AI သည် ဆယ်နှစ်ကျော်ကြာရှိနေပြီဖြစ်သောကြောင့် အချို့သော ခန့်မှန်းချက်များက ယခုအခါ ၎င်းသည် အလွန်အရေးပါသော ပမာဏကို ရရှိနေပြီဟု အခိုင်အမာဆိုသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများစုသည် ၎င်းတို့၏ AI ရည်မှန်းချက်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အယူအဆအဆင့်များကို သက်သေပြခြင်းများကို ကျော်ဖြတ်ခဲ့ကြသည်။
AI ကို အထူးပြုနယ်ပယ်နှင့် နည်းပညာအရ ရှုပ်ထွေးသော ကြိုးပမ်းမှုအဖြစ် မှတ်ယူထားသော်လည်း AI ၏ ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများကို အမှန်တကယ်ဖြစ်လာစေရန်အတွက် လိုအပ်သော ငွေကြေးနှင့် အချိန်ပမာဏသည် အဆက်မပြတ်တိုးလာနေပါသည်။
အချို့သော အခြေအနေများတွင်၊ အထူးပြုကျွမ်းကျင်မှုအတွက် သိသာထင်ရှားသော ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် လိုအပ်ချက်များသည် အဖွဲ့အစည်းများကို လျှောက်ထားရန် နည်းလမ်းများရှာဖွေခြင်းမှ ဟန့်တားပါသည်။ ဉာဏ်ရည်တု.
code machine learning နှင့် AI solutions များ မရှိသေးသော်လည်း၊ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်ကို အနှောက်အယှက်မဖြစ်သေးပါ။ အဖွဲ့အစည်းများသည် AI မှ အပြည့်အဝ အကျိုးအမြတ်ရရှိရန်၊ ကျယ်ပြန့်သော coding ကျွမ်းကျင်မှု မလိုအပ်တော့ပါ။
AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်တည်ဆောက်မှုကို အစမှ စွန့်လိုက်ခြင်းကြောင့် ကုဒ် AI သည် အသုံးစရိတ်များကို သိသိသာသာ လျော့ကျသွားခြင်းမရှိပေ။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ no-code အတုဉာဏ်ရည်၊ ၎င်း၏အကျိုးကျေးဇူးများ၊ အားနည်းချက်များ၊ ထိပ်တန်း no-code AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်များစာရင်းနှင့် အခြားအရာများစွာကို ကျွန်ုပ်တို့ အသေးစိတ်ကြည့်ရှုပါမည်။
No-code Artificial Intelligence ဆိုတာ ဘာလဲ။
၎င်း၏ အရိုးရှင်းဆုံးပုံစံဖြင့် No-Code သည် သာမန်လူများကို အပလီကေးရှင်းများဖန်တီးနိုင်စေမည့် နည်းပညာအစုအဝေးကို ရည်ညွှန်းသည်။ အလိုအလျောက်လုပ်ငန်းစဉ်များပရိုဂရမ်းမင်းအတွေ့အကြုံမရှိဘဲ ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲပါ။
Plug-and-play၊ ရိုးရှင်းပြီး အသုံးဝင်သော တည်ဆောက်မှုတုံးများ—ကော်ပိုရိတ်ဆော့ဖ်ဝဲလ်၏ Lego—သည် no-code ဖြစ်သည် ။ No-code ပလပ်ဖောင်းများကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် ပိုမိုအသုံးပြုလာကြပြီး ဤလမ်းကြောင်းသည် ပျောက်ကွယ်သွားမည်မဟုတ်ပေ။
No-code AI နှင့် No-code နှစ်ခုစလုံးသည် ရိုးရာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနည်းလမ်းများ၏ အချိန်အပိုင်းအခြားတစ်ခုအတွင်း အပလီကေးရှင်းများ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်လ်များကို ဖန်တီးရန် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများဖြစ်သည်။
ထို့ကြောင့် No-code AI သည် နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ဗဟုသုတနည်းပါးသူများအတွက် AI ကို ဒီမိုကရေစီအသွင်ကူးပြောင်းရန် ဤနေရာတွင်ရှိပါသည်။ No-code AI သည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် AI ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းအတွက် စီးပွားရေးအသုံးပြုသူများအတွက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အတားအဆီးများကို ဖယ်ရှားရန် ရည်ရွယ်သည်။
