AI가 XNUMX년 이상 존재했기 때문에 일부 추정치는 이제 임계 질량에 도달했다고 주장합니다. 대부분의 기업은 실험 및 개념 증명 단계를 지나 AI 야망을 발전시켰습니다.
AI는 여전히 전문 분야이자 기술적으로 복잡한 작업으로 간주되지만 AI 노력을 현실로 만드는 데 필요한 비용과 시간은 지속적으로 증가하고 있습니다.
특정 상황에서는 전문 지식에 대한 상당한 비용과 요구 사항으로 인해 조직이 적용 방법을 찾는 데 방해가 됩니다. 인공 지능.
그럼에도 불구하고 아직까지 업계를 뒤흔들 만한 코드 머신 러닝 및 AI 솔루션은 없습니다. 조직이 AI로부터 완전히 이익을 얻으려면 광범위한 코딩 전문 지식이 더 이상 필요하지 않습니다.
AI 소프트웨어 구축을 처음부터 포기한 결과, 코드 AI는 비용을 크게 절감하지 못했습니다.
이 기사에서는 코드 없는 인공 지능, 장점, 단점, 코드 없는 인공 지능 상위 소프트웨어 목록 등을 자세히 살펴보겠습니다.
코드 없는 인공지능이란?
노코드(No-Code)는 가장 단순한 형태로 일반 사람들이 애플리케이션을 만들 수 있도록 하는 기술의 집합체를 의미하며, 프로세스 자동화프로그래밍 경험이 없어도 데이터를 관리할 수 있습니다.
플러그 앤 플레이, 간단하고 유용한 빌딩 블록(기업 소프트웨어의 레고)이 바로 노코드입니다. 노코드 플랫폼은 비즈니스에서 점점 더 많이 사용되고 있으며 이러한 추세는 사라지지 않습니다.
No-code AI와 No-code는 모두 비즈니스 사용자가 기존 개발 방법에 비해 훨씬 적은 시간과 비용으로 애플리케이션이나 모델을 만들 수 있도록 하는 강력한 도구입니다.
따라서 코드가 없는 AI는 기술 지식이 거의 또는 전혀 없는 사람들을 위해 AI를 민주화하기 위해 여기에 있습니다. 노코드 AI는 비즈니스 사용자가 운영 환경에서 AI를 구현하고 활용하는 데 있어 잠재적인 장벽을 제거하려고 합니다.
XNUMXD덴탈의 인공 지능 랜드스케이프에는 코드가 없는 AI가 포함되어 있어 수많은 상업적 맥락에서 AI를 적용하기 위한 장애물을 낮추는 것으로 보입니다.
코드 없는 AI는 드래그 앤 드롭 방식의 사용자 친화적인 코드 없는 개발 플랫폼을 의미합니다.
이러한 플랫폼을 사용하면 비엔지니어도 데이터를 신속하게 분류 및 분석하고 다음과 같이 몇 분 또는 몇 시간 만에 정확한 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 비즈니스 분석가, 보험업자, 제품 관리자 또는 위험 관리자.
데이터 과학자 ML 및 AI 덕분에 더 복잡한 프로젝트에서 작업할 수 있는 반면 일상적인 작업은 자동화할 수 있습니다.
코드 없는 인공 지능의 장점
- 데이터 기반 활용: 오늘날 대부분의 기업은 전략적으로 AI를 우선시합니다. 업계에서는 지난 XNUMX년 동안 AI 기술에 대한 수요가 증가했습니다. 특히 데이터 기반 실험을 할 때 데이터 과학 팀을 구성하는 것은 시간과 비용이 많이 듭니다. 데이터 과학 직원이 없으면 코드가 없는 AI 플랫폼 및 기술을 통해 데이터 중심이 되는 것이 가능합니다.
- 사용성: 기업 세계의 사용자는 드래그 앤 드롭 플러그 앤 플레이 덕분에 AI 솔루션을 빠르고 저렴하게 만들 수 있습니다. 대상 시장은 기술에 정통하지 않은 비즈니스 사용자로 구성되어 있기 때문에 플랫폼은 종종 단순하고 셀프 서비스가 가능합니다.
- 속도: 여기서 실험과 반복이 필수적입니다. 빠른 모델 개발 및 테스트는 코드가 없는 AI 기술에서 일반적입니다. 이를 통해 모델을 신속하게 구성하고 승인을 위해 또는 중요한 비즈니스 결정을 지원하기 위해 더 자주 비즈니스 이해 관계자에게 결과를 제공할 수 있습니다.
- 확장성: No-code AI 플랫폼에는 지원 인프라가 포함되며 모델 개발 및 배포 워크로드에 따라 자동으로 확장 또는 축소됩니다.
- 접근성: 코드가 없는 AI 플랫폼은 초기 투자가 비교적 적고 학습 곡선이 평평하며 기술 격차 장벽이 없기 때문에 중소기업에서 AI 채택을 줄입니다. 또한 노코드 AI를 통해 비즈니스 사용자는 AI를 실험하고 그 유용성을 빠르게 확인할 수 있습니다.
코드 없는 인공 지능의 단점
- 보안: 일부 플랫폼은 액세스 프로토콜을 구축하지 못할 수 있으며, 이는 보안을 우선시하는 기업에게 문제가 될 수 있습니다. 데이터가 처리되는 방법과 위치를 완전히 이해하려면 이용 약관을 읽는 것이 좋습니다.
- 상담 또는 교육이 필요합니다. ML 엔지니어, 인사 전문가, 마케팅 인턴 모두 이론상 로우코드/노코드 플랫폼을 활용할 수 있어야 하지만 항상 그런 것은 아닙니다. AI 플랫폼의 최종 사용자는 이미 ML 엔지니어이기 때문에 나머지 팀은 AI 방법에 익숙해지기 위해 상당한 교육과 상담이 필요합니다.
- 믿음의 부족: 지금까지 로우코드/노코드 AI 플랫폼의 인기가 상승하는 것을 목격했지만 표준 ML 접근 방식만큼 실용적입니까? Google 트렌드에 따르면 코드 없는 ML에 대한 관심이 증가하고 있지만 기존의 ML 애호가는 여전히 앞서 있습니다. 머신러닝과 컴퓨터 비전 이러한 리소스와 라이브러리는 로우 코드/노코드 AI 플랫폼보다 훨씬 중요합니다.
- 개인화의 부족: 로우코드/노코드 플랫폼은 간단하고 빠르지만 특정 문제를 처리하도록 구축되고 즉시 사용 가능한 더 복잡한 문제를 해결하기 어렵기 때문에 일반적으로 기능이 제한됩니다. 솔루션. 비즈니스 요구 사항이 유동적이고 바람에 따라 변하기 때문에 특정 솔루션이나 기능이 초과되면 어떻게 해야 합니까?
최고의 코드 없는 인공 지능 소프트웨어
1. 비트스카우트
Bitskout이라는 소프트웨어 플랫폼을 사용하면 코드가 없는 인공 지능 모델을 사용하여 고유한 워크플로를 구축하여 작업 생산성을 높일 수 있습니다.
코드 없는 AI를 프로젝트 관리 도구와 통합하면 반복적인 작업을 줄이고 보다 지능적인 작업 라우팅을 생성하거나 현장에서 데이터 수집을 시작하여 고유한 알고리즘을 생성할 수 있습니다.
간단히 말해서 Bitskout SaaS 플랫폼에서 프로세스를 개발하는 데 드래그 앤 드롭 인터페이스가 사용됩니다. 이력서의 정보는 Bitskout AI를 사용하여 추출하고 프로젝트 도구에 추가하여 모든 것이 한 곳에 있도록 할 수 있습니다.
선택한 표준에 따라 지원자를 자동으로 분류하고 모든 이력서에 대한 검색 옵션에 액세스할 수 있습니다. 워크플로에는 연결된 프로젝트에서 완료된 단계가 있습니다.
텍스트, 이미지, 비디오 및 기타 데이터 분석을 위한 AI 모델도 워크플로에 포함될 수 있습니다. AI 모델은 다음을 통해 생성할 수도 있습니다. 사용자 인터페이스 코드를 작성하지 않아도됩니다.
Bitskout AI를 사용하여 명함에서 정보를 추출하여 전체 팀이 프로젝트 및 CRM 앱에서 볼 수 있도록 합니다. 회사 또는 직위를 기준으로 리드를 자동으로 분류합니다.
가격 정책
14일 무료 평가판으로 플랫폼을 사용해 볼 수 있으며 프리미엄 가격은 월 €59.00부터 시작합니다.
2. 아키오
Akkio는 코드 없는 AI를 위한 포괄적인 플랫폼입니다. 이는 기술적으로 무능하더라도 AI 모델을 모두 한 곳에서 생성, 구현 및 통합할 수 있음을 시사합니다.
종종 소프트웨어 엔지니어와 기타 기술 전문가는 AutoML 기술과 코드 없는 AI 솔루션으로 구축된 모델을 통합해야 합니다.
완전히 시각적인 인터페이스로 구동되는 Akkio를 사용하여 "AI 흐름"을 구축하면 AI를 모든 프로세스에 간단하게 통합할 수 있습니다.
엔드-투-엔드, 노코드 AI 플랫폼으로서, 이 분야에서 최고의 플랫폼 중 하나입니다. 특히 운영, 마케팅, 영업 및 재무를 포함한 다양한 영역에서 데이터 기반 선택을 지원하기 위해 만들어졌습니다.
