En İyi Kod Olmayan ML Platformları: ChatGPT Alternatifleri
Veri işleme (eksik değerleri ve aykırı değerleri işleme), model kurulumu ve kullanım kolaylığı, doğruluk metrikleri çıktısı, görselleştirme olanakları ve test sırasında gözlemlenen önemli kısıtlamalar veya notlar gibi temel ölçütler üzerinden 4 kod olmayan makine öğrenimi platformunu karşılaştırdık.
Kod olmayan makine öğrenimi araçları karşılaştırması
Not: Puanlar, geçerli olduğu durumlarda kNN ve Lojistik Regresyon üzerindeki ortalama performansı temsil eder. Sonuçlar veri seti karmaşıklığına göre değişebilir.
Üç kod olmayan makine öğrenimi platformunu test ettik: ChatGPT Data Analyst, Akkio ve Gemini. Tüm araçlar aynı veri seti ve iki temel sınıflandırma modeli olan k-En Yakın Komşular ve Lojistik Regresyon kullanılarak değerlendirildi.
ChatGPT Data Analyst, en yüksek ortalama doğruluk ve F1 skoru göstererek genel olarak en iyi performansı elde etti. Bu sonuçlar, daha etkili veri ön işleme veya daha dengeli girdi verilerini yansıtıyor olabilir.
Akkio, net doğruluk skorları ve sınıf bazlı metrikler sağladı; bu da onu temel tahmine dayalı görevler ve özellik etkisinin anlaşılması için uygun hale getirdi, ancak performansı taban çizgisine yakın kaldı.
Gemini, tam ön işleme ve detaylı metrik raporlaması ile tam uçtan uca bir pipeline sundu ancak sınıf dengesizliği veya veri seti karmaşıklığı nedeniyle çok düşük doğruluk üretti.
Bu bulgular, model performansının kod olmayan ML platformlarında bile büyük ölçüde veri kalitesi, uygun model seçimi ve dengeli girdilere bağlı olduğunu vurgulamaktadır. Bu tür araçlar makine öğrenimi iş akışlarını basitleştirse de, güvenilir tahmine dayalı modeller oluşturmak için düşünceli veri hazırlığı ve değerlendirme anahtardır.
Kod olmayan makine öğrenimi araçları karşılaştırması
Kod olmayan makine öğrenimi araçları
1- Akkio Medya Ajansları için Yapay Zeka Analitiği
Akkio, kullanıcıların otomatik veri temizleme ve basit bir arayüz ile hızlıca tahmine dayalı modeller oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan kod olmayan bir makine öğrenimi platformudur. Doğruluk ve F1 skoru gibi net değerlendirme metrikleri sunsa da, model eğitimi üzerinde özelleştirme seçenekleri ve gelişmiş kontrol eksiktir.
Artıları
- Kullanıcı dostu arayüz. Kodlama becerisi gerektirmez, veri bilimci olmayan kullanıcılar için idealdir.
- Akıllı, otomatik temizleme. Eksik değerleri, aykırı değerleri ve yinelenen verileri verimli bir şekilde işler.
- Yerleşik chatbot. Kullanıcıları veri keşfi ve modelleme sırasında etkileşimli olarak yönlendirir.
Eksileri
- Sınırlı özelleştirme. Algoritma seçimi veya eğitim süreci üzerinde kontrol yok.
- Gelişmiş modelleme seçenekleri yok. Sınırlı makine öğrenimi uzmanlığı odaklı ayar araçları eksik.
- Sınırlı model şeffaflığı. Kullanıcılar modelin nasıl oluşturulduğunu veya eğitildiğini görüntüleyemez veya değiştiremez.
2- Gigasheet: Kendi Kendine Hizmet Analitiği, Elektronik Tablo Kolay
Gigasheet, tam bir yapay zeka destekli veri analizi platformundan ziyade tarayıcı tabanlı bir elektronik tablo gibi çalışır. Temel filtreleme ve manuel grafik oluşturma sağlar ancak otomatik makine öğrenimi özellikleri veya karmaşık tahmine dayalı görevler için destek eksiktir.
