Что такое бескодовый ИИ и почему он важен для бизнеса?

Индустрия без кода нацелена на создание программных решений, которые позволяют нетехническим специалистам создавать программное обеспечение, которое раньше могли писать только квалифицированные программисты.

Отрасль разнообразна, и наиболее успешными инструментами являются конструкторы веб-сайтов, в то время как конструкторы приложений потерпели неудачу. Однако еще одна ниша No Code, которая набирает 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 различные области, в которых ИИ бросает вызов статусу-кво, кажутся разрозненными и несвязанными, 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 будущем, должны подумать о том, как ИИ может улучшить их бизнес. Но не все предприятия могут позволить себе нанимать инженеров-программистов для разработки систем ИИ.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект трудно определить, потому что грань 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 ряд 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 итеративно совершенствоваться на основе собираемой информации.

BuiltIn определяет его как широкую 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 результат, учитывая некоторые общие входные данные.

Однако с помощью ИИ компьютер может анализировать данные и определять метод получения результатов на основе 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 специалистам создавать системы искусственного интеллекта для своего бизнеса и конкурировать с более крупными компаниями.

Различные платформы на рынке предлагают пользователям возможность более простой разработки систем.

Платформы ИИ предлагают разные наборы функций по разным ценам. В результате они не обязательно конкурируют за продукты, но у них будут разные варианты использования.

Нет кода платформы ИИ

Давайте рассмотрим ведущие платформы:

№1. MonkeyLearn

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

Характеристики

• Его легко и просто использовать.
• Он хорошо интегрируется с другими инструментами, такими как Zapier, Google Таблицы, пользовательские API и файлы CSV.
• Он позволяет создавать и обучать собственные 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 обучать 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 репозиторий наборов данных, чтобы найти данные, необходимые для обучения ваших моделей. У них также есть обширные учебные пособия для изучения того, как использовать платформу и создавать образцы приложений.

Характеристики

• Цена MakeML относительно ниже по сравнению с большинством других ИИ-платформ 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 репозиторий наборов данных, где вы можете получить 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.ai поддерживает несколько алгоритмов обучения, но автоматически выбирает лучший на основе точности. Лучше всего то, что он часто завершает тренировочные модели менее чем за минуту.

Характеристики

• Это невероятно быстро.
• У него хорошие ресурсы с учебными пособиями, показывающими, как использовать платформу.
• Он проверяет ваши данные с помощью разных алгоритмов и выбирает наиболее эффективный, то есть вы получаете лучший алгоритм, не зная, какой из них используется.
• Он предоставляет REST API и веб-интерфейс для прогнозирования после обучения модели.

У него есть бесплатный план с ограниченными функциями и премиальные планы всего за 399 долларов в месяц.

Важность платформ искусственного интеллекта без кода

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

• Создание чат-бота на основе настроений может рекомендовать пользователям ресурсы для самопомощи. Это позволяет предприятиям оказывать поддержку клиентам без необходимости нанимать персонал по обслуживанию клиентов.
• ИИ можно использовать для прогнозирования мошенничества в электронной торговле и, таким образом, для выявления подозрительных транзакций.
• Рекомендации по продуктам на основе ИИ для дополнительных продаж и перекрестных продаж продуктов для дополнительных продаж.
• Вы можете прогнозировать отток клиентов и заранее 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 списку рассылки, используя предыдущее поведение, вы можете предсказать, какие клиенты в вашем списке рассылки, скорее всего, будут конвертировать и покупать 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 бескодовым искусственным интеллектом 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 входом и выходом хорошо понятна и, следовательно, может быть запрограммирована.

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

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

Машинное обучение — одно из важнейших направлений искусственного интеллекта и, следовательно, искусственного интеллекта без кода. Все инструменты искусственного интеллекта без кода используют машинное обучение. Машинное обучение можно использовать для изучения и прогнозирования причин ухода 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 непрерывное обучение моделей.
• Это позволяет использовать бессерверную платформу, что облегчает масштабирование.
• Они часто поставляются с опциями для обучения моделей с использованием графических процессоров в облаке, что обеспечивает более тесное сотрудничество, поскольку существует одна общая платформа для всех членов команды.

Теперь давайте рассмотрим недостатки искусственного интеллекта без кода.

Недостатки бескодового ИИ

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

Тогда ознакомьтесь с некоторыми из лучших ресурсов, чтобы изучить искусственный интеллект без кода.

Ресурсы

Руководство без кода по искусственному интеллекту и машинному обучению

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

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

Введение в курс без кода / с низким кодом

В курсе «Введение в No Code/Low Code» Университета Дьюка вы узнаете, как применять инженерные принципы машинного обучения в реальных проектах 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 Udemy AI for Marketing (No Code) посвящен использованию искусственного интеллекта в маркетинге.

Он включает в себя построение моделей машинного обучения без кода для прогнозирования оттока клиентов, комплекса продаж и маркетинга, сегментации клиентов и создания моделей кластеризации 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 стоимость некоторых из этих платформ ИИ ограничена. Поэтому предприятия должны обязательно оценить, стоит ли это затрат.

Кроме того, простота этих платформ имеет свою цену. Модели и процессы не так настраиваемы и конфигурируемы, как написанные в коде. Несмотря на все это, для развивающейся отрасли ландшафт искусственного интеллекта без кода на удивление богат и, вероятно, скоро будет расти.

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