Індустрія No-Code спрямована на створення програмних рішень, які дозволяють нетехнічним людям створювати програмне забезпечення, яке раніше могли написати лише кваліфіковані програмісти.
Індустрія різноманітна, найуспішнішими інструментами є розробники веб-сайтів, тоді як розробники додатків не досягли успіху. Однак ще одна ніша No Code, яка набуває популярності, — це інструменти No Code AI.
Як ШІ змінює світ
ШІ змінює світ і те, як працюють підприємства. Перекладач Google дозволяє вам спілкуватися по всьому світу, безпілотні автомобілі Tesla обіцяють зробити дороги безпечнішими, а нещодавно запущений ChatGPT обіцяє стати корисним чат-ботом.
Незважаючи на те, що різні сфери, де ШІ кидає виклик статус-кво, здаються різноманітними та непов’язаними, по суті, він робить одне й те саме – дозволяє автоматизувати завдання, які раніше було неможливо автоматизувати, оскільки вони вимагали людського інтелекту.
Для підприємств автоматизація створює ефективність і знижує витрати. Компанії, які прагнуть залишатися конкурентоспроможними та розвиватися в майбутньому, повинні дивитися на те, як штучний інтелект і як вони можуть покращити свою діяльність. Але не всі підприємства можуть дозволити собі наймати інженерів програмного забезпечення для розробки систем ШІ.
Що таке штучний інтелект?
Штучний інтелект важко визначити, оскільки межа між тим, що можна вважати інтелектуальною та неінтелектуальною поведінкою, є розмитою.
Популярні видання визначають ШІ так:
Google каже, що це набір технологій, які дозволяють комп’ютерам виконувати різноманітні розширені функції, включаючи здатність бачити, розуміти та перекладати усну та письмову мову, аналізувати дані, давати рекомендації тощо.
Oracle визначає це як системи або машини, які імітують людський інтелект для виконання завдань і можуть ітеративно самовдосконалюватися на основі інформації, яку вони збирають.
BuiltIn визначає це як широкомасштабну галузь інформатики, пов’язану зі створенням розумних машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту.
Мені подобається думати про штучний інтелект як про альтернативу явному програмуванню. У явному програмуванні програміст відповідає за те, щоб повідомити комп’ютеру, як обчислити вихідні дані, враховуючи деякі загальні вхідні дані.
Однак за допомогою штучного інтелекту комп’ютер може аналізувати дані та визначати метод отримання виходу з урахуванням вхідних даних, шукаючи тенденції в даних.
Що таке No Code AI?
Традиційно системи штучного інтелекту розроблялися інженерами-програмістами та дослідниками даних з використанням мов програмування, таких як Python. Це означало, що єдині люди, які могли використовувати штучний інтелект для створення систем для свого бізнесу, були високотехнічними інженерами.
No Code AI має на меті демократизувати це шляхом абстрагування моделей AI, щоб їх можна було розробляти без необхідності кодування. Це дозволить нетехнічним людям створювати системи ШІ для свого бізнесу та конкурувати з більшими компаніями.
Різні платформи на ринку пропонують користувачам можливість розробляти системи більш простим способом.
Платформи AI пропонують різні набори функцій за різними цінами. Як наслідок, вони можуть не обов’язково конкурувати за продукти, але матимуть різні варіанти використання.
No Code Platforms AI
Давайте розглянемо провідні платформи:
#1. MonkeyLearn
MonkeyLearn — це інструмент для аналізу тексту на основі ШІ. Його можна використовувати для аналізу тексту, щоб класифікувати його за різними групами, витягувати наміри з коментарів і виконувати аналіз настроїв.
особливості
- Він простий і простий у використанні.
- Добре інтегрується з іншими інструментами, такими як Zapier, Google Sheets, користувальницькі API та файли CSV.
- Це дозволяє створювати та навчати моделі класифікувати текст.
Він простий і легкий у використанні та добре інтегрується з іншими інструментами інтеграції без коду, такими як Zapier. Ви також можете підключитися безпосередньо до платформи через API. Після цього ви можете використовувати попередньо створені класифікатори або навчати власні моделі для класифікації тексту.
Ціна інструменту починається від 299 доларів США на місяць.
MakeML
MakeML — це платформа машинного навчання на основі MacOS. Хоча програма доступна для Mac, ви можете навчити MakeML створювати моделі, які виявляють і відстежують об’єкти на зображеннях і відео.
Крім того, вони мають сховище даних для пошуку даних, необхідних для навчання ваших моделей. У них також є обширні навчальні посібники для навчання користуванню платформою та створенню прикладів додатків.
особливості
- Ціни MakeML порівняно нижчі порівняно з більшістю інших платформ No code AI. Це робить його чудовою відправною точкою, яка не вимагає великих фінансових витрат.
- На веб-сайті є додаткові ресурси підтримки, які допоможуть вам розпочати роботу та підкажуть вам, коли ви застрягли.
- У них є сховище набору даних, де ви можете отримати дані, необхідні для навчання ваших моделей, без необхідності збирати дані самостійно. Дані також очищаються, щоб зробити їх ідеальними для навчання.
Мають вільний ярус; найдешевший преміум-план коштує 4,53 доларів на місяць.
Очевидно.ai
Obviously.ai — це проста у використанні платформа для створення прогнозних моделей. Крім того, його також можна використовувати для регресії та роботи з даними часових рядів.
Очевидно.ai підтримує кілька алгоритмів для навчання, але автоматично вибирає найкращий на основі точності. Найкраще те, що він часто завершує навчання моделей менш ніж за хвилину.
особливості
- Це неймовірно швидко.
- Він забезпечений багатими ресурсами, навчальні посібники показують, як користуватися платформою.
