Fremveksten av No-Code AI: Demokratisering av Kunstig Intelligens
No-Code-industrien har etablert seg med det formål å tilby programvareløsninger som lar personer uten teknisk bakgrunn utvikle programmer som tidligere var forbeholdt erfarne programmerere.
Denne sektoren er mangfoldig, der verktøy for bygging av nettsider har oppnådd betydelig suksess, mens apputviklingsverktøy har hatt vanskeligere for å få fotfeste. Et annet felt innen No-Code som imidlertid er i rask vekst, er No-Code AI-verktøy.
Hvordan AI Revolusjonerer Verden
Kunstig intelligens endrer spillereglene for bedrifter og måten vi lever på. Google Translate har gjort kommunikasjon over landegrenser enkelt, selvkjørende biler fra Tesla ser ut til å øke sikkerheten på veiene, og den nylig lanserte ChatGPT har potensial til å bli en banebrytende chatbot.
Selv om de ulike områdene der AI utfordrer det etablerte kan virke forskjellige, er den underliggende mekanismen den samme – nemlig å muliggjøre automatisering av oppgaver som tidligere ble ansett som umulige å automatisere fordi de krevde menneskelig intelligens.
For virksomheter betyr automatisering økt effektivitet og reduserte kostnader. For å opprettholde konkurransekraft og vokse i fremtiden, må bedrifter undersøke hvordan kunstig intelligens kan forbedre driften. Ikke alle virksomheter har imidlertid ressurser til å ansette programvareingeniører for å utvikle AI-systemer.
Hva Innebærer Kunstig Intelligens?
Definisjonen av kunstig intelligens er kompleks, da skillet mellom intelligent og ikke-intelligent oppførsel kan være vanskelig å trekke.
Forskjellige publikasjoner har definert AI på følgende måter:
Google definerer det som en samling teknologier som gjør det mulig for datamaskiner å utføre avanserte oppgaver, inkludert å se, forstå og oversette språk, analysere data og gi anbefalinger.
Oracle beskriver det som systemer eller maskiner som imiterer menneskelig intelligens for å utføre oppgaver og gradvis forbedre seg basert på innsamlet data.
BuiltIn definerer det som en bred gren av datavitenskap som fokuserer på å utvikle smarte maskiner som er i stand til å utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens.
Jeg foretrekker å se på kunstig intelligens som et alternativ til tradisjonell programmering. I tradisjonell programmering er det programmereren som må fortelle datamaskinen hvordan den skal beregne utdata basert på gitte inndata.
Med AI derimot, kan datamaskinen analysere data og selv utlede hvordan utdata skal genereres basert på inndata ved å identifisere mønstre i dataene.
Hva er No Code AI?
Tradisjonelt har AI-systemer blitt utviklet av programvareingeniører og dataforskere ved hjelp av programmeringsspråk som Python. Dette har begrenset tilgangen til kunstig intelligens til høyt kvalifiserte teknikere.
No Code AI har som mål å demokratisere dette feltet ved å gjøre AI-modeller tilgjengelige uten at man trenger kode. Dette åpner for at personer uten teknisk bakgrunn kan utvikle AI-systemer for sine virksomheter og konkurrere med større selskaper.
Det finnes flere plattformer på markedet som gir brukerne muligheten til å utvikle systemer på en mer tilgjengelig måte.
Disse AI-plattformene tilbyr ulike funksjoner til varierende priser. Dette betyr at de ikke nødvendigvis konkurrerer om det samme markedet, men har ulike bruksområder.
Oversikt over No Code AI-plattformer
La oss se nærmere på noen av de ledende plattformene:
#1. MonkeyLearn
MonkeyLearn er et AI-drevet verktøy for tekstanalyse. Det kan brukes til å analysere tekst, kategorisere den, identifisere intensjoner i kommentarer og gjennomføre sentimentanalyse.
Egenskaper
- Verktøyet er enkelt å bruke.
- Det integreres enkelt med andre verktøy som Zapier, Google Sheets, tilpassede APIer og CSV-filer.
- Du kan lage og trene dine egne modeller for tekstklassifisering.
MonkeyLearn er brukervennlig og integreres godt med andre No-Code-verktøy som Zapier. Du kan også koble deg til plattformen via et API. Deretter kan du bruke forhåndsdefinerte klassifiserere eller trene dine egne modeller for tekstklassifisering.
Prisen for verktøyet starter på $299 per måned.
MakeML
MakeML er en maskinlæringsplattform for MacOS. Selv om applikasjonen er for Mac, kan MakeML trenes til å lage modeller som oppdager og sporer objekter i bilder og videoer.
I tillegg har de en database med datasett som du kan bruke for å trene modellene dine. De tilbyr også detaljerte veiledninger for å hjelpe deg med å bruke plattformen og bygge eksempler på applikasjoner.
Egenskaper
- MakeML er relativt rimeligere sammenlignet med andre No-Code AI-plattformer. Dette gjør det til et godt utgangspunkt for de som ønsker å teste AI uten store økonomiske utgifter.
- Nettstedet har ressurser som hjelper deg å komme i gang og gir deg veiledning når du står fast.
- De har en datasettbank hvor du kan hente data som er nødvendige for å trene modellene dine. Dataene er også renset for å optimalisere opplæringen.
De tilbyr en gratis versjon, mens den billigste betalte planen koster $4,53 per måned.
Obviously.ai
Obviously.ai er en brukervennlig plattform for å lage prediktive modeller. Den kan også brukes for regresjon og tidsseriedata.
