No-Code-industrien har som mål å bygge programvareløsninger som gjør det mulig for ikke-tekniske mennesker å lage programvare som tidligere kun kunne skrives av dyktige programmerere.
Bransjen er variert, med de mest vellykkede verktøyene som nettstedbyggere, mens appbyggere ikke klarte å ta av. En annen No Code-nisje som vinner popularitet er imidlertid No Code AI-verktøy.
Innholdsfortegnelse
Hvordan AI forandrer verden
AI endrer verden og hvordan virksomheter opererer. Google Translate lar deg kommunisere over hele verden, selvkjørende Tesla-biler lover å gjøre motorveier tryggere, og den nylig lanserte ChatGPT lover å bli en nyttig chatbot.
Mens de forskjellige områdene der AI utfordrer status quo virker varierte og frakoblede, gjør den i hovedsak det samme – og muliggjør automatisering av oppgaver som tidligere var umulige å automatisere fordi de krevde menneskelig intelligens.
For bedrifter skaper automatisering effektivitet og senker kostnadene. Bedrifter som ønsker å forbli konkurransedyktige og skalere i fremtiden, må se på hvordan kunstig intelligens og hvordan kan forbedre driften. Men ikke alle virksomheter har råd til å ansette programvareingeniører for å utvikle AI-systemer.
Hva er kunstig intelligens?
Kunstig intelligens er vanskelig å definere fordi grensen mellom hva som kan anses som intelligent og ikke-intelligent atferd er uklar.
Populære publikasjoner definerer AI som følger:
Google sier at det er et sett med teknologier som gjør det mulig for datamaskiner å utføre en rekke avanserte funksjoner, inkludert muligheten til å se, forstå og oversette muntlig og skriftlig språk, analysere data, komme med anbefalinger og mer.
Oracle definerer det som systemer eller maskiner som etterligner menneskelig intelligens for å utføre oppgaver og kan iterativt forbedre seg basert på informasjonen de samler inn.
BuiltIn definerer det som en omfattende gren av informatikk som er opptatt av å bygge smarte maskiner som er i stand til å utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens.
Jeg liker å tenke på kunstig intelligens som et alternativ til eksplisitt programmering. I eksplisitt programmering er programmereren ansvarlig for å fortelle datamaskinen hvordan den skal beregne utdataene gitt noen generelle input.
Men med AI kan datamaskinen analysere data og utlede metoden for å produsere utdata gitt input ved å se etter trender i dataene.
Hva er No Code AI?
Tradisjonelt har AI-systemer blitt utviklet av programvareingeniører og dataforskere som bruker programmeringsspråk som Python. Dette betydde at de eneste som kunne utnytte kunstig intelligens til å bygge systemer for virksomhetene sine, var svært tekniske ingeniører.
No Code AI har som mål å demokratisere dette ved å abstrahere AI-modeller slik at de kan utvikles uten behov for kode. Dette vil gjøre det mulig for ikke-tekniske mennesker å lage AI-systemer for sine virksomheter og konkurrere med større selskaper.
Ulike plattformer på markedet gir brukerne muligheten til å utvikle systemer på en enklere måte.
AI-plattformene tilbyr forskjellige funksjonssett til forskjellige priser. Som et resultat kan de ikke nødvendigvis konkurrere om produkter, men vil ha forskjellige bruksområder.
Ingen kode AI-plattformer
La oss utforske de ledende plattformene:
#1. MonkeyLearn
MonkeyLearn er et AI-drevet tekstanalyseverktøy. Den kan brukes til å analysere tekst for å kategorisere den i forskjellige grupper, trekke ut intensjoner fra kommentarer og utføre sentimentanalyse.
Funksjoner
- Den er enkel og grei å bruke.
- Integrerer godt med andre verktøy som Zapier, Google Sheets, tilpassede APIer og CSV-filer.
- Den lar deg lage og trene modellene dine til å klassifisere tekst.
Det er enkelt og lett å bruke og integreres godt med andre integreringsverktøy uten kode som Zapier. Du kan også koble deg direkte til plattformen via API. Deretter kan du bruke forhåndsbygde klassifiserere eller trene dine egne modeller til å klassifisere tekst.
Prisen for verktøyet starter på $299/måned.
MakeML
MakeML er en MacOS-basert maskinlæringsplattform. Mens applikasjonen er tilgjengelig for Mac, kan du trene MakeML til å lage modeller som oppdager og sporer objekter i bilder og videoer.
I tillegg har de en datasettbutikk for å hente dataene du trenger for å trene modellene dine. De har også omfattende opplæringsprogrammer for å lære hvordan du bruker plattformen og bygger eksempelapper.
Funksjoner
- Prisen på MakeML er relativt lavere sammenlignet med de fleste andre No code AI-plattformer. Dette gjør det til et flott utgangspunkt som ikke krever store økonomiske utgifter.
- Nettstedet har ekstra støtteressurser for å hjelpe deg med å komme i gang og veilede deg når du står fast.
- De har et datasettlager hvor du kan hente data du trenger for å trene modellene dine uten å måtte samle inn dataene selv. Dataene er også renset for å gjøre den ideell for trening.
De har en gratis tier; den billigste premiumplanen er $4,53 per måned.
Åpenbart.ai
Selvfølgelig.ai er en brukervennlig plattform for å bygge prediktive modeller. I tillegg kan den også brukes til regresjon og arbeid med tidsseriedata.
Selvfølgelig støtter.ai flere algoritmer for trening, men den velger automatisk den beste basert på nøyaktighet. Det beste av alt er at det ofte fullfører treningsmodeller på mindre enn ett minutt.
Funksjoner
- Det er utrolig raskt.
- Den har gode ressurser, med opplæringsprogrammer som viser deg hvordan du bruker plattformen.
- Den prøver dataene dine mot forskjellige algoritmer og velger den som gir best ytelse, noe som betyr at du får den beste algoritmen uten å vite hvilken som brukes.
- Den gir et REST API og nettbasert grensesnitt for å lage spådommer etter at modellen er trent.
Den har en gratis plan med begrensede funksjoner og premiumplaner, med den laveste som starter på $399 per måned.
Viktigheten av No Code AI-plattformer
NoCode AI er viktig for bedrifter siden det gjør dem i stand til å bruke AI til å automatisere prosesser og som et resultat gjøre mer med mindre arbeid. Vanlige brukstilfeller for AI i virksomheten inkluderer:
- Å lage chatbots basert på følelser kan anbefale selvhjelpsressurser til brukere. Dette gjør det mulig for bedrifter å tilby kundestøtte uten å måtte ansette kundestøttepersonell.
- AI kan brukes til å forutsi svindel i e-handel og kan dermed flagge mistenkelige transaksjoner.
- AI-baserte produktanbefalinger for mersalg og krysssalg av produkter for å øke salget.
- Du kan forutsi kundefragang og forebyggende sende kampanjer for å hindre kundene i å forlate.
- Automatisert produktklassifisering fra bilder kan bidra til å gjøre det enklere å fylle produktsider med data.
- I stedet for å sende e-post til hele e-postlisten din, ved å bruke tidligere oppførsel, kan du forutsi hvilke kunder på e-postlisten din som sannsynligvis vil konvertere og kjøpe produkter og fokusere markedsføringen din på dem.
Til syvende og sist, No Code AI gjør det mulig for bedrifter å ta mer intelligente, datadrevne beslutninger samtidig som de gir mening om komplekse forretningssituasjoner.
Forholdet mellom No Code AI og maskinlæring
De fleste situasjoner vi møter kan modelleres matematisk som et forhold mellom input og output. Noen situasjoner er enkle fordi forholdet mellom innganger og utganger er godt forstått og derfor kan programmeres.
Men i noen situasjoner er forholdet ikke godt forstått. Vi kjenner kanskje faktorene som påvirker produksjonen og deres grove effekt, men ikke den eksakte matematiske sammenhengen.
I maskinlæring prøver datamaskinen å finne et omtrentlig matematisk forhold mellom inngangene og utgangene. Omtrentlig fordi den forutsier utganger gitt innganger med nøyaktighet som er rimelig nok til å brukes praktisk talt.
Maskinlæring er en av de viktigste grenene innen kunstig intelligens og, i forlengelsen, No Code AI. Alle No Code AI-verktøy bruker maskinlæring. Machine Learning kan brukes til å lære og forutsi hvorfor kunder slutter.
Den kan brukes til å klassifisere produktanmeldelser for å identifisere hvilket team som skal lese anmeldelsen som tilbakemelding. Den kan brukes til å trene chatboter på de mest passende svarene å ta når de gir tilbakemelding.
Fordeler med No Code AI
- Ingen kode AI gjør det mulig for bedrifter å utnytte kraften til AI uten læringskurven.
- Arbeidsflyten kan enkelt strømlinjeformes og integreres i rørdata.
- Administrerte datasett gjør det enklere å legge til nye data og omskolere modellen kontinuerlig.
- Det gjør det mulig å bruke en serverløs plattform, noe som gjør det enklere å skalere.
- De kommer ofte med alternativer for å trene modeller ved hjelp av GPUer i skyen, noe som gir større samarbeid ettersom det er én delt plattform for alle teammedlemmer.
La oss nå utforske ulempene med No Code AI.
Ulemper med No Code AI
- De fleste plattformer er dyre.
- Det er vanskelig å bygge en tilpasset modell og bruke tilpassede parametere.
- Satsbegrensning for spådommer og trening begrenser også bruken.
Deretter kan du sjekke ut noen av de beste ressursene for å lære No Code AI.
Ressurser
No-Code Guide til kunstig intelligens og maskinlæring
Denne boken introduserer deg til AI og gir deg en rudimentær forståelse uten å komme deg dypt inn i programmeringens ugress.
Boken vil hjelpe deg å forstå forskjellene mellom maskinlæring, AI, dyp læring og nevrale nettverk.
Introduksjon til kurs uten kode/ lav kode
I introduksjonen til No Code/Low Code av Duke University vil du lære hvordan du bruker maskinlæringsingeniørprinsipper på prosjekter i den virkelige verden ved å bruke cloud computing og datateknikkkonsepter.
Du vil utvikle maskinlæringsapplikasjoner ved å bruke beste praksis for programvareutvikling og lære å bruke AutoML for mer effektiv problemløsning.
AI for markedsføring (ingen kode)
AI For Marketing (No-Code)-kurset av Udemy dekker bruk av kunstig intelligens i markedsføring.
Det inkluderer å bygge maskinlæringsmodeller uten kode for å forutsi churn, salg og markedsføringsmiks, segmentering av kunder og bygging av klyngemodeller for personalisering, og bruk av datasyn og naturlig språkbehandling for å forutsi forbrukernes preferanser.
Forfatterens notat
AI er nyttig for de fleste virksomheter, og No Code gjør AI mer tilgjengelig for ikke-tekniske bedriftsledere. Imidlertid er prisen på noen av disse AI-plattformene begrensende. Derfor bør bedrifter sørge for at de vurderer om det er verdt kostnaden.
Enkelheten til disse plattformene har også en kostnad. Modellene og prosessene er ikke like tilpassbare og konfigurerbare som de som er skrevet i koden. Til tross for alt dette, for en fremvoksende industri, er No Code AI-landskapet overraskende rikt og vil sannsynligvis vokse snart.
Deretter kan du sjekke ut maskinlæringsplattformer med lav kode og ingen kode.