Artıları
- Tanıdık bir elektronik tablo arayüzüne sahip web tabanlı araç, Excel kullanıcıları için kolaydır.
- Kod yazmadan basit veri analizi görevleri için uygundur.
- İş analistleri veya teknik olmayan kullanıcılar tarafından erişilebilir kod olmayan platform.
Eksileri
- Makine öğrenimi modelleri ve tahmine dayalı analitik yetenekleri eksik.
- Sadece temel filtreleme ve grafik oluşturma ile sınırlı veri analizi özellikleri.
- Natural dil işleme veya yapay zeka uygulamaları için destek yok.
3- Gemini
Gemini, özellik mühendisliğini, model eğitimini ve değerlendirmeyi otomatikleştirmek için doğal dil sorgularını destekleyen kod olmayan bir yapay zeka aracıdır. Tam bir ML pipeline ve zengin görselleştirmeler sunmasına rağmen, tahmine dayalı performansı veri dengesizliği ve model kısıtlamaları tarafından sınırlanmıştır.
Artıları
- Kullanıcıların kod olmadan özel makine öğrenimi modelleri oluşturmasını sağlar.
- Tamamen konuşma temelli iş akışları için doğal dil işlemeyi destekler.
- Veri analizi, özellik mühendisliği ve model değerlendirmesini uçtan uca işler.
Eksileri
- Girdi veri kalitesi düşükse veya özellikler zayıfsa sınırlı performans.
- Hiperparametreler üzerinde kontrol yok, bu da sınırlı makine öğrenimi uzmanlığına sahip olanlara uygundur.
- En iyi sonuçlar, başarılı model performansı için dengeli veri setleri gerektirir.
4- ChatGPT Data Analyst
ChatGPT Data Analyst, kullanıcıların sade dil talimatları aracılığıyla makine öğrenimi modelleri oluşturmasına olanak tanır; ön işlemden model değerlendirmesine kadar her şeyi otomatikleştirir. Temel sınıflandırma görevlerinde iyi performans gösterir ve gizlilik odaklı, konuşma temelli veri analizi sunar.
Artıları
- Tahmine dayalı modeller doğal dilden oluşturulur; makine öğrenimi programlamasına gerek yoktur.
- Keşif amaçlı veri analizi ve görsel özetlerde güçlüdür.
- Yapay zeka ve makine öğrenimi araçları kod olmayan bir ortamda tam entegredir.
Eksileri
- Bazı modeller ortalama performans gösterir ve daha iyi özellik seçimi veya sınıf dengesi gerektirebilir.
- ML model eğitiminin tam özelleştirilmesine izin vermez.
- Hala doğru analiz sonuçları sunmak için net istemlere bağımlıdır.
LLM tabanlı veri analizi araçları
Büyük dil modelleri, kullanıcıların formüller yazmak yerine doğal dilde sorular sormalarına olanak tanıyarak veri analizini dönüştürdü. Bu araçlar, konuşma temelli yapay zekayı elektronik tablo ve görselleştirme yetenekleriyle entegre ederek veri keşfini teknik olmayan kullanıcılar için erişilebilir hale getirir.
Veri analizi için Claude
Claude, yüklenen CSV dosyalarını analiz eder ve Artifacts özelliği aracılığıyla etkileşimli görselleştirmeler oluşturur. Anthropic, platformu Python/Node.js script oluşturma ve indirilebilir dosya oluşturma yeteneklerini sağlayan kod yürütme özellikleriyle yükseltti.
Temel yetenekler:
- Artifacts ile etkileşimli veri görselleştirmeleri (grafikler, panolar, raporlar)
- Natural dil açıklamaları ile istatistiksel analiz
- İndirilebilir çıktılar (elektronik tablolar, CSV'ler, raporlar, PNG görselleştirmeleri)
- Google Sheets entegrasyonu, Claude for Sheets eklentisi aracılığıyla
- Çoklu dosya analizi ve veri setleri çapraz referansı
Microsoft Excel için Copilot
Microsoft Copilot, bir kenar çubuğu arayüzü aracılığıyla Excel'e doğrudan entegre olur; formül oluşturma, veri temizleme, özet tablolar ve grafik oluşturma işlemlerini doğal dil üzerinden sağlar.
