ვინაიდან ხელოვნური ინტელექტი უკვე ათ წელზე მეტია არსებობს, ზოგიერთი შეფასებით ამტკიცებს, რომ მან ახლა კრიტიკულ მასას მიაღწია. ბიზნესის უმეტესობამ გააუმჯობესა თავისი ხელოვნური ინტელექტის ამბიციები ექსპერიმენტული და მტკიცებულების კონცეფციის ფაზებზე.
AI-ის ნებისმიერი მცდელობის რეალობად ქცევისთვის საჭირო თანხები და დრო მუდმივად იზრდება, მაშინაც კი, თუ AI ჯერ კიდევ განიხილება, როგორც სპეციალიზებული სფერო და ტექნოლოგიურად კომპლექსური მცდელობა.
გარკვეულ გარემოებებში, მნიშვნელოვანი ხარჯები და სპეციალიზებული ექსპერტიზის მოთხოვნები აფერხებს ორგანიზაციებს გამოსაყენებელი მეთოდების მოძიებაში ხელოვნური ინტელექტი.
მიუხედავად ამისა, არც ერთმა კოდის მანქანათმცოდნემ და ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებები არ შეუშალა ინდუსტრიას. იმისათვის, რომ ორგანიზაციებმა მიიღონ სრული სარგებლობა ხელოვნური ინტელექტისგან, კოდირების ვრცელი ექსპერტიზა საჭირო აღარ არის.
ხელოვნური ინტელექტის პროგრამული უზრუნველყოფის ნულიდან მიტოვების შედეგად, არცერთი კოდი AI-მ მნიშვნელოვნად შეამცირა ხარჯები.
ამ სტატიაში ჩვენ სიღრმისეულად განვიხილავთ ხელოვნურ ინტელექტს, რომელიც არ არის კოდირებული, მის უპირატესობებს, ნაკლოვანებებს, საუკეთესო AI პროგრამული უზრუნველყოფის ჩამონათვალს და ბევრ სხვას.
რა არის No-code ხელოვნური ინტელექტი?
No-Code, უმარტივესი ფორმით, ეხება ტექნოლოგიების კრებულს, რომელიც საშუალებას აძლევს უბრალო ადამიანებს შექმნან აპლიკაციები, პროცესების ავტომატიზაციადა მართეთ მონაცემები პროგრამირების წინასწარი გამოცდილების გარეშე.
Plug-and-play, პირდაპირი, სასარგებლო სამშენებლო ბლოკები - კორპორატიული პროგრამული უზრუნველყოფის Lego - არის ის, რაც no-code არის. No-code პლატფორმები სულ უფრო ხშირად გამოიყენება ბიზნესში და ეს ტენდენცია არ ქრება.
ორივე No-code AI და No-code არის მძლავრი ინსტრუმენტები, რომლებიც საშუალებას აძლევს ბიზნეს მომხმარებლებს შექმნან აპლიკაციები ან მოდელები ტრადიციული განვითარების მეთოდების დროისა და ხარჯების ნაწილზე.
აქედან გამომდინარე, No-code AI არის AI-ის დემოკრატიზაციისთვის მათთვის, ვისაც ტექნიკური ცოდნა არ აქვს. No-code AI აპირებს მოხსნას ნებისმიერი პოტენციური ბარიერი ბიზნეს მომხმარებლებისთვის, რომლებიც ახორციელებენ და იყენებენ AI-ს მათ ოპერაციულ გარემოში.
ის ხელოვნური ინტელექტი ლანდშაფტი მოიცავს AI-ს კოდის გარეშე, რამაც, როგორც ჩანს, შეამცირა AI-ის გამოყენების წინააღმდეგობა მრავალ კომერციულ კონტექსტში.
როდესაც ვგულისხმობთ No-code AI-ს, ჩვენ ვგულისხმობთ გადაათრიეთ და ჩამოაგდეთ, მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი არა-კოდის განვითარების პლატფორმას.
