Tungod kay ang AI anaa na sa kapin sa napulo ka tuig, ang pipila ka mga banabana nag-ingon nga kini nakab-ot na karon ang usa ka kritikal nga masa. Ang kadaghanan sa mga negosyo nagpauswag sa ilang mga ambisyon sa AI nga milabay sa eksperimento ug pamatuod sa mga hugna sa konsepto.
Ang kantidad sa salapi ug oras nga gikinahanglan aron mahimo ang bisan unsang mga paningkamot sa AI nga usa ka katinuoran kanunay nga nagdugang, bisan kung ang AI giisip gihapon nga usa ka espesyal nga natad ug usa ka komplikado nga teknolohikal nga paningkamot.
Sa piho nga mga kahimtang, ang hinungdanon nga gasto ug kinahanglanon alang sa espesyal nga kahanas nagpugong sa mga organisasyon sa pagpangita sa mga pamaagi aron magamit. artipisyal nga intelligence nga.
Wala’y pagkat-on sa makina sa code ug mga solusyon sa AI, bisan pa, wala pa makabalda sa industriya. Aron ang mga organisasyon makaganansya sa hingpit gikan sa AI, dili na kinahanglan ang daghang kahanas sa coding.
Ingon usa ka sangputanan sa pagbiya sa pagtukod sa software sa AI gikan sa wala, wala’y code nga AI nga nakunhuran ang gasto.
Niini nga artikulo, atong tan-awon ang lawom nga no-code artificial intelligence, ang mga benepisyo niini, mga disbentaha, usa ka lista sa pinakataas nga no-code AI software, ug daghan pa.
Unsa ang No-code Artificial Intelligence?
Ang No-Code, sa pinakasimple nga porma, nagtumong sa usa ka koleksyon sa mga teknolohiya nga makapahimo sa ordinaryong mga tawo sa paghimo og mga aplikasyon, pag-automate sa mga proseso, ug pagdumala sa datos nga wala’y bisan unsang nauna nga kasinatian sa programming.
Ang plug-and-play, prangka, mapuslanon nga mga bloke sa pagtukod-ang Lego sa software sa korporasyon-mao ang wala’y code. Ang mga platform nga wala’y code labi nga gigamit sa mga negosyo, ug kini nga uso dili mawala.
Parehong No-code AI ug No-code kay gamhanang mga himan nga makapahimo sa mga tiggamit sa negosyo sa paghimo og mga aplikasyon o mga modelo sa usa ka tipik sa panahon ug gasto sa tradisyonal nga mga pamaagi sa pag-uswag.
Mao nga ania ang No-code AI aron i-demokratize ang AI alang sa mga adunay gamay o wala’y kahibalo sa teknikal. Ang No-code AI nagtinguha nga tangtangon ang bisan unsang potensyal nga mga babag sa mga tiggamit sa negosyo nga nagpatuman ug naggamit sa AI sa ilang mga palibot nga operasyon.
ang Artipisyal nga Intelligence Ang talan-awon naglakip sa walay-code AI, nga daw nagpaubos sa babag sa paggamit sa AI sa daghang mga komersyal nga konteksto.
Kung maghisgot kami sa no-code AI, among gipasabot ang usa ka drag-and-drop, user-friendly nga no-code development platform.
Sa paggamit sa ingon nga plataporma, ang mga dili-engineer dali nga maka-categorize ug maka-analisar sa mga datos, ug makamugna ug tukma nga mga modelo sa panagna sa pila ka minuto o oras, sama sa analista sa negosyo, underwriters, product manager, o risk managers.
Mga siyentista sa datos makatrabaho sa mas komplikadong mga proyekto salamat sa ML ug AI, samtang ang naandang trabaho mahimong automated.
Mga Kaayohan sa No-Code Artificial Intelligence
- Paggamit sa data-driven: Karon, kadaghanan sa mga negosyo estratehikong nag-una sa AI. Nakita sa industriya ang pagtaas sa panginahanglan alang sa kahanas sa AI sa miaging duha ka tuig. Ilabi na kung nag-eksperimento ka nga gipatuyok sa datos, ang pagtukod sa usa ka grupo sa siyensya sa datos makagugol sa oras ug mahal. Kung wala’y kawani sa siyensya sa datos, nahimo’g posible ang pagpadagan sa datos pinaagi sa mga platform ug teknolohiya sa AI nga wala’y code.