Temel yetenekler:
- Adım adım açıklamalarla doğal dil formül oluşturma
- Veri temizleme ve dönüştürme otomasyonu
- Özet tablo ve grafik oluşturma
- Microsoft ekosistemi içinde kurumsal düzeyde güvenlik
- Microsoft 365 uygulamaları (Word, PowerPoint, Outlook, Teams) ile entegrasyon
Tableau Pulse
Tableau Pulse, Tableau Cloud kullanıcıları için yapay zeka tarafından oluşturulan içgörüler ve otomatik izleme sunar. Platform, trendleri, aykırı değerleri ve sürücüleri 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 üzerinden proaktif uyarılar
- Konuşma temelli metrik keşfi için geliştirilmiş S&C (Keşfet)
- Hedef takibi ile yolda/yolda değil durum göstergeleri
- Gerçek zamanlı anormallik tespiti ve tahminleme
Julius AI
Julius AI, konuşma temelli arayüz üzerinden istatistiksel analizde uzmanlaşmıştır. Kullanıcılar veri setlerini (CSV, Excel, PDF, Google Sheets) yükler ve sade İngilizce ile analizler veya istatistiksel testler talep eder.
Temel yetenekler:
- İstatistiksel testler (p-değerleri, ANOVA, örnek boyutlandırma, regresyon)
- Yeniden üretilebilirlik için Python ve R kodu oluşturma
- Grafikler ve sonuçlar için çoklu dışa aktarma formatları
- Korelasyon analizi ve veri görselleştirme
- İteratif analiz için defter tarzı iş akışları
Karşılaştırma metodolojisi
Kod olmayan makine öğrenimi platformlarının kullanılabilirliğini ve yeteneklerini değerlendirmek için dört yaygın erişilebilir araç seçtik: Akkio, Gigasheet, Gemini ve ChatGPT Data Analyst. Her platform aynı veri seti kullanılarak test edildi ve veri temizleme, keşif analizi, model eğitimi (kNN ve Lojistik Regresyon kullanılarak) ve doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve karışıklık matrisi çıktılarına dayalı performans değerlendirmesi dahil olmak üzere tutarlı bir dizi görev üzerinden yönlendirildi.
Üç temel kritere odaklandık:
- Kullanım kolaylığı: Arayüzün teknik olmayan kişiler için ne kadar sezgisel ve erişilebilir olduğu (sürükle ve bırak arayüzü, veri hazırlığı).
- Analitik derinlik: Platformun veriyi işleme, model oluşturma ve yararlı metrikler sunma yeteneği.
- Esneklik ve rehberlik: Kullanıcıların doğal olarak etkileşime girmesi, alternatifleri keşfetmesi ve anlamlı geri bildirim alması.
Tüm testler, gerçek dünya kullanıcı deneyimlerini yansıtmak için ücretsiz veya standart erişim seviyeleri altında gerçekleştirildi.
Tercih edilen kaynak olarak ekleKod olmayan ML platformlarının faydaları
- Pek çok platform ayrıca dil işleme, görüntü tanıma ve derin öğrenme gibi görevler için hazır modeller sunar.
- Kod olmayan makine öğrenimi araçları, kod olmayan çözümlerle otomatik makine öğrenimi modelleri oluşturmayı ve dağıtmayı kolaylaştırarak veri bilimi yeteneklerini teknik olmayan kullanıcılara getirir.
- Özellik mühendisliğini, model eğitimini ve dağıtımı otomatik olarak işlerler.
- İş kullanıcıları, teknik becerilere ihtiyaç duymadan kod makine öğrenimi araçları oluşturabilir.
Makine öğrenimi modellerine genel bakış
Kod olmayan araçlar, iş kullanıcılarının ve analistlerin tek bir satır kod yazmadan ML modelleri oluşturmasına ve model dağıtımını yönetmesine yardımcı olur. Bu platformlar, birkaç tıklama ile sınıflandırma veya derin öğrenme gibi temel makine öğrenimi tekniklerini destekler. Model eğitimini basitleştirip dağıtımı hızlandırsalar da, nesne tespiti veya öneri sistemleri gibi karmaşık yapay zeka tabanlı görevler için ideal olmayabilirler.
