Siden AI har vært til stede i mer enn ti år, hevder noen estimater at den nå har oppnådd en kritisk masse. Flertallet av virksomheter har avansert sