Cílem odvětví No-Code je vytvářet softwarová řešení, která umožňují netechnickým lidem vytvářet software, který dříve mohli psát pouze zkušení programátoři.
Odvětví je rozmanité, nejúspěšnějšími nástroji jsou tvůrci webových stránek, zatímco tvůrcům aplikací se nepodařilo vzlétnout. Další oblíbenou oblastí bez kódu jsou však nástroje AI bez kódu.
Table of Contents
Jak AI mění svět
AI mění svět a fungování podniků. Google Translate vám umožňuje komunikovat po celém světě, samořídící vozy Tesla slibují, že budou dálnice bezpečnější, a nedávno spuštěný ChatGPT slibuje, že se stane užitečným chatbotem.
I když se různé oblasti, kde umělá inteligence zpochybňuje status quo, zdají být různé a odpojené, v podstatě dělá totéž – umožňuje automatizaci úkolů, které dříve nebylo možné automatizovat, protože vyžadovaly lidskou inteligenci.
Pro podniky přináší automatizace efektivitu a snižuje náklady. Podniky, které chtějí zůstat konkurenceschopné a rozšiřovat se v nadcházející budoucnosti, se musí podívat na to, jak umělá inteligence a jak může zlepšit své operace. Ne všechny podniky si však mohou dovolit najímat softwarové inženýry na vývoj systémů AI.
Co je to umělá inteligence?
Umělou inteligenci je těžké definovat, protože hranice mezi tím, co lze považovat za inteligentní a neinteligentní, je nejasná.
Populární publikace definují AI takto:
Google říká, že jde o sadu technologií, které počítačům umožňují provádět různé pokročilé funkce, včetně schopnosti vidět, rozumět a překládat mluvený a psaný jazyk, analyzovat data, dávat doporučení a další.
Oracle jej definuje jako systémy nebo stroje, které při provádění úkolů napodobují lidskou inteligenci a mohou se iterativně zlepšovat na základě informací, které shromažďují.
BuiltIn jej definuje jako rozsáhlé odvětví informatiky, které se zabývá stavbou chytrých strojů schopných provádět úkoly, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci.
Rád přemýšlím o umělé inteligenci jako o alternativě k explicitnímu programování. V explicitním programování je programátor zodpovědný za to, že řekne počítači, jak vypočítat výstup daný nějakým obecným vstupem.
S umělou inteligencí však může počítač analyzovat data a odvodit metodu produkce výstupu na základě vstupu hledáním trendů v datech.
Co je to No Code AI?
Systémy umělé inteligence byly tradičně vyvíjeny softwarovými inženýry a datovými vědci pomocí programovacích jazyků, jako je Python. To znamenalo, že jediní lidé, kteří mohli využít AI k vytváření systémů pro své podniky, byli vysoce techničtí inženýři.
No Code AI si klade za cíl toto demokratizovat tím, že abstrahuje modely umělé inteligence, aby mohly být vyvinuty bez nutnosti kódování. To umožní netechnickým lidem vytvářet systémy AI pro své podniky a soutěžit s většími společnostmi.
Různé platformy na trhu nabízejí uživatelům možnost vyvíjet systémy jednodušším způsobem.
Platformy AI nabízejí různé sady funkcí za různé ceny. V důsledku toho nemusí nutně soutěžit o produkty, ale budou mít různé případy použití.
Žádné platformy Code AI
Pojďme prozkoumat hlavní platformy:
#1. MonkeyLearn
MonkeyLearn je nástroj pro analýzu textu využívající umělou inteligenci. Lze jej použít k analýze textu k jeho kategorizaci do různých skupin, extrahování záměru z komentářů a provádění analýzy sentimentu.
Funkce
- Použití je snadné a přímočaré.
- Dobře se integruje s dalšími nástroji, jako jsou Zapier, Tabulky Google, vlastní rozhraní API a soubory CSV.
- Umožňuje vám vytvářet a trénovat modely pro klasifikaci textu.
Je jednoduchý a snadno se používá a dobře se integruje s jinými integračními nástroji bez kódu, jako je Zapier. Můžete se také připojit přímo k platformě prostřednictvím API. Poté můžete použít předem vytvořené klasifikátory nebo trénovat své vlastní modely pro klasifikaci textu.
Cena nástroje začíná na 299 $ měsíčně.
MakeML
MakeML je platforma strojového učení založená na MacOS. I když je aplikace dostupná pro Mac, můžete trénovat MakeML k vytváření modelů, které detekují a sledují objekty na obrázcích a videích.
Kromě toho mají úložiště datových sad pro získávání dat, která potřebujete k trénování svých modelů. Mají také rozsáhlé návody, jak se naučit používat platformu a vytvářet ukázkové aplikace.
Funkce
- Cena MakeML je ve srovnání s většinou ostatních platforem umělé inteligence bez kódu srovnatelně nižší. Díky tomu je skvělým výchozím bodem, který nevyžaduje velké finanční výdaje.
- Web má další zdroje podpory, které vám pomohou začít s reklamou, když se zaseknete.
- Mají úložiště datových sad, kde můžete získávat data, která potřebujete k trénování svých modelů, aniž byste je museli shromažďovat sami. Data jsou také vyčištěna, aby byla ideální pro trénink.
Mají volnou úroveň; nejlevnější prémiový plán je 4,53 $ měsíčně.
Očividně.ai
Obviously.ai je snadno použitelná platforma pro vytváření prediktivních modelů. Kromě toho jej lze použít i pro regresi a práci s daty časových řad.
Obviously.ai podporuje více algoritmů pro trénink, ale automaticky vybere ten nejlepší na základě přesnosti. Nejlepší ze všeho je, že často dokončí tréninkové modely za méně než minutu.
Funkce
- Je neuvěřitelně rychlý.
- Má dobré zdroje a obsahuje návody, které vám ukáží, jak platformu používat.
- Zkouší vaše data proti různým algoritmům a vybere ten nejvýkonnější, což znamená, že získáte nejlepší algoritmus, aniž byste věděli, který je použit.
- Poskytuje REST API a webové rozhraní pro vytváření předpovědí po natrénování modelu.
Má bezplatný plán s omezenými funkcemi a prémiovými plány, přičemž nejnižší začíná na 399 $ měsíčně.
Význam platforem umělé inteligence bez kódu
NoCode AI je pro podniky důležité, protože jim umožňuje používat AI k automatizaci procesů a v důsledku toho dělat více s méně práce. Mezi běžné případy použití AI v podnikání patří:
- Vytváření chatbotů na základě sentimentu může uživatelům doporučit svépomocné zdroje. To umožňuje podnikům poskytovat zákaznickou podporu bez nutnosti zaměstnávat pracovníky zákaznické podpory.
- Umělá inteligence může být použita k předpovídání podvodů v elektronickém obchodování, a tak může označovat podezřelé transakce.
- Doporučení produktů na základě umělé inteligence pro upselling a křížový prodej produktů za účelem zvýšení prodeje.
- Můžete předvídat odchod zákazníků a preventivně posílat propagační akce, aby zákazníci neodešli.
- Automatická klasifikace produktů z obrázků může usnadnit naplnění produktových stránek daty.
- Namísto posílání e-mailů celému vašemu seznamu adresátů můžete pomocí dřívějšího chování předvídat, kteří zákazníci na vašem seznamu adresátů pravděpodobně provedou konverzi a koupí produkty, a zaměřit svůj marketing na ně.
Umělá inteligence bez kódu v konečném důsledku umožňuje podnikům činit inteligentnější rozhodnutí založená na datech a zároveň porozumět složitým obchodním situacím.
Vztah mezi umělou inteligencí bez kódu a strojovým učením
Většinu situací, se kterými se setkáváme, lze modelovat matematicky jako vztah mezi vstupy a výstupy. Některé situace jsou jednoduché, protože vztah mezi vstupy a výstupy je dobře srozumitelný, a proto je lze naprogramovat.
V některých situacích však tento vztah není dobře pochopen. Můžeme znát faktory, které ovlivňují výstup a jejich hrubý efekt, ale neznáme přesný matematický vztah.
Ve strojovém učení se počítač snaží najít přibližný matematický vztah mezi vstupy a výstupy. Přibližný, protože předpovídá výstupy dané vstupy s přesností, která je dostatečná pro praktické použití.
Strojové učení je jedním z nejdůležitějších odvětví umělé inteligence a potažmo No Code AI. Všechny nástroje AI bez kódu využívají strojové učení. Strojové učení lze použít k učení a předpovídání toho, proč zákazníci odcházejí.
Lze jej použít ke klasifikaci recenzí produktů a určit, který tým by si měl recenzi přečíst jako zpětnou vazbu. Lze jej použít k trénování chatbotů v tom, jak nejlépe reagovat při poskytování zpětné vazby.
Výhody AI bez kódu
- Umělá inteligence bez kódu umožňuje podnikům využít sílu umělé inteligence, aniž by se museli učit.
- Pracovní postup lze zjednodušit a snadno integrovat do datového kanálu.
- Spravované datové sady usnadňují přidávání nových dat a průběžné přeškolování modelu.
- Umožňuje použití platformy bez serveru, což usnadňuje škálování.
- Často přicházejí s možnostmi trénovat modely pomocí GPU v cloudu, což umožňuje lepší spolupráci, protože existuje jedna sdílená platforma pro všechny členy týmu.
Nyní se pojďme podívat na nevýhody No Code AI.
Nevýhody AI bez kódu
- Většina platforem je drahá.
- Je těžké vytvořit vlastní model a používat vlastní parametry.
- Omezení rychlosti pro předpovědi a školení také omezuje použití.
Dále se podívejte na některé z nejlepších zdrojů, jak se naučit AI bez kódu.
Zdroje
Průvodce umělou inteligencí a strojovým učením bez kódu
Tato kniha vás seznámí s umělou inteligencí a poskytne vám základní porozumění, aniž byste se dostali hluboko do plevele programování.
Kniha vám pomůže pochopit rozdíly mezi strojovým učením, umělou inteligencí, hlubokým učením a neuronovými sítěmi.
Úvod do kurzu No Code/ Low Code
V Úvodu do No Code/Low Code od Duke University se naučíte, jak aplikovat inženýrské principy strojového učení na projekty v reálném světě pomocí cloud computingu a konceptů datového inženýrství.
Budete vyvíjet aplikace strojového učení pomocí osvědčených postupů vývoje softwaru a naučíte se používat AutoML pro efektivnější řešení problémů.
AI pro marketing (žádný kód)
Kurz AI For Marketing (No-Code) od Udemy pokrývá využití umělé inteligence v marketingu.
Zahrnuje vytváření modelů strojového učení bez kódu pro předpovídání odchodu zákazníků, prodeje a marketingového mixu, segmentaci zákazníků a vytváření shlukových modelů pro personalizaci a používání počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka k předvídání preferencí spotřebitelů.
Poznámka autora
Umělá inteligence je užitečná pro většinu podniků a bez kódu je AI přístupnější pro netechnické obchodní manažery. Cena některých z těchto platforem AI je však omezující. Proto by se podniky měly ujistit, že vyhodnotí, zda se jim to vyplatí.
Také jednoduchost těchto platforem něco stojí. Modely a procesy nejsou tak přizpůsobitelné a konfigurovatelné jako ty napsané v kódu. Navzdory tomu všemu je prostředí AI bez kódu na rozvíjející se odvětví překvapivě bohaté a pravděpodobně brzy poroste.
Dále se můžete podívat na platformy pro strojové učení s nízkým kódem a bez kódu.