အဆိုပါ ဉာဏ်ရည်တု အခင်းအကျင်းတွင် No-code AI ပါ၀င်ပြီး များပြားလှသော ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးအခြေအနေများတွင် AI ကိုအသုံးချခြင်းအတွက် အတားအဆီးကို လျှော့ချလိုက်ပုံရသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် no-code AI ကိုရည်ညွှန်းသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆွဲယူ၍ချ၍ အသုံးပြုရလွယ်ကူသော no-code ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးပလပ်ဖောင်းကို ဆိုလိုသည်။
ထိုကဲ့သို့သောပလပ်ဖောင်းကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ အင်ဂျင်နီယာမဟုတ်သူများသည် ဒေတာများကို အမျိုးအစားခွဲခွဲခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး မိနစ်ပိုင်း သို့မဟုတ် နာရီပိုင်းအတွင်း တိကျသောခန့်မှန်းမော်ဒယ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည် စီးပွားရေးသုံးသပ်သူများအာမခံပေးသူများ၊ ထုတ်ကုန်မန်နေဂျာများ သို့မဟုတ် အန္တရာယ်မန်နေဂျာများ။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း ML နှင့် AI တို့ကြောင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ပရောဂျက်များတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
No-Code Artificial Intelligence ၏ အားသာချက်များ
- ဒေတာမောင်းနှင်ခြင်းကို အသုံးချပါ- ယနေ့တွင် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများစုသည် AI ကို ဗျူဟာမြောက် ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ကြသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းသည် လွန်ခဲ့သည့် နှစ်နှစ်အတွင်း AI ကျွမ်းကျင်မှု လိုအပ်ချက် မြင့်တက်လာခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့် သင်သည် ဒေတာမောင်းနှင်ခြင်းကို စမ်းသပ်နေချိန်တွင် ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့တစ်ခု တည်ဆောက်ခြင်းသည် အချိန်ကုန်ပြီး စျေးကြီးသည်။ ဒေတာသိပ္ပံဝန်ထမ်းမရှိလျှင်၊ ကုဒ်မရှိသော AI ပလပ်ဖောင်းများနှင့် နည်းပညာများဖြင့် ဒေတာမောင်းနှင်မှုဖြစ်လာနိုင်သည်။
- အသုံးပြုနိုင်မှု- ကော်ပိုရိတ်လောကရှိ သုံးစွဲသူများသည် ပလပ်နှင့်ကစားခြင်းကြောင့် လျင်မြန်စွာနှင့် တတ်နိုင်လောက်သော AI ဖြေရှင်းချက်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ပစ်မှတ်စျေးကွက်တွင် နည်းပညာပိုင်းမကျွမ်းကျင်သော စီးပွားရေးအသုံးပြုသူများပါ၀င်သောကြောင့် ပလက်ဖောင်းသည် မကြာခဏရိုးရှင်းပြီး ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်ပါသည်။
- မြန်နှုန်း- ဤတွင်၊ စမ်းသပ်မှုနှင့် ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးသည်။ လျင်မြန်သောမော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုသည် No-code AI နည်းပညာများဖြင့် ပုံမှန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်များကို လျင်မြန်စွာတည်ဆောက်နိုင်စေပြီး တွေ့ရှိချက်များကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းသက်ဆိုင်သူများထံ မကြာခဏခွင့်ပြုချက်ပေးရန် သို့မဟုတ် အရေးကြီးသောစီးပွားရေးဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်စေသည်။
- ချဲ့ထွင်နိုင်မှု- No-code AI ပလပ်ဖောင်းတွင် အခြေခံအဆောက်အအုံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်း၏ အလုပ်တာဝန်ပေါ်မူတည်၍ အတက်အဆင်း သို့မဟုတ် အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာများ ပါဝင်သည်။
