تستثمر الشركات في الأدوات والمواهب لتسهيل اتخاذ القرار القائم على البيانات. يمكن لنماذج التعلم الآلي وتقنيات علم البيانات أن تمنح المؤسسات فرصة لفهم الكم الهائل من البيانات التي جمعوها.
ومع ذلك ، فإن العديد من الشركات الصغيرة تكافح للتكيف مع هذا الاتجاه بسبب محدودية الموارد ونقص الصادرات المعرفية داخل فريقهم.
لحسن الحظ ، نحن نعيش الآن في عصر منصات بدون كود والخدمات. دون الحاجة إلى توظيف علماء البيانات أو يمكن للمهندسين ومحللي الأعمال وخبراء المجال الآن البدء في العثور على الاتجاهات في بياناتهم.
في هذه المقالة ، سوف نلقي نظرة على الذكاء الاصطناعي الواضح ، وهو أداة جديدة ومثيرة للذكاء الاصطناعي بدون رمز تهدف إلى مساعدة المؤسسات على بناء نماذج تنبؤية من شأنها دفع النمو.
سنغطي بعض الميزات الرئيسية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي بوضوح وسنوجهك عبر كيفية بدء استخدام الأداة لإنشاء نماذج في دقائق.
ما هو واضح للذكاء الاصطناعي؟
من الواضح أن منظمة العفو الدولية هو نظام أساسي لعلوم البيانات بدون رمز يسمح للمستخدمين بإنشاء نماذج تنبؤية باستخدام بياناتهم الخاصة. يستخدم النظام الأساسي واجهة سهلة الاستخدام سهلة الاستخدام تسمح لك بتحميل أو توصيل مصادر البيانات الخاصة بك و نماذج البناء في بضع دقائق فقط.
بمجرد تحميل بياناتك إلى خوادم الذكاء الاصطناعي بوضوح ، ستتمكن من استكشاف مجموعة البيانات الخاصة بك للحصول على عرض أكثر شمولاً لما تعرفه وما ترغب في التنبؤ به.
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي سيستخدم بعد ذلك مجموعة البيانات الخاصة بك لإنشاء نماذج التعلم الآلي التي يمكنك استخدامها على الفور. يمكن بعد ذلك دمج هذه النماذج مع أدوات الجهات الخارجية مثل Zapier أو من خلال أدوات خاصة بهم خدمة REST API.
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي يوفر أيضًا واجهة لوحة معلومات سهلة الاستخدام لطرازك ، مما يسمح لأي شخص باستخدام النموذج مباشرة من متصفحه. على سبيل المثال ، تُظهر الصورة أعلاه مستخدمًا يقوم بتعديل تفاصيل العميل للتنبؤ بمعدل التغيير أو احتمال إلغاء اشتراكه في إحدى الخدمات.
تصبح كل هذه الأدوات أكثر قوة مع القدرة على استشارة علماء البيانات لمساعدة المستخدمين على فهم أفضل طريقة لاستخدام بياناتهم.
الملامح الرئيسية للذكاء الاصطناعي بوضوح
فيما يلي بعض الميزات الرئيسية المتاحة في واضح للذكاء الاصطناعي.
مستكشف مجموعة البيانات
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي يأتي مع مستكشف بيانات سهل القراءة سيساعدك على فهم مجموعات البيانات التي تم تحميلها. يمكن للمستخدمين رؤية الحجم الإجمالي لمجموعة البيانات بالإضافة إلى توزيع القيمة لكل عمود.
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي سيحلل أيضًا مجموعات البيانات الخاصة بك وسيتيح لك معرفة الحقول التي تفتقد إلى البيانات والحقول الجاهزة للاستخدام لبناء نموذج.
دعم لنماذج متعددة
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي يقدم دعمًا للنماذج التي تتعامل مع التجميع والتصنيف وتحليل السلاسل الزمنية والانحدار.
• منصة ستختبر عدة نماذج مختلفة وإرجاع النموذج بأفضل نتيجة إجمالية.
نموذج API
بمجرد أن تقوم منظمة العفو الدولية ببناء نموذج ، سيتمكن المستخدمون من إرسال الطلبات إلى نموذج مخصص REST API.
سيسمح ذلك للمؤسسات باستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل واضح كخدمة سحابية خلفية يمكنها تصنيف أو التنبؤ بأي نوع من بيانات الصناعة التي يواجهونها.
تتضمن المنصة أيضًا دعمًا لـ Zapier ، مما يسمح للمستخدمين بدمج نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل واضح في أتمتة سير العمل الخاصة بهم.
عالم البيانات كخدمة
نظرًا لأن معظم المؤسسات تبدأ ببيانات خام غير مفلترة ، فقد يكون من الضروري لها استشارة عالم بيانات محترف للحصول على المساعدة.
