चूंकि एआई दस वर्षों से अधिक समय से मौजूद है, इसलिए कुछ अनुमानों का दावा है कि इसने अब एक महत्वपूर्ण द्रव्यमान प्राप्त कर लिया है। अधिकांश व्यवसायों ने अपनी एआई महत्वाकांक्षाओं को प्रयोगात्मक और अवधारणा चरणों के प्रमाण से आगे बढ़ाया है।
किसी भी एआई प्रयासों को वास्तविकता बनाने के लिए आवश्यक धन और समय की मात्रा लगातार बढ़ रही है, भले ही एआई को अभी भी एक विशेष क्षेत्र और तकनीकी रूप से जटिल प्रयास के रूप में माना जाता है।
कुछ परिस्थितियों में, विशेष विशेषज्ञता के लिए महत्वपूर्ण लागत और आवश्यकता संगठनों को लागू करने के तरीकों को खोजने से रोकती है कृत्रिम बुद्धिमत्ता.
कोई कोड मशीन लर्निंग और एआई समाधान, फिर भी, उद्योग को बाधित करने के लिए अभी तक नहीं है। एआई से पूरी तरह से लाभ प्राप्त करने के लिए संगठनों के लिए, व्यापक कोडिंग विशेषज्ञता अब आवश्यक नहीं है।
एआई सॉफ्टवेयर के निर्माण को खरोंच से छोड़ने के परिणामस्वरूप, किसी भी कोड एआई ने खर्चों को काफी कम नहीं किया।
इस लेख में, हम नो-कोड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, इसके लाभों, कमियों, शीर्ष नो-कोड एआई सॉफ़्टवेयर की सूची, और बहुत कुछ पर गहराई से विचार करेंगे।
नो-कोड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
नो-कोड, अपने सरलतम रूप में, प्रौद्योगिकियों के एक संग्रह को संदर्भित करता है जो आम लोगों को एप्लिकेशन बनाने में सक्षम बनाता है, प्रक्रियाओं को स्वचालित करें, और बिना किसी पूर्व प्रोग्रामिंग अनुभव के डेटा का प्रबंधन करें।
प्लग-एंड-प्ले, सीधा, उपयोगी बिल्डिंग ब्लॉक्स- कॉर्पोरेट सॉफ़्टवेयर का लेगो-जो नो-कोड है। व्यवसायों में नो-कोड प्लेटफॉर्म का तेजी से उपयोग किया जा रहा है, और यह प्रवृत्ति दूर नहीं हो रही है।
नो-कोड एआई और नो-कोड दोनों शक्तिशाली उपकरण हैं जो व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को पारंपरिक विकास विधियों के समय और खर्च के एक अंश में एप्लिकेशन या मॉडल बनाने में सक्षम बनाते हैं।
इसलिए नो-कोड एआई यहां उन लोगों के लिए एआई का लोकतंत्रीकरण करने के लिए है जिनके पास तकनीकी ज्ञान नहीं है। नो-कोड एआई का इरादा अपने परिचालन वातावरण में एआई को लागू करने और उपयोग करने वाले व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए किसी भी संभावित बाधाओं को दूर करना है।
RSI Artificial Intelligence लैंडस्केप में नो-कोड एआई शामिल है, जो कई व्यावसायिक संदर्भों में एआई को लागू करने की बाधा को कम करता प्रतीत होता है।
जब हम नो-कोड एआई का उल्लेख करते हैं, तो हमारा मतलब ड्रैग-एंड-ड्रॉप, उपयोगकर्ता के अनुकूल नो-कोड डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म से है।
इस तरह के एक मंच के उपयोग के साथ, गैर-इंजीनियर डेटा को तेजी से वर्गीकृत और विश्लेषण कर सकते हैं, और मिनटों या घंटों में सटीक भविष्यवाणी मॉडल बना सकते हैं, जैसे कि व्यापार विश्लेषकों, हामीदार, उत्पाद प्रबंधक, या जोखिम प्रबंधक।
डेटा वैज्ञानिकों एमएल और एआई की बदौलत अधिक जटिल परियोजनाओं पर काम कर सकते हैं, जबकि नियमित नौकरियों को स्वचालित किया जा सकता है।
नो-कोड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लाभ
