Cílem odvětví, které se nazývá No-Code, je umožnit lidem bez hlubokých technických znalostí vytvářet softwarová řešení. Dříve bylo vytváření takových aplikací doménou zkušených programátorů.
Toto odvětví je velice pestré. Největší úspěch zaznamenávají nástroje pro tvorbu webových stránek, zatímco vývoj aplikací bez kódu zatím tolik nepronikl. Nicméně, velkou popularitu získávají nástroje No-Code pro umělou inteligenci.
Jak umělá inteligence transformuje svět
Umělá inteligence (AI) zásadně mění způsob, jakým funguje svět a podniky. Služby jako Google Translate nám umožňují komunikovat napříč jazykovými bariérami, autonomní vozy od Tesly slibují zvýšení bezpečnosti na silnicích a nedávno představený ChatGPT se stává užitečným nástrojem pro konverzaci.
Ačkoliv se oblasti, kde AI narušuje dosavadní stav, zdají být různorodé, ve skutečnosti mají společný cíl – automatizovat úlohy, které dříve vyžadovaly lidskou inteligenci a nebylo možné je automatizovat.
Pro firmy automatizace znamená zvýšení efektivity a snížení nákladů. Pro udržení konkurenceschopnosti a další růst je pro podniky v budoucnu nezbytné zkoumat, jak AI může zlepšit jejich provoz. Ne každá firma si však může dovolit najímat softwarové inženýry pro vývoj AI systémů.
Co je to umělá inteligence?
Definice umělé inteligence je obtížná, protože hranice mezi tím, co je inteligentní a neinteligentní, není jednoznačná.
Populární zdroje definují AI následujícím způsobem:
Google ji popisuje jako soubor technologií, které umožňují počítačům vykonávat pokročilé funkce. Zahrnují schopnost vidět, rozumět a překládat mluvený i psaný jazyk, analyzovat data a poskytovat doporučení.
Oracle AI definuje jako systémy nebo stroje, které napodobují lidskou inteligenci a jsou schopny se iterativně zlepšovat na základě získaných informací.
BuiltIn ji vnímá jako rozsáhlé odvětví informatiky, které se zaměřuje na tvorbu inteligentních strojů schopných vykonávat úkoly, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci.
Osobně vnímám umělou inteligenci jako alternativu k explicitnímu programování. Při explicitním programování programátor přesně definuje, jak má počítač vypočítat výstup pro daný vstup.
Naopak u umělé inteligence počítač analyzuje data a odvozuje metodu pro vytváření výstupu na základě vstupů. Vyhledává přitom vzorce v datech.
Co je to No Code AI?
Tradičně byly systémy umělé inteligence vyvíjeny softwarovými inženýry a datovými vědci pomocí programovacích jazyků jako je Python. To omezovalo možnosti využití AI na vysoce technicky vzdělané odborníky.
No Code AI má za cíl tento stav změnit. Abstrakcí modelů umělé inteligence umožňuje vývoj systémů i bez nutnosti psaní kódu. Díky tomu mohou i lidé bez technického zázemí vytvářet AI systémy pro své firmy a konkurovat větším společnostem.
Na trhu existují různé platformy, které uživatelům umožňují vyvíjet systémy jednodušším způsobem.
Platformy AI se liší funkčností i cenou. Proto mezi sebou nemusí přímo konkurovat, ale naopak mohou mít různá uplatnění.
Platformy No Code AI
Pojďme se podívat na některé z hlavních platforem:
#1. MonkeyLearn
MonkeyLearn je nástroj využívající umělou inteligenci k analýze textu. Umožňuje kategorizovat text do skupin, extrahovat záměr z komentářů a provádět analýzu sentimentu.
Funkce
- Je jednoduchý a snadno se používá.
- Dobře se integruje s dalšími nástroji jako Zapier, Google Sheets, API a CSV soubory.
- Umožňuje vytvářet a trénovat modely pro klasifikaci textu.
Jeho jednoduchost a snadné použití spolu s dobrou integrací s nástroji jako Zapier jej činí atraktivním. Platforma také umožňuje přímé připojení pomocí API. Uživatelé mohou využít předdefinované klasifikátory nebo trénovat vlastní modely pro klasifikaci textu.
Cena nástroje začíná na 299 dolarech měsíčně.
MakeML
MakeML je platforma pro strojové učení, která je určena pro macOS. Aplikaci lze sice používat na Macu, nicméně modely trénované v MakeML lze využít pro detekci a sledování objektů v obrazech a videích.
Platforma také poskytuje úložiště datových sad pro trénování modelů. Dále nabízí rozsáhlé návody, které usnadňují používání a vytváření ukázkových aplikací.
Funkce
- MakeML má ve srovnání s ostatními platformami No-Code AI poměrně nízkou cenu. Je tak skvělým výchozím bodem, který nevyžaduje velké finanční investice.
- Webové stránky obsahují zdroje podpory, které pomohou uživatelům při potížích s použitím.
- Uživatelé mají k dispozici úložiště datových sad, které jsou vyčištěné a připravené k trénování modelů. Nemusí tak sami shromažďovat data.
Platforma nabízí bezplatný tarif. Nejlevnější placený tarif začíná na 4,53 dolarech měsíčně.
Obviously.ai
Obviously.ai je platforma, která se zaměřuje na vytváření prediktivních modelů. Lze ji využít pro regresi a práci s daty časových řad.
Obviously.ai podporuje více trénovacích algoritmů, ale automaticky vybere ten nejlepší na základě přesnosti. Modely často dokáže natrénovat během jedné minuty.
Funkce
- Je neuvěřitelně rychlá.