Obviously.ai støtter flere algoritmer, men velger automatisk den beste algoritmen basert på nøyaktighet. Det beste er at modelltreningen ofte tar mindre enn ett minutt.
Egenskaper
- Det er utrolig raskt.
- Det har gode ressurser, inkludert veiledninger for bruk av plattformen.
- Verktøyet sammenligner dataene dine mot ulike algoritmer og velger den som gir best resultat.
- Det tilbyr REST API og et nettbasert grensesnitt for å gjøre forutsigelser etter at modellen er trent.
Plattformen har en gratis plan med begrensede funksjoner og betalte planer fra $399 per måned.
Betydningen av No Code AI-plattformer
No-Code AI er viktig for bedrifter fordi det gjør det mulig å bruke AI til å automatisere prosesser og dermed oppnå mer med mindre innsats. Vanlige bruksområder for AI i næringslivet inkluderer:
- Chatbots som baseres på følelser kan gi brukerne anbefalinger for selvhjelpsressurser. Dette gir virksomheter mulighet til å tilby kundesupport uten å måtte ansette flere medarbeidere.
- AI kan brukes til å identifisere svindel i e-handel og flagge mistenkelige transaksjoner.
- AI-baserte produktanbefalinger som kan øke salget.
- Forutsi kundefrafall og sende ut forebyggende kampanjer.
- Automatisert produktklassifisering fra bilder kan gjøre det enklere å fylle produktsider med data.
- Forutsi hvilke kunder som er mest sannsynlig å konvertere fra e-postlister.
No Code AI gjør det mulig for bedrifter å ta mer informerte, datadrevne beslutninger og få innsikt i komplekse situasjoner.
Forholdet mellom No Code AI og Maskinlæring
De fleste situasjoner vi møter kan modelleres matematisk som et forhold mellom inndata og utdata. Noen situasjoner er enkle fordi forholdet mellom inndata og utdata er godt forstått og kan derfor programmeres.
I andre situasjoner er forholdet ikke like godt forstått. Vi kjenner kanskje faktorene som påvirker resultatet og deres overordnede effekt, men ikke det eksakte matematiske forholdet.
I maskinlæring prøver datamaskinen å finne en tilnærmet matematisk sammenheng mellom inndata og utdata. Tilnærmet fordi den forutsier utdata basert på inndata med en nøyaktighet som er god nok for praktisk bruk.
Maskinlæring er en sentral gren innen kunstig intelligens og dermed også No Code AI. Alle No Code AI-verktøy baserer seg på maskinlæring. Maskinlæring kan brukes til å forstå og forutsi hvorfor kunder velger å avslutte kundeforholdet.
Den kan brukes til å klassifisere produktanmeldelser for å identifisere hvilket team som skal se på tilbakemeldingen. Den kan også brukes til å trene chatbots til å gi de mest hensiktsmessige svarene.
Fordeler med No Code AI
- No Code AI gjør det mulig for bedrifter å bruke kunstig intelligens uten at det krever en lang læringsprosess.
- Arbeidsflyten kan enkelt strømlinjeformes og integreres med data.
- Administrerte datasett gjør det enklere å legge til nye data og trene modellen kontinuerlig.
- Det gir mulighet for en serverløs plattform, som gjør det enklere å skalere.
- Disse plattformene tilbyr ofte alternativer for å trene modeller ved hjelp av GPU-er i skyen, som gir mulighet for samarbeid.
La oss nå se nærmere på noen av ulempene ved No Code AI.
Ulemper ved No Code AI
- De fleste plattformene er dyre.
- Det er vanskelig å bygge tilpassede modeller og bruke egendefinerte parametere.
- Begrensninger i antall forutsigelser og modelltrening kan begrense bruken.
Her er noen ressurser for de som ønsker å lære mer om No Code AI.
Ressurser
No-Code Guide til kunstig intelligens og maskinlæring
Denne boken introduserer deg til AI og gir deg grunnleggende kunnskap uten å gå for dypt inn i programmeringsdetaljer.
Boken vil hjelpe deg med å forstå forskjellene mellom maskinlæring, AI, dyp læring og nevrale nettverk.
Introduksjonskurs til No Code/Low Code
I introduksjonskurset til No Code/Low Code fra Duke University lærer du hvordan du bruker maskinlæringsprinsipper i praktiske prosjekter ved hjelp av cloud computing og datateknologikonsepter.
Du vil utvikle maskinlæringsapplikasjoner ved hjelp av beste praksis for programvareutvikling og lære å bruke AutoML for mer effektiv problemløsning.
AI for markedsføring (ingen kode)
AI For Marketing (No-Code)-kurset fra Udemy omhandler bruken av kunstig intelligens i markedsføring.
Det inkluderer å bygge maskinlæringsmodeller uten kode for å forutsi kundefrafall, salg og markedsføringsmiks, kundesegmentering og utvikling av klyngemodeller for personalisering, samt bruk av datasyn og naturlig språkbehandling for å forutsi forbrukernes preferanser.
Forfatterens kommentar
AI er nyttig for de fleste bedrifter, og No Code gjør AI mer tilgjengelig for ledere uten teknisk kompetanse. Prisene på enkelte av disse AI-plattformene kan være en begrensning. Det er derfor viktig at bedrifter vurderer om kostnadene er verdt det.
Enkelheten i disse plattformene har også sin pris. Modellene og prosessene kan ikke tilpasses like mye som de som er skrevet i kode. Til tross for dette, er No Code AI-landskapet overraskende variert og forventes å vokse raskt i tiden fremover.
Her kan du se nærmere på maskinlæringsplattformer med lav og ingen kode.