- डेटा-संचालित रोजगार: आज, अधिकांश व्यवसाय रणनीतिक रूप से AI को प्राथमिकता देते हैं। उद्योग ने पिछले दो वर्षों में एआई कौशल की मांग में वृद्धि देखी है। विशेष रूप से जब आप डेटा-चालित होने के साथ प्रयोग कर रहे हों, तो डेटा साइंस टीम बनाना समय लेने वाली और महंगी होती है। डेटा साइंस स्टाफ के बिना, डेटा-संचालित बनना बिना कोड वाले AI प्लेटफॉर्म और तकनीकों द्वारा संभव बनाया गया है।
- प्रयोज्यता: कॉरपोरेट जगत में उपयोगकर्ता ड्रैग-एंड-ड्रॉप प्लग-एंड-प्ले के लिए एआई समाधान तेजी से और किफायती रूप से बना सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म अक्सर सरल और स्वयं-सेवा योग्य होता है क्योंकि लक्षित बाज़ार में ऐसे व्यावसायिक उपयोगकर्ता होते हैं जो तकनीकी रूप से जानकार नहीं होते हैं।
- गति: यहाँ, प्रयोग और पुनरावृत्ति आवश्यक हैं। रैपिड मॉडल विकास और परीक्षण नो-कोड एआई प्रौद्योगिकियों के साथ विशिष्ट हैं। यह जल्दी से मॉडल बनाना संभव बनाता है और व्यावसायिक हितधारकों को अनुमोदन के लिए या महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णयों का समर्थन करने के लिए अधिक बार निष्कर्ष प्रदान करता है।
- स्केलेबिलिटी: नो-कोड एआई प्लेटफॉर्म में सपोर्टिंग इंफ्रास्ट्रक्चर शामिल है और मॉडलों को विकसित करने और तैनात करने के कार्यभार के आधार पर स्वचालित रूप से ऊपर या नीचे स्केल करता है।
- अभिगम्यता: नो-कोड एआई प्लेटफॉर्म छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों में उनके तुलनात्मक रूप से मामूली प्रारंभिक निवेश, फ्लैट सीखने की अवस्था और कौशल अंतराल बाधा की कमी के कारण एआई को अपनाने को कम करते हैं। इसके अलावा, नो-कोड एआई व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को एआई के साथ प्रयोग करने और इसकी उपयोगिता को जल्दी से देखने में सक्षम बनाता है।
नो-कोड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के नुकसान
- सुरक्षा: कुछ प्लेटफ़ॉर्म एक्सेस प्रोटोकॉल बनाने में विफल हो सकते हैं, जो सुरक्षा को प्राथमिकता देने वाली फर्मों के लिए एक चिंता का विषय हो सकता है। यह पूरी तरह से समझने के लिए कि आपका डेटा कैसे और कहाँ संसाधित किया जाएगा, नियम और शर्तों को पढ़ना एक अच्छा विचार है।
- परामर्श या प्रशिक्षण की आवश्यकता है: एमएल इंजीनियर, मानव संसाधन पेशेवर, और मार्केटिंग इंटर्न सभी को सिद्धांत रूप में कम-कोड/नो-कोड प्लेटफॉर्म का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए, लेकिन हमेशा ऐसा नहीं होता है। चूंकि एआई प्लेटफॉर्म का अंतिम उपयोगकर्ता पहले से ही एक एमएल इंजीनियर है, बाकी टीम को एआई विधियों से परिचित होने के लिए काफी प्रशिक्षण और परामर्श की आवश्यकता होगी।
- विश्वास की कमी: अब तक, हमने कम-कोड/नो-कोड एआई प्लेटफॉर्म की लोकप्रियता में वृद्धि देखी है, लेकिन क्या वे मानक एमएल दृष्टिकोण के रूप में व्यावहारिक हैं? गूगल ट्रेंड्स के अनुसार, नो-कोड एमएल में रुचि बढ़ रही है, हालांकि पारंपरिक एमएल उत्साही काफी आगे रहते हैं। क्योंकि मशीन लर्निंग और कंप्यूटर दृष्टि कुछ समय के लिए आसपास रहे हैं, ये संसाधन और पुस्तकालय कम-कोड/नो-कोड एआई प्लेटफॉर्म से काफी अधिक हैं।
- वैयक्तिकरण की कमी: कम-कोड/नो-कोड प्लेटफॉर्म, जबकि सरल और तेज़, आमतौर पर कार्यक्षमता में प्रतिबंधित होते हैं क्योंकि वे एक विशिष्ट समस्या को संभालने के लिए बनाए जाते हैं और आउट-ऑफ-द-बॉक्स के साथ आना मुश्किल होता है, अधिक जटिल समाधान। जब आप एक निश्चित समाधान या विशेषता को आगे बढ़ाते हैं, तो आपको क्या करना चाहिए, क्योंकि व्यावसायिक आवश्यकताएं तरल होती हैं और हवा के साथ बदलती हैं?
बेस्ट नो कोड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर
1. बिटस्काउट
Bitskout नामक एक सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म आपको अपने काम की उत्पादकता बढ़ाने के लिए बिना कोड वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का उपयोग करके अपने स्वयं के वर्कफ़्लोज़ बनाने में सक्षम बनाता है।
अपने प्रोजेक्ट मैनेजमेंट टूल के साथ नो-कोड एआई को एकीकृत करके, आप दोहराए जाने वाले कार्यों को कम कर सकते हैं, अधिक बुद्धिमान जॉब रूटिंग बना सकते हैं, या अपने स्वयं के मूल एल्गोरिदम बनाने के लिए फ़ील्ड से डेटा एकत्र करना शुरू कर सकते हैं।
एक ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस का उपयोग बिटस्काउट सास प्लेटफॉर्म पर प्रक्रियाओं को विकसित करने के लिए किया जाता है, इसे सरलता से रखने के लिए। रिज्यूमे से जानकारी को बिट्सआउट एआई का उपयोग करके निकाला जा सकता है और आपके प्रोजेक्ट टूल्स में जोड़ा जा सकता है ताकि सब कुछ एक ही स्थान पर हो।
आपके द्वारा चुने गए मानकों के अनुसार आवेदक को स्वचालित रूप से वर्गीकृत करें, और आपके पास सभी सीवी के लिए एक खोज विकल्प तक पहुंच होगी। वर्कफ़्लो में ऐसे चरण होते हैं जो कनेक्टेड प्रोजेक्ट पर पूरे होते हैं।
टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और अन्य प्रकार के डेटा विश्लेषण के लिए AI मॉडल को भी वर्कफ़्लो में शामिल किया जा सकता है। एआई मॉडल के माध्यम से भी बनाया जा सकता है उपयोगकर्ता इंटरफेस किसी भी कोड को लिखने के बिना
व्यवसाय कार्ड से जानकारी निकालने के लिए Bitskout AI का उपयोग करें ताकि पूरी टीम इसे आपके प्रोजेक्ट और CRM ऐप्स के लिए देख सके। कंपनी या नौकरी के शीर्षक के आधार पर लीड को स्वचालित रूप से वर्गीकृत करें।
मूल्य निर्धारण
आप प्लेटफ़ॉर्म को इसके 14 दिनों के नि:शुल्क परीक्षण के साथ आज़मा सकते हैं और प्रीमियम मूल्य निर्धारण €59.00/माह से शुरू होता है।
2. अक्कियो
अक्कियो नो-कोड एआई के लिए एक सर्व-समावेशी प्लेटफॉर्म है। इससे पता चलता है कि आप तकनीकी रूप से अक्षम होने पर भी एआई मॉडल को एक ही स्थान पर बना सकते हैं, कार्यान्वित कर सकते हैं और एकीकृत कर सकते हैं।
ऑटोएमएल प्रौद्योगिकियों और यहां तक कि बिना कोड वाले एआई समाधानों द्वारा बनाए गए मॉडलों को शामिल करने के लिए अक्सर सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और अन्य तकनीकी विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है।
अक्कियो का उपयोग करके एक "एआई प्रवाह" का निर्माण, जो पूरी तरह से दृश्य इंटरफ़ेस द्वारा संचालित है, एआई को किसी भी प्रक्रिया में शामिल करना आसान बनाता है।
एंड-टू-एंड, नो-कोड एआई प्लेटफॉर्म के रूप में, यह इस क्षेत्र में शीर्ष प्लेटफार्मों में शुमार है। यह विशेष रूप से डेटा-संचालित विकल्प बनाने में संचालन, विपणन, बिक्री और वित्त सहित विभिन्न क्षेत्रों की सहायता के लिए बनाया गया है।
यह "10 मिनट में डेटा से एआई में स्थानांतरित होने का दावा करता है - कोई प्रोग्रामिंग या डेटा विज्ञान विशेषज्ञता आवश्यक नहीं है" और अब प्रोडक्ट हंट पर दिन के शीर्ष उत्पाद को स्थान दिया गया है।