- Poskytuje dobré zdroje a návody, které uživatelům usnadňují používání.
- Testuje data s různými algoritmy a vybere ten nejvhodnější, aniž by uživatel musel mít hluboké znalosti o algoritmech.
- Nabízí REST API a webové rozhraní pro vytváření předpovědí po natrénování modelu.
Platforma má bezplatný tarif s omezenou funkcionalitou. Placené tarify začínají na 399 dolarech měsíčně.
Význam No Code AI platforem
No Code AI platformy jsou důležité, protože umožňují firmám využívat umělou inteligenci k automatizaci procesů a dosahovat tak lepších výsledků s menším úsilím. Mezi časté případy využití AI v podnikání patří:
- Vytváření chatbotů, kteří mohou doporučovat uživatelům zdroje pomoci na základě analýzy sentimentu. Firmy tak mohou poskytovat zákaznickou podporu bez nutnosti najímat velké množství pracovníků.
- AI lze využít k předpovídání podvodů v online obchodování a upozorňovat na podezřelé transakce.
- Doporučování produktů založené na umělé inteligenci umožňuje upselling a cross-selling, čímž zvyšuje prodej.
- Predikce odchodu zákazníků umožňuje firmám proaktivně zasílat propagační nabídky a udržet si je.
- Automatická klasifikace produktů na základě obrázků může usnadnit naplňování produktových stránek daty.
- Namísto zasílání e-mailů všem zákazníkům lze pomocí AI předvídat, kteří z nich s největší pravděpodobností provedou nákup a cílit marketingové aktivity na ně.
Umělá inteligence bez kódu v konečném důsledku umožňuje firmám činit inteligentnější rozhodnutí na základě dat a lépe rozumět složitým obchodním situacím.
Vztah mezi No Code AI a strojovým učením
Většinu situací, se kterými se setkáváme, lze matematicky modelovat jako vztah mezi vstupy a výstupy. Některé situace jsou jednoduché, protože vztah mezi vstupy a výstupy je dobře srozumitelný a lze jej naprogramovat.
V některých případech je však tento vztah složitý. Můžeme znát faktory, které ovlivňují výstup, ale neznáme přesný matematický vztah.
Při strojovém učení se počítač snaží najít přibližný matematický vztah mezi vstupy a výstupy. Přibližný proto, že předpovídá výstupy s takovou přesností, která je dostatečná pro praktické využití.
Strojové učení je klíčovou součástí umělé inteligence a tedy i No Code AI. Všechny nástroje AI bez kódu využívají strojové učení. Strojové učení lze využít k předvídání důvodů odchodu zákazníků.
Dále může pomoci při klasifikaci recenzí produktů a při určování, který tým by si měl recenzi přečíst. Lze ho také použít pro trénování chatbotů a zlepšení jejich schopnosti reagovat na zpětnou vazbu.
Výhody No Code AI
- No Code AI umožňuje firmám využívat výhody umělé inteligence, aniž by museli studovat programování.
- Pracovní postupy lze zjednodušit a snadno integrovat do datového toku.
- Správně spravované datové sady usnadňují přidávání nových dat a kontinuální trénování modelu.
- Umožňují používat serverless platformy, což usnadňuje škálování.
- Platformy často nabízejí možnost trénovat modely pomocí GPU v cloudu, což usnadňuje spolupráci, protože celý tým sdílí jednu platformu.
Nyní se podívejme na nevýhody No Code AI.
Nevýhody No Code AI
- Většina platforem je poměrně drahá.
- Je obtížné vytvořit vlastní model a používat vlastní parametry.
- Omezení rychlosti pro predikce a trénování také omezuje možnosti využití.
Následující část se zaměřuje na zdroje, které vám pomohou se naučit No Code AI.
Zdroje
Průvodce No-Code umělou inteligencí a strojovým učením
Tato kniha čtenáře seznámí se základy umělé inteligence bez nutnosti hloubkového studia programování.
Pomůže pochopit rozdíly mezi strojovým učením, umělou inteligencí, hlubokým učením a neuronovými sítěmi.
Úvod do No Code/Low Code kurzu
V kurzu Úvod do No Code/Low Code, který pořádá Duke University, se naučíte, jak aplikovat principy strojového učení na reálné projekty s využitím cloudových technologií a konceptů datového inženýrství.
Naučíte se vyvíjet aplikace strojového učení s využitím osvědčených postupů vývoje softwaru a naučíte se používat AutoML pro efektivnější řešení problémů.
AI pro marketing (No-Code)
Kurz AI For Marketing (No-Code) na Udemy se zabývá využitím umělé inteligence v marketingu.
Kurz zahrnuje tvorbu modelů strojového učení pro predikci odchodu zákazníků, prodeje a marketingového mixu. Učí, jak segmentovat zákazníky, vytvářet shlukové modely pro personalizaci a využívat počítačové vidění a zpracování přirozeného jazyka pro predikci spotřebitelských preferencí.
Poznámka autora
Umělá inteligence je pro většinu firem užitečná a No Code řešení zpřístupňují AI i lidem bez technických znalostí. Nicméně, cena některých No Code AI platforem může být překážkou. Proto by se firmy měly pečlivě rozhodovat, zda se jim investice do těchto platforem vyplatí.
Jednoduchost No Code platforem má také svou cenu. Modely a procesy nejsou tak přizpůsobitelné a konfigurovatelné jako ty, které jsou napsané v kódu. I přes tyto nevýhody se No Code AI jeví jako rozvíjející se a perspektivní odvětví s velkým potenciálem růstu.
Podívejte se také na platformy pro strojové učení s nízkým a žádným kódem.