Geleneksel kod ML araçlarına kıyasla daha az kontrol sunarlar ve veri bilimcileri tam olarak ikame etmeyebilirler; özellikle tarihsel veriler veya gelişmiş sinir ağları ile çalışırken. Yine de, veri bilimi'nin demokratikleşmesine yardımcı olmalarında kilit bir rol oynarlar.
Sonuç
Kod olmayan makine öğrenimi platformları, herhangi bir kodlama olmadan makine öğrenimi modelleri oluşturmanın ve dağıtmanın güçlü bir yolunu sunar. Otomatik özellik mühendisliği, model eğitimi, veri analizi ve dağıtım araçlarıyla, yapay zeka ve makine öğrenimini iş analistleri ve veri bilimci olmayanlar dahil herkes için erişilebilir hale getirirler.
Bu karşılaştırmadaki sonuçlar, büyük ve çeşitli bir veri setine dayanmaktadır. Girdi verilerindeki küçük farklılıklar bile model performansını etkileyebileceğinden, bu sonuçlar evrensel olarak uygulanamaz. Daha basit veya daha küçük veri setleri aslında daha doğru tahmine dayalı modeller üretebilir.
Kullanıcılar, anlamlı veri analizi ve başarılı model sonuçları sağlamak için bir kod olmayan ML platformu seçerken verilerinin boyutunu ve karmaşıklığını göz önünde bulundurmalıdır.
SSS'ler
Kod olmayan ML araçları genellikle model seçimi, hiperparametre ayarı ve pipeline özelleştirmesi üzerinde sınırlı kontrol sağlar. Karmaşık yapay zeka görevleri için uygun olmayabilirler ve genellikle doğru sonuçlar sunmak için yüksek kaliteli, iyi yapılandırılmış girdi verileri gerektirirler.
Çoğu kod olmayan platform, nesne tespiti, derin öğrenme veya çok adımlı makine öğrenimi pipeline'ları oluşturmak için tasarlanmamıştır. Bu gelişmiş kullanım durumları genellikle daha fazla esneklik ve kodlama uzmanlığı gerektirir.
Tabular verileri yükleyerek, önceden eğitilmiş bir makine öğrenimi algoritması seçerek ve otomatik daha hızlı model eğitimi ve dağıtım özelliklerini kullanarak başlayabilirsiniz; kodlama gerekmez.
Evet. Birçok kod olmayan makine öğrenimi platformu, iş analistlerinin ve vatandaş veri bilimcilerinin yeteneklerini keşfetmelerine olanak tanıyan ücretsiz denemeler veya sınırlı erişimli sürümler sunar.
Çok sayıda çevrimiçi eğitim, video kursu ve kullanıcı topluluğu, kod olmayan platformlar içinde makine öğrenimi modelleri, veri hazırlığı, özellik mühendisliği ve model dağıtımı gibi konuları kapsamaktadır.
Temiz, iyi yapılandırılmış veriler kullanın, doğru önceden eğitilmiş modeli seçin ve model performansını düzenli olarak izleyin. Model eğitimi ve dağıtımı için otomatik araçlardan yararlanın.
Hayır. Kod olmayan platformlar yeni başlayanlar ve iş kullanıcıları için harika olsa da, deneyimli veri bilimcilerin prototipleme hızlandırmasına ve tekrarlayan iş akışlarını otomatikleştirmesine yardımcı olarak daha gelişmiş görevler için zaman kazanmalarını sağlar.
Tamamen değil. Bu platformlar rutin görevleri otomatikleştirmek için mükemmeldir, ancak özel model ayarı, derin öğrenme ve algoritma seçimi gibi gelişmiş işlevler hala uzman bilgi ve programlama becerileri gerektirir.
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 Kod Olmayan ML Platformları: ChatGPT Alternatifleri}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/no-code-ml-platforms}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 17 Haziran 2026}
}
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.