No Code AI는 무엇이며 비즈니스에 중요한 이유는 무엇입니까?

No-Code 산업은 이전에는 숙련된 프로그래머만 작성할 수 있었던 소프트웨어를 비기술자가 만들 수 있는 소프트웨어 솔루션을 구축하는 것을 목표로 합니다.

업계는 다양하며 가장 성공적인 도구는 웹 사이트 빌더인 반면 앱 빌더는 성공하지 못했습니다. 그러나 인기를 얻고 있는 또 다른 No Code 틈새 시장은 No Code AI 도구입니다.

AI가 세상을 바꾸는 방법

AI는 세상과 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. Google 번역을 사용하면 전 세계적으로 의사 소통할 수 있으며 자율 주행 Tesla 자동차는 고속도로를 더 안전하게 만들 것을 약속하며 최근 출시된 ChatGPT는 유용한 챗봇이 될 것을 약속합니다.

AI가 현상 유지에 도전하는 다양한 영역이 다양하고 단절된 것처럼 보이지만 본질적으로 AI는 동일한 작업을 수행하고 있습니다. 이전에는 인간 지능이 필요했기 때문에 자동화가 불가능했던 작업을 자동화할 수 있습니다.

기업의 경우 자동화는 효율성을 높이고 비용을 낮춥니다. 미래에 경쟁력을 유지하고 확장하려는 기업은 인공 지능이 어떻게 운영을 개선할 수 있는지 살펴봐야 합니다. 그러나 모든 기업이 AI 시스템 개발을 위해 소프트웨어 엔지니어를 고용할 여유가 있는 것은 아닙니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능은 지능적 행동과 비지능적 행동 사이의 경계가 모호하기 때문에 정의하기 어렵습니다.

인기 있는 간행물에서는 AI를 다음과 같이 정의합니다.

구글은 컴퓨터가 구어와 문어를 보고, 이해하고, 번역하고, 데이터를 분석하고, 추천하는 등 다양한 고급 기능을 수행할 수 있게 해주는 일련의 기술이라고 말합니다.

Oracle은 작업을 수행하기 위해 인간 지능을 모방하고 수집한 정보를 기반으로 반복적으로 개선할 수 있는 시스템 또는 기계로 정의합니다.

빌트인은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 스마트 머신을 구축하는 것과 관련된 컴퓨터 과학의 광범위한 분야로 정의합니다.

저는 인공 지능을 명시적 프로그래밍의 대안으로 생각하고 싶습니다. 명시적 프로그래밍에서 프로그래머는 일반적인 입력이 주어지면 출력을 계산하는 방법을 컴퓨터에 알려줄 책임이 있습니다.

그러나 AI를 통해 컴퓨터는 데이터를 분석하고 데이터에서 추세를 찾아 입력이 주어진 출력을 생성하는 방법을 유추할 수 있습니다.

노코드 AI란?

전통적으로 AI 시스템은 소프트웨어 엔지니어와 데이터 과학자가 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 개발했습니다. 즉, AI를 활용하여 비즈니스용 시스템을 구축할 수 있는 사람은 고도로 기술적인 엔지니어뿐이었습니다.

No Code AI는 AI 모델을 추상화하여 코딩할 필요 없이 개발할 수 있도록 하여 이를 민주화하는 것을 목표로 합니다. 이것은 비기술적인 사람들이 그들의 사업을 위한 AI 시스템을 만들고 더 큰 회사들과 경쟁할 수 있게 해줄 것입니다.

시장에 나와 있는 다양한 플랫폼은 사용자에게 더 간단한 방법으로 시스템을 개발할 수 있는 기회를 제공합니다.

AI 플랫폼은 다양한 기능 세트를 다양한 가격으로 제공합니다. 결과적으로 그들은 반드시 제품을 놓고 경쟁하지는 않지만 다른 사용 사례를 갖게 될 것입니다.

코드 없는 AI 플랫폼

주요 플랫폼을 살펴보겠습니다.

#1. MonkeyLearn

MonkeyLearn은 AI 기반 텍스트 분석 도구입니다. 텍스트를 분석하여 다른 그룹으로 분류하고 댓글에서 의도를 추출하고 감정 분석을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

특징

• 사용하기 쉽고 간단합니다.
• Zapier, Google 스프레드시트, 맞춤 API 및 CSV 파일과 같은 다른 도구와 잘 통합됩니다.
• 이를 통해 텍스트를 분류하는 모델을 만들고 훈련할 수 있습니다.

