No-Code-industrien har til formål at bygge softwareløsninger, der gør det muligt for ikke-tekniske mennesker at skabe software, som tidligere kun kunne skrives af dygtige programmører.
Branchen er varieret, hvor de mest succesrige værktøjer er webstedsbyggere, mens appbyggere ikke lykkedes. En anden No Code-niche, der vinder popularitet, er No Code AI-værktøjer.
Indholdsfortegnelse
Hvordan AI ændrer verden
AI ændrer verden, og hvordan virksomheder fungerer. Google Translate giver dig mulighed for at kommunikere på verdensplan, selvkørende Tesla-biler lover at gøre motorveje mere sikre, og den nyligt lancerede ChatGPT lover at blive en nyttig chatbot.
Mens de forskellige områder, hvor AI udfordrer status quo, forekommer varierede og afbrudte, gør den i bund og grund det samme – muliggør automatisering af opgaver, der tidligere var umulige at automatisere, fordi de krævede menneskelig intelligens.
For virksomheder skaber automatisering effektivitet og sænker omkostningerne. Virksomheder, der ønsker at forblive konkurrencedygtige og skalere i den kommende fremtid, må se på, hvordan kunstig intelligens og hvordan de kan forbedre deres drift. Men ikke alle virksomheder har råd til at hyre softwareingeniører til at udvikle AI-systemer.
Hvad er kunstig intelligens?
Kunstig intelligens er svær at definere, fordi grænsen mellem, hvad der kan betragtes som intelligent og ikke-intelligent adfærd, er sløret.
Populære publikationer definerer AI som følger:
Google siger, at det er et sæt teknologier, der gør computere i stand til at udføre en række avancerede funktioner, herunder evnen til at se, forstå og oversætte talt og skrevet sprog, analysere data, komme med anbefalinger og meget mere.
Oracle definerer det som systemer eller maskiner, der efterligner menneskelig intelligens til at udføre opgaver og kan iterativt forbedre sig selv baseret på den information, de indsamler.
BuiltIn definerer det som en vidtfavnende gren af datalogi, der beskæftiger sig med at bygge smarte maskiner, der er i stand til at udføre opgaver, der typisk kræver menneskelig intelligens.
Jeg kan godt lide at tænke på kunstig intelligens som et alternativ til eksplicit programmering. I eksplicit programmering er programmøren ansvarlig for at fortælle computeren, hvordan man beregner outputtet givet nogle generelle input.
Men med AI kan computeren analysere data og udlede metoden til at producere output givet input ved at lede efter tendenser i dataene.
Hvad er No Code AI?
Traditionelt er AI-systemer blevet udviklet af softwareingeniører og datavidenskabsmænd, der bruger programmeringssprog som Python. Dette betød, at de eneste mennesker, der kunne udnytte kunstig intelligens til at bygge systemer til deres virksomheder, var yderst tekniske ingeniører.
No Code AI sigter mod at demokratisere dette ved at abstrahere AI-modeller, så de kan udvikles uden behov for kode. Dette vil gøre det muligt for ikke-tekniske mennesker at skabe AI-systemer til deres virksomheder og konkurrere med større virksomheder.
Forskellige platforme på markedet giver brugerne mulighed for at udvikle systemer på en enklere måde.
AI-platformene tilbyder forskellige funktionssæt til forskellige priser. Som følge heraf konkurrerer de ikke nødvendigvis om produkter, men vil have forskellige anvendelsesmuligheder.
Ingen kode AI-platforme
Lad os udforske de førende platforme:
#1. MonkeyLearn
MonkeyLearn er et AI-drevet tekstanalyseværktøj. Det kan bruges til at analysere tekst for at kategorisere den i forskellige grupper, uddrage hensigter fra kommentarer og udføre en følelsesanalyse.
Funktioner
- Det er nemt og ligetil at bruge.
- Integrerer godt med andre værktøjer som Zapier, Google Sheets, tilpassede API’er og CSV-filer.
- Det giver dig mulighed for at oprette og træne dine modeller til at klassificere tekst.
Det er enkelt og nemt at bruge og integreres godt med andre integrationsværktøjer uden kode som Zapier. Du kan også oprette forbindelse direkte til platformen via API’et. Herefter kan du bruge forudbyggede klassificeringsapparater eller træne dine egne modeller til at klassificere tekst.
Prisen for værktøjet starter ved $299/måned.
MakeML
MakeML er en MacOS-baseret maskinlæringsplatform. Mens applikationen er tilgængelig til Mac, kan du træne MakeML til at skabe modeller, der registrerer og sporer objekter i billeder og videoer.
Derudover har de et datasætlager til at hente de data, du skal bruge for at træne dine modeller. De har også omfattende tutorials til at lære, hvordan man bruger platformen og bygger eksempler på apps.
Funktioner
- Prisen på MakeML er forholdsvis lavere sammenlignet med de fleste andre No code AI-platforme. Dette gør det til et godt udgangspunkt, der ikke kræver mange økonomiske udgifter.
- Hjemmesiden har yderligere supportressourcer, der kan hjælpe dig med at komme i gang med at guide dig, når du går i stå.
- De har et datasætlager, hvor du kan hente data, som du skal bruge for at træne dine modeller uden selv at skulle indsamle dataene. Dataene renses også for at gøre den ideel til træning.
De har et gratis niveau; den billigste præmieplan er $4,53 pr. måned.
Åbenbart.ai
Naturligvis er.ai en brugervenlig platform til at bygge prædiktive modeller. Derudover kan den også bruges til regression og arbejde med tidsseriedata.
Det er klart.ai understøtter flere algoritmer til træning, men det vælger automatisk den bedste baseret på nøjagtighed. Det bedste af det hele er, at det ofte gennemfører træningsmodeller på mindre end et minut.
Funktioner
- Det er utrolig hurtigt.
- Det har gode ressourcer med tutorials, der viser dig, hvordan du bruger platformen.
- Den prøver dine data mod forskellige algoritmer og vælger den bedst ydende, hvilket betyder, at du får den bedste algoritme uden at vide, hvilken der bruges.
- Det giver en REST API og webbaseret grænseflade til at lave dine forudsigelser, efter at modellen er trænet.
Det har en gratis plan med begrænsede funktioner og premium-planer, hvor den laveste starter ved $399 pr. måned.
Vigtigheden af No Code AI-platforme
NoCode AI er vigtig for virksomheder, da det gør dem i stand til at bruge AI til at automatisere processer og som et resultat gøre mere med mindre arbejde. Almindelige use cases for AI i erhvervslivet omfatter:
- Oprettelse af chatbots baseret på følelser kan anbefale selvhjælpsressourcer til brugere. Dette gør det muligt for virksomheder at yde kundesupport uden behov for at ansætte kundesupportpersonale.
- AI kan bruges til at forudsige svindel i e-handel og kan dermed markere mistænkelige transaktioner.
- AI-baserede produktanbefalinger for mersalg og krydssalg af produkter for at øge salget.
- Du kan forudsige kundeafgang og forebyggende sende kampagner for at forhindre kunderne i at forlade.
- Automatiseret produktklassificering fra billeder kan hjælpe med at gøre det nemmere at udfylde produktsider med data.
- I stedet for at sende e-mails til hele din mailingliste, ved at bruge tidligere adfærd, kan du forudsige, hvilke kunder på din mailingliste der sandsynligvis vil konvertere og købe produkter og fokusere din markedsføring på dem.
I sidste ende sætter No Code AI virksomheder i stand til at træffe mere intelligente, datadrevne beslutninger, mens de giver mening i komplekse forretningssituationer.
Forholdet mellem No Code AI og Machine Learning
De fleste situationer, vi støder på, kan modelleres matematisk som et forhold mellem input og output. Nogle situationer er enkle, fordi forholdet mellem input og output er velforstået og derfor kan programmeres.
Men i nogle situationer er forholdet ikke godt forstået. Vi kender måske de faktorer, der påvirker outputtet og deres grove effekt, men ikke den nøjagtige matematiske sammenhæng.
I Machine Learning forsøger computeren at finde et omtrentligt matematisk forhold mellem input og output. Tilnærmelsesvis, fordi den forudsiger output givet input med en nøjagtighed, der er rimelig nok til at blive brugt praktisk talt.
Machine Learning er en af de vigtigste grene af kunstig intelligens og i forlængelse heraf No Code AI. Alle No Code AI-værktøjer bruger Machine Learning. Machine Learning kan bruges til at lære og forudsige, hvorfor kunder churner.
Det kan bruges til at klassificere produktanmeldelser for at identificere, hvilket team der skal læse anmeldelsen som feedback. Det kan bruges til at træne chatbots i de mest passende svar at tage, når de giver feedback.
Fordele ved No Code AI
- Ingen kode AI gør det muligt for virksomheder at udnytte kraften i AI uden indlæringskurven.
- Arbejdsgangen kan nemt strømlines og integreres til at røre data.
- Administrerede datasæt gør det nemmere at tilføje nye data og genoptræne modellen løbende.
- Det gør det muligt at bruge en serverløs platform, hvilket gør det nemmere at skalere.
- De kommer ofte med muligheder for at træne modeller ved hjælp af GPU’er i skyen, hvilket muliggør større samarbejde, da der er én delt platform for alle teammedlemmer.
Lad os nu udforske ulemperne ved No Code AI.
Ulemper ved No Code AI
- De fleste platforme er dyre.
- Det er svært at bygge en tilpasset model og bruge tilpassede parametre.
- Takstbegrænsning for forudsigelser og træning begrænser også brugen.
Tjek derefter nogle af de bedste ressourcer til at lære No Code AI.
Ressourcer
No-Code Guide til Kunstig Intelligens og Machine Learning
Denne bog introducerer dig til kunstig intelligens og giver dig en rudimentær forståelse uden at få dig dybt ind i programmeringens ukrudt.
Bogen hjælper dig med at forstå forskellene mellem machine learning, AI, deep learning og neurale netværk.
Introduktion til No Code/ Low Code kursus
I Introduktionen til No Code/Low Code af Duke University lærer du, hvordan du anvender maskinlæringsteknologiske principper på projekter i den virkelige verden ved hjælp af cloud computing og dataingeniørkoncepter.
Du vil udvikle maskinlæringsapplikationer ved hjælp af bedste praksisser for softwareudvikling og lære at bruge AutoML til mere effektiv problemløsning.
AI til markedsføring (ingen kode)
Kurset AI For Marketing (No-Code) af Udemy dækker brug af kunstig intelligens i markedsføring.
Det omfatter opbygning af maskinlæringsmodeller uden kode til at forudsige kundeafgang, salg og marketingmix, segmentering af kunder og opbygning af klyngemodeller til personalisering og brug af computersyn og naturlig sprogbehandling til at forudsige forbrugernes præferencer.
Forfatterens note
AI er nyttig for de fleste virksomheder, og No Code gør AI mere tilgængelig for ikke-tekniske virksomhedsledere. Prisen på nogle af disse AI-platforme er dog restriktiv. Derfor bør virksomheder sikre, at de vurderer, om det er prisen værd.
Enkeltheden af disse platforme har også en omkostning. Modellerne og processerne er ikke så tilpasselige og konfigurerbare som dem, der er skrevet i koden. På trods af alt dette er No Code AI-landskabet for en ny industri overraskende rigt og vil sandsynligvis snart vokse.
Dernæst kan du tjekke maskinlæringsplatforme med lav kode og ingen kode.