- Він порівнює ваші дані з різними алгоритмами та вибирає найефективніший, тобто ви отримуєте найкращий алгоритм, не знаючи, який із них використовується.
- Він надає REST API та веб-інтерфейс, щоб робити ваші прогнози після навчання моделі.
У нього є безкоштовний план із обмеженими можливостями та преміум-плани, найнижчий із яких починається від 399 доларів на місяць.
Важливість платформ No Code AI
NoCode AI важливий для компаній, оскільки він дозволяє їм використовувати AI для автоматизації процесів і, як наслідок, робити більше з меншою роботою. Загальні випадки використання ШІ в бізнесі включають:
- Створення чат-ботів на основі настроїв може рекомендувати користувачам ресурси самодопомоги. Це дозволяє компаніям надавати підтримку клієнтів без необхідності наймати персонал служби підтримки клієнтів.
- ШІ можна використовувати для прогнозування шахрайства в електронній комерції та таким чином позначати підозрілі транзакції.
- Рекомендації щодо продукту на основі штучного інтелекту щодо продажу додаткових і перехресних продажів продуктів для збільшення продажів.
- Ви можете передбачити відтік клієнтів і завчасно надсилати рекламні акції, щоб утримати клієнтів від відходу.
- Автоматизована класифікація продуктів із зображень може полегшити наповнення сторінок продукту даними.
- Замість того, щоб надсилати електронні листи на весь ваш список розсилки, використовуючи минулу поведінку, ви можете передбачити, які клієнти у вашому списку розсилки, ймовірно, перейдуть і купуватимуть продукти, і зосередити свій маркетинг на них.
Зрештою, No Code AI дозволяє компаніям приймати більш розумні рішення на основі даних, одночасно розуміючи складні бізнес-ситуації.
Взаємозв’язок між штучним інтелектом без коду та машинним навчанням
Більшість ситуацій, з якими ми стикаємося, можна змоделювати математично як зв’язок між входами та виходами. Деякі ситуації є простими, оскільки зв’язок між входами та виходами добре зрозумілий і, отже, може бути запрограмований.
Однак у деяких ситуаціях цей зв’язок недостатньо зрозумілий. Ми можемо знати фактори, які впливають на результат, і їхній приблизний вплив, але не знати точний математичний зв’язок.
У машинному навчанні комп’ютер намагається знайти приблизний математичний зв’язок між входами та виходами. Приблизний, тому що він передбачає вихідні дані з урахуванням вхідних даних з точністю, достатньою для практичного використання.
Машинне навчання є однією з найважливіших гілок штучного інтелекту та, відповідно, No Code AI. Усі інструменти No Code AI використовують машинне навчання. Машинне навчання можна використовувати для вивчення та прогнозування причин відтоку клієнтів.
Його можна використовувати для класифікації відгуків про продукт, щоб визначити, яка команда повинна прочитати огляд як відгук. Його можна використовувати, щоб навчити чат-ботів найбільш прийнятним відповідям під час надання зворотного зв’язку.
Переваги No Code AI
- No Code AI дозволяє компаніям використовувати потужність ШІ без необхідності навчання.
- Робочий процес можна оптимізувати та легко інтегрувати для передачі даних.
- Керовані набори даних спрощують додавання нових даних і постійне оновлення моделі.
- Це дозволяє використовувати безсерверну платформу, полегшуючи масштабування.
- Вони часто постачаються з опціями для навчання моделей за допомогою графічних процесорів у хмарі, що дозволяє краще співпрацювати, оскільки існує одна спільна платформа для всіх членів команди.
Тепер давайте дослідимо недоліки No Code AI.
Недоліки No Code AI
- Більшість платформ дорогі.
- Важко побудувати власну модель і використовувати спеціальні параметри.
- Обмеження швидкості для передбачень і навчання також обмежує використання.
Далі перегляньте деякі з найкращих ресурсів, щоб дізнатися No Code AI.
Ресурси
Посібник із штучного інтелекту та машинного навчання без коду
Ця книга познайомить вас із штучним інтелектом і дасть елементарне розуміння, не заглиблюючись у суть програмування.
Книга допоможе вам зрозуміти відмінності між машинним навчанням, ШІ, глибоким навчанням і нейронними мережами.
Вступ до курсу No Code/Low Code
У вступі до No Code/Low Code від Університету Дьюка ви дізнаєтесь, як застосовувати принципи машинного навчання до реальних проектів із використанням хмарних обчислень та концепцій інженерії даних.
Ви розроблятимете програми машинного навчання, використовуючи найкращі практики розробки програмного забезпечення, і навчитеся використовувати AutoML для більш ефективного вирішення проблем.
ШІ для маркетингу (без коду)
Курс AI For Marketing (No-Code) від Udemy охоплює використання штучного інтелекту в маркетингу.
Він включає в себе створення моделей машинного навчання без коду для прогнозування відтоку, продажів і комплексу маркетингу, сегментування клієнтів і побудову моделей кластеризації для персоналізації, а також використання комп’ютерного бачення й обробки природної мови для прогнозування споживчих переваг.
Примітка автора
ШІ корисний для більшості підприємств, а No Code робить ШІ більш доступним для нетехнічних бізнес-менеджерів. Однак ціна на деякі з цих платформ ШІ є обмеженою. Таким чином, підприємства повинні переконатися, що вони оцінюють, чи варто це витрати.
Крім того, простота цих платформ коштує дорого. Моделі та процеси не настільки настроювані та конфігуровані, як ті, що написані в коді. Незважаючи на все це, для індустрії, що розвивається, штучний інтелект без коду є напрочуд багатим і, швидше за все, незабаром зросте.
Далі ви можете перевірити платформи машинного навчання з низьким вмістом коду та без нього.