En İyi Kodsuz ML Platformları: ChatGPT Alternatifleri

3 kodsuz makine öğrenimi platformunu temel metrikler açısından kıyasladık: veri işleme (eksik değerleri, aykırı değerleri ele alma), model kurulumu ve kullanım kolaylığı, doğruluk metrikleri çıktısı, görselleştirmelerin kullanılabilirliği ve test sırasında gözlemlenen önemli kısıtlamalar veya notlar.

Kodsuz makine öğrenimi araçları kıyaslaması

Not: Puanlar, geçerli olduğu durumlarda kNN ve Lojistik Regresyon genelindeki ortalama performansı temsil eder. Sonuçlar veri kümesi karmaşıklığına bağlı olarak değişebilir.

ChatGPT Data Analyst, Akkio ve Gemini, model eğitimini destekler ve aynı veri kümesi ve iki temel sınıflandırma modeli olan k-En Yakın Komşu ve Lojistik Regresyon kullanılarak kıyaslanmıştır. Gigasheet model eğitimini desteklemez ve karşılaştırmanın bu bölümünden hariç tutulmuştur. Daha fazla bilgi için kıyaslama metodolojimizi okuyabilirsiniz.

ChatGPT Data Analyst, her iki modelde de en yüksek ortalama doğruluk ve F1 skoru ile en iyi genel performansı elde etti.

Akkio net doğruluk puanları ve sınıf bazında metrikler üreterek temel tahmin görevleri ve özellik etkisi incelemesi için kullanılabilir hale geldi, ancak performansı temel seviyeye yakın kaldı.

Gemini tam ön işleme ve ayrıntılı metrik raporlaması ile eksiksiz bir uçtan uca pipeline çalıştırdı, ancak bu veri kümesindeki doğruluk %11 gibi düşük bir seviyedeydi.

Bu bulgular, kodsuz ML platformlarında bile model performansının büyük ölçüde veri kalitesine, uygun model seçimine ve dengeli girdilere bağlı olduğunu vurgulamaktadır. Bu tür araçlar makine öğrenimi iş akışlarını basitleştirirken, dikkatli veri hazırlığı ve değerlendirme, güvenilir tahmin modelleri oluşturmanın anahtarıdır.

Kodsuz makine öğrenimi araçları karşılaştırması

Kodsuz makine öğrenimi araçları

1- Akkio YZ Analytics

Akkio, otomatik veri temizleme ve basit bir arayüzle kullanıcıların tahmine dayalı modelleri hızlıca oluşturup dağıtmasını sağlayan kodsuz bir makine öğrenimi platformudur. Doğruluk ve F1 skoru gibi net değerlendirme metrikleri sunarken, özelleştirme seçenekleri ve model eğitimi üzerinde gelişmiş kontrolden yoksundur.

Artılar

1. Kullanıcı dostu arayüz. Kodlama becerisi gerektirmez, veri bilimci olmayan kullanıcılar için idealdir.
2. Akıllı, otomatik temizlik. Eksik değerleri, aykırı değerleri ve gereksiz verileri verimli bir şekilde ele alır.
3. Yerleşik chatbot'lar. Kullanıcılara veri keşfi ve modelleme boyunca etkileşimli olarak rehberlik eder.

Eksiler

1. Sınırlı özelleştirme. Algoritma seçimi veya eğitim süreci üzerinde kontrol yoktur.
2. Gelişmiş modelleme seçeneği yok. Ayarlama araçlarının olmaması, platformun ML uzmanlığı olmayan kullanıcıları hedeflediğini gösterir.
3. Sınırlı model şeffaflığı. Kullanıcılar modelin nasıl oluşturulduğunu veya eğitildiğini görüntüleyemez veya değiştiremez.

2- Gigasheet

Gigasheet, eksiksiz bir yapay zeka odaklı veri analizi platformundan çok tarayıcı tabanlı bir elektronik tablo gibi işlev görür. Temel filtreleme ve manuel grafik oluşturma sağlar ancak otomatik makine öğrenimi özelliklerinden veya karmaşık tahmin görevleri için destekten yoksundur.

Artılar

1. Excel kullanıcıları için kolay, tanıdık bir elektronik tablo arayüzüne sahip web tabanlı araç.
2. Kod yazmadan basit veri analizi görevleri için uygundur.
3. İş analistleri veya teknik olmayan kullanıcılar için erişilebilir kodsuz platform.

Eksiler

1. Makine öğrenimi modelleri ve tahmine dayalı analitik yeteneklerinden yoksundur.
2. Sınırlı veri analizi özellikleri, yalnızca temel filtreleme ve grafik oluşturma.
3. Doğal dil işleme veya yapay zeka uygulamaları için destek yoktur.

3- Gemini

Gemini, özellik mühendisliğini, model eğitimini ve değerlendirmeyi otomatikleştirmek için doğal dil sorgularını destekleyen kodsuz bir yapay zeka aracıdır. Tam bir ML pipeline'ı ve zengin görselleştirmeler sunmasına rağmen, tahmin performansı veri dengesizliği ve model kısıtlamalarıyla sınırlıdır.

Artılar

1. Kullanıcıların kod olmadan özel makine öğrenimi modelleri oluşturmasını sağlar.
2. Tamamen konuşmaya dayalı iş akışları için doğal dil işlemeyi destekler.
3. Veri analizi, özellik mühendisliği ve model değerlendirmesini uçtan uca ele alır.

Eksiler

1. Kodsuz makine öğrenimi araçları kıyaslamasında kullanılan veri kümesinde doğruluk çok düşüktü.
2. Hiperparametre kontrolünün olmaması, sınırlı ML uzmanlığına sahip kullanıcılara uygun olabilir ancak ileri düzey kullanıcıları kısıtlar.
3. En iyi sonuçlar, başarılı model performansı için dengeli veri kümeleri gerektirir.

4- ChatGPT Data Analyst

ChatGPT Data Analyst, kullanıcıların sade dil talimatlarıyla makine öğrenimi modelleri oluşturmasını sağlar, ön işlemeden model değerlendirmeye kadar her şeyi otomatikleştirir. Temel sınıflandırma görevlerinde iyi performans gösterir ve gizlilik bilincine sahip, konuşmaya dayalı veri analizi sunar.

Artılar

1. Tahmine dayalı modeller doğal dilden oluşturulur; makine öğrenimi programlaması gerekmez.
2. Keşifsel veri analizi ve görsel özetlerde güçlüdür.
3. Tek bir arayüzde tüm iş akışını kapsar: veri yükleme, temizleme, model eğitimi, değerlendirme ve grafik oluşturma.

Eksiler

1. kNN, aynı veri kümesinde Lojistik Regresyon'dan daha düşük performans gösterdi, bu da özellik seçimi veya sınıf dengelemenin yardımcı olacağını düşündürür, ancak araç bunları ayarlanabilir adımlar olarak sunmaz.
2. ML model eğitiminin tamamen özelleştirilmesine izin vermez.
3. Çıktı kalitesi prompt'lar netliğine bağlıdır; belirsiz prompt'lar yüzeysel analizler üretir.

Kodsuz arayüzlere sahip ML platformları

Kodsuz yelpazenin kurumsal ucunda, birkaç yerleşik yapay zeka ve makine öğrenimi platformu, özel veri ekiplerine sahip kuruluşlara benzer erişilebilirlik sağlayan konuşmaya dayalı ve doğal dil arayüzleri eklemiştir.

DataRobot

DataRobot, tahmine dayalı, üretken ve ajan tabanlı yapay zeka kullanım durumlarında makine öğrenimi modellerinin eğitimini, değerlendirmesini, dağıtımını ve izlenmesini yerleşik yönetişimle otomatikleştiren kurumsal bir yapay zeka platformudur.

Agent Assist özelliği, kullanıcıların ajan spesifikasyonları taslağı oluşturmasına, araç kodu üretmesine ve DataRobot CLI aracılığıyla simülasyonlar çalıştırmasına yardımcı olan bir doğal dil katmanı ekler.¹

SAS Viya

SAS Viya, tam makine öğrenimi yaşam döngüsü için verileri bağlayan, modeller oluşturan ve yöneten, hem görsel hem de kod tabanlı arayüzler aracılığıyla kararları operasyonelleştiren bulut tabanlı bir veri ve yapay zeka platformudur.

Viya Copilot, veri keşfi, model pipeline geliştirme ve model yönetimi için konuşmaya dayalı bir asistanla bunu genişleterek geliştirici olmayanların platformla sade bir dille çalışmasını sağlar.²

Dataiku

Dataiku, analitik, makine öğrenimi ve yapay zeka ajanları için kurumsal bir platformdur; tek bir yönetişim katmanı altında görsel mantık blokları veya tam kod çerçeveleri aracılığıyla veri hazırlama, model oluşturma ve dağıtımı kapsar.

Agent Hub, iş kullanıcılarının kod yazmadan ajanlar oluşturmak için istemleri, araçları ve kurumsal verileri bir araya getirmesini sağlar ve veri ekibinin halihazırda yönettiği aynı yönetilen veri kümelerine bağlanır.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas, AWS'nin iş analistleri için kodsuz makine öğrenimi hizmetidir; kod olmadan modeller oluşturan, değerlendiren ve dağıtan görsel bir arayüze sahiptir. Regresyon, sınıflandırma, zaman serisi tahmini, NLP, bilgisayarlı görü ve temel model ince ayarı için modeller eğitmek üzere AutoML kullanır ve veri hazırlamadan dağıtıma kadar konuşmaya dayalı rehberlik için Amazon Q Developer'ı içerir. ³

Microsoft Fabric AutoML

Microsoft Fabric AutoML, Microsoft Fabric Data Science içinde, rehberli bir sihirbaz aracılığıyla ML iş akışını otomatikleştiren düşük kodlu bir arayüzdür. Kullanıcılar bir lakehouse tablosu veya dosyası seçer, bir ML görevi (regresyon, ikili veya çok sınıflı sınıflandırma veya tahmin) belirler, bir AutoML modu (Hızlı Prototip, Yorumlanabilir, En İyi Uyum veya Özel) seçer ve sihirbaz, denemeyi çalıştıran ve Fabric'in mevcut deney ve model öğeleri içinde MLflow aracılığıyla metrikleri kaydeden önceden yapılandırılmış bir not defteri oluşturur.⁴

LLM tabanlı veri analizi araçları

Büyük dil modelleri, kullanıcıların kod veya formül yazmak yerine doğal dilde soru sormalarına olanak tanıyarak veri analizini dönüştürmüştür. Bu araçlar, konuşmaya dayalı yapay zekayı elektronik tablo ve görselleştirme yetenekleriyle entegre ederek veri keşfini teknik olmayan kullanıcılar için erişilebilir hale getirir.

Claude ile veri analizi

Claude, yüklenen CSV dosyalarını analiz eder ve Artifacts özelliği aracılığıyla etkileşimli görselleştirmeler oluşturur. Anthropic, platformu Python/Node.js betik oluşturma ve indirilebilir dosya oluşturma sağlayan kod yürütme yetenekleriyle yükseltti.

Temel yetenekler:

• Artifacts ile etkileşimli veri görselleştirmeleri (grafikler, panolar, raporlar)
• Doğal dil açıklamalarıyla istatistiksel analiz
• İndirilebilir çıktılar (elektronik tablolar, CSV'ler, raporlar, PNG görselleştirmeler)
• Claude for Sheets eklentisi aracılığıyla Google Sheets entegrasyonu
• Çoklu dosya analizi ve veri kümeleri arasında çapraz referanslama

Microsoft Copilot for Excel

Microsoft Copilot, bir kenar çubuğu arayüzü aracılığıyla doğrudan Excel'e entegre olarak formül oluşturma, veri temizleme, pivot tablolar ve grafik oluşturmayı doğal dil yoluyla sağlar.

Temel yetenekler:

• Adım adım açıklamalarla doğal dilde formül oluşturma
• Veri temizleme ve dönüştürme otomasyonu
• Pivot tablo ve grafik oluşturma
• Microsoft ekosistemi içinde kurumsal düzeyde güvenlik
• Microsoft 365 uygulamalarıyla entegrasyon (Word, PowerPoint, Outlook, Teams)

Tableau Pulse

Tableau Pulse, Tableau Cloud kullanıcıları için yapay zeka tarafından oluşturulan içgörüler ve otomatik izleme sunar. Platform, eğilimleri, aykırı değerleri ve etkenleri tespit etmek için üretken yapay zekayı kullanır ve bunları proaktif uyarılarla doğal dilde özetler.