من الواضح أن منظمة العفو الدولية تتفهم هذه الحاجة وتضيفها العديد من الميزات إلى المنصة لاستيعاب ذلك.
سيتمكن المستخدمون المشتركون في خطط Software + Data Scientist من العمل مع علماء البيانات للمساعدة في صنع نماذج أكثر دقة.
يمكن لعلماء البيانات النظر في مجموعات البيانات الأولية وإنشاء أعمدة جديدة والتعامل مع البيانات المفقودة وتحديد أفضل النماذج لحالة الاستخدام الخاصة بك.
كيفية بناء نموذج في الذكاء الاصطناعي بشكل واضح
الآن بعد أن أصبحت لديك فكرة أفضل عما يجب أن تقدمه منصة Obiously AI ، دعنا نلقي نظرة على كيفية بناء نموذج واضح للذكاء الاصطناعي.
في هذا المثال السريع ، سنستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل واضح لإنشاء نموذج تصنيف باستخدام مجموعة بيانات Titanic Survivors.
أولاً ، قم بتسجيل الدخول أو إنشاء حساب باستخدام الذكاء الاصطناعي الواضح. قم بالوصول إلى تطبيق موقع الويب من الواضح أن أيه لعرض لوحة معلومات AI بوضوح.
انقر فوق الزر "+" في اللوحة اليمنى لإضافة مجموعة بيانات جديدة إلى حسابك.
حدد نوع النموذج الذي تريد بنائه. في هذا العرض التوضيحي ، سوف نختار تصنيف.
بعد ذلك ، اختر كيفية تحميل مجموعة البيانات الخاصة بك. في الوقت الحالي ، سنقوم بتحميل بياناتنا عن طريق تحميل ملف CSV محلي.
ستمنحك صفحة المراجعة نظرة عامة أولية على بياناتك. سترى أيضًا النسبة المئوية لكل عمود فارغًا وجاهزًا للاستخدام.
في الصفحة التالية ، يجب أن تقرر العمود الذي تريد توقعه. في هذه الحالة ، سنختار ملف نجا العمود.
بمجرد إنشاء النموذج ، ستتم إعادة توجيهك إلى طريقة عرض جديدة تحتوي على ملخص للنموذج.
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي سيعلمك بنوع النموذج المستخدم بالإضافة إلى دقة النموذج. ستدرج الصفحة أيضًا الميزات الموجودة في مجموعة البيانات الخاصة بك والتي تعد أفضل محركات للتنبؤ بالنتيجة.
انقر فوق علامة التبويب استخدام النموذج وحدد Launch Model لتجربة النموذج بنفسك في متصفحك.
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي سيعيد توجيهك إلى لوحة معلومات حيث يمكنك إدخال البيانات للتنبؤ. في المثال أعلاه ، أدخلنا بيانات مسافر جديد. النقر فوق تنبؤ، لقد قررنا أن هناك احتمالًا بنسبة 78٪ بأن الراكب الجديد نجا (نجا = 1).
يمكننا أيضًا إجراء تنبؤات مجمعة عن طريق تحميل ملف CSV لبيانات الاختبار.
انقر على تحميل التوقعات لتنزيل ملف CSV للتنبؤات التي قام بها النموذج على البيانات التي تم تحميلها.
التسعير
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي يقدم ملف خطة مجانية بحد 1200 تنبؤ والوصول إلى نماذج التصنيف والانحدار.
تزيد خطة الوصول المحدود من مقدار التوقعات إلى 12,000 وتمنح المستخدمين الوصول إلى عالم بيانات مخصص للمساعدة في مشاريعهم.
تزيد خطة الوصول الكامل من الحد إلى 120,000 توقع وصفوف غير محدودة من بيانات التدريب. سيتمكن المستخدمون أيضًا من الوصول إلى السلاسل الزمنية ونماذج المجموعات وفريق علوم البيانات المخصص للتعامل مع إعداد البيانات والطلبات الأخرى.
وفي الختام
بعد استخدام الذكاء الاصطناعي الواضح لإنشاء نموذجي الأول ، أعجبت بمدى السرعة والسرعة في تحويل مجموعة بيانات أولية إلى تطبيق علمي قائم على السحابة. يستغرق إعداد نموذج من البداية بضع دقائق فقط.
في حين أن خطط التسعير قد تكون شديدة بعض الشيء للهواة أو المنظمات غير الربحية ، فإن الخطط معقولة بما يكفي للشركات الأصغر التي ليس لديها عالم بيانات مخصص أو مهندس بيانات في فريقها.
ما رأيك في الذكاء الاصطناعي بشكل واضح؟
اترك تعليق