منذ وجود الذكاء الاصطناعي لأكثر من عشر سنوات ، تؤكد بعض التقديرات أنه قد حقق الآن كتلة حرجة. لقد طورت غالبية الشركات طموحاتها في مجال الذكاء الاصطناعي بعد مراحل التجربة وإثبات المفهوم.
يتزايد باستمرار مقدار المال والوقت اللازمين لجعل أي جهود للذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة ، حتى لو كان الذكاء الاصطناعي لا يزال يُنظر إليه على أنه مجال متخصص ومسعى معقد تقنيًا.
في ظروف معينة ، تمنع التكاليف الكبيرة ومتطلبات الخبرة المتخصصة المنظمات من إيجاد طرق للتطبيق الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك ، لا يوجد تعلم آلي للرموز وحلول للذكاء الاصطناعي لم تعطل الصناعة بعد. لكي تستفيد المؤسسات بالكامل من الذكاء الاصطناعي ، لم تعد الخبرة الواسعة في الترميز ضرورية.
نتيجة للتخلي عن إنشاء برمجيات الذكاء الاصطناعي من الصفر ، لا يوجد كود AI يقلل النفقات بشكل كبير.
في هذه المقالة ، سنلقي نظرة متعمقة على الذكاء الاصطناعي بدون كود ، وفوائده ، وعيوبه ، وقائمة من أفضل برامج الذكاء الاصطناعي التي لا تحتوي على كود ، وأكثر من ذلك بكثير.
ما هو الذكاء الاصطناعي بدون كود؟
يشير No-Code ، في أبسط أشكاله ، إلى مجموعة من التقنيات التي تمكن عامة الناس من إنشاء التطبيقات ، أتمتة العمليات، وإدارة البيانات دون امتلاك أي خبرة برمجية سابقة.
إن الكتل البرمجية الإنشائية المفيدة التي تعتمد على التوصيل والتشغيل - ليغو لبرامج الشركة - هي ما هو عدم وجود رمز. يتم استخدام المنصات الخالية من التعليمات البرمجية بشكل متزايد في الأعمال التجارية ، وهذا الاتجاه لن يختفي.
يعد كل من No-code AI و No-code أدوات قوية تمكن مستخدمي الأعمال من إنشاء تطبيقات أو نماذج في جزء صغير من الوقت وحساب طرق التطوير التقليدية.
وبالتالي ، فإن الذكاء الاصطناعي الخالي من الكود موجود هنا لإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي لمن لديهم معرفة تقنية قليلة أو معدومة. تعتزم منظمة العفو الدولية بدون كود إزالة أي حواجز محتملة أمام مستخدمي الأعمال الذين يقومون بتنفيذ واستخدام الذكاء الاصطناعي في بيئاتهم التشغيلية.
• الذكاء الاصطناعي يتضمن المشهد AI AI بدون رمز ، والذي بدا أنه يقلل من عقبة تطبيق الذكاء الاصطناعي في العديد من السياقات التجارية.
عندما نشير إلى AI بدون رمز ، فإننا نعني نظامًا أساسيًا لتطوير السحب والإفلات وسهل الاستخدام بدون تعليمات برمجية.
باستخدام مثل هذه المنصة ، يمكن لغير المهندسين تصنيف البيانات وتحليلها بسرعة ، وإنشاء نماذج تنبؤ دقيقة في غضون دقائق أو ساعات ، مثل محللو الأعمالأو وكلاء التأمين أو مديرو المنتجات أو مديرو المخاطر.
علماء البيانات يمكن أن تعمل في مشاريع أكثر تعقيدًا بفضل ML و AI ، بينما يمكن أتمتة الوظائف الروتينية.
مزايا الذكاء الاصطناعي بدون كود
- توظيف مبني على البيانات: اليوم ، تعطي معظم الشركات الأولوية للذكاء الاصطناعي استراتيجيًا. شهدت الصناعة ارتفاعًا في الطلب على مهارات الذكاء الاصطناعي على مدار العامين الماضيين. لا سيما عندما تقوم بتجربة أن تكون مدفوعًا بالبيانات ، فإن بناء فريق علم البيانات يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا. بدون طاقم علم البيانات ، يصبح الاعتماد على البيانات ممكنًا بفضل منصات وتقنيات الذكاء الاصطناعي التي لا تحتوي على كود.