- ဝင်ရောက်နိုင်မှု- No-code AI ပလပ်ဖောင်းများသည် ၎င်းတို့၏ ကနဦးရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အနည်းငယ်မျှသာသော သင်ယူမှုမျဉ်းကွေးနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုကွာဟမှု အတားအဆီးမရှိခြင်းကြောင့် အသေးစားနှင့် အလတ်စားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် AI ကို လက်ခံသုံးစွဲမှုကို လျှော့ချပေးသည်။ ထို့အပြင် No-code AI သည် လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများကို AI နှင့် စမ်းသပ်နိုင်စေပြီး ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုကို လျင်မြန်စွာ မြင်တွေ့နိုင်စေပါသည်။
No-Code Artificial Intelligence ၏ အားနည်းချက်များ
- လုံခြုံရေး- အချို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် လုံခြုံရေးကို ဦးစားပေးသော ကုမ္ပဏီများအတွက် စိုးရိမ်စရာဖြစ်စေသည့် ဝင်ခွင့်ပရိုတိုကောများကို တည်ဆောက်ရန် ပျက်ကွက်နိုင်သည်။ သင့်ဒေတာကို မည်သည့်နေရာတွင် စီမံဆောင်ရွက်မည်ကို အပြည့်အဝနားလည်ရန်၊ စည်းကမ်းသတ်မှတ်ချက်များကို ဖတ်ရန် စိတ်ကူးကောင်းပါသည်။
- တိုင်ပင်ဆွေးနွေးခြင်း သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်မှု လိုအပ်သည်- ML အင်ဂျင်နီယာ၊ လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် ကျွမ်းကျင်သော နှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အလုပ်သင်များသည် သီအိုရီအရ ကုဒ်နိမ့်/မကုတ်နံပါတ် ပလပ်ဖောင်းများကို အသုံးချနိုင်သင့်သည်၊ သို့သော် ယင်းသည် အမြဲတမ်းမဟုတ်ပေ။ AI ပလပ်ဖောင်းတစ်ခု၏အဆုံးအသုံးပြုသူသည် ML အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးဖြစ်နေပြီဖြစ်သောကြောင့် ကျန်အဖွဲ့သားများသည် AI နည်းလမ်းများကို သိလာစေရန် လေ့ကျင့်မှုနှင့် အကြံဉာဏ်များစွာ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
- ယုံကြည်မှုမရှိခြင်း- ယခုအချိန်အထိ၊ low-code/no-code AI ပလပ်ဖောင်းများ၏ လူကြိုက်များမှု မြင့်တက်လာသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ခဲ့ရပြီးဖြစ်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် စံ ML ချဉ်းကပ်မှုများကဲ့သို့ လက်တွေ့ကျပါသလား။ Google Trends ၏အဆိုအရ၊ သမားရိုးကျ ML ဝါသနာရှင်များသည် ရှေ့တွင်ရှိနေသော်လည်း ကုဒ်မရှိသည့် ML ကို စိတ်ဝင်စားမှု တိုးလာသည်။ machine learning နဲ့ဆိုတော့ ကွန်ပျူတာရူပါရုံကို အချိန်အတော်ကြာခဲ့ပြီ၊ ဤအရင်းအမြစ်များနှင့် စာကြည့်တိုက်များသည် low-code/no-code AI ပလပ်ဖောင်းများထက် များစွာသာလွန်သည်။
- ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်း မရှိခြင်း- ရိုးရှင်းပြီး မြန်ဆန်သော်လည်း ကုဒ်အနိမ့်/ကုဒ်မရှိသော ပလပ်ဖောင်းများသည် တိကျသောပြဿနာတစ်ခုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် တည်ဆောက်ထားသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် ကန့်သတ်ထားပြီး ကွက်လပ်ပြင်ပတွင် ပေါ်လာရန် ခက်ခဲသည်၊ ပိုမိုရှုပ်ထွေးပါသည်။ ဖြေရှင်းချက်များ။ လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များသည် အရည်ပျော်ပြီး လေနှင့်အတူ ပြောင်းလဲသွားသောကြောင့် အချို့သောဖြေရှင်းချက် သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်တစ်ခု ကြီးထွားလာသောအခါ သင်ဘာလုပ်သင့်သနည်း။
အကောင်းဆုံး No Code Artificial Intelligence Software
1. BitSkout
Bitskout ဟုခေါ်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုသည် သင့်အလုပ်၏ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ရန် ကုဒ်မရှိသည့် ဉာဏ်ရည်တုပုံစံများကို အသုံးပြု၍ သင့်ကိုယ်ပိုင်အလုပ်အသွားအလာများကို တည်ဆောက်နိုင်စေပါသည်။
No-code AI ကို သင့်ပရောဂျက်စီမံခန့်ခွဲမှုကိရိယာဖြင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်စရာများကို လျှော့ချနိုင်သည်၊ ပိုမိုထက်မြက်သော အလုပ်လမ်းကြောင်းကို ဖန်တီးနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် သင့်ကိုယ်ပိုင်မူလ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် နယ်ပယ်မှ အချက်အလက်များကို စတင်စုဆောင်းနိုင်ပါသည်။
ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် Bitskout SaaS ပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် လုပ်ငန်းစဉ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန်အတွက် drag-and-drop interface ကို အသုံးပြုထားသည်။ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်များမှ အချက်အလက်များကို Bitskout AI သုံးပြီး ထုတ်ယူနိုင်ပြီး အရာအားလုံးကို တစ်နေရာတည်းတွင် ရှိနေစေရန် သင်၏ပရောဂျက်ကိရိယာများသို့ ပေါင်းထည့်နိုင်သည်။
သင်ရွေးချယ်ထားသော စံနှုန်းများအတိုင်း လျှောက်ထားသူအား အလိုအလျောက် အမျိုးအစားခွဲခြားပြီး CV များအားလုံးအတွက် ရှာဖွေမှုရွေးချယ်ခွင့်ကို သင်ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ အလုပ်အသွားအလာများသည် ချိတ်ဆက်ထားသော ပရောဂျက်တွင် ပြီးမြောက်သည့် အဆင့်များရှိသည်။
စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများနှင့် အခြားဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် AI မော်ဒယ်များကို အလုပ်အသွားအလာများတွင်လည်း ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ AI မော်ဒယ်များမှတစ်ဆင့်လည်း ဖန်တီးနိုင်သည်။ အသုံးပြုသူမျက်နှာပြင်များ မည်သည့်ကုဒ်ရေးသားခြင်းမရှိဘဲ။
သင့်ပရောဂျက်နှင့် CRM အက်ပ်များအတွက် အဖွဲ့တစ်ခုလုံးက ၎င်းကိုမြင်နိုင်စေရန် စီးပွားရေးကတ်များမှ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန် Bitskout AI ကို အသုံးပြုပါ။ ကုမ္ပဏီ သို့မဟုတ် အလုပ်ခေါင်းစဉ်အပေါ် အခြေခံ၍ ဦးဆောင်သူကို အလိုအလျောက် အမျိုးအစားခွဲပါ။
စျေးနှုန်း
၎င်း၏ 14 ရက် အခမဲ့ အစမ်းသုံးခြင်းဖြင့် ပလပ်ဖောင်းကို သင် စမ်းသုံးနိုင်ပြီး ပရီမီယံစျေးနှုန်းသည် ယူရို 59.00/လ မှ စတင်ပါသည်။
2. Akkio
Akkio သည် No-code AI အတွက် အားလုံးပါဝင်သော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်သည် နည်းပညာအရ အရည်အချင်းမပြည့်မီသော်လည်း AI မော်ဒယ်များကို တစ်နေရာတည်းတွင် ဖန်တီး၊ အကောင်အထည်ဖော်ကာ ပေါင်းစပ်နိုင်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။
မကြာခဏဆိုသလို၊ AutoML နည်းပညာများဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော မော်ဒယ်များနှင့် ကုဒ်မရှိသော AI ဖြေရှင်းချက်များကိုပင် ပေါင်းစပ်ရန်အတွက် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် အခြားသော နည်းပညာကျွမ်းကျင်သူများ လိုအပ်ပါသည်။
လုံး၀မြင်ယောင်နိုင်သောအင်တာဖေ့စ်မှမောင်းနှင်သော Akkio ကိုအသုံးပြု၍ "AI စီးဆင်းမှု" ကိုတည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် AI ကိုမည်သည့်လုပ်ငန်းစဉ်တွင်မဆိုထည့်သွင်းရန်ရိုးရှင်းစေသည်။
အဆုံးမှအဆုံး၊ ကုဒ်မရှိသော AI ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုအနေဖြင့်၊ ၎င်းသည် ဤနယ်ပယ်ရှိ ထိပ်တန်းပလပ်ဖောင်းများထဲတွင် အဆင့်သတ်မှတ်ထားသည်။ ဒေတာမောင်းနှင်သော ရွေးချယ်မှုများပြုလုပ်ရာတွင် စစ်ဆင်ရေး၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး၊ အရောင်းနှင့် ဘဏ္ဍာရေးအပါအဝင် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးကို ကူညီရန် အထူးပြုလုပ်ထားသည်။
၎င်းသည် "ဒေတာမှ AI သို့ 10 မိနစ်အတွင်း ရွှေ့ရန် — ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်း သို့မဟုတ် ဒေတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုမလိုအပ်ပါ" ဟုဆိုကာ ယခုအခါ Product Hunt တွင် နေ့တစ်နေ့၏ ထိပ်တန်းထုတ်ကုန်အဖြစ် အဆင့်သတ်မှတ်ခံရသည်။
No-code ဖြန့်ကျက်ခြင်း၏ ရိုးရှင်းမှုသည် ၎င်းတို့၏ အကောင်းဆုံး အရည်အသွေးဖြစ်သည်။ ဒေတာကို ခိုင်လုံစွာ နားလည်ထားသရွေ့ သင့်အဖွဲ့အား အသုံးဝင်သော ထိုးထွင်းအမြင်များနှင့် ဖြေရှင်းချက်များအား ပေးနိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ၎င်းတွင် ချိတ်ဆက်ကိရိယာများစွာပါရှိပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို မည်သည့်နေရာတွင်မဆို ဖြတ်သန်းနိုင်စေရန် သင်၏ဒေတာနှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်ရန် ဖန်တီးထားသည်။
စျေးနှုန်း
သင်သည် ပလပ်ဖောင်းကို အခမဲ့ စမ်းသုံးနိုင်ပြီး စျေးနှုန်းသည် တစ်လလျှင် $60 မှ စတင်ပါသည်။
3. စူပါမှတ်ချက်
SuperAnnotate ဖြင့် သင်၏ AI အတွက် SuperData ဖန်တီးပါ။ သင်၏ ဉာဏ်ရည်တုအပလီကေးရှင်းအတွက် အချက်အလက်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း၊ မှတ်သားခြင်းနှင့် ဗားရှင်းဖော်ခြင်းအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော မူဘောင်တစ်ခုကို ရနိုင်ပါသည်။
ခိုင်မာသော ကိရိယာတန်ဆာပလာအစုံ၊ စျေးကွက်တွင် ထိပ်တန်းဖော်ပြချက် ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အစွမ်းထက်သော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်တို့ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်၏ AI ပိုက်လိုင်း 3x–5x ကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ချဲ့ထွင်ပြီး အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
ဗီဒီယို၊ စာသားနှင့် ပုံများကို ဒေတာထည့်သွင်းမှုဖြင့် မှတ်သားထားစဉ်တွင် အကောင်းဆုံးသော ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ကိရိယာအစုံဖြင့် အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲများကို တည်ဆောက်ပါ။ ခိုင်မာသောပရောဂျက်စီမံခန့်ခွဲမှုကိရိယာများနှင့် အဖွဲ့လိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် သင့်မော်ဒယ်ကို လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ပွင့်လန်းစေရန် ကူညီပေးပါလိမ့်မည်။
SuperAnnotate ဖြင့် သင်သည် ထိရောက်သော မှတ်စာလုပ်ငန်းအသွားအလာကို စုစည်းနိုင်သည်၊ ပရောဂျက်၏ အရည်အသွေးကို စောင့်ကြည့်ကာ၊ အဖွဲ့နှင့် အတူတကွ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး တစ်နေရာတည်းတွင် အခြားအရာများစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
သင့်အား မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပြီးမြောက်အောင် ကူညီပေးနိုင်သည့် တက်ကြွသောသင်ယူမှုနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်အတွက် အစိတ်အပိုင်းများပါရှိသည်။
မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်၊ အောင်မြင်သော ပရောဂျက်များကို ဦးဆောင်ရန်နှင့် ခြားနားချက်ကို ချက်ချင်းမြင်နိုင်ရန်၊ သင်သည် စေ့စေ့စပ်စပ် အဆင့်များစွာသော လက်တွေ့ကျသော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနှင့် အရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှု ကိရိယာများကို သင်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။
ထို့အပြင်၊ SuperAnnotate သည် ရှုပ်ထွေးမှု သို့မဟုတ် အတိုင်းအတာ၏ ပိုက်လိုင်းများကို ပေါင်းစည်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် လုံခြုံရေးကို အာရုံစိုက်သည့် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခု ပေးဆောင်ထားသည်။
သင့်ပရောဂျက်များကို ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ မည်သည့်နေရာတွင်မဆို ချဲ့ထွင်နိုင်သောကြောင့် AI ပိုက်လိုင်းများ၏ ကုန်ကျစရိတ်ကို အများအပြားလျှော့စျေးများရယူရန်နှင့် ကြီးမားသောကတိကဝတ်များကို သင်ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။
စျေးနှုန်း
ဆိုဒ်တွင်မဖော်ပြထားသောကြောင့် အရောင်းဝန်ထမ်းများနှင့် ဆက်သွယ်မေးမြန်းနိုင်ပါသည်။
4. AI ဆိုတာ သိသာပါတယ်။
သိသာထင်ရှားသော AI ပလပ်ဖောင်းဖြင့် မိနစ်အနည်းငယ်အတွင်း ကုဒ်တစ်ကြောင်းတည်းမရေးဘဲ ဒေတာကို ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။
၎င်းသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် ဒီဇိုင်းအပြည့်အစုံ လုပ်ငန်းစဉ်အပြင် ၎င်းတို့၏ ရလဒ်များကို တစ်ချက်နှိပ်ရုံဖြင့် ခန့်မှန်းခြင်းလည်း ပါဝင်သည်။
မည်သည့်ကုဒ်ကိုမှအသုံးမပြုဘဲ သင့်ဒေတာအတွဲကို အလိုအလျောက်ပုံဖော်ရန် ဒေတာဒိုင်ယာလော့ခ်ကို ရယူပါ၊ ထို့နောက် သင်၏ ML မော်ဒယ်များကို အဖွဲ့နှင့် မျှဝေပါ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့ကို အများသူငှာ ဖွင့်ချလိုက်ပါ။
လူတိုင်းသည် ယခု algorithms များကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို စတင်ထုတ်လုပ်နိုင်ပြီဖြစ်ပြီး သင်သည် dynamic ပါဝင်နိုင်သည်။ စက်သင်ယူ low-code API ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင့်အပလီကေးရှင်းအတွင်း ခန့်မှန်းချက်များ။
သံသယရှိစရာမလိုဘဲ၊ AI သည် လူတိုင်းကို ရိုးရှင်းသောအဖြေတစ်ခုပေးနိုင်ရန် တည်ဆောက်ထားသည်။ CSV ဖိုင်ကို သင့်ဒေတာရင်းမြစ်များနှင့် ပေါင်းထည့်နိုင်သည်။
ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ခန့်မှန်းချက်များအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသော ကိန်းရှင်များကို အသိအမှတ်ပြုပါ။ အယ်လဂိုရီသမ်သတ်မှတ်ချက်များကို နက်နက်နဲနဲဝင်ပါ၊ ပြိုင်ဘက်မော်ဒယ်များကို ရှာဖွေပါ၊ မော်ဒယ်များ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို နားလည်ပါ။
အတန်းနှင့်ကော်လံအရေအတွက် (သန်း 1000 မှ 500 အထိ) ကိုရွေးချယ်ကာ AI ကိုအသုံးပြု၍ algorithm တစ်ခုတည်ဆောက်ရန် အချိန်မည်မျှကြာမည်ကို လေ့လာခြင်းဖြင့် အဆင့်မြင့်ပြီး ဆန်းပြားသော AI မော်ဒယ်များကို တီထွင်နေစဉ် အချိန်ကုန်သက်သာစေသည်။
စျေးနှုန်း
သင်ပထမဆုံးစာရင်းသွင်းသည့်အခါ ပလပ်ဖောင်းကို အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဒါပေမယ့် ဈေးနှုန်းကိုတော့ မဖော်ပြပါဘူး။ စျေးနှုန်းများအကြောင်း ပိုမိုသိရှိလိုပါက အရောင်းဌာနသို့ ဆက်သွယ်ပါ။
5. PyCaret
သင်၏စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာများကို open-source၊ low-code machine learning platform PyCaret ကိုအသုံးပြု၍ Python ဖြင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ဒေတာကြိုတင်ပြင်ဆင်မှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှု၊ မော်ဒယ်ရှင်းပြနိုင်မှု၊ MLOps နှင့် စူးစမ်းလေ့လာရေးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် အချိန်ပိုနည်းပြီး ဤအခြေခံ၊ အသုံးပြုရလွယ်ကူသော စက်သင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် ပိုမိုအာရုံစိုက်နိုင်ပါသည်။
