Czym jest sztuczna inteligencja bez kodu i dlaczego jest ważna dla firm?

Branża No-Code ma na celu tworzenie rozwiązań programistycznych, które umożliwiają osobom nietechnicznym tworzenie oprogramowania, które wcześniej mogli napisać tylko wykwalifikowani programiści.

Branża jest zróżnicowana, a narzędzia, które odniosły największy sukces, to narzędzia do tworzenia witryn internetowych, podczas gdy twórcy aplikacji nie odnieśli sukcesu. Jednak inną niszą No Code, która zyskuje na popularności, są narzędzia No Code AI.

Jak sztuczna inteligencja zmienia świat

Sztuczna inteligencja zmienia świat i sposób działania firm. Tłumacz Google umożliwia komunikację na całym świecie, samojezdne samochody Tesla obiecują zwiększenie bezpieczeństwa na autostradach, a niedawno uruchomiony ChatGPT obiecuje stać się pomocnym chatbotem.

Chociaż różne obszary, w których sztuczna inteligencja kwestionuje status quo, wydają się zróżnicowane i niepowiązane, w istocie robi to samo – umożliwia automatyzację zadań, które wcześniej nie były możliwe do zautomatyzowania, ponieważ wymagały ludzkiej inteligencji.

Dla firm automatyzacja zapewnia wydajność i obniża koszty. Firmy, które chcą pozostać konkurencyjne i skalować się w nadchodzącej przyszłości, muszą przyjrzeć się, w jaki sposób sztuczna inteligencja i jak może usprawnić ich działalność. Jednak nie wszystkie firmy mogą sobie pozwolić na zatrudnienie inżynierów oprogramowania do opracowywania systemów AI.

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja jest trudna do zdefiniowania, ponieważ granica między tym, co można uznać za zachowanie inteligentne, a nieinteligentne, jest niewyraźna.

Popularne publikacje definiują AI w następujący sposób:

Google twierdzi, że jest to zestaw technologii, które umożliwiają komputerom wykonywanie różnych zaawansowanych funkcji, w tym zdolność widzenia, rozumienia i tłumaczenia języka mówionego i pisanego, analizowania danych, formułowania zaleceń i nie tylko.

Oracle definiuje je jako systemy lub maszyny, które naśladują ludzką inteligencję w celu wykonywania zadań i mogą iteracyjnie ulepszać się na podstawie gromadzonych informacji.

BuiltIn definiuje ją jako szeroko zakrojoną gałąź informatyki zajmującą się budowaniem inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji.

Lubię myśleć o sztucznej inteligencji jako o alternatywie dla jawnego programowania. W programowaniu jawnym programista jest odpowiedzialny za poinformowanie komputera, jak obliczyć dane wyjściowe, biorąc pod uwagę ogólne dane wejściowe.

Jednak dzięki sztucznej inteligencji komputer może analizować dane i wywnioskować metodę generowania danych wyjściowych na podstawie danych wejściowych, szukając trendów w danych.

Co to jest sztuczna inteligencja bez kodu?

Tradycyjnie systemy sztucznej inteligencji były opracowywane przez inżynierów oprogramowania i analityków danych przy użyciu języków programowania, takich jak Python. Oznaczało to, że jedynymi osobami, które mogły wykorzystać sztuczną inteligencję do budowy systemów dla swoich firm, byli wysoce techniczni inżynierowie.

No Code AI ma na celu demokratyzację tego poprzez abstrakcję modeli AI, aby można je było rozwijać bez konieczności kodowania. Umożliwi to osobom nietechnicznym tworzenie systemów AI dla ich firm i konkurowanie z większymi firmami.

Różne platformy na rynku oferują użytkownikom możliwość tworzenia systemów w prostszy sposób.

Platformy AI oferują różne zestawy funkcji w różnych cenach. W rezultacie niekoniecznie muszą konkurować o produkty, ale będą miały różne zastosowania.

Platformy sztucznej inteligencji bez kodu

Przyjrzyjmy się wiodącym platformom:

# 1. MałpaUcz się

MonkeyLearn to narzędzie do analizy tekstu oparte na sztucznej inteligencji. Można go używać do analizowania tekstu w celu kategoryzowania go w różnych grupach, wydobywania intencji z komentarzy i przeprowadzania analizy tonacji.

Cechy

• Jest łatwy i prosty w użyciu.
• Dobrze integruje się z innymi narzędziami, takimi jak Zapier, Arkusze Google, niestandardowe interfejsy API i pliki CSV.
• Pozwala tworzyć i trenować modele do klasyfikowania tekstu.