- قابلية الاستخدام: يمكن للمستخدمين في عالم الشركات إنشاء حلول الذكاء الاصطناعي بسرعة وبتكلفة معقولة بفضل ميزة التوصيل والتشغيل بالسحب والإفلات. غالبًا ما تكون المنصة بسيطة وقابلة للخدمة الذاتية لأن السوق المستهدف يتكون من مستخدمي الأعمال الذين ليسوا على دراية من الناحية الفنية.
- السرعة: هنا ، التجريب والتكرار ضروريان. يعد تطوير النموذج السريع واختباره أمرًا نموذجيًا مع تقنيات الذكاء الاصطناعي بدون رمز. هذا يجعل من الممكن بناء النماذج بسرعة وتقديم النتائج لأصحاب المصلحة التجاريين بشكل متكرر للحصول على الموافقات أو لدعم قرارات العمل المهمة.
- قابلية التوسع: يتضمن النظام الأساسي للذكاء الاصطناعي بدون رمز البنية التحتية الداعمة ويتوسع أو ينخفض تلقائيًا اعتمادًا على عبء العمل في تطوير النماذج ونشرها.
- إمكانية الوصول: تقلل منصات الذكاء الاصطناعي بدون رمز من اعتماد الذكاء الاصطناعي في الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم بسبب استثماراتها الأولية المتواضعة نسبيًا ومنحنى التعلم المسطح ونقص حاجز فجوة المهارات. علاوة على ذلك ، فإن No-code AI يمكّن مستخدمي الأعمال من تجربة الذكاء الاصطناعي ورؤية فائدته بسرعة.
عيوب الذكاء الاصطناعي بدون كود
- الأمان: قد تفشل بعض الأنظمة الأساسية في بناء بروتوكولات الوصول ، والتي يمكن أن تكون مصدر قلق للشركات التي تعطي الأولوية للأمان. لفهم كيف وأين ستتم معالجة بياناتك تمامًا ، من الأفضل قراءة الشروط والأحكام.
- هناك حاجة إلى الاستشارة أو التدريب: يجب أن يكون كل من مهندس ML ، وخبير الموارد البشرية ، والمتدرب في مجال التسويق قادرين على استخدام الأنظمة الأساسية ذات الكود المنخفض / بدون رمز نظريًا ، ولكن هذا ليس هو الحال دائمًا. نظرًا لأن المستخدم النهائي لمنصة الذكاء الاصطناعي هو بالفعل مهندس ML ، فإن بقية الفريق سيحتاج إلى قدر كبير من التدريب والمشورة للتعرف على أساليب الذكاء الاصطناعي.
- قلة الإيمان: حتى الآن ، شهدنا ارتفاعًا في شعبية منصات الذكاء الاصطناعي منخفضة الكود / التي لا تحتوي على تعليمات برمجية ، ولكن هل هي عملية مثل مناهج تعلم الآلة القياسية؟ وفقًا لـ Google Trends ، يتزايد الاهتمام بـ ML بدون رمز ، على الرغم من أن المتحمسين التقليديين لـ ML لا يزالون في المقدمة. لأن التعلم الآلي و رؤية الكمبيوتر كانت موجودة منذ فترة ، هذه الموارد والمكتبات تفوق كثيرًا منصات الذكاء الاصطناعي ذات التعليمات البرمجية المنخفضة / التي لا تحتوي على تعليمات برمجية.
- الافتقار إلى التخصيص: الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية / التي لا تحتوي على تعليمات برمجية ، على الرغم من بساطتها وسرعتها ، إلا أنها مقيدة في وظائفها نظرًا لأنها مصممة للتعامل مع مشكلة معينة ومن الصعب التوصل إلى نظام خارج الصندوق وأكثر تعقيدًا حلول. ماذا يجب أن تفعل عندما تتخطى حلًا أو ميزة معينة ، نظرًا لأن متطلبات العمل مائعة وتتغير مع الريح؟
أفضل برنامج ذكاء اصطناعي بدون كود
1. بيتسكوت
تتيح لك منصة برمجية تسمى Bitskout إنشاء مهام سير العمل الخاصة بك باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي لا تحتوي على تعليمات برمجية لتعزيز إنتاجية عملك.
من خلال دمج AI بدون رمز مع أداة إدارة المشروع ، يمكنك تقليل المهام المتكررة ، أو إنشاء توجيه وظيفي أكثر ذكاءً ، أو البدء في جمع البيانات من الحقل لإنشاء الخوارزميات الأصلية الخاصة بك.