नो-कोड परिनियोजन की सादगी उनकी बेहतरीन गुणवत्ता है। जब तक आपको डेटा की ठोस समझ है, तब तक आप अपनी टीम को उपयोगी अंतर्दृष्टि और समाधान प्रदान कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, इसमें कई कनेक्टर हैं और इसे आपके डेटा से कनेक्ट करने के लिए बनाया गया था ताकि पूर्वानुमान कहीं भी रूट किए जा सकें।
मूल्य निर्धारण
आप प्लेटफ़ॉर्म को मुफ़्त में आज़मा सकते हैं और कीमत $60/माह से शुरू होती है।
3. सुपर एनोटेट
SuperAnnotate के साथ अपने AI के लिए SuperData बनाएं। आपके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एप्लिकेशन के लिए ग्राउंड ट्रूथ डेटा के प्रबंधन, व्याख्या और संस्करण के लिए एक संपूर्ण ढांचा उपलब्ध है।
एक मजबूत टूलकिट, बाजार-अग्रणी एनोटेशन सेवाओं और एक शक्तिशाली डेटा प्रबंधन प्रणाली का उपयोग करके, आप अपनी एआई पाइपलाइन को 3x-5x तेज विस्तार और स्वचालित कर सकते हैं।
डेटा थ्रूपुट के साथ वीडियो, टेक्स्ट और छवियों की व्याख्या करते हुए सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास सेवाओं और टूलकिट के साथ उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट बनाएं। मजबूत परियोजना प्रबंधन उपकरण और टीम वर्क आपके मॉडल को वास्तविक दुनिया में फलने-फूलने में मदद करेगा।
SuperAnnotate के साथ, आप एक कुशल एनोटेशन वर्कफ़्लो व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रोजेक्ट की गुणवत्ता पर नज़र रख सकते हैं, टीम के साथ मिलकर काम कर सकते हैं, और बहुत कुछ एक ही स्थान पर कर सकते हैं।
इसमें सक्रिय शिक्षण और स्वचालन के तत्व हैं जो आपकी एनोटेशन प्रक्रिया को अधिक तेज़ी से पूरा करने में आपकी सहायता कर सकते हैं।
मॉडल प्रदर्शन में सुधार करने, सफल परियोजनाओं का नेतृत्व करने और तुरंत अंतर देखने के लिए, आपको संपूर्ण बहु-स्तरीय व्यावहारिक सहयोग और गुणवत्ता प्रबंधन उपकरण प्राप्त होंगे।
इसके अलावा, सुपरएनोटेट सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करने वाला एक मंच प्रदान करता है जिसका उपयोग किसी भी जटिलता या पैमाने की पाइपलाइनों को संघनित करने के लिए किया जा सकता है।
आप थोक छूट प्राप्त करने और एआई पाइपलाइनों की लागत कम करने के लिए बड़ी प्रतिबद्धताएं बना सकते हैं क्योंकि वे दुनिया में कहीं भी आपकी परियोजनाओं का विस्तार कर सकते हैं।
मूल्य निर्धारण
कीमत के बारे में पूछने के लिए कृपया बिक्री कर्मचारियों से संपर्क करें, क्योंकि यह साइट पर प्रदर्शित नहीं होता है।
4. जाहिर है एआई
स्पष्ट रूप से एआई प्लेटफॉर्म के साथ, आप केवल कुछ ही मिनटों में कोड की एक पंक्ति लिखे बिना डेटा की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
इसमें मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए पूरी डिज़ाइन प्रक्रिया के साथ-साथ उनके परिणामों की सिंगल-क्लिक भविष्यवाणी शामिल है।
किसी भी कोड का उपयोग किए बिना अपने डेटासेट को स्वचालित रूप से आकार देने के लिए डेटा संवाद प्राप्त करें, फिर अपने एमएल मॉडल को समूह के साथ साझा करें या उन्हें पूरी जनता के लिए खोलें।
हर कोई अब एल्गोरिदम का उपयोग करके भविष्यवाणियां करना शुरू कर सकता है, और आप गतिशील शामिल कर सकते हैं मशीन लर्निंग निम्न-कोड API का उपयोग करके आपके एप्लिकेशन में भविष्यवाणियां।