ასეთი პლატფორმის გამოყენებით, არაინჟინრებს შეუძლიათ სწრაფად დაახარისხონ და გააანალიზონ მონაცემები და შექმნან ზუსტი პროგნოზირების მოდელები რამდენიმე წუთში ან საათში, როგორიცაა ბიზნესის ანალიტიკოსები, ანდერრაიტერები, პროდუქტის მენეჯერები ან რისკის მენეჯერები.
მონაცემთა მეცნიერები შეუძლია უფრო რთულ პროექტებზე მუშაობა ML და AI-ის წყალობით, ხოლო რუტინული სამუშაოები შეიძლება ავტომატიზირებული იყოს.
No-Code ხელოვნური ინტელექტის უპირატესობები
- დასაქმება მონაცემთა ბაზაზე: დღეს ბიზნესის უმეტესობა სტრატეგიულად პრიორიტეტულად ანიჭებს AI-ს. ბოლო ორი წლის განმავლობაში ინდუსტრიაში გაიზარდა მოთხოვნა AI უნარებზე. განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც თქვენ ცდილობთ ექსპერიმენტებს, რომ მართოთ მონაცემები, მონაცემთა მეცნიერების გუნდის შექმნა შრომატევადი და ძვირია. მონაცემთა მეცნიერების პერსონალის გარეშე, მონაცემების მართვა ხდება შესაძლებელი AI პლატფორმების და ტექნოლოგიების გარეშე.
- გამოყენებადობა: მომხმარებლებს კორპორატიულ სამყაროში შეუძლიათ შექმნან ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებები სწრაფად და ხელმისაწვდომ ფასად, გადაათრიეთ და ჩამოაგდეთ plug-and-play-ის წყალობით. პლატფორმა ხშირად მარტივი და თვითმომსახურებაა, რადგან სამიზნე ბაზარი შედგება ბიზნეს მომხმარებლებისგან, რომლებიც ტექნიკურად არ არიან გააზრებული.
- სიჩქარე: აქ ექსპერიმენტი და გამეორება აუცილებელია. მოდელის სწრაფი განვითარება და ტესტირება ტიპიურია No-code AI ტექნოლოგიებისთვის. ეს შესაძლებელს ხდის მოდელების სწრაფად აგებას და დასკვნების მიწოდებას ბიზნესის დაინტერესებულ მხარეებს უფრო ხშირად დასამტკიცებლად ან მნიშვნელოვანი ბიზნეს გადაწყვეტილებების მხარდასაჭერად.
- მასშტაბურობა: No-code AI პლატფორმა მოიცავს დამხმარე ინფრასტრუქტურას და ავტომატურად იზრდება ან მცირდება მოდელების შემუშავებისა და დანერგვის დატვირთვის მიხედვით.
- ხელმისაწვდომობა: No-code AI პლატფორმები ამცირებს AI-ს მიღებას მცირე და საშუალო ბიზნესებში მათი შედარებით მოკრძალებული საწყისი ინვესტიციების, სწავლის ბრტყელი მრუდისა და უნარების ხარვეზის არარსებობის გამო. გარდა ამისა, No-code AI საშუალებას აძლევს ბიზნეს მომხმარებლებს ექსპერიმენტი გაუკეთონ AI-ს და სწრაფად დაინახონ მისი სარგებლიანობა.
No-Code ხელოვნური ინტელექტის ნაკლოვანებები
- უსაფრთხოება: ზოგიერთმა პლატფორმამ შეიძლება ვერ შეძლოს წვდომის პროტოკოლების შექმნა, რაც შეიძლება შეშფოთდეს ფირმებისთვის, რომლებიც პრიორიტეტს ანიჭებენ უსაფრთხოებას. იმისათვის, რომ სრულად გაიგოთ, თუ როგორ და სად დამუშავდება თქვენი მონაცემები, კარგი იდეაა წაიკითხოთ წესები და პირობები.
- საჭიროა კონსულტაცია ან ტრენინგი: ML ინჟინერს, ადამიანური რესურსების პროფესიონალს და მარკეტინგის სტაჟიორს უნდა შეეძლოს თეორიულად გამოიყენოს დაბალი კოდის/კოდის გარეშე პლატფორმები, მაგრამ ეს ყოველთვის ასე არ არის. იმის გამო, რომ AI პლატფორმის საბოლოო მომხმარებელი უკვე არის ML ინჟინერი, დანარჩენ გუნდს დასჭირდება მნიშვნელოვანი ტრენინგი და კონსულტაცია ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების გასაცნობად.
- რწმენის ნაკლებობა: ჯერჯერობით, ჩვენ მოწმენი ვართ დაბალი კოდის/კოდის გარეშე AI პლატფორმების პოპულარობის ზრდაში, მაგრამ არის თუ არა ისინი ისეთივე პრაქტიკული, როგორც სტანდარტული ML მიდგომები? Google Trends-ის თანახმად, ინტერესი ML-ის გარეშე იზრდება, თუმცა ჩვეულებრივი ML ენთუზიასტები ბევრად წინ რჩებიან. რადგან მანქანათმცოდნეობა და კომპიუტერული ხედვა დიდი ხანია არსებობს, ეს რესურსები და ბიბლიოთეკები ბევრად აღემატება დაბალი კოდის / კოდის გარეშე AI პლატფორმებს.
- პერსონალიზაციის ნაკლებობა: დაბალი კოდის/კოდის გარეშე პლატფორმები, თუმცა მარტივი და სწრაფია, მაგრამ, როგორც წესი, შეზღუდული ფუნქციონირებით, რადგან ისინი შექმნილია კონკრეტული პრობლემის მოსაგვარებლად და ძნელია გამოსული, უფრო რთული. გადაწყვეტილებები. რა უნდა გააკეთოთ, როდესაც გადააჭარბებთ გარკვეულ გადაწყვეტას ან მახასიათებელს, რადგან ბიზნესის მოთხოვნები სითხეა და იცვლება ქარის ფონზე?
საუკეთესო No Code ხელოვნური ინტელექტის პროგრამული უზრუნველყოფა
1. BitSkout
პროგრამული პლატფორმა სახელწოდებით Bitskout საშუალებას გაძლევთ შექმნათ თქვენი საკუთარი სამუშაო ნაკადები ხელოვნური ინტელექტის გარეშე კოდის მოდელების გამოყენებით, რათა გაზარდოთ თქვენი სამუშაოს პროდუქტიულობა.
თქვენი პროექტის მენეჯმენტის ინსტრუმენტთან არაკოდის ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრირებით, შეგიძლიათ შეამციროთ განმეორებადი ამოცანები, შექმნათ სამუშაოების უფრო ინტელექტუალური მარშრუტი, ან დაიწყოთ მონაცემთა შეგროვება ველიდან, რათა შექმნათ თქვენი საკუთარი ორიგინალური ალგორითმები.
გადაათრიეთ და ჩამოაგდეთ ინტერფეისი გამოიყენება Bitskout SaaS პლატფორმაზე პროცესების გასავითარებლად, მარტივად რომ ვთქვათ. რეზიუმეებიდან ინფორმაციის ამოღება შესაძლებელია Bitskout AI-ის გამოყენებით და დაემატოს თქვენი პროექტის ინსტრუმენტებს ისე, რომ ყველაფერი ერთ ადგილზე იყოს.
ავტომატურად მოაწყეთ განმცხადებლის კატეგორიზაცია თქვენს მიერ არჩეული სტანდარტების მიხედვით და გექნებათ წვდომა ყველა CV-ის საძიებო ვარიანტზე. სამუშაო პროცესებს აქვს ფაზები, რომლებიც სრულდება დაკავშირებულ პროექტზე.
AI მოდელები ტექსტისთვის, სურათებისთვის, ვიდეოებისთვის და სხვა სახის მონაცემთა ანალიზისთვის, ასევე შეიძლება ჩართული იყოს სამუშაო პროცესებში. AI მოდელების შექმნა ასევე შესაძლებელია მომხმარებლის ინტერფეისი ყოველგვარი კოდის დაწერის გარეშე.
გამოიყენეთ Bitskout AI ინფორმაციის სავიზიტო ბარათებიდან ამოსაღებად, რათა მთელმა გუნდმა ნახოს იგი თქვენი პროექტისა და CRM აპებისთვის. ტყვიის ავტომატური კლასიფიკაცია კომპანიის ან სამუშაოს დასახელების მიხედვით.
ფასები
შეგიძლიათ სცადოთ პლატფორმა მისი 14 დღიანი უფასო საცდელი პერიოდით და პრემიუმ ფასი იწყება 59.00 ევროდან თვეში.
2. აკიო
Akkio არის ყოვლისმომცველი პლატფორმა კოდის გარეშე AI-სთვის. ეს მიგვითითებს იმაზე, რომ თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ, დანერგოთ და გააერთიანოთ AI მოდელები ერთ ადგილზე, მაშინაც კი, თუ ტექნიკურად არაკომპეტენტური ხართ.
ხშირად, პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრები და სხვა ტექნიკური ექსპერტები საჭიროებენ იმ მოდელების ჩართვას, რომლებიც შექმნილია AutoML ტექნოლოგიებით და თუნდაც უკოდური AI გადაწყვეტილებებით.
"AI ნაკადის" აგება Akkio-ს გამოყენებით, რომელიც ამოძრავებს მთლიანად ვიზუალურ ინტერფეისს, მარტივს ხდის AI-ს ნებისმიერ პროცესში ჩართვას.
როგორც ბოლოდან ბოლომდე, კოდის გარეშე AI პლატფორმა, ის ამ სფეროში საუკეთესო პლატფორმებს შორისაა. ის განსაკუთრებით შექმნილია სხვადასხვა სფეროს, მათ შორის ოპერაციების, მარკეტინგის, გაყიდვებისა და ფინანსების დასახმარებლად, მონაცემების საფუძველზე არჩევანის გაკეთებაში.
ის აცხადებს, რომ "მონაცემებიდან AI-ზე გადატანა 10 წუთში - არ არის საჭირო პროგრამირების ან მონაცემთა მეცნიერების ექსპერტიზა" და ახლა არის პროდუქტის Hunt-ის დღის საუკეთესო პროდუქტის რეიტინგში.
კოდის გარეშე განლაგების სიმარტივე მათი საუკეთესო ხარისხია. თქვენ შეგიძლიათ მიაწოდოთ თქვენს გუნდს სასარგებლო შეხედულებები და გადაწყვეტილებები, თუ თქვენ გაქვთ მონაცემების მყარი გაგება.
გარდა ამისა, მას აქვს რამდენიმე კონექტორი და შექმნილია თქვენს მონაცემებთან დასაკავშირებლად, რათა პროგნოზები განხორციელდეს ყველგან.
ფასები
შეგიძლიათ სცადოთ პლატფორმა უფასოდ და ფასი იწყება $60/თვეში.
3. სუპერ ანოტაცია
შექმენით SuperData თქვენი AI-სთვის SuperAnnotate-ით. თქვენი ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციისთვის ხელმისაწვდომია საფუძვლიანი ჭეშმარიტების მონაცემების მართვის, ანოტაციისა და ვერსიების სრული ჩარჩო.
ძლიერი ხელსაწყოების ნაკრების, ბაზარზე წამყვანი ანოტაციის სერვისებისა და მონაცემთა მართვის მძლავრი სისტემის გამოყენებით, საშუალებას გაძლევთ გააფართოვოთ და ავტომატიზოთ თქვენი AI მილსადენი 3x–5x უფრო სწრაფად.
შექმენით მაღალი ხარისხის მონაცემთა ნაკრები კლასში საუკეთესო სერვისებითა და ხელსაწყოებით, ვიდეოს, ტექსტისა და სურათების ანოტაციისას მონაცემთა გამტარუნარიანობით. პროექტის მართვის ძლიერი ინსტრუმენტები და გუნდური მუშაობა დაეხმარება თქვენს მოდელს რეალურ სამყაროში აყვავებაში.
SuperAnnotate-ით შეგიძლიათ მოაწყოთ ეფექტური ანოტაციის სამუშაო ნაკადი, თვალი ადევნოთ პროექტის ხარისხს, იმუშაოთ გუნდთან ერთად და კიდევ ბევრი რამ ერთ ადგილას.
მას აქვს აქტიური სწავლისა და ავტომატიზაციის ელემენტები, რაც დაგეხმარებათ ანოტაციის პროცესის უფრო სწრაფად დასრულებაში.
მოდელის მუშაობის გასაუმჯობესებლად, წარმატებული პროექტების წარმართვისა და განსხვავების დაუყოვნებლივ სანახავად, თქვენ მიიღებთ მრავალ დონის პრაქტიკულ თანამშრომლობას და ხარისხის მართვის ინსტრუმენტებს.
გარდა ამისა, SuperAnnotate გთავაზობთ პლატფორმას უსაფრთხოებაზე ორიენტირებული, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნებისმიერი სირთულის ან მასშტაბის მილსადენების კონდენსაციისთვის.
თქვენ შეგიძლიათ მიიღოთ უფრო დიდი ვალდებულებები, რომ მიიღოთ დიდი ფასდაკლებები და შეამციროთ AI მილსადენების ღირებულება, რადგან მათ შეუძლიათ გააფართოვონ თქვენი პროექტები მსოფლიოს ნებისმიერ წერტილში.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გაყიდვების პერსონალს ფასის გასარკვევად, რადგან ის არ არის ნაჩვენები საიტზე.
4. აშკარად AI
აშკარად ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმით, შეგიძლიათ იწინასწარმეტყველოთ მონაცემები კოდის ერთი ხაზის დაწერის გარეშე მხოლოდ რამდენიმე წუთში.
ეს მოიცავს მანქანური სწავლების ალგორითმების დიზაინის სრულ პროცესს, ასევე მათი შედეგების ერთი დაწკაპუნებით პროგნოზირებას.
მიიღეთ მონაცემთა დიალოგი, რათა ავტომატურად ჩამოაყალიბოთ თქვენი მონაცემთა ბაზა ყოველგვარი კოდის გამოყენების გარეშე, შემდეგ გაუზიარეთ თქვენი ML მოდელები ჯგუფს ან გახადეთ ისინი ღია მთელი საზოგადოებისთვის.
ახლა ყველას შეუძლია დაიწყოს პროგნოზების წარმოება ალგორითმების გამოყენებით და შეგიძლიათ დინამიკის ჩართვა მანქანა სწავლა პროგნოზები თქვენს აპლიკაციაში დაბალი კოდის API-ის გამოყენებით.
ეჭვგარეშეა, AI შექმნილია იმისთვის, რომ ყველას უპასუხოს. CSV ფაილი შეიძლება იყოს ჩართული ან ინტეგრირებული თქვენს მონაცემთა წყაროებთან.
ამოიცნოთ ცვლადები, რომლებიც გავლენას ახდენენ პროგნოზებზე და პროგნოზირებულ შედეგებზე ჰიპოთეტური სიტუაციების გამოყენებით, როგორიცაა „რა-თუ“. ღრმად შეისწავლეთ ალგორითმის სპეციფიკაციები, იპოვეთ კონკურენტი მოდელები და გაიგეთ მოდელების მუშაობა.
დაზოგეთ დრო მოწინავე და დახვეწილი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შემუშავებისას მწკრივებისა და სვეტების რაოდენობის არჩევით (1000-დან 500 მილიონამდე) და გაიგეთ, რამდენი დრო დასჭირდება AI-ის გამოყენებით ალგორითმის შემუშავებას.
ფასები
პლატფორმის გამოყენება უფასოა, როდესაც პირველად დარეგისტრირდებით. თუმცა, ის არ აჩვენებს ფასებს. ფასების შესახებ მეტი ინფორმაციისთვის გთხოვთ დაუკავშირდეთ გაყიდვების განყოფილებას.
5. PyCaret
თქვენი მანქანათმცოდნეობის სამუშაო ნაკადები შეიძლება ავტომატიზირებული იყოს Python-ით ღია კოდის, დაბალი კოდის მანქანური სწავლების პლატფორმის PyCaret-ის გამოყენებით.
თქვენ შეგიძლიათ მეტი ფოკუსირება მოახდინოთ ანალიზზე, როგორიცაა მონაცემთა წინასწარი დამუშავება, მოდელის ტრენინგი, მოდელის ახსნადობა, MLOps და საძიებო მონაცემთა ანალიზი, ნაკლები დროის დახარჯვით კოდირებისთვის და მეტი დროის დახარჯვით ამ ძირითადი, ადვილად გამოსაყენებელი მანქანური სწავლების ბიბლიოთეკის გამოყენებით.
თითოეულ მოდელს შეუძლია შეასრულოს გარკვეული მანქანური სწავლის ამოცანები, რადგან PyCaret განკუთვნილია მოდულური. ფუნქციები ამ კონტექსტში არის ოპერაციების ჯგუფები, რომლებიც ასრულებენ ამოცანებს წინასწარ განსაზღვრული სამუშაო პროცესის მიხედვით.
თითქმის ნებისმიერს შეუძლია შექმნას სანდო, ბოლომდე მიმავალი მანქანათმცოდნეობის გადაწყვეტილებები PyCaret-ის დაბალი კოდის პლატფორმის გამოყენებით.
სწრაფი დაწყების დემო ვერსია, ბლოგი, ვიდეოები და დისკუსიები სწავლის შესაძლებლობებს იძლევა.
შექმენით საბაზისო მანქანათმცოდნეობის აპლიკაცია, მოამზადეთ თქვენი მოდელი უფრო სწრაფად და გაათავისუფლეთ იგი REST API-ის სახით დაუყოვნებლივ ანალიზისა და გამეორებისთვის.
შეგიძლიათ მიიღოთ GPU მხარდაჭერა, გააკეთოთ დოკერის სურათი, განავითაროთ ML აპი, შექმნათ REST API და აკონტროლოთ ექსპერიმენტები. როგორც პროფესიონალმა, ასევე მოყვარულმა მონაცემთა მეცნიერებმა უნდა გამოიყენონ PyCaret.
ფასები
პლატფორმის გამოყენება უფასოა ყველასთვის.
6. სწავლებადი მანქანები
Teachable Machine საშუალებას გაძლევთ ასწავლოთ თქვენს კომპიუტერს თქვენი ხმაურის, ჟესტებისა და ვიზუალის ამოცნობა.
კოდირების გამოცდილების გარეშე, ის გთავაზობთ სწრაფ და მარტივ მიდგომას საიმედო ML მოდელების შესაქმნელად თქვენი აპლიკაციებისთვის, ვებსაიტებისთვის და სხვა.
მანქანათმცოდნეობის შექმნა მოდელები, რომლებიც მარტივი გამოსაყენებელი და ყველასთვის ხელმისაწვდომია Teachable Machine-ით, ინტერნეტზე დაფუძნებული დაბალი კოდის მანქანათმცოდნეობის პლატფორმით.
მისი გამოყენება მართლაც მარტივია: თქვენი კომპიუტერის მოსამზადებლად, შეაგროვეთ და მოაწყვეთ თქვენი ნიმუშები იმ მრავალ კლასში ან კატეგორიაში, რომლის გაგებაც გსურთ, შემდეგ დაუყოვნებლივ შეამოწმეთ მოდელი, რათა შეამოწმოთ, გაიგო თუ არა ის, რაც თქვენ ასწავლეთ.
მოდელის ექსპორტი თქვენი ვებსაიტების, პროგრამებისა და სხვა პროექტებისთვის. კიდევ უკეთესი, შეგიძლიათ მოდელს ინტერნეტით უმასპინძლოთ ან ჩამოტვირთოთ.
ფასები
პლატფორმის გამოყენება უფასოა ყველასთვის.
7. Lobe AI
გამოიყენეთ Lobe, რათა ასწავლოთ თქვენს აპებს მცენარეების ამოცნობა, ჟესტების დაკვირვება, გამეორებების დათვლა, ემოციების განცდა, ფერების დანახვა, უსაფრთხოების შეფასება და სხვა.
ის გთავაზობთ ყველაფერს, რაც გჭირდებათ თქვენი ML მოდელებისთვის და დაგეხმარებათ ასეთი მოდელების მომზადებაში. ის ასევე იძლევა უფასო, მარტივ გამოსაყენებელ ინსტრუმენტებს.
უბრალოდ მიაწოდეთ ნიმუშები იმის შესახებ, რისი გაგებაც გსურთ თქვენს აპლიკაციაში და ავტომატური მანქანათმცოდნეობის მოდელის მომზადება მოხდება.
შემდეგ ეს მოდელი შეიძლება სწრაფად იყოს ჩართული თქვენს განაცხადში. კოდირების წინასწარი გამოცდილების გარეშე, ნებისმიერს შეუძლია ჩვენი პლატფორმის მარტივად გამოყენება.
პირდაპირ ივარჯიშეთ თქვენს კომპიუტერზე უფასოდ, თქვენი მონაცემების ღრუბელში გაგზავნის გარეშე. ორივე Windows და Mac მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიყენონ Lobe.
გარდა ამისა, შეგიძლიათ თქვენი მოდელის გაგზავნა ან ექსპორტი ნებისმიერ პლატფორმაზე. თქვენი პროექტისთვის მანქანური სწავლების იდეალური არქიტექტურა ავტომატურად შეირჩევა.
თქვენს ფაილებში არსებული ფოტოები შეიძლება მყისიერად იყოს ანოტირებული Lobe-ით, ან შეგიძლიათ შეაგროვოთ ისინი კამერით ML მონაცემთა ნაკრების შესაქმნელად.
გამოიყენეთ ვიზუალური შედეგები თქვენი ყველა მოდელის ძლიერი და სუსტი მხარეების აღმოსაჩენად, კონფიგურაციის ან დაყენების პროცედურების გავლის ნაცვლად.
ფასები
პლატფორმის გამოყენება უფასოა ყველასთვის.
დასკვნა
სტანდარტული AI პროცესთან შედარებით, კოდის გარეშე AI მეთოდი არის მარტივი, სწრაფი, ხელმისაწვდომი და დაზოგავს მნიშვნელოვან დროს.
ძვირადღირებული მონაცემთა მეცნიერების გუნდებისა და მნიშვნელოვანი ინფრასტრუქტურის საჭიროების გარეშე, კოდის გარეშე AI წაახალისებს ინოვაციებს, მონაცემებზე ორიენტირებულ აზროვნებას და უფრო სწრაფად გადაწყვეტილების მიღებას საწარმოებში.
No-code AI ფართოვდება და აქვს პოტენციალი მთლიანად შეცვალოს ნებისმიერი ინდუსტრია.
ნულიდან ხელოვნური ინტელექტის შექმნისას არანაირი შეზღუდვა არ არსებობს; თქვენ თავისუფლად შეგიძლიათ აირჩიოთ არქიტექტურა, ფუნქციონალობა ან მილსადენი, რომელიც საუკეთესოდ მუშაობს თქვენი პროექტისთვის. მეორეს მხრივ, შეკვეთილი მოდელის შექმნა შეიძლება იყოს ძვირი და შრომატევადი.
ამიტომ, ჩვენი საუკეთესო ვარიანტია გამოვიყენოთ დაბალი კოდის/კოდის გარეშე პლატფორმები, რათა შევასრულოთ მილსადენის ძალიან ვიწრო ამოცანები პროცესების გამარტივებისა და დაჩქარების მიზნით.
ღრმა დას
არცერთი კოდი არ არის მომავალი. გმადლობთ, რომ შეიყვანეთ ბაზარზე არსებული საუკეთესო უკოდური ხელსაწყოები.