간단하고 사용하기 쉬우며 Zapier와 같은 다른 코드 없는 통합 도구와 잘 통합됩니다. API를 통해 플랫폼에 직접 연결할 수도 있습니다. 그런 다음 미리 빌드된 분류자를 사용하거나 고유한 모델을 훈련하여 텍스트를 분류할 수 있습니다.

이 도구의 가격은 월 $299부터 시작합니다.

MakeML

MakeML은 MacOS 기반 기계 학습 플랫폼입니다. 응용 프로그램을 Mac에서 사용할 수 있는 동안 사진과 비디오에서 개체를 감지하고 추적하는 모델을 만들도록 MakeML을 훈련시킬 수 있습니다.

또한 모델 교육에 필요한 데이터를 소싱하기 위한 데이터 세트 저장소가 있습니다. 또한 플랫폼을 사용하고 샘플 앱을 빌드하는 방법을 배우기 위한 광범위한 자습서도 있습니다.

특징

• MakeML의 가격은 대부분의 다른 코드 없는 AI 플랫폼에 비해 비교적 저렴합니다. 따라서 많은 재정 지출이 필요하지 않은 훌륭한 출발점이 됩니다.
• 웹 사이트에는 시작하는 데 도움이 되는 추가 지원 리소스가 있으며 막혔을 때 안내해 줍니다.
• 데이터를 직접 수집할 필요 없이 모델을 교육하는 데 필요한 데이터를 소싱할 수 있는 데이터 세트 저장소가 있습니다. 데이터는 훈련에 적합하도록 정리됩니다.

무료 계층이 있습니다. 가장 저렴한 프리미엄 요금제는 월 $4.53입니다.

분명히.ai

분명히.ai는 예측 모델을 구축하기 위한 사용하기 쉬운 플랫폼입니다. 또한 회귀 및 시계열 데이터 작업에도 사용할 수 있습니다.

분명히.ai는 학습을 위해 여러 알고리즘을 지원하지만 정확도에 따라 가장 적합한 알고리즘을 자동으로 선택합니다. 무엇보다도 1분도 채 안 되는 시간에 학습 모델을 완료하는 경우가 많습니다.

특징

• 엄청나게 빠릅니다.
• 플랫폼 사용 방법을 보여주는 자습서와 함께 리소스가 풍부합니다.
• 다른 알고리즘에 대해 데이터를 시도하고 가장 성능이 좋은 알고리즘을 선택합니다. 즉, 어떤 알고리즘이 사용되는지 몰라도 최상의 알고리즘을 얻을 수 있습니다.
• 모델 학습 후 예측을 수행할 수 있도록 REST API 및 웹 기반 인터페이스를 제공합니다.

기능이 제한된 무료 요금제와 프리미엄 요금제가 있으며 최저 요금은 월 $399부터 시작합니다.

코드 없는 AI 플랫폼의 중요성

NoCode AI는 AI를 사용하여 프로세스를 자동화하고 결과적으로 더 적은 작업으로 더 많은 작업을 수행할 수 있기 때문에 비즈니스에 중요합니다. 비즈니스에서 AI의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 감정을 기반으로 챗봇을 만들면 사용자에게 자조 리소스를 추천할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객 지원 인력을 고용하지 않고도 고객 지원을 제공할 수 있습니다.
• AI는 전자 상거래에서 사기를 예측하는 데 사용할 수 있으므로 의심스러운 거래를 표시할 수 있습니다.
• 매출 증대를 위한 상향 판매 및 교차 판매를 위한 AI 기반 상품 추천.
• 고객 이탈을 예측하고 선제적으로 프로모션을 보내 고객이 이탈하지 않도록 할 수 있습니다.
• 이미지에서 자동으로 제품을 분류하면 데이터로 제품 페이지를 더 쉽게 채울 수 있습니다.
• 전체 메일링 리스트에 이메일을 보내는 대신 과거 행동을 사용하여 메일링 리스트에서 어떤 고객이 제품을 전환하고 구매할 가능성이 있는지 예측하고 마케팅에 집중할 수 있습니다.

궁극적으로 No Code AI를 통해 기업은 복잡한 비즈니스 상황을 이해하면서 보다 지능적인 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

노코드 AI와 머신러닝의 관계

우리가 접하는 대부분의 상황은 입력과 출력 간의 관계로 수학적으로 모델링할 수 있습니다. 어떤 상황은 입력과 출력 사이의 관계가 잘 이해되어 프로그래밍이 가능하기 때문에 간단합니다.