निस्संदेह, AI सभी को एक सरल उत्तर प्रदान करने के लिए बनाया गया है। एक CSV फ़ाइल को आपके डेटा स्रोतों में शामिल या एकीकृत किया जा सकता है।
"क्या-अगर" जैसी काल्पनिक स्थितियों का उपयोग करके पूर्वानुमान और पूर्वानुमान परिणामों को प्रभावित करने वाले चरों को पहचानें। एल्गोरिथम विनिर्देशों में गहराई से जाएं, प्रतिद्वंद्वी मॉडल खोजें, और मॉडलों के कामकाज को समझें।
पंक्तियों और स्तंभों की संख्या (1000 से 500 मिलियन तक) का चयन करके उन्नत और परिष्कृत एआई मॉडल विकसित करते समय समय बचाएं और एआई का उपयोग करके एल्गोरिदम विकसित करने में कितना समय लगेगा।
मूल्य निर्धारण
जब आप पहली बार साइन अप करते हैं तो प्लेटफॉर्म का उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है। हालांकि, यह कीमतों को प्रदर्शित नहीं करता है। कीमतों के बारे में अधिक जानने के लिए, कृपया बिक्री विभाग से संपर्क करें।
5. पाइकैरेट
ओपन-सोर्स, लो-कोड मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म PyCaret का उपयोग करके आपके मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को पायथन के साथ स्वचालित किया जा सकता है।
आप इस बुनियादी, उपयोग में आसान मशीन लर्निंग लाइब्रेरी का उपयोग करके कम समय कोडिंग और अधिक समय खर्च करके विश्लेषण पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जैसे डेटा प्रीट्रीटमेंट, मॉडल प्रशिक्षण, मॉडल व्याख्यात्मकता, एमएलओपीएस और खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण।
प्रत्येक मॉडल कुछ मशीन लर्निंग कार्य कर सकता है क्योंकि PyCaret मॉड्यूलर होने के लिए है। इस संदर्भ में कार्य संचालन के समूह हैं जो एक पूर्व निर्धारित कार्यप्रवाह के अनुसार कार्य करते हैं।
PyCaret के लो-कोड प्लेटफॉर्म का उपयोग करके लगभग कोई भी विश्वसनीय, एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस बना सकता है।
एक तेज़ शुरुआत डेमो, ब्लॉग, वीडियो और चर्चा सभी सीखने के अवसर प्रदान करते हैं।
एक बुनियादी मशीन लर्निंग एप्लिकेशन बनाएं, अपने मॉडल को अधिक तेज़ी से प्रशिक्षित करें, और विश्लेषण और पुनरावृत्ति के लिए इसे तुरंत REST API के रूप में जारी करें।
आप GPU समर्थन प्राप्त कर सकते हैं, एक डॉकर छवि बना सकते हैं, एक ML ऐप विकसित कर सकते हैं, एक REST API स्थापित कर सकते हैं और प्रयोगों की निगरानी कर सकते हैं। पेशेवरों और शौकिया डेटा वैज्ञानिकों दोनों को PyCaret का उपयोग करना चाहिए।
मूल्य निर्धारण
मंच सभी के लिए उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है।
6. पढ़ाने योग्य मशीनें
टीचेबल मशीन आपको अपने कंप्यूटर को अपने शोर, इशारों और दृश्यों को पहचानने के लिए सिखा सकती है।
किसी भी कोडिंग अनुभव के बिना, यह आपको अपने अनुप्रयोगों, वेबसाइटों और अन्य के लिए विश्वसनीय एमएल मॉडल बनाने के लिए एक त्वरित और सरल दृष्टिकोण प्रदान करता है।
मशीन लर्निंग बनाएंएक वेब-आधारित लो-कोड मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म, टीचेबल मशीन के साथ उपयोग में आसान और सभी के लिए सुलभ।
