AI は XNUMX 年以上存在しているため、一部の推定では、AI は現在クリティカル マスに達していると主張しています。 大多数の企業は、実験段階や概念実証段階を過ぎて、AI への野望を前進させています。
AI は依然として専門分野であり、技術的に複雑な取り組みであると見なされていますが、AI の取り組みを実現するために必要な金額と時間は常に増加しています。
特定の状況では、特殊な専門知識に対する多大なコストと要件により、組織が適用する方法を見つけることを思いとどまらせます。 人工知能.
それにもかかわらず、ノーコード機械学習と AI ソリューションは、まだ業界を混乱させていません。 組織が AI から十分に利益を得るためには、広範なコーディングの専門知識はもはや必要ありません。
AIソフトの構築をゼロから断念した結果、ノーコードAIで大幅な経費削減に成功。
この記事では、ノーコードの人工知能、その利点、欠点、上位のノーコード AI ソフトウェアのリストなどについて詳しく見ていきます。
ノーコード人工知能とは?
ノーコードは、最も単純な形式では、一般の人々がアプリケーションを作成できるようにするテクノロジのコレクションを指します。 プロセスを自動化する、プログラミングの経験がなくてもデータを管理できます。
プラグアンドプレイで簡単で便利なビルディング ブロック (企業ソフトウェアのレゴ) こそが、ノーコードです。 ノーコード プラットフォームはビジネスでますます使用されており、この傾向はなくなることはありません。
ノーコード AI とノーコードはどちらも、ビジネス ユーザーがアプリケーションやモデルを従来の開発方法よりもわずかな時間と費用で作成できるようにする強力なツールです。
したがって、ノーコード AI は、技術的な知識がほとんどまたはまったくない人のために AI を民主化するために存在します。 ノーコード AI は、ビジネス ユーザーが運用環境で AI を実装および利用する際の潜在的な障壁を取り除くことを目的としています。
Artificial Intelligence ランドスケープにはノーコード AI が含まれており、多くの商業的状況で AI を適用するためのハードルが下がったようです。
ノーコード AI とは、ドラッグ アンド ドロップのユーザー フレンドリーなノーコード開発プラットフォームを意味します。
このようなプラットフォームを使用することで、非エンジニアはデータを迅速に分類および分析し、数分または数時間で次のような正確な予測モデルを作成できます。 ビジネスアナリスト、保険会社、プロダクト マネージャー、またはリスク マネージャー。
データサイエンティスト ML と AI のおかげで、より複雑なプロジェクトに取り組むことができ、日常業務は自動化できます。
ノーコード人工知能の利点
- データ駆動型の採用: 今日、ほとんどの企業は AI を戦略的に優先しています。 業界では、過去 XNUMX 年間で AI スキルの需要が高まっています。 特に、データ駆動型の実験を行っている場合、データ サイエンス チームの構築には時間と費用がかかります。 データ サイエンスのスタッフがいなくても、ノーコードの AI プラットフォームとテクノロジによってデータ駆動型になることが可能になります。
- 使いやすさ: 企業世界のユーザーは、ドラッグ アンド ドロップ プラグ アンド プレイのおかげで、AI ソリューションを迅速かつ手頃な価格で作成できます。 ターゲット市場は技術に精通していないビジネス ユーザーで構成されているため、プラットフォームは多くの場合、シンプルでセルフ サービス可能です。
- 速度: ここでは、実験と反復が不可欠です。 迅速なモデル開発とテストは、ノーコード AI テクノロジーの典型です。 これにより、モデルを迅速に構築し、その結果をより頻繁にビジネス関係者に提供して承認を得たり、重要なビジネス上の意思決定をサポートしたりすることができます。
- スケーラビリティ: ノーコード AI プラットフォームにはサポート インフラストラクチャが含まれており、モデルの開発とデプロイのワークロードに応じて自動的にスケールアップまたはスケールダウンします。
- アクセシビリティ: ノーコード AI プラットフォームは、中小企業における AI の採用を減らします。これは、初期投資が比較的少なく、学習曲線がフラットであり、スキル ギャップの障壁がないためです。 さらに、ノーコード AI により、ビジネス ユーザーは AI を試し、その有用性をすぐに確認できます。