Temel yetenekler:

• Veri değişikliklerinin otomatik doğal dil özetleri
• Slack, e-posta ve mobil uygulama aracılığıyla proaktif uyarılar
• Konuşmaya dayalı metrik keşfi için gelişmiş Soru-Cevap (Discover)
• Hedefte/hedeften sapmış durum göstergeleriyle hedef takibi
• Gerçek zamanlı anormallik tespiti ve tahmin

Julius YZ

Julius YZ, konuşmaya dayalı arayüz aracılığıyla istatistiksel analizde uzmanlaşmıştır. Kullanıcılar veri kümeleri (CSV, Excel, PDF, Google Sheets) yükler ve sade İngilizce ile analizler veya istatistiksel testler talep eder.

Temel yetenekler:

• İstatistiksel testler (p-değerleri, ANOVA, örneklem boyutlandırma, regresyon)
• Yeniden üretilebilirlik için Python ve R kodu oluşturma
• Grafikler ve sonuçlar için çoklu dışa aktarma formatları
• Korelasyon analizi ve veri görselleştirme
• Yinelemeli analiz için not defteri tarzı iş akışları

Kodsuz makine öğrenimi araçları kıyaslama metodolojisi

Kodsuz makine öğrenimi platformlarının kullanılabilirliğini ve yeteneklerini değerlendirmek için yaygın olarak erişilebilir dört araç seçtik: Akkio, Gigasheet, Gemini ve ChatGPT Data Analyst. Her platform aynı veri kümesi kullanılarak test edildi ve veri temizleme, keşifsel analiz, model eğitimi (kNN ve Lojistik Regresyon kullanılarak) ve doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve karmaşıklık matrisi çıktılarına dayalı performans değerlendirmesi dahil olmak üzere tutarlı bir dizi görevden geçirildi.

Üç temel kritere odaklandık:

1. Kullanım kolaylığı: Arayüzün teknik olmayan kişiler için ne kadar sezgisel ve erişilebilir (sürükle-bırak arayüzü, veri hazırlama) olduğu.
2. Analitik derinlik: Platformun verileri işleme, modeller oluşturma ve faydalı metrikler sunma yeteneği.
3. Esneklik ve rehberlik: Kullanıcıların doğal bir şekilde etkileşim kurabilmesi, alternatifleri keşfedebilmesi ve anlamlı geri bildirim alabilmesi.

Tüm testler, gerçek dünya kullanıcı deneyimlerini yansıtmak için ücretsiz veya standart erişim seviyelerinde gerçekleştirildi.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Kodsuz ML platformlarının faydaları

Kodsuz ML araçları, teknik olmayan kullanıcılar için model oluşturma, eğitim ve dağıtımı otomatikleştirerek kod yazma veya altyapı yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır. Bazı platformlar ayrıca metin sınıflandırma ve görüntü tanıma gibi görevler için kullanıma hazır modeller içerir ve iş kullanıcılarının ML uzmanlığı olmadan kendi verilerine makine öğrenimi uygulamasına olanak tanır.

Makine öğrenimi modellerine genel bakış

Kodsuz araçlar, iş kullanıcılarının ve analistlerin kod yazmadan ML modelleri oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanır. Sınıflandırma, regresyon ve tablosal tahmin gibi standart görevleri iyi bir şekilde ele alırlar, ancak genellikle nesne tespiti, öneri sistemleri veya özel sinir ağı mimarileri gibi gelişmiş iş yüklerini kapsamazlar; bunlar hala kod tabanlı çerçeveler ve veri bilimi uzmanlığı gerektirir.

SSS'ler

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{En İyi Kodsuz ML Platformları: ChatGPT Alternatifleri}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/no-code-ml-platforms}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 17 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

February 2026: DataRobot docs

2.

SAS expands SAS Viya with governed AI assistants and agentic AI capabilities

Cision PR Newswire

3.

Amazon SageMaker Canvas - Amazon SageMaker AI

4.

Use AutoML (interface) - Microsoft Fabric | Microsoft Learn

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir.

Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.

Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder