Что такое No Code AI и почему это важно для бизнеса?

Индустрия No-Code направлена ​​на создание программных решений, которые позволяют нетехническим людям создавать программное обеспечение, которое раньше могли написать только квалифицированные программисты.

Отрасль разнообразна: наиболее успешными инструментами являются конструкторы веб-сайтов, в то время как создатели приложений не получили должного развития. Тем не менее, еще одна ниша No Code, набирающая популярность, — это инструменты No Code AI.

Как ИИ меняет мир

ИИ меняет мир и то, как работает бизнес. Google Translate позволяет общаться по всему миру, беспилотные автомобили Tesla обещают сделать дороги более безопасными, а недавно запущенный ChatGPT обещает стать полезным чат-ботом.

Хотя разные области, в которых ИИ бросает вызов статус-кво, кажутся разными и разрозненными, по сути, он делает одно и то же — позволяет автоматизировать задачи, которые раньше было невозможно автоматизировать, поскольку для их решения требовался человеческий интеллект.

Для предприятий автоматизация повышает эффективность и снижает затраты. Компании, которые хотят оставаться конкурентоспособными и масштабироваться в ближайшем будущем, должны обратить внимание на то, как искусственный интеллект может улучшить их работу. Но не все предприятия могут позволить себе нанимать инженеров-программистов для разработки систем искусственного интеллекта.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект трудно определить, потому что граница между тем, что можно считать разумным и неразумным поведением, размыта.

Популярные издания определяют ИИ следующим образом:

Google говорит, что это набор технологий, которые позволяют компьютерам выполнять множество расширенных функций, включая способность видеть, понимать и переводить устную и письменную речь, анализировать данные, давать рекомендации и многое другое.

Oracle определяет его как системы или машины, которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач и могут многократно улучшать себя на основе собираемой информации.

BuiltIn определяет его как обширную отрасль информатики, связанную с созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

Мне нравится думать об искусственном интеллекте как об альтернативе явному программированию. В явном программировании программист отвечает за то, чтобы сообщить компьютеру, как вычислить выходные данные, учитывая некоторые общие входные данные.

Однако с помощью ИИ компьютер может анализировать данные и определять метод получения результатов с учетом входных данных, ища тенденции в данных.

Что такое ИИ без кода?

Традиционно системы искусственного интеллекта разрабатывались инженерами-программистами и специалистами по данным с использованием таких языков программирования, как Python. Это означало, что единственными людьми, которые могли использовать ИИ для создания систем для своего бизнеса, были высокотехнические инженеры.

No Code AI стремится демократизировать это, абстрагируя модели AI, чтобы их можно было разрабатывать без необходимости кодирования. Это позволит нетехническим людям создавать системы искусственного интеллекта для своего бизнеса и конкурировать с более крупными компаниями.

Различные платформы на рынке предлагают пользователям возможность разрабатывать системы более простым способом.

Платформы ИИ предлагают разные наборы функций по разным ценам. В результате они могут не обязательно конкурировать за продукты, но будут иметь разные варианты использования.

Платформы искусственного интеллекта без кода

Давайте рассмотрим ведущие платформы:

№1. MonkeyLearn

MonkeyLearn — это инструмент для анализа текста на базе искусственного интеллекта. Его можно использовать для анализа текста, чтобы разделить его на разные группы, извлечь намерения из комментариев и выполнить анализ тональности.

Функции

• Его легко и просто использовать.
• Хорошо интегрируется с другими инструментами, такими как Zapier, Google Таблицы, пользовательские API и CSV-файлы.
• Это позволяет вам создавать и обучать свои модели для классификации текста.

Он прост и удобен в использовании и хорошо интегрируется с другими инструментами интеграции без кода, такими как Zapier. Вы также можете напрямую подключиться к платформе через API. После этого вы можете использовать готовые классификаторы или обучить свои собственные модели для классификации текста.

Стоимость инструмента начинается от 299 долларов в месяц.

MakeML

MakeML — это платформа машинного обучения на базе MacOS. Хотя приложение доступно для Mac, вы можете обучить MakeML создавать модели, которые обнаруживают и отслеживают объекты на изображениях и видео.

Кроме того, у них есть хранилище наборов данных для получения данных, необходимых для обучения ваших моделей. У них также есть обширные учебные пособия для изучения того, как использовать платформу и создавать образцы приложений.

Функции

• Цены на MakeML сравнительно ниже по сравнению с большинством других платформ искусственного интеллекта без кода. Это делает его отличной отправной точкой, не требующей больших финансовых затрат.
• На веб-сайте есть дополнительные ресурсы поддержки, которые помогут вам начать работу и помогут вам, если вы застряли.
• У них есть хранилище наборов данных, где вы можете получать данные, необходимые для обучения ваших моделей, без необходимости собирать данные самостоятельно. Данные также очищаются, чтобы сделать их идеальными для обучения.

У них есть бесплатный уровень; самый дешевый премиум-план стоит 4,53 доллара в месяц.

Очевидно.ai

Очевидно.ai — это простая в использовании платформа для построения прогностических моделей. Кроме того, его также можно использовать для регрессии и работы с данными временных рядов.

Очевидно, что AI поддерживает несколько алгоритмов обучения, но автоматически выбирает лучший из них на основе точности. Лучше всего то, что он часто завершает тренировочные модели менее чем за минуту.

Функции

• Это невероятно быстро.
• Он хорошо обеспечен ресурсами, с учебными пособиями, показывающими, как использовать платформу.
• Он сравнивает ваши данные с различными алгоритмами и выбирает наиболее эффективный, то есть вы получаете лучший алгоритм, не зная, какой из них используется.
• Он предоставляет REST API и веб-интерфейс, чтобы делать прогнозы после обучения модели.

У него есть бесплатный план с ограниченными функциями и премиальные планы, самый низкий из которых начинается с 399 долларов в месяц.

Важность платформ искусственного интеллекта без кода

ИИ NoCode важен для бизнеса, поскольку он позволяет им использовать ИИ для автоматизации процессов и, как следствие, делать больше с меньшими затратами. Общие варианты использования ИИ в бизнесе включают:

• Создание чат-ботов на основе настроений может рекомендовать пользователям ресурсы самопомощи. Это позволяет компаниям оказывать поддержку клиентам без необходимости нанимать персонал службы поддержки клиентов.
• ИИ можно использовать для прогнозирования мошенничества в электронной коммерции и, таким образом, для выявления подозрительных транзакций.
• Рекомендации по продуктам на основе ИИ для дополнительных и перекрестных продаж продуктов для увеличения продаж.
• Вы можете прогнозировать отток клиентов и заблаговременно рассылать рекламные акции, чтобы клиенты не уходили.
• Автоматическая классификация продуктов на основе изображений может упростить заполнение страниц продуктов данными.
• Вместо того, чтобы рассылать электронные письма всему вашему списку рассылки, используя прошлое поведение, вы можете предсказать, какие клиенты в вашем списке рассылки, скорее всего, совершат конверсию и купят продукты, и сосредоточить на них свой маркетинг.

В конечном счете, No Code AI позволяет компаниям принимать более разумные решения на основе данных, при этом разбираясь в сложных бизнес-ситуациях.

Связь между искусственным интеллектом без кода и машинным обучением

Большинство ситуаций, с которыми мы сталкиваемся, можно математически смоделировать как взаимосвязь между входами и выходами. Некоторые ситуации просты, потому что взаимосвязь между входами и выходами хорошо понятна и, следовательно, может быть запрограммирована.

Однако в некоторых ситуациях взаимосвязь не совсем понятна. Мы можем знать факторы, влияющие на выпуск, и их примерный эффект, но не точную математическую взаимосвязь.

В машинном обучении компьютер пытается найти приблизительную математическую связь между входными и выходными данными. Приблизительный, потому что он предсказывает выходные данные с учетом входных данных с точностью, достаточной для практического использования.

Машинное обучение — одна из важнейших ветвей искусственного интеллекта и, как следствие, бескодового ИИ. Все инструменты искусственного интеллекта без кода используют машинное обучение. Машинное обучение можно использовать для изучения и прогнозирования причин оттока клиентов.

Его можно использовать для классификации обзоров продуктов, чтобы определить, какая команда должна прочитать обзор как отзыв. Его можно использовать для обучения чат-ботов наиболее подходящим ответам при предоставлении отзывов.

Преимущества искусственного интеллекта без кода

• No Code AI позволяет компаниям использовать возможности ИИ без обучения.
• Рабочий процесс можно упростить и легко интегрировать в конвейер данных.
• Управляемые наборы данных упрощают добавление новых данных и постоянное переобучение модели.
• Это позволяет использовать бессерверную платформу, что упрощает ее масштабирование.
• Они часто поставляются с опциями для обучения моделей с использованием графических процессоров в облаке, что обеспечивает более тесное сотрудничество, поскольку для всех членов команды существует одна общая платформа.

Теперь давайте рассмотрим недостатки искусственного интеллекта без кода.

Недостатки искусственного интеллекта без кода

• Большинство платформ дорогие.
• Трудно построить пользовательскую модель и использовать пользовательские параметры.
• Ограничение скорости для прогнозов и обучения также ограничивает использование.

Затем ознакомьтесь с некоторыми из лучших ресурсов для изучения искусственного интеллекта без кода.

Ресурсы

Руководство по искусственному интеллекту и машинному обучению без кода

Эта книга познакомит вас с искусственным интеллектом и даст вам элементарное понимание, не углубляясь в дебри программирования.

Предварительный просмотр	Товар	Рейтинг	Цена
	Руководство по искусственному интеллекту и машинному обучению без кода: что думать об ИИ сегодня	Оценок пока нет	$13,99	Купить на Амазоне

Книга поможет вам понять различия между машинным обучением, ИИ, глубоким обучением и нейронными сетями.

Введение в курс No Code/Low Code

В курсе «Введение в No Code/Low Code» Университета Дьюка вы узнаете, как применять инженерные принципы машинного обучения к реальным проектам с использованием концепций облачных вычислений и обработки данных.

Вы будете разрабатывать приложения для машинного обучения, используя лучшие практики разработки программного обеспечения, и научитесь использовать AutoML для более эффективного решения проблем.

ИИ для маркетинга (без кода)

Курс AI For Marketing (No-Code) от Udemy посвящен использованию искусственного интеллекта в маркетинге.

Он включает в себя создание моделей машинного обучения без кода для прогнозирования оттока клиентов, продаж и маркетингового комплекса, сегментацию клиентов и построение кластерных моделей для персонализации, а также использование компьютерного зрения и обработки естественного языка для прогнозирования потребительских предпочтений.

Примечание автора

ИИ полезен для большинства предприятий, а No Code делает ИИ более доступным для нетехнических бизнес-менеджеров. Однако цена некоторых из этих платформ ИИ ограничена. Поэтому предприятия должны убедиться, что они оценивают, стоит ли это затрат.

Кроме того, простота этих платформ обходится дорого. Модели и процессы не такие настраиваемые и настраиваемые, как прописанные в коде. Несмотря на все это, для развивающейся отрасли ландшафт искусственного интеллекта без кода удивительно богат и, вероятно, скоро будет расти.

Затем вы можете проверить платформы машинного обучения с низким кодом и без кода.