- Usability: Ang mga tiggamit sa kalibutan sa korporasyon makahimo og mga solusyon sa AI nga paspas ug barato salamat sa drag-and-drop plug-and-play. Ang plataporma kanunay nga yano ug magamit sa kaugalingon tungod kay ang target nga merkado naglangkob sa mga tiggamit sa negosyo nga dili kahibalo sa teknikal.
- Bilis: Dinhi, ang pag-eksperimento ug pag-uli kinahanglanon. Ang paspas nga pag-uswag sa modelo ug pagsulay kasagaran sa mga teknolohiya nga No-code AI. Kini nagpaposible sa paghimo og mga modelo nga dali ug paghatag sa mga nahibal-an sa mga stakeholder sa negosyo nga mas kanunay alang sa pag-apruba o pagsuporta sa importante nga mga desisyon sa negosyo.
- Scalability: Ang No-code AI nga plataporma naglakip sa pagsuporta sa imprastraktura ug mga timbangan pataas o paubos nga awtomatiko depende sa workload sa pagpalambo ug pagdeploy sa mga modelo.
- Pag-access: Ang mga platform sa AI nga walay code nagpamenos sa pagsagop sa AI sa gagmay ug medium-kadako nga mga negosyo tungod sa ilang medyo kasarangan nga pasiunang pagpamuhunan, patag nga kurba sa pagkat-on, ug kakulang sa babag sa gintang sa kahanas. Dugang pa, ang No-code AI nagtugot sa mga tiggamit sa negosyo nga mag-eksperimento sa AI ug dali nga makita ang kapuslanan niini.
Mga Kakulangan sa No-Code Artificial Intelligence
- Seguridad: Ang ubang mga platform mahimong mapakyas sa paghimo sa mga protocol sa pag-access, nga mahimong usa ka kabalaka alang sa mga kompanya nga nag-una sa seguridad. Aron hingpit nga masabtan kung giunsa ug asa iproseso ang imong datos, maayong ideya nga basahon ang mga termino ug kondisyon.
- Kinahanglan ang konsultasyon o pagbansay: Ang inhenyero sa ML, propesyonal sa human resources, ug intern sa pagpamaligya kinahanglan nga tanan makagamit sa mga low-code/no-code nga mga plataporma sa teorya, apan dili kini kanunay ang kaso. Tungod kay ang end-user sa usa ka platform sa AI usa na ka inhenyero sa ML, ang nahabilin nga grupo nanginahanglan daghang pagbansay ug pagtambag aron masinati ang mga pamaagi sa AI.
- Kakulang sa pagtuo: Sa pagkakaron, nasaksihan namo ang pagsaka sa pagkapopular sa mga low-code/no-code AI nga mga plataporma, apan praktikal ba kini sama sa standard nga mga pamaagi sa ML? Sumala sa Google Trends, ang interes sa no-code ML nagkadako, bisan pa ang naandan nga ML enthusiasts nagpabilin nga maayo sa unahan. Kay machine learning ug computer vision dugay na, kini nga mga kahinguhaan ug mga librarya labaw pa kay sa mga low-code/no-code AI nga mga plataporma.
- Kakulang sa pag-personalize: Ang mga low-code/no-code nga mga plataporma, samtang yano ug paspas, kasagarang gidid-an sa pag-andar tungod kay kini gitukod aron pagdumala sa usa ka piho nga problema ug lisud ang paghimo sa out-of-the-box, mas komplikado. mga solusyon. Unsa ang kinahanglan nimong buhaton kung molapas ka sa usa ka piho nga solusyon o bahin, tungod kay ang mga kinahanglanon sa negosyo likido ug nagbag-o sa hangin?
Labing maayo nga No Code Artificial Intelligence Software
1. BitSkout
Ang plataporma sa software nga gitawag og Bitskout makapahimo kanimo sa paghimo sa imong kaugalingong mga workflow gamit ang walay-code nga mga modelo sa artificial intelligence aron mapalambo ang pagka-produktibo sa imong trabaho.
Pinaagi sa pag-integrate sa no-code AI sa imong tool sa pagdumala sa proyekto, mahimo nimong makunhuran ang nagbalik-balik nga mga buluhaton, makahimo og mas intelihente nga pag-ruta sa trabaho, o magsugod sa pagkolekta og mga datos gikan sa field aron makahimo og imong kaugalingong orihinal nga mga algorithm.
Usa ka drag-and-drop interface ang gigamit sa pagpalambo sa mga proseso sa Bitskout SaaS nga plataporma, aron ibutang kini sa yano. Ang kasayuran gikan sa mga resume mahimong makuha gamit ang Bitskout AI ug idugang sa imong mga galamiton sa proyekto aron ang tanan naa sa usa ka lugar.
Awtomatikong i-categorize ang aplikante sumala sa mga sumbanan nga imong gipili, ug adunay ka access sa opsyon sa pagpangita alang sa tanang CV. Ang mga workflow adunay mga hugna nga nahuman sa konektado nga proyekto.
Ang mga modelo sa AI alang sa teksto, mga imahe, mga video, ug uban pang mga matang sa pagtuki sa datos mahimo usab nga iapil sa mga workflow. Ang mga modelo sa AI mahimo usab nga mahimo pinaagi sa mga interface sa gumagamit nga walay pagsulat sa bisan unsang code.
Gamita ang Bitskout AI aron makuha ang impormasyon gikan sa mga business card aron makita kini sa tibuok team para sa imong proyekto ug CRM apps. Awtomatikong iklasipikar ang nanguna base sa kompanya o titulo sa trabaho.
pagbili
Mahimo nimong sulayan ang plataporma nga adunay 14 ka adlaw nga libre nga pagsulay ug ang premium nga presyo magsugod gikan sa €59.00 / bulan.
2. Akkio
Ang Akkio usa ka platform nga wala’y kodigo nga AI. Kini nagsugyot nga makahimo ka, mag-implementar, ug maghiusa sa mga modelo sa AI tanan sa usa ka lugar bisan kung ikaw walay katakus sa teknikal.
Kanunay, ang mga inhenyero sa software ug uban pang mga eksperto sa teknikal gikinahanglan aron maapil ang mga modelo nga gitukod sa mga teknolohiya sa AutoML ug bisan ang mga solusyon sa AI nga wala’y code.
Ang paghimo og "AI flow" gamit ang Akkio, nga gimaneho sa usa ka hingpit nga visual interface, naghimo nga yano nga ilakip ang AI sa bisan unsang proseso.
Isip usa ka end-to-end, no-code AI nga plataporma, naa kini sa mga nag-unang plataporma niini nga natad. Kini ilabi na nga gihimo aron sa pagtabang sa lain-laing mga dapit, lakip na ang mga operasyon, marketing, sales, ug finance, sa paghimo sa data-driven nga mga pagpili.
Giangkon niini nga "mobalhin gikan sa data ngadto sa AI sa 10 minuto - wala'y gikinahanglan nga programming o data science expertise" ug karon giranggo ang pinakataas nga produkto sa adlaw sa Product Hunt.
Ang kayano sa walay-code deployment mao ang ilang labing maayo nga kalidad. Mahimo nimong mahatagan ang imong team sa mapuslanon nga mga panan-aw ug solusyon basta ikaw adunay lig-on nga pagsabut sa datos.
Dugang pa, kini adunay daghang mga konektor ug gimugna aron konektado sa imong data aron ang mga panagna mahimong madala bisan asa.
pagbili
Mahimo nimong sulayan ang plataporma nga libre ug ang presyo magsugod gikan sa $60/bulan.
3. Super Annotate
Paghimo SuperData para sa imong AI gamit ang SuperAnnotate. Ang usa ka kompleto nga balangkas alang sa pagdumala, pag-annotate, ug pag-bersyon sa datos sa kamatuoran sa yuta magamit alang sa imong aplikasyon sa artipisyal nga paniktik.
Ang paggamit sa usa ka lig-on nga toolkit, nanguna sa merkado nga mga serbisyo sa anotasyon, ug usa ka kusgan nga sistema sa pagdumala sa datos, gitugotan ka nga mapalapad ug ma-automate ang imong AI pipeline nga 3x–5x nga mas paspas.
Paghimo ug taas nga kalidad nga mga dataset nga adunay labing kaayo nga klase nga serbisyo ug toolkit samtang nag-annotate sa video, teksto, ug mga imahe nga adunay data throughput. Ang lig-on nga mga himan sa pagdumala sa proyekto ug pagtinabangay makatabang sa imong modelo nga molambo sa tinuud nga kalibutan.
Uban sa SuperAnnotate, mahimo nimong organisahon ang usa ka episyente nga annotation workflow, bantayan ang kalidad sa proyekto, magtrabaho kauban ang team, ug daghan pa tanan sa usa ka lokasyon.
Kini adunay mga elemento alang sa aktibo nga pagkat-on ug automation nga makatabang kanimo sa pagkompleto sa imong proseso sa anotasyon nga mas paspas.