इसका उपयोग करना वास्तव में आसान है: अपने कंप्यूटर को प्रशिक्षित करने के लिए, अपने नमूनों को उन कई वर्गों या श्रेणियों में एकत्रित करें और व्यवस्थित करें जिन्हें आप समझना चाहते हैं, फिर यह जांचने के लिए तुरंत मॉडल का परीक्षण करें कि क्या यह समझ गया है कि आपने इसे क्या सिखाया है।
अपनी वेबसाइटों, कार्यक्रमों और अन्य परियोजनाओं के लिए मॉडल निर्यात करें। इससे भी बेहतर, आप मॉडल को ऑनलाइन होस्ट कर सकते हैं या इसे डाउनलोड कर सकते हैं।
मूल्य निर्धारण
मंच सभी के लिए उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है।
7. लोब एआई
अपने ऐप्स को पौधों को पहचानना, इशारों का निरीक्षण करना, दोहराव गिनना, भावनाओं का अनुभव करना, रंग देखना, सुरक्षा का आकलन करना आदि सिखाने के लिए लोब का उपयोग करें।
यह आपके एमएल मॉडल के लिए आवश्यक सभी चीजें प्रदान करता है और ऐसे मॉडलों के प्रशिक्षण में सहायता करता है। यह मुफ़्त, उपयोग में आसान टूल भी देता है।
बस आप जो चाहते हैं उसके नमूने प्रदान करें, और एक स्वचालित मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित किया जाएगा।
इस मॉडल को तब आपके आवेदन में तेजी से शामिल किया जा सकता है। पूर्व कोडिंग अनुभव के बिना, कोई भी हमारे प्लेटफॉर्म का आसानी से उपयोग कर सकता है।
क्लाउड पर अपना डेटा जमा किए बिना सीधे अपने कंप्यूटर पर निःशुल्क प्रशिक्षण दें। विंडोज और मैक दोनों यूजर्स लोब का इस्तेमाल कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, आप अपने मॉडल को किसी भी प्लेटफॉर्म पर भेज या निर्यात कर सकते हैं। आपकी परियोजना के लिए आदर्श मशीन लर्निंग आर्किटेक्चर स्वचालित रूप से चुना जाएगा।
आपकी फ़ाइलों की तस्वीरों को लोब के साथ तुरंत एनोटेट किया जा सकता है, या आप उन्हें एक एमएल डेटासेट बनाने के लिए कैमरे से इकट्ठा कर सकते हैं।
किसी भी कॉन्फ़िगरेशन या सेटअप प्रक्रिया से गुजरने के बजाय अपने सभी मॉडलों की ताकत और कमजोरियों का पता लगाने के लिए दृश्य परिणामों का उपयोग करें।
मूल्य निर्धारण
मंच सभी के लिए उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है।
निष्कर्ष
एक मानक एआई प्रक्रिया की तुलना में, एक नो-कोड एआई विधि सीधी, त्वरित, सस्ती है और काफी समय बचाती है।
महंगी डेटा विज्ञान टीमों और पर्याप्त बुनियादी ढांचे की आवश्यकता के बिना, नो-कोड एआई नवाचार, डेटा-संचालित मानसिकता और उद्यमों में त्वरित निर्णय लेने को प्रोत्साहित करता है।
नो-कोड एआई का विस्तार हो रहा है और इसमें किसी भी उद्योग को पूरी तरह से बदलने की क्षमता है।
खरोंच से एआई बनाते समय, कोई प्रतिबंध नहीं हैं; आप अपनी परियोजना के लिए सबसे अच्छा काम करने वाले आर्किटेक्चर, कार्यक्षमता या पाइपलाइन को चुनने के लिए स्वतंत्र हैं। दूसरी ओर, एक बीस्पोक मॉडल बनाना महंगा और समय लेने वाला हो सकता है।
इसलिए, हमारी सबसे अच्छी शर्त कम-कोड/नो-कोड प्लेटफॉर्म का लाभ उठाना है ताकि प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित और तेज करने के लिए बहुत ही संकीर्ण पाइपलाइन कार्यों को संभाला जा सके।
दीप दास
कोई कोड भविष्य नहीं है। बाजार में उपलब्ध शीर्ष नो-कोड टूल्स को सूचीबद्ध करने के लिए धन्यवाद।