그러나 어떤 상황에서는 관계가 잘 이해되지 않습니다. 우리는 출력에 영향을 미치는 요소와 대략적인 영향을 알 수 있지만 정확한 수학적 관계는 알 수 없습니다.

기계 학습에서 컴퓨터는 입력과 출력 간의 대략적인 수학적 관계를 찾으려고 합니다. 실제 사용하기에 충분히 합리적인 정확도로 입력이 주어지면 출력을 예측하기 때문에 대략적입니다.

기계 학습은 인공 지능의 가장 중요한 분야 중 하나이며 더 나아가 코드 없는 AI입니다. 모든 No Code AI 도구는 기계 학습을 사용합니다. 기계 학습을 사용하여 고객이 이탈하는 이유를 학습하고 예측할 수 있습니다.

리뷰를 피드백으로 읽어야 하는 팀을 식별하기 위해 제품 리뷰를 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 피드백을 제공할 때 취할 가장 적절한 응답에 대해 챗봇을 교육하는 데 사용할 수 있습니다.

코드 없는 AI의 이점

• No Code AI를 통해 기업은 학습 곡선 없이 AI의 힘을 활용할 수 있습니다.
• 워크플로를 간소화하고 통합하여 데이터를 쉽게 파이프할 수 있습니다.
• 관리형 데이터 세트를 사용하면 더 쉽게 새 데이터를 추가하고 모델을 지속적으로 재교육할 수 있습니다.
• 서버리스 플랫폼을 사용할 수 있으므로 확장이 더 쉽습니다.
• 그들은 종종 클라우드에서 GPU를 사용하여 모델을 교육할 수 있는 옵션을 제공하므로 모든 팀원을 위한 하나의 공유 플랫폼이 있으므로 더 큰 협업이 가능합니다.

이제 No Code AI의 단점을 살펴보겠습니다.

노코드 AI의 단점

• 대부분의 플랫폼은 비쌉니다.
• 맞춤형 모델을 구축하고 맞춤형 매개변수를 사용하는 것은 어렵습니다.
• 예측 및 교육에 대한 속도 제한도 사용량을 제한합니다.

다음으로 No Code AI를 배우기 위한 최고의 리소스를 확인하십시오.

자원

인공 지능 및 기계 학습에 대한 코드 없는 가이드

이 책은 AI를 소개하고 프로그래밍의 잡초에 깊이 빠져들지 않으면서 기초적인 이해를 제공합니다.

시사	제품	평가	가격
	인공 지능 및 기계 학습에 대한 코드 없는 가이드: 오늘날 AI에 대해 생각해야 할 사항	아직 평가 없음	$13.99	아마존에서 구매

이 책은 기계 학습, AI, 딥 러닝 및 신경망의 차이점을 이해하는 데 도움이 됩니다.

노코드/로우코드 과정 소개

Duke University의 No Code/Low Code 소개에서는 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 엔지니어링 개념을 사용하여 실제 프로젝트에 기계 학습 엔지니어링 원칙을 적용하는 방법을 배웁니다.

소프트웨어 개발 모범 사례를 사용하여 기계 학습 애플리케이션을 개발하고 보다 효율적인 문제 해결을 위해 AutoML을 사용하는 방법을 배웁니다.

마케팅용 AI(코드 없음)

Udemy의 AI For Marketing(No-Code) 과정은 마케팅에서 인공 지능을 사용하는 방법을 다룹니다.

여기에는 이탈, 판매 및 마케팅 혼합을 예측하기 위해 코드 없이 기계 학습 모델 구축, 고객 세분화 및 개인화를 위한 클러스터링 모델 구축, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리를 사용하여 소비자 선호도 예측이 포함됩니다.

저자의 메모

AI는 대부분의 비즈니스에 유용하며 No Code는 비기술적인 비즈니스 관리자가 AI에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 그러나 이러한 AI 플랫폼 중 일부는 가격이 제한적입니다. 따라서 기업은 비용의 가치가 있는지 여부를 평가해야 합니다.

또한 이러한 플랫폼의 단순성에는 대가가 따릅니다. 모델과 프로세스는 코드로 작성된 것만큼 사용자 지정 및 구성이 가능하지 않습니다. 이 모든 것에도 불구하고 신흥 산업의 경우 No Code AI 환경은 놀라울 정도로 풍부하며 곧 성장할 것입니다.

다음으로 코드가 적고 코드가 없는 기계 학습 플랫폼을 확인할 수 있습니다.