Jest prosty i łatwy w użyciu oraz dobrze integruje się z innymi narzędziami do integracji bez kodu, takimi jak Zapier. Możesz także połączyć się bezpośrednio z platformą poprzez API. Następnie możesz użyć gotowych klasyfikatorów lub wyszkolić własne modele do klasyfikowania tekstu.

Ceny narzędzia zaczynają się od 299 USD miesięcznie.

MakeML

MakeML to platforma uczenia maszynowego oparta na systemie MacOS. Podczas gdy aplikacja jest dostępna dla komputerów Mac, możesz trenować MakeML, aby tworzyć modele wykrywające i śledzące obiekty na zdjęciach i filmach.

Ponadto mają magazyn zestawów danych do pozyskiwania danych potrzebnych do trenowania modeli. Mają też obszerne samouczki do nauki korzystania z platformy i tworzenia przykładowych aplikacji.

Cechy

• Ceny MakeML są stosunkowo niższe w porównaniu z większością innych platform No code AI. To sprawia, że ​​jest to świetny punkt wyjścia, który nie wymaga dużych nakładów finansowych.
• Witryna zawiera dodatkowe zasoby wsparcia, które pomogą Ci rozpocząć, a reklamy poprowadzą Cię, gdy utkniesz.
• Mają magazyn zestawów danych, w którym można pozyskiwać dane potrzebne do trenowania modeli bez konieczności samodzielnego zbierania danych. Dane są również czyszczone, aby idealnie nadawały się do szkolenia.

Mają bezpłatny poziom; najtańszy plan premium kosztuje 4,53 USD miesięcznie.

Oczywiście.ai

Oczywiście.ai to łatwa w użyciu platforma do budowania modeli predykcyjnych. Ponadto może być również używany do regresji i pracy z danymi szeregów czasowych.

Oczywiście.ai obsługuje wiele algorytmów uczenia, ale automatycznie wybiera najlepszy na podstawie dokładności. A co najważniejsze, często kończy modele treningowe w mniej niż minutę.

Cechy

• Jest niesamowicie szybki.
• Jest dobrze wyposażony, z samouczkami pokazującymi, jak korzystać z platformy.
• Sprawdza Twoje dane pod kątem różnych algorytmów i wybiera ten, który działa najlepiej, co oznacza, że ​​otrzymujesz najlepszy algorytm, nie wiedząc, który z nich jest używany.
• Zapewnia interfejs API REST i interfejs internetowy do przewidywania po przeszkoleniu modelu.

Ma bezpłatny plan z ograniczonymi funkcjami i planami premium, przy czym najniższy zaczyna się od 399 USD miesięcznie.

Znaczenie platform sztucznej inteligencji bez kodu

Sztuczna inteligencja NoCode jest ważna dla firm, ponieważ umożliwia im wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji procesów, aw rezultacie zrobić więcej przy mniejszym nakładzie pracy. Typowe przypadki użycia sztucznej inteligencji w biznesie obejmują:

• Tworzenie chatbotów w oparciu o sentyment może rekomendować użytkownikom zasoby samopomocy. Umożliwia to firmom zapewnienie obsługi klienta bez konieczności zatrudniania personelu obsługi klienta.
• Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do przewidywania oszustw w handlu elektronicznym, a tym samym do oznaczania podejrzanych transakcji.
• Oparte na sztucznej inteligencji rekomendacje produktowe dla upsellingu i cross-sellingu produktów w celu zwiększenia sprzedaży.
• Możesz przewidzieć odejście klientów i zapobiegawczo wysyłać promocje, aby powstrzymać klientów przed odejściem.
• Zautomatyzowana klasyfikacja produktów na podstawie obrazów może ułatwić wypełnianie stron produktów danymi.
• Zamiast wysyłać e-maile do całej listy mailingowej na podstawie wcześniejszych zachowań, możesz przewidzieć, którzy klienci z Twojej listy mailingowej prawdopodobnie dokonają konwersji i kupią produkty, i na nich skupisz swój marketing.

Ostatecznie No Code AI umożliwia firmom podejmowanie bardziej inteligentnych decyzji opartych na danych, przy jednoczesnym zrozumieniu złożonych sytuacji biznesowych.

Związek między sztuczną inteligencją bez kodu a uczeniem maszynowym

Większość sytuacji, z którymi się spotykamy, można modelować matematycznie jako związek między danymi wejściowymi a wynikami. Niektóre sytuacje są proste, ponieważ związek między wejściami i wyjściami jest dobrze zrozumiały i dlatego można go zaprogramować.