تُستخدم واجهة السحب والإفلات لتطوير العمليات على منصة Bitskout SaaS ، ببساطة. يمكن استخراج المعلومات من السير الذاتية باستخدام Bitskout AI وإضافتها إلى أدوات مشروعك بحيث يكون كل شيء في مكان واحد.
صنف مقدم الطلب تلقائيًا وفقًا للمعايير التي حددتها ، وسيكون لديك حق الوصول إلى خيار البحث لجميع السير الذاتية. تتضمن مهام سير العمل مراحل تم إكمالها في المشروع المتصل.
يمكن أيضًا تضمين نماذج الذكاء الاصطناعي للنصوص والصور ومقاطع الفيديو وأنواع أخرى من تحليل البيانات في مهام سير العمل. يمكن أيضًا إنشاء نماذج AI عبر واجهات المستخدم دون كتابة أي رمز.
استخدم Bitskout AI لاستخراج المعلومات من بطاقات العمل حتى يتمكن الفريق بأكمله من رؤيتها لمشروعك وتطبيقات CRM. تصنيف العميل المتوقع تلقائيًا بناءً على الشركة أو المسمى الوظيفي.
التسعير
يمكنك تجربة النظام الأساسي مع الإصدار التجريبي المجاني لمدة 14 يومًا ويبدأ السعر المتميز من 59.00 يورو في الشهر.
2. أكيو
Akkio هي منصة شاملة للذكاء الاصطناعي بدون كود. يشير هذا إلى أنه يمكنك إنشاء وتنفيذ ودمج نماذج الذكاء الاصطناعي كلها في مكان واحد حتى لو كنت غير كفء تقنيًا.
في كثير من الأحيان ، هناك حاجة لمهندسي البرمجيات والخبراء التقنيين الآخرين لدمج النماذج التي تم إنشاؤها بواسطة تقنيات AutoML وحتى حلول الذكاء الاصطناعي التي لا تحتوي على كود.
إن بناء "تدفق للذكاء الاصطناعي" باستخدام Akkio ، والذي يتم تشغيله بواسطة واجهة مرئية بالكامل ، يجعل من السهل دمج الذكاء الاصطناعي في أي عملية.
وباعتبارها منصة ذكاء اصطناعي شاملة وبدون تعليمات برمجية ، فإنها تُصنف ضمن أفضل المنصات في هذا المجال. تم تصميمه بشكل خاص لمساعدة مجموعة متنوعة من المجالات ، بما في ذلك العمليات والتسويق والمبيعات والتمويل ، في اتخاذ خيارات تعتمد على البيانات.
تدعي أنها "تنتقل من البيانات إلى الذكاء الاصطناعي في 10 دقائق - لا يلزم وجود خبرة في البرمجة أو علوم البيانات" وهي الآن مصنفة كأفضل منتج اليوم في Product Hunt.
إن بساطة عمليات النشر بدون رمز هي أفضل جودة لها. يمكنك تزويد فريقك برؤى وحلول مفيدة طالما لديك فهم قوي للبيانات.
بالإضافة إلى ذلك ، يحتوي على العديد من الموصلات وتم إنشاؤه ليتم توصيله ببياناتك بحيث يمكن توجيه التنبؤات إلى أي مكان.
التسعير
يمكنك تجربة النظام الأساسي مجانًا ويبدأ السعر من 60 دولارًا في الشهر.
3. سوبر علق
قم بإنشاء SuperData لـ AI الخاص بك باستخدام SuperAnnotate. يتوفر إطار كامل لإدارة بيانات الحقيقة الأساسية والتعليق عليها وإصدارها لتطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
يتيح لك استخدام مجموعة أدوات قوية وخدمات التعليقات التوضيحية الرائدة في السوق ونظام إدارة بيانات قويًا توسيع خط أنابيب الذكاء الاصطناعي لديك وأتمتة 3x-5x بشكل أسرع.
أنشئ مجموعات بيانات عالية الجودة مع أفضل الخدمات ومجموعة الأدوات في فئتها أثناء إضافة تعليقات توضيحية إلى الفيديو والنص والصور مع نقل البيانات. ستساعد أدوات إدارة المشاريع القوية والعمل الجماعي على ازدهار نموذجك في العالم الحقيقي.
باستخدام SuperAnnotate ، يمكنك تنظيم سير عمل فعال للتعليق التوضيحي ومراقبة جودة المشروع والعمل مع الفريق وغير ذلك الكثير في مكان واحد.