"프로그래밍이나 데이터 과학 전문 지식이 필요 없는 10분 만에 데이터에서 AI로 이동"한다고 주장하며 현재 Product Hunt에서 오늘의 최고 제품으로 선정되었습니다.
코드 없는 배포의 단순성은 최고의 품질입니다. 데이터에 대한 확실한 이해가 있는 한 팀에 유용한 통찰력과 솔루션을 제공할 수 있습니다.
또한 여러 커넥터가 있으며 예측을 어디에서나 라우팅할 수 있도록 데이터에 연결하도록 만들어졌습니다.
가격 정책
플랫폼을 무료로 사용해 볼 수 있으며 가격은 월 $60부터 시작합니다.
3. 슈퍼 주석
SuperAnnotate로 AI를 위한 SuperData를 만드십시오. 인공 지능 응용 프로그램에 실측 데이터를 관리, 주석 달기 및 버전 지정하기 위한 완전한 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
강력한 툴킷, 시장을 선도하는 주석 서비스, 강력한 데이터 관리 시스템을 활용하면 AI 파이프라인을 3~5배 더 빠르게 확장하고 자동화할 수 있습니다.
동급 최고의 서비스와 툴킷으로 고품질 데이터세트를 구축하는 동시에 데이터 처리량으로 비디오, 텍스트 및 이미지에 주석을 달 수 있습니다. 강력한 프로젝트 관리 도구와 팀워크는 실제 세계에서 모델이 번창하는 데 도움이 됩니다.
SuperAnnotate를 사용하면 효율적인 주석 워크플로를 구성하고 프로젝트 품질을 주시하고 팀과 함께 작업하는 등 많은 작업을 한 곳에서 수행할 수 있습니다.
여기에는 주석 프로세스를 더 빨리 완료하는 데 도움이 될 수 있는 능동적 학습 및 자동화 요소가 있습니다.
모델 성능을 개선하고 성공적인 프로젝트를 이끌고 차이점을 즉시 확인하기 위해 철저한 다단계 실무 협업 및 품질 관리 도구를 받게 됩니다.
또한 SuperAnnotate는 복잡성이나 규모에 관계없이 파이프라인을 압축하는 데 사용할 수 있는 보안에 중점을 둔 플랫폼을 제공합니다.
AI 파이프라인은 전 세계 어디에서나 프로젝트를 확장할 수 있기 때문에 대량 할인을 받고 비용을 낮추기 위해 더 큰 약속을 할 수 있습니다.
가격 정책
가격은 사이트에 표시되어 있지 않으니 판매원에게 문의하시기 바랍니다.
4. 분명히 AI
분명히 AI 플랫폼을 사용하면 단 몇 분 만에 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고도 데이터를 예측할 수 있습니다.
여기에는 기계 학습 알고리즘의 전체 설계 프로세스와 결과에 대한 한 번의 클릭 예측이 포함됩니다.
데이터 대화 상자를 가져와 코드를 사용하지 않고 자동으로 데이터 세트를 구성한 다음 ML 모델을 그룹과 공유하거나 전체 공개로 만들 수 있습니다.
이제 누구나 알고리즘을 사용하여 예측 생성을 시작할 수 있으며 동적 기계 학습 로우 코드 API를 활용하여 애플리케이션에 예측을 제공합니다.
의심할 여지 없이 AI는 모든 사람에게 간단한 답을 제공하도록 만들어졌습니다. CSV 파일을 데이터 소스에 포함하거나 통합할 수 있습니다.
"가정"과 같은 가상 상황을 사용하여 예측 및 예측 결과에 영향을 미치는 변수를 인식합니다. 알고리즘 사양을 자세히 살펴보고 경쟁 모델을 찾고 모델의 작동 방식을 이해합니다.
행과 열의 수(1000~500만)를 선택하고 AI를 사용하여 알고리즘을 개발하는 데 걸리는 시간을 학습하여 고급되고 정교한 AI 모델을 개발하면서 시간을 절약하십시오.
가격 정책
플랫폼은 처음 가입할 때 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 가격은 표시하지 않습니다. 가격에 대한 자세한 내용은 영업 부서에 문의하십시오.
5. 파이 카레
기계 학습 워크플로는 오픈 소스, 로우 코드 기계 학습 플랫폼 PyCaret을 사용하여 Python으로 자동화할 수 있습니다.
이 기본적이고 사용하기 쉬운 기계 학습 라이브러리를 사용하면 코딩 시간을 줄이고 더 많은 시간을 할애하여 데이터 전처리, 모델 교육, 모델 설명 가능성, MLOps 및 탐색적 데이터 분석과 같은 분석에 더 집중할 수 있습니다.
PyCaret은 모듈식이므로 각 모델은 특정 기계 학습 작업을 수행할 수 있습니다. 이 컨텍스트에서 기능은 미리 결정된 워크플로에 따라 작업을 수행하는 작업 그룹입니다.
거의 모든 사람이 PyCaret의 로우 코드 플랫폼을 사용하여 신뢰할 수 있는 종단 간 기계 학습 솔루션을 만들 수 있습니다.
빠른 시작 데모, 블로그, 비디오 및 토론은 모두 학습 기회를 제공합니다.
기본 머신 러닝 애플리케이션을 만들고 모델을 더 빠르게 교육하고 분석 및 반복을 위해 즉시 REST API로 출시하세요.
GPU 지원을 받고, 도커 이미지를 만들고, ML 앱을 개발하고, REST API를 설정하고, 실험을 모니터링할 수 있습니다. 프로와 아마추어 데이터 과학자 모두 PyCaret을 사용해야 합니다.
가격 정책
플랫폼은 누구나 무료로 사용할 수 있습니다.
6. 가르칠 수 있는 기계
Teachable Machine을 사용하면 컴퓨터가 소음, 제스처 및 시각을 인식하도록 가르칠 수 있습니다.
코딩 경험이 없어도 애플리케이션, 웹 사이트 등에 대한 안정적인 ML 모델을 구축하기 위한 빠르고 간단한 접근 방식을 제공합니다.
머신 러닝 만들기 m웹 기반 로우 코드 머신 러닝 플랫폼인 Teachable Machine으로 모든 사람이 사용하기 쉽고 액세스할 수 있는 모델입니다.
사용하기 정말 쉽습니다. 컴퓨터를 훈련시키려면 샘플을 수집하고 이해하려는 여러 클래스 또는 범주로 구성한 다음 모델을 즉시 테스트하여 사용자가 가르친 내용을 이해했는지 확인하십시오.
웹 사이트, 프로그램 및 기타 프로젝트에 대한 모델을 내보냅니다. 더 좋은 점은 모델을 온라인으로 호스팅하거나 다운로드할 수 있다는 것입니다.
가격 정책
플랫폼은 누구나 무료로 사용할 수 있습니다.
7. 로브 AI
Lobe를 활용하여 앱이 식물을 인식하고, 몸짓을 관찰하고, 반복 횟수를 세고, 감정을 경험하고, 색상을 보고, 안전을 평가하는 등의 작업을 수행하도록 가르칠 수 있습니다.
ML 모델에 필요한 모든 것을 제공하고 이러한 모델의 교육을 지원합니다. 또한 사용이 간편한 무료 도구도 제공합니다.
애플리케이션이 이해하기를 원하는 샘플을 제공하기만 하면 자동 기계 학습 모델이 학습됩니다.
그러면 이 모델이 애플리케이션에 신속하게 포함될 수 있습니다. 코딩 경험이 없어도 누구나 쉽게 플랫폼을 활용할 수 있습니다.
클라우드에 데이터를 제출할 필요 없이 무료로 컴퓨터에서 직접 훈련하세요. Windows 및 Mac 사용자 모두 Lobe를 사용할 수 있습니다.
또한 모델을 모든 플랫폼으로 보내거나 내보낼 수 있습니다. 프로젝트에 이상적인 기계 학습 아키텍처가 자동으로 선택됩니다.
파일의 사진에 Lobe로 즉시 주석을 달거나 카메라로 사진을 수집하여 ML 데이터 세트를 구축할 수 있습니다.
구성 또는 설정 절차를 거치지 않고 시각적 결과를 사용하여 모든 모델의 강점과 약점을 발견할 수 있습니다.
가격 정책
플랫폼은 누구나 무료로 사용할 수 있습니다.
결론
표준 AI 프로세스와 비교할 때 코드 없는 AI 방법은 간단하고 빠르고 저렴하며 상당한 시간을 절약합니다.
비용이 많이 드는 데이터 과학 팀과 상당한 인프라가 필요하지 않은 노코드 AI는 기업에서 혁신, 데이터 중심 사고 방식 및 더 빠른 의사 결정을 장려합니다.
노코드 AI는 확장되고 있으며 모든 산업을 완전히 바꿀 잠재력이 있습니다.
AI를 처음부터 만들 때는 제한이 없습니다. 프로젝트에 가장 적합한 아키텍처, 기능 또는 파이프라인을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 반면에 맞춤형 모델을 만드는 것은 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
따라서 가장 좋은 방법은 로우 코드/노코드 플랫폼을 활용하여 매우 좁은 파이프라인 작업을 처리하여 프로세스를 간소화하고 가속화하는 것입니다.
딥다스
어떤 코드도 미래가 아닙니다. 시장에서 사용할 수 있는 최고의 코드 없는 도구를 등록해 주셔서 감사합니다.