Aron mapauswag ang pasundayag sa modelo, manguna sa malampuson nga mga proyekto, ug makita dayon ang kalainan, makadawat ka og hingpit nga daghang lebel nga praktikal nga kolaborasyon ug mga gamit sa pagdumala sa kalidad.
Dugang pa, ang SuperAnnotate nagtanyag usa ka plataporma nga adunay pagpunting sa seguridad nga magamit sa pag-condense sa mga pipeline sa bisan unsang pagkakomplikado o sukod.
Makahimo ka og mas dagkong mga pasalig aron makakuha og daghang mga diskwento ug ipaubos ang gasto sa AI pipelines tungod kay mapalapdan nila ang imong mga proyekto bisan asa sa kalibutan.
pagbili
Palihug kontaka ang mga kawani sa pagbaligya aron mangutana bahin sa presyo, tungod kay wala kini gipakita sa site.
4. Klaro nga AI
Uban sa Obviously AI nga plataporma, makatag-an ka sa datos nga walay pagsulat og usa ka linya sa code sulod lang sa pipila ka minuto.
Sakup niini ang tibuuk nga proseso sa pagdesinyo alang sa mga algorithm sa pagkat-on sa makina, ingon man ang usa ka pag-klik nga prediksyon sa ilang mga resulta.
Kuhaa ang dialog sa data aron awtomatiko nga maporma ang imong dataset nga dili mogamit og bisan unsang code, dayon ipaambit ang imong mga modelo sa ML sa grupo o himoa kini nga bukas sa tibuok publiko.
Ang tanan mahimo na karon magsugod sa paghimo mga panagna gamit ang mga algorithm, ug mahimo nimong ilakip ang dinamiko machine Pagkat-on mga panagna sa imong aplikasyon pinaagi sa paggamit sa low-code API.
Sa walay duhaduha, ang AI gitukod aron mahatagan ang tanan sa usa ka yano nga tubag. Ang usa ka CSV file mahimong iapil o i-integrate sa imong mga tinubdan sa datos.
Ilha ang mga baryable nga makaapekto sa mga panagna ug pagtagna sa mga resulta gamit ang hypothetical nga mga sitwasyon sama sa "unsa-kon." susiha pag-ayo ang mga detalye sa algorithm, pangitaa ang kaatbang nga mga modelo, ug sabta ang mga buhat sa mga modelo.
Pagdaginot sa oras samtang nagpalambo sa mga advanced ug sopistikado nga mga modelo sa AI pinaagi sa pagpili sa gidaghanon sa mga laray ug kolum (gikan sa 1000 hangtod 500 milyon) ug pagkat-on kung unsa kadugay ang paghimo sa usa ka algorithm gamit ang AI.
pagbili
Ang plataporma libre nga gamiton kung una ka nga nagpalista. Bisan pa, wala kini magpakita sa mga presyo. Aron mahibal-an ang dugang bahin sa mga presyo, palihug kontaka ang departamento sa pagbaligya.
5. PyCaret
Ang imong mga workflow sa pagkat-on sa makina mahimong awtomatiko sa Python gamit ang open-source, low-code machine learning platform nga PyCaret.
Mahimo kang mas magpokus sa pagtuki, sama sa data pretreatment, model training, model explainability, MLOps, ug exploratory data analysis, pinaagi sa paggugol ug gamay nga oras sa coding ug mas daghang oras gamit kining batakan, sayon-gamiton nga librarya sa pagkat-on sa makina.
Ang matag modelo makahimo sa pipila ka mga buluhaton sa pagkat-on sa makina tungod kay ang PyCaret gituyo nga modular. Ang mga gimbuhaton niini nga konteksto mao ang mga grupo sa mga operasyon nga nagpatuman sa mga buluhaton sumala sa usa ka gitakda nang daan nga dagan sa trabaho.
Halos bisan kinsa makahimo og kasaligan, end-to-end nga mga solusyon sa pagkat-on sa makina gamit ang low-code nga plataporma sa PyCaret.
Ang usa ka paspas nga pagsugod nga demo, blog, mga video, ug mga diskusyon tanan naghatag mga oportunidad sa pagkat-on.
Paghimo usa ka batakang aplikasyon sa pagkat-on sa makina, bansayon ang imong modelo nga mas paspas, ug buhian kini ingon usa ka REST API dayon alang sa pagtuki ug pag-uli.
Mahimo nimong makuha ang suporta sa GPU, maghimo usa ka imahe sa docker, maghimo usa ka ML app, magtukod usa ka REST API, ug mag-monitor sa mga eksperimento. Ang mga pro ug amateur data scientist kinahanglan mogamit sa PyCaret.
pagbili
Ang plataporma libre nga gamiton alang sa tanan.