يحتوي على عناصر للتعلم النشط والأتمتة التي يمكن أن تساعدك على إكمال عملية التعليقات التوضيحية بسرعة أكبر.
لتحسين أداء النموذج ، وقيادة المشاريع الناجحة ، ورؤية الفرق على الفور ، ستتلقى أدوات تعاون عملي شاملة متعددة المستويات وإدارة الجودة.
بالإضافة إلى ذلك ، يوفر SuperAnnotate نظامًا أساسيًا يركز على الأمان الذي يمكن استخدامه لتكثيف خطوط الأنابيب من أي تعقيد أو حجم.
يمكنك تقديم التزامات أكبر للحصول على خصومات كبيرة وخفض تكلفة خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي حيث يمكنها توسيع مشاريعك في أي مكان في العالم.
التسعير
برجاء التواصل مع موظفي المبيعات للاستفسار عن السعر حيث أنه غير معروض بالموقع.
4. من الواضح أن منظمة العفو الدولية
باستخدام نظام الذكاء الاصطناعي الواضح ، يمكنك التنبؤ بالبيانات دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية في بضع دقائق فقط.
يغطي هذا عملية التصميم الكاملة لخوارزميات التعلم الآلي ، بالإضافة إلى التنبؤ بنتائجها بنقرة واحدة.
احصل على مربع حوار البيانات لتشكيل مجموعة البيانات تلقائيًا دون استخدام أي رمز ، ثم شارك نماذج ML مع المجموعة أو اجعلها مفتوحة للجمهور بأكمله.
يمكن للجميع الآن البدء في إنتاج تنبؤات باستخدام الخوارزميات ، ويمكنك تضمين ديناميكي تعلم آلة التنبؤات في تطبيقك من خلال استخدام واجهة برمجة التطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية.
لا شك أن الذكاء الاصطناعي مصمم لتزويد الجميع بإجابة بسيطة. يمكن تضمين ملف CSV أو دمجه مع مصادر البيانات الخاصة بك.
التعرف على المتغيرات التي تؤثر على التوقعات والنتائج المتوقعة باستخدام مواقف افتراضية مثل "ماذا لو". التعمق في مواصفات الخوارزمية ، والعثور على النماذج المنافسة ، وفهم طريقة عمل النماذج.
وفر الوقت أثناء تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة ومتطورة عن طريق تحديد عدد الصفوف والأعمدة (من 1000 إلى 500 مليون) وتعلم المدة التي سيستغرقها تطوير خوارزمية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
التسعير
النظام الأساسي مجاني للاستخدام عند التسجيل لأول مرة. ومع ذلك ، فإنه لا يعرض الأسعار. لمعرفة المزيد عن الأسعار ، يرجى الاتصال بقسم المبيعات.
5. بيكاريت
يمكن أتمتة عمليات سير عمل التعلم الآلي الخاصة بك باستخدام Python باستخدام منصة التعلم الآلي مفتوحة المصدر منخفضة الكود PyCaret.
يمكنك التركيز أكثر على التحليل ، مثل المعالجة المسبقة للبيانات ، وتدريب النموذج ، وإمكانية شرح النموذج ، و MLOps ، وتحليل البيانات الاستكشافية ، من خلال قضاء وقت أقل في الترميز والمزيد من الوقت باستخدام مكتبة التعلم الآلي الأساسية سهلة الاستخدام هذه.
يمكن لكل نموذج القيام ببعض مهام التعلم الآلي نظرًا لأن PyCaret يُقصد به أن يكون معياريًا. الوظائف في هذا السياق هي مجموعات من العمليات التي تنفذ المهام وفقًا لسير عمل محدد مسبقًا.
يمكن لأي شخص تقريبًا إنشاء حلول تعلم آلي موثوقة وشاملة باستخدام منصة PyCaret منخفضة الكود.
يوفر كل من العرض التوضيحي السريع والمدونة ومقاطع الفيديو والمناقشات فرص التعلم.
أنشئ تطبيقًا أساسيًا للتعلم الآلي ، وقم بتدريب نموذجك بسرعة أكبر ، ثم حرره كواجهة برمجة تطبيقات REST على الفور للتحليل والتكرار.
يمكنك الحصول على دعم GPU ، وإنشاء صورة عامل إرساء ، وتطوير تطبيق ML ، وإنشاء REST API ، ومراقبة التجارب. يجب على كل من المحترفين وعلماء البيانات الهواة استخدام PyCaret.