PyCaret သည် မော်ဂျူလာအဖြစ် ရည်မှန်းထားသောကြောင့် မော်ဒယ်တစ်ခုစီသည် အချို့သော စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤအခြေအနေတွင် လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အလုပ်အသွားအလာအရ လုပ်ဆောင်သည့် လုပ်ငန်းအဖွဲ့များဖြစ်သည်။
လူတိုင်းနီးပါးသည် PyCaret ၏ ကုဒ်နိမ့်ပလပ်ဖောင်းကို အသုံးပြု၍ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ အဆုံးမှအဆုံး စက်သင်ယူမှုဖြေရှင်းချက်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
အမြန်စတင်သည့်သရုပ်ပြ၊ ဘလော့ဂ်၊ ဗီဒီယိုများနှင့် ဆွေးနွေးမှုများအားလုံးသည် သင်ယူမှုအခွင့်အလမ်းများကို ပေးဆောင်သည်။
အခြေခံစက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းကိုဖန်တီးပါ၊ သင့်မော်ဒယ်ကိုပိုမိုလျင်မြန်စွာလေ့ကျင့်ပေးပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ထပ်ကာထပ်ကာပြုလုပ်ရန်အတွက် REST API အဖြစ် ချက်ချင်းထုတ်လွှတ်ပါ။
GPU ပံ့ပိုးမှု၊ docker ပုံတစ်ခုဖန်တီးခြင်း၊ ML အက်ပ်ကို ဖန်တီးခြင်း၊ REST API တည်ထောင်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်မှုများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းတို့ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် အပျော်တမ်းဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်နှစ်ဦးစလုံး PyCaret ကို အသုံးပြုသင့်သည်။
စျေးနှုန်း
ပလပ်ဖောင်းသည် လူတိုင်းအတွက် အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
6. သင်ကြားနိုင်သော စက်များ
Teachable Machine သည် သင်၏ ဆူညံသံများ၊ လက်ဟန်ခြေဟန်များနှင့် ရုပ်ပုံများကို မှတ်မိစေရန် သင့်ကွန်ပြူတာကို သင်ကြားပေးနိုင်သည်။
ကုဒ်ရေးနည်းအတွေ့အကြုံမရှိဘဲ၊ ၎င်းသည် သင့်အပလီကေးရှင်းများ၊ ဝဘ်ဆိုက်များနှင့် အခြားအရာများအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ML မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရန် လျင်မြန်ပြီး ရိုးရှင်းသောနည်းလမ်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။
စက်သင်ယူမှု m ဖန်တီးပါ။Web-based low-code machine learning platform ဖြစ်သော Teachable Machine ဖြင့် လူတိုင်းအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး အလွယ်တကူရနိုင်သော odels များ။
အသုံးပြုရတာ တကယ်ကို လွယ်ကူပါတယ်- သင့်ကွန်ပျူတာကို လေ့ကျင့်ရန်၊ နမူနာများကို သင်နားလည်စေလိုသော အတန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများစွာတွင် စုစည်းကာ၊ သင်သင်ပေးသောအရာကို နားလည်ကြောင်း စစ်ဆေးရန် မော်ဒယ်ကို ချက်ချင်းစမ်းသပ်ပါ။
သင့်ဝဘ်ဆိုဒ်များ၊ ပရိုဂရမ်များနှင့် အခြားပရောဂျက်များအတွက် မော်ဒယ်ကို ထုတ်ယူပါ။ ပိုကောင်းတာက မော်ဒယ်ကို အွန်လိုင်းမှာ လက်ခံနိုင်သလို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်ပါတယ်။
စျေးနှုန်း
ပလပ်ဖောင်းသည် လူတိုင်းအတွက် အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
7. Lobe AI
အပင်များကို မှတ်မိရန်၊ အမူအရာများကို စောင့်ကြည့်ရန်၊ ထပ်ခါတလဲလဲ ရေတွက်ရန်၊ စိတ်ခံစားမှုကို တွေ့ကြုံခံစားနိုင်စေရန်၊ အရောင်များကို ကြည့်ရှုရန်၊ ဘေးကင်းမှုကို အကဲဖြတ်ရန်၊ နှင့် အခြားအရာများကို လေ့လာရန် သင့်အက်ပ်များကို Lobe ကို အသုံးပြုပါ။