6. Matudlo nga Makina
Mahimong tugotan ka sa Teachable Machine nga tudloan ang imong kompyuter sa pag-ila sa imong mga kasaba, mga lihok, ug mga biswal.
Kung wala’y bisan unsang kasinatian sa coding, nagtanyag kini kanimo usa ka dali ug yano nga pamaagi sa paghimo og kasaligan nga mga modelo sa ML para sa imong mga aplikasyon, website, ug uban pa.
Paghimo sa pagkat-on sa makina mmga odel nga yano nga gamiton ug ma-access sa tanan nga adunay Teachable Machine, usa ka web-based nga low-code machine learning platform.
Sayon ra kaayo kining gamiton: Aron mabansay ang imong kompyuter, kolektaha ug i-organisa ang imong mga sampol sa daghang mga klase o kategorya nga gusto nimo nga masabtan niini, unya sulayi dayon ang modelo aron masusi kung nasabtan ba niini ang imong gitudlo niini.
I-export ang modelo para sa imong mga website, programa, ug uban pang proyekto. Mas maayo pa, mahimo nimong i-host ang modelo online o i-download kini.
pagbili
Ang plataporma libre nga gamiton alang sa tanan.
7. Lobe AI
Gamita ang Lobe aron tudloan ang imong mga app sa pag-ila sa mga tanum, pag-obserbar sa mga lihok, pag-ihap sa mga pagbalik-balik, pagsinati sa mga emosyon, pagtan-aw sa mga kolor, pagsusi sa kaluwasan, ug uban pa.
Naghatod kini sa tanan nimong gikinahanglan para sa imong mga modelo sa ML ug mga tabang sa pagbansay sa maong mga modelo. Naghatag usab kini nga libre, yano nga gamiton nga mga himan.
Paghatag lang ug mga sampol sa gusto nimong masabtan sa imong aplikasyon, ug usa ka awtomatik nga modelo sa pagkat-on sa makina ang mabansay.
Kini nga modelo mahimo dayon nga maapil sa imong aplikasyon. Kung wala’y kasinatian sa pag-coding, bisan kinsa mahimong magamit sa among plataporma nga dali.
Direkta nga pagbansay sa imong kompyuter nga libre nga dili kinahanglan nga isumite ang imong data sa panganod. Ang mga tiggamit sa Windows ug Mac mahimong mogamit sa Lobe.
Dugang pa, mahimo nimong ipadala o i-export ang imong modelo sa bisan unsang plataporma. Ang sulundon nga arkitektura sa pagkat-on sa makina alang sa imong proyekto awtomatiko nga mapili.
Ang mga litrato sa imong mga file mahimo dayon nga i-annotate sa Lobe, o mahimo nimong tigumon kini gamit ang usa ka camera aron makahimo usa ka ML dataset.
Gamita ang biswal nga mga resulta aron madiskubre ang mga kalig-on ug kahuyang sa tanan nimong mga modelo imbes nga moagi sa bisan unsang mga pamaagi sa pag-configure o pag-setup.
pagbili
Ang plataporma libre nga gamiton alang sa tanan.
Panapos
Kung itandi sa usa ka sagad nga proseso sa AI, ang usa ka pamaagi sa AI nga wala’y code prangka, dali, barato, ug makatipig daghang oras.
Kung wala kinahanglana ang mga mahal nga data science team ug daghang imprastraktura, ang walay code nga AI nag-awhag sa kabag-ohan, usa ka panghunahuna nga gipadagan sa datos, ug mas dali nga paghimog desisyon sa mga negosyo.
Ang No-code AI nagkalapad ug adunay potensyal nga hingpit nga mabag-o ang bisan unsang industriya.
Sa paghimo sa AI gikan sa wala, walay mga pagdili; gawasnon ka sa pagpili sa arkitektura, gamit, o pipeline nga labing maayo alang sa imong proyekto. Sa laing bahin, ang paghimo og usa ka pinasahi nga modelo mahimong mahal ug makagugol sa panahon.
Busa, ang among labing maayo nga pusta mao ang pagpahimulos sa mga low-code/no-code nga mga plataporma aron pagdumala sa hiktin kaayo nga mga buluhaton sa pipeline aron mapahapsay ug mapadali ang mga proseso.
Lawom nga Das
Walay code ang umaabot. Salamat sa pag-enlist sa pinakataas nga no-code nga mga himan nga anaa sa merkado.