التسعير
المنصة مجانية للاستخدام للجميع.
6. آلات قابلة للتعليم
يمكن أن تتيح لك Teachable Machine تعليم جهاز الكمبيوتر الخاص بك التعرف على الضوضاء والإيماءات والمرئيات.
بدون أي تجربة ترميز ، فإنه يوفر لك نهجًا سريعًا وبسيطًا لبناء نماذج ML موثوقة لتطبيقاتك ومواقعك الإلكترونية والمزيد.
إنشاء التعلم الآلي مodels سهلة الاستخدام ويمكن الوصول إليها للجميع باستخدام Teachable Machine ، وهو نظام أساسي للتعلم الآلي منخفض الكود على الويب.
إنه حقًا سهل الاستخدام: لتدريب جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، اجمع عيناتك ونظمها في العديد من الفصول أو الفئات التي تريد أن يفهمها ، ثم اختبر النموذج على الفور للتحقق مما إذا كان قد فهم ما قمت بتعليمه.
قم بتصدير النموذج لمواقع الويب والبرامج والمشاريع الأخرى الخاصة بك. والأفضل من ذلك ، يمكنك استضافة النموذج عبر الإنترنت أو تنزيله.
التسعير
المنصة مجانية للاستخدام للجميع.
7. الفصوص AI
استخدم Lobe لتعليم تطبيقاتك التعرف على النباتات ، ومراقبة الإيماءات ، وحساب التكرار ، وتجربة المشاعر ، ورؤية الألوان ، وتقييم السلامة ، والمزيد.
يقدم كل ما تحتاجه لنماذج ML الخاصة بك ويساعد في تدريب مثل هذه النماذج. كما أنه يوفر أدوات مجانية وسهلة الاستخدام.
ما عليك سوى تقديم عينات لما تريد أن يفهمه التطبيق الخاص بك ، وسيتم تدريب نموذج التعلم الآلي الآلي.
يمكن بعد ذلك تضمين هذا النموذج بسرعة في تطبيقك. بدون خبرة سابقة في البرمجة ، يمكن لأي شخص استخدام منصتنا بسهولة.
تدرب مباشرة على جهاز الكمبيوتر الخاص بك مجانًا دون الحاجة إلى إرسال بياناتك إلى السحابة. يمكن لكل من مستخدمي Windows و Mac استخدام Lobe.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك إرسال النموذج الخاص بك أو تصديره إلى أي نظام أساسي. سيتم اختيار بنية التعلم الآلي المثالية لمشروعك تلقائيًا.
يمكن إضافة تعليقات توضيحية للصور الموجودة في ملفاتك على الفور باستخدام Lobe ، أو يمكنك تجميعها باستخدام كاميرا لإنشاء مجموعة بيانات ML.
استخدم النتائج المرئية لاكتشاف نقاط القوة والضعف في جميع نماذجك بدلاً من الخضوع لأي إجراءات تكوين أو إعداد.
التسعير
المنصة مجانية للاستخدام للجميع.
وفي الختام
بالمقارنة مع عملية الذكاء الاصطناعي القياسية ، فإن طريقة الذكاء الاصطناعي الخالية من الكود هي طريقة مباشرة وسريعة وبأسعار معقولة وتوفر قدرًا كبيرًا من الوقت.
بدون الحاجة إلى فرق علوم البيانات الباهظة الثمن والبنية التحتية الكبيرة ، يشجع الذكاء الاصطناعي غير المشفر على الابتكار والعقلية القائمة على البيانات واتخاذ القرارات بشكل أسرع في المؤسسات.
تتوسع منظمة العفو الدولية بدون رمز ولديها القدرة على تغيير أي صناعة تمامًا.
عند إنشاء الذكاء الاصطناعي من الصفر ، لا توجد قيود ؛ أنت حر في اختيار البنية أو الوظائف أو خط الأنابيب الذي يعمل بشكل أفضل لمشروعك. من ناحية أخرى ، قد يكون إنشاء نموذج مفصل أمرًا مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً.
لذلك ، فإن أفضل رهان لدينا هو الاستفادة من الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة / التي لا تحتوي على تعليمات برمجية للتعامل مع مهام خطوط الأنابيب الضيقة للغاية لتبسيط العمليات وتسريعها.
ديب داس
لا يوجد رمز هو المستقبل. نشكرك على إدراج أفضل أدوات عدم وجود تعليمات برمجية المتوفرة في السوق.