၎င်းသည် သင်၏ ML မော်ဒယ်များအတွက် လိုအပ်သည့်အရာအားလုံးကို ပေးဆောင်ပြီး ထိုကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ ၎င်းသည် အခမဲ့ဖြစ်ပြီး ရိုးရှင်းသောအသုံးပြုမှုကိရိယာများကိုလည်း ပေးပါသည်။
သင့်အပလီကေးရှင်းကို နားလည်စေလိုသည့်အရာကို နမူနာပေးရုံဖြင့် အလိုအလျောက် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
ထို့နောက် သင့်လျှောက်လွှာတွင် ဤပုံစံကို လျင်မြန်စွာ ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ကြိုတင်ကုဒ်ရေးနည်းအတွေ့အကြုံမရှိဘဲ မည်သူမဆို ကျွန်ုပ်တို့၏ပလပ်ဖောင်းကို လွယ်ကူစွာအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
သင်၏ဒေတာကို cloud သို့တင်ပြရန်မလိုဘဲ သင့်ကွန်ပျူတာပေါ်တွင် အခမဲ့ တိုက်ရိုက်လေ့ကျင့်ပါ။ Windows နှင့် Mac အသုံးပြုသူများသည် Lobe ကိုသုံးနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ သင်သည် မည်သည့်ပလပ်ဖောင်းသို့မဆို သင့်မော်ဒယ်လ်ကို ပေးပို့နိုင်သည် သို့မဟုတ် တင်ပို့နိုင်သည်။ သင့်ပရောဂျက်အတွက် စံပြစက်သင်ယူမှုဗိသုကာကို အလိုအလျောက်ရွေးချယ်ပါမည်။
သင့်ဖိုင်များရှိ ဓာတ်ပုံများကို Lobe ဖြင့် ချက်ချင်းမှတ်ယူနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ML dataset တစ်ခုတည်ဆောက်ရန် ၎င်းတို့ကို ကင်မရာဖြင့်စုဆောင်းနိုင်သည်။
ဖွဲ့စည်းမှု သို့မဟုတ် စနစ်ထည့်သွင်းမှုဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို လုပ်ဆောင်မည့်အစား သင့်မော်ဒယ်များအားလုံး၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ရုပ်ထွက်ရလဒ်များကို အသုံးပြုပါ။
စျေးနှုန်း
ပလပ်ဖောင်းသည် လူတိုင်းအတွက် အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ကောက်ချက်
ပုံမှန် AI လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ no-code AI နည်းလမ်းသည် ရိုးရှင်းသည်၊ မြန်ဆန်သည်၊ တတ်နိုင်သည်၊ အချိန်များစွာကို သက်သာစေပါသည်။
ငွေကုန်ကြေးကျများသော ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့များနှင့် များပြားလှသော အခြေခံအဆောက်အဦများမလိုအပ်ဘဲ၊ No-code AI သည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၊ ဒေတာမောင်းနှင်သည့် အတွေးအခေါ်နှင့် လုပ်ငန်းများတွင် ပိုမိုမြန်ဆန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို အားပေးသည်။
No-code AI သည် ချဲ့ထွင်နေပြီး မည်သည့်လုပ်ငန်းကိုမဆို လုံးလုံးလျားလျား ပြောင်းလဲနိုင်သည့် အလားအလာရှိသည်။
AI ကို အစကနေ ဖန်တီးတဲ့အခါ ကန့်သတ်ချက်တွေ မရှိပါဘူး။ သင့်ပရောဂျက်အတွက် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်သော ဗိသုကာပညာ၊ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း သို့မဟုတ် ပိုက်လိုင်းကို သင် လွတ်လပ်စွာ ရွေးချယ်နိုင်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ စိတ်ကြိုက်ပုံစံတစ်ခုဖန်တီးခြင်းသည် ငွေကုန်ကြေးကျရှိပြီး အချိန်ကုန်နိုင်သည်။
ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ အကောင်းဆုံးလောင်းကြေးမှာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေပြီး အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် အလွန်ကျဉ်းမြောင်းသော ပိုက်လိုင်းအလုပ်များကို ကိုင်တွယ်ရန် ကုဒ်နိမ့်/ကုဒ်မရှိသော ပလပ်ဖောင်းများကို အသုံးချရန်ဖြစ်သည်။
Deep Das
ကုဒ်သည် အနာဂတ်မဟုတ်ပါ။ စျေးကွက်တွင်ရရှိနိုင်သောထိပ်တန်း no-code ကိရိယာများကိုစာရင်းသွင်းသည့်အတွက်ကျေးဇူးတင်ပါသည်။