Jednak w niektórych sytuacjach związek nie jest dobrze rozumiany. Możemy znać czynniki wpływające na wyniki i ich przybliżony efekt, ale nie znamy dokładnej zależności matematycznej.

W uczeniu maszynowym komputer próbuje znaleźć przybliżoną matematyczną zależność między danymi wejściowymi i wyjściowymi. Przybliżony, ponieważ przewiduje dane wyjściowe przy danych wejściowych z dokładnością wystarczającą do praktycznego wykorzystania.

Uczenie maszynowe to jedna z najważniejszych gałęzi sztucznej inteligencji, a co za tym idzie No Code AI. Wszystkie narzędzia No Code AI wykorzystują uczenie maszynowe. Uczenie maszynowe można wykorzystać do uczenia się i przewidywania przyczyn rezygnacji klientów.

Można go użyć do sklasyfikowania recenzji produktów w celu określenia, który zespół powinien przeczytać recenzję jako informację zwrotną. Może być używany do szkolenia chatbotów w zakresie najodpowiedniejszych odpowiedzi podczas udzielania informacji zwrotnej.

Korzyści z braku kodu AI

• No Code AI umożliwia firmom wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji bez krzywej uczenia się.
• Przepływ pracy można łatwo usprawnić i zintegrować z danymi rurociągów.
• Zarządzane zestawy danych ułatwiają dodawanie nowych danych i ciągłe ponowne uczenie modelu.
• Pozwala na korzystanie z platformy bezserwerowej, co ułatwia skalowanie.
• Często są wyposażone w opcje uczenia modeli przy użyciu procesorów graficznych w chmurze, co umożliwia lepszą współpracę, ponieważ istnieje jedna wspólna platforma dla wszystkich członków zespołu.

Przyjrzyjmy się teraz wadom No Code AI.

Wady No Code AI

• Większość platform jest droga.
• Trudno jest zbudować niestandardowy model i użyć niestandardowych parametrów.
• Ograniczenie szybkości dla prognoz i szkolenia również ogranicza użycie.

Następnie sprawdź niektóre z najlepszych zasobów do nauki No Code AI.

Zasoby

Bezkodowy przewodnik po sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym

Ta książka wprowadza cię w sztuczną inteligencję i zapewnia podstawowe zrozumienie bez zagłębiania się w gąszcz programowania.

Zapowiedź	Produkt	Ocena	Cena
	Bezkodowy przewodnik po sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym: co myśleć o sztucznej inteligencji dzisiaj	Brak ocen	13,99 USD	Kup na Amazonie

Książka pomoże ci zrozumieć różnice między uczeniem maszynowym, sztuczną inteligencją, uczeniem głębokim i sieciami neuronowymi.

Wprowadzenie do kursu No Code/Low Code

We wprowadzeniu do No Code/Low Code autorstwa Duke University dowiesz się, jak stosować zasady inżynierii uczenia maszynowego w rzeczywistych projektach z wykorzystaniem przetwarzania w chmurze i koncepcji inżynierii danych.

Będziesz tworzyć aplikacje do uczenia maszynowego przy użyciu najlepszych praktyk w zakresie tworzenia oprogramowania i nauczysz się korzystać z AutoML w celu wydajniejszego rozwiązywania problemów.

Sztuczna inteligencja w marketingu (bez kodu)

Kurs AI For Marketing (No-Code) Udemy obejmuje wykorzystanie sztucznej inteligencji w marketingu.

Obejmuje budowanie modeli uczenia maszynowego bez kodu w celu przewidywania rezygnacji, sprzedaży i kombinacji marketingowej, segmentację klientów i budowanie modeli grupowania w celu personalizacji oraz wykorzystanie wizji komputerowej i przetwarzania języka naturalnego do przewidywania preferencji konsumentów.

Notka autora

Sztuczna inteligencja jest przydatna dla większości firm, a brak kodu sprawia, że ​​sztuczna inteligencja jest bardziej dostępna dla nietechnicznych menedżerów biznesowych. Jednak cena niektórych z tych platform AI jest restrykcyjna. Dlatego firmy powinny upewnić się, że oceniają, czy jest to warte kosztów.

Ponadto prostota tych platform ma swoją cenę. Modele i procesy nie są tak dostosowywalne i konfigurowalne, jak te zapisane w kodzie. Mimo to, jak na wschodzącą branżę, krajobraz sztucznej inteligencji No Code jest zaskakująco bogaty i prawdopodobnie wkrótce się powiększy.

Następnie możesz sprawdzić platformy uczenia maszynowego z niskim kodem i bez kodu.