随着对机器学习和人工智能的需求不断增加，领先的技术巨头意识到需要让开发人员能够访问构建和部署模型的工具。 从工业角度来看，业内没有足够的熟练程序员和数据科学家来开发这些系统。 科技巨头现在正在开放他们的平台和开发工具，以降低进入AI / ML的门槛。
在本文中，我们列出了5个可以访问ML和AI的工具：
Lobe：Lobe是一种易于使用的可视化机制，它允许用户构建自定义深度学习模型，及时训练它们，并在用户所需的应用程序中立即发送它们，而无需编写任何代码。
用户可以从桌面上拖动训练示例的文件夹开始。 Lobe自动为其用户构建自定义深度学习模型并开始培训。 用户可以导出经过培训的模型并直接在他们的应用程序中发送。
该工具还允许用户使用音频文件，这使他们能够创建音乐可视化工具等工具，但该公司希望扩展支持语音， 并允许创建生成图像。
Google AutoML
Google的复杂机器学习解决方案是Cloud AutoML，这是一种无需任何编码背景即可生成机器学习模型的点击式方法。 Google提供可通过API完成预先训练的神经网络，可以完成某些任务，但这只有在您需要具体使用该模型时才有用。 Cloud AutoML的本质是几乎任何人都可以带来图像目录，为图像导入标签，并基于此创建可操作的机器学习模型。
Google在幕后完成所有复杂的操作，因此客户无需了解任何有关神经网络设计复杂性的信息。 AutoML使用简单的图形界面，使用户可以拖动图像集合。 然后，平台需要知道如何表示这些图像。 Google确实发挥了它的魅力，用户最终得到了一个可以识别照片中指定课程的云中运行的模型。
说到AI，不得不提谷歌的AIY 项目（AIY Projects），全称为 Artificial Intelligence Yourself，意为动手创造你的人工智能。该项目由 Google 于 2017 年启动，目标是让每个 Maker（创客）都可以 DIY 自己的 AI 人工智能产品。Google 先后在 5 月、12 月份分别推出该项目代表的两组套件 Voice Kit 和 Vision Kit。
Voice Kit使用Google assistant为您的Raspberry Pi添加语音控制，而Vision Kit则打开图像识别并向创客们引入了神经网络。它可以检测千中常见物体，但也可以对您的脸部表情进行检测，并显示出您的情绪，比如愤怒、开心等等。
据报道，Google AIY系列开发套件已经在香港设立了独家经销商，感兴趣的创客开发者们可以去关注下Gravitylink Store，价格和官方一样。
Data Robot
该工具能够通过自动化机器学习，在几分钟或几天而不是几个月内转换机器学习和AI项目，而无需雇用和指导数据科学团队，从而产生世界级即将来临的建模功能。
该工具使用传统方法开发和部署预测模式，而无需任何以前的编程知识。 它提供了众多尖端的开源机器学习原型，以发现最真实的用户数据模型。
此功能使数据科学和预测建模在组织的范围内，并帮助他们大规模实现ML。 此外，该工具还可用于预测建模问题，提供机器学习和人类经验的最佳组合。
Orange（可在Anaconda中使用）
Orange是一个为基于GUI的工作流程挖掘和分析而开发的程序。 这意味着用户不需要具备任何编程知识，也不需要使用Orange和我的数据，测试数据并获得见解。 用户可以完成从主要视觉对象到数据管理，转换和数据挖掘的任务。
它将整个过程的所有功能组合到一个工作流程中。 Orange的最佳功能是它支持精彩的视觉效果。 用户可以尝试剪影，热图，地理地图和各种可视化。
KNIME
康斯坦茨信息挖掘（KNIME）是一个开源数据分析，报告和集成程序，它通过其模块化数据流水线概念结合了机器学习和数据挖掘的各个部分。
JDBC的图形用户界面和应用程序使得节点的组合能够混合不同的数据源，包括预处理，用于建模，数据分析和可视化，而无需或仅使用最少的编程。 在某种程度上，高级分析工具KNIME也可以被视为SAS替代方案。