ノーコード人工知能のデメリット
- セキュリティ: 一部のプラットフォームはアクセス プロトコルの構築に失敗する可能性があり、これはセキュリティを優先する企業にとって懸念事項となる可能性があります。 データが処理される方法と場所を完全に理解するには、利用規約を読むことをお勧めします。
- 相談またはトレーニングが必要です: ML エンジニア、人事担当者、およびマーケティングのインターンは、理論的にはローコード/ノーコード プラットフォームを利用できるはずですが、常にそうであるとは限りません。 AI プラットフォームのエンドユーザーはすでに ML エンジニアであるため、チームの残りのメンバーは、AI の手法に精通するためにかなりのトレーニングとカウンセリングが必要になります。
- 信頼の欠如: これまでのところ、ローコード/ノーコード AI プラットフォームの人気が高まっているのを目の当たりにしてきましたが、それらは標準的な ML アプローチと同じくらい実用的ですか? Google Trends によると、ノーコード ML への関心は高まっていますが、従来の ML 愛好家は依然としてその先を行っています。 なぜなら、機械学習と コンピュータビジョン これらのリソースとライブラリは、ローコード/ノーコードの AI プラットフォームよりもはるかに優れています。
- パーソナライゼーションの欠如: ローコード/ノーコード プラットフォームはシンプルで高速ですが、特定の問題を処理するように構築されており、すぐに使用できるより複雑なプラットフォームを思い付くのが難しいため、通常、機能が制限されています。ソリューション。 ビジネス要件は流動的であり、風と共に変化するため、特定のソリューションまたは機能を使用できなくなった場合はどうすればよいでしょうか?
最高のノーコード人工知能ソフトウェア
1. ビットスカウト
Bitskout と呼ばれるソフトウェア プラットフォームを使用すると、コードなしの人工知能モデルを使用して独自のワークフローを構築し、作業の生産性を高めることができます。
ノーコード AI をプロジェクト管理ツールに統合することで、反復タスクを削減したり、よりインテリジェントなジョブ ルーティングを作成したり、現場からデータを収集して独自のアルゴリズムを作成したりできます。
簡単に言えば、Bitskout SaaS プラットフォームでプロセスを開発するために、ドラッグ アンド ドロップ インターフェイスが使用されます。 Bitskout AI を使用して履歴書から情報を抽出し、プロジェクト ツールに追加して、すべてを XNUMX か所にまとめることができます。
選択した基準に従って応募者を自動的に分類し、すべての CV の検索オプションにアクセスできます。 ワークフローには、接続されたプロジェクトで完了するフェーズがあります。
テキスト、画像、ビデオ、およびその他の種類のデータ分析用の AI モデルもワークフローに含めることができます。 AI モデルは次の方法で作成することもできます ユーザーインターフェース コードを書くことなく。
Bitskout AI を使用して名刺から情報を抽出し、チーム全体がプロジェクトや CRM アプリで情報を確認できるようにします。 会社または役職に基づいて潜在顧客を自動的に分類します。
価格(英語)
14 日間の無料トライアルでプラットフォームを試すことができ、プレミアム価格は月額 59.00 ユーロからです。
2. アッキオ
Akkio は、ノーコード AI 向けの包括的なプラットフォームです。 これは、技術的に無能であっても、AI モデルをすべて XNUMX か所で作成、実装、および統合できることを示唆しています。
多くの場合、AutoML テクノロジーやノーコード AI ソリューションによって構築されたモデルを組み込むために、ソフトウェア エンジニアやその他の技術専門家が必要になります。
Akkio を使用して完全に視覚的なインターフェイスによって駆動される「AI フロー」を構築すると、AI をあらゆるプロセスに簡単に組み込むことができます。
エンドツーエンドのノーコード AI プラットフォームとして、この分野のトップ プラットフォームにランクされています。 特に、運用、マーケティング、販売、財務などのさまざまな分野で、データに基づいた選択を行う際に役立つように作られています。
「データから AI に 10 分で移行できます。プログラミングやデータ サイエンスの専門知識は必要ありません」と主張しており、現在、Product Hunt でその日のトップ製品にランクされています。
コードなしの展開のシンプルさは、最高の品質です。 データをしっかりと理解している限り、有用な洞察とソリューションをチームに提供できます。
さらに、いくつかのコネクタがあり、予測をどこにでもルーティングできるようにデータに接続するように作成されています。
価格(英語)
プラットフォームは無料で試すことができ、料金は月額 $60 からです。
3. スーパーアノテーション
SuperAnnotate を使用して AI 用の SuperData を作成します。 人工知能アプリケーションでは、グラウンド トゥルース データの管理、注釈付け、およびバージョン管理のための完全なフレームワークを利用できます。
強力なツールキット、市場をリードする注釈サービス、および強力なデータ管理システムを利用することで、AI パイプラインを 3 倍から 5 倍速く拡張および自動化できます。
クラス最高のサービスとツールキットを使用して高品質のデータセットを構築し、ビデオ、テキスト、画像にデータ スループットで注釈を付けます。 堅牢なプロジェクト管理ツールとチームワークは、モデルが現実の世界で繁栄するのに役立ちます.
SuperAnnotate を使用すると、効率的な注釈ワークフローを整理し、プロジェクトの品質を監視し、チームと協力して作業するなど、すべてを XNUMX つの場所で行うことができます。
これには、注釈プロセスをより迅速に完了するのに役立つアクティブ ラーニングと自動化の要素があります。
モデルのパフォーマンスを改善し、プロジェクトを成功に導き、すぐに違いを確認するために、完全な複数レベルの実用的なコラボレーションと品質管理ツールが提供されます。
さらに、SuperAnnotate は、あらゆる複雑さや規模のパイプラインを圧縮するために使用できる、セキュリティに重点を置いたプラットフォームを提供します。
AI パイプラインは世界中のどこにでもプロジェクトを拡張できるため、一括割引を取得し、AI パイプラインのコストを削減するために、より大きなコミットメントを行うことができます。
価格(英語)
価格はサイト上に表示されていませんので、販売スタッフにお問い合わせください。
4. 明らかにAI
明らかに AI プラットフォームを使用すると、コードを XNUMX 行も書かずに、わずか数分でデータを予測できます。
これには、機械学習アルゴリズムの完全な設計プロセスと、その結果のシングルクリック予測が含まれます。
データ ダイアログを取得して、コードを使用せずにデータセットを自動的に形成してから、ML モデルをグループと共有するか、全体に公開します。
誰もがアルゴリズムを使用して予測の生成を開始できるようになり、動的を含めることができます 機械学習 ローコード API を利用して、予測をアプリケーションに組み込みます。
間違いなく、AI はすべての人に簡単な答えを提供するように構築されています。 CSV ファイルをデータ ソースに含めたり、統合したりできます。
「what-if」などの仮説的な状況を使用して、予測と予測結果に影響を与える変数を認識します。 アルゴリズムの仕様を深く掘り下げ、ライバル モデルを見つけ、モデルの仕組みを理解します。
行数と列数 (1000 億から 500 億) を選択し、AI を使用したアルゴリズムの開発にかかる時間を学習することで、高度で洗練された AI モデルを開発しながら時間を節約します。
価格(英語)
プラットフォームは、最初のサインアップ時に無料で使用できます。 ただし、価格は表示されません。 価格の詳細については、営業部門にお問い合わせください。
5. ピカレット
機械学習ワークフローは、オープンソースのローコード機械学習プラットフォーム PyCaret を使用して Python で自動化できます。
この基本的で使いやすい機械学習ライブラリーを使用してコーディングに費やす時間を減らし、より多くの時間を費やすことで、データの前処理、モデルのトレーニング、モデルの説明可能性、MLOps、探索的データ分析などの分析により集中できます。
PyCaret はモジュール化されているため、各モデルは特定の機械学習タスクを実行できます。 このコンテキストでの関数は、事前に定義されたワークフローに従ってタスクを実行する操作のグループです。
PyCaret のローコード プラットフォームを使用すると、ほとんどの人が信頼性の高いエンドツーエンドの機械学習ソリューションを作成できます。
クイック スタート デモ、ブログ、ビデオ、およびディスカッションはすべて、学習の機会を提供します。
基本的な機械学習アプリケーションを作成し、モデルをより迅速にトレーニングして、分析と反復のためにすぐに REST API としてリリースします。
GPU サポートを取得し、docker イメージを作成し、ML アプリを開発し、REST API を確立し、実験を監視できます。 プロとアマチュアの両方のデータ サイエンティストが PyCaret を使用する必要があります。
価格(英語)
プラットフォームは誰でも無料で使用できます。
6. 教えられるマシン
Teachable Machine を使用すると、ノイズ、ジェスチャー、ビジュアルを認識するようにコンピューターに学習させることができます。
コーディングの経験がなくても、アプリケーションや Web サイトなどの信頼できる ML モデルを構築するための迅速でシンプルなアプローチを提供します。
機械学習の作成 mWeb ベースのローコード機械学習プラットフォームである Teachable Machine を使用して、誰でも簡単に使用でき、アクセスできるモデルを作成します。
使い方はとても簡単です。コンピューターをトレーニングするには、サンプルを収集して、理解させたい多くのクラスまたはカテゴリに整理し、すぐにモデルをテストして、教えたことを理解したかどうかを確認します。
Web サイト、プログラム、およびその他のプロジェクトのモデルをエクスポートします。 さらに良いことに、モデルをオンラインでホストしたり、ダウンロードしたりできます。
価格(英語)
プラットフォームは誰でも無料で使用できます。
7. ローブ AI
Lobe を利用して、植物の認識、ジェスチャーの観察、繰り返しの数え方、感情の体験、色の認識、安全性の評価などをアプリに学習させます。
ML モデルに必要なすべてを提供し、そのようなモデルのトレーニングを支援します。 また、無料で使いやすいツールも提供しています。
アプリケーションに理解させたい内容のサンプルを提供するだけで、自動機械学習モデルがトレーニングされます。
このモデルは、アプリケーションにすばやく組み込むことができます。 コーディングの経験がなくても、誰でも簡単にプラットフォームを利用できます。
データをクラウドに送信することなく、コンピューターで無料で直接トレーニングします。 Windows ユーザーと Mac ユーザーの両方が Lobe を使用できます。
さらに、モデルを任意のプラットフォームに送信またはエクスポートできます。 プロジェクトに最適な機械学習アーキテクチャが自動的に選択されます。
ファイル内の写真に Lobe で即座に注釈を付けたり、カメラで写真を収集して ML データセットを構築したりできます。
視覚的な結果を使用して、構成やセットアップの手順を実行する代わりに、すべてのモデルの長所と短所を発見します。
価格(英語)
プラットフォームは誰でも無料で使用できます。
まとめ
標準的な AI プロセスと比較して、ノーコードの AI メソッドは簡単、迅速、手頃な価格であり、時間を大幅に節約できます。
コストのかかるデータ サイエンス チームや実質的なインフラストラクチャを必要とせずに、ノーコード AI は、企業におけるイノベーション、データ駆動型の考え方、および迅速な意思決定を促進します。
ノーコード AI は拡大しており、あらゆる業界を完全に変える可能性を秘めています。
AI をゼロから作成する場合、制限はありません。 プロジェクトに最適なアーキテクチャ、機能、またはパイプラインを自由に選択できます。 一方、オーダーメイドのモデルを作成するには、費用と時間がかかる場合があります。
したがって、私たちの最善の策は、ローコード/ノーコード プラットフォームを活用して、非常に狭いパイプライン タスクを処理し、プロセスを合理化して高速化することです。
ディープダス
コードは未来ではありません。 市場で入手可能なトップのノーコード ツールをご紹介いただき、ありがとうございます。