos de uso avançados normalmente exigem maior flexibilidade e conhecimentos de programação.
Carregue dados tabulares, selecione um algoritmo e utilize as funcionalidades automatizadas de treino e implementação da plataforma. Não é necessária programação.
Sim. Muitas plataformas de aprendizagem automática sem código oferecem versões de teste gratuito ou com acesso limitado, permitindo que analistas de negócio e cientistas de dados cidadãos explorem as suas capacidades antes de se comprometerem com um plano pago.
A maioria dos fornecedores publica a sua própria documentação e tutoriais, por exemplo, os cursos de ML sem código da DataCamp, o centro de aprendizagem do Akkio e os guias do Vertex IA AutoML da Google Cloud. Os canais do YouTube dos fornecedores e os fóruns da comunidade (como as comunidades Dataiku e KNIME) cobrem a preparação de dados, engenharia de características e implementação de modelos com detalhes práticos.
Utilize dados limpos e bem estruturados, escolha o modelo pré-treinado adequado, monitorize o desempenho do modelo regularmente e utilize as ferramentas automatizadas de treino e implementação da plataforma em vez de construir fluxos de trabalho paralelos manualmente.
Não. Embora as plataformas sem código sejam ótimas para principiantes e utilizadores de negócio, ajudam os cientistas de dados experientes a acelerar a prototipagem e a automatizar fluxos de trabalho repetitivos, libertando tempo para tarefas mais avançadas.
Não completamente. Estas plataformas são excelentes para automatizar tarefas de rotina, mas funções avançadas como o ajuste de modelos personalizado, aprendizagem profunda e seleção de algoritmos ainda exigem conhecimentos especializados e competências de programação.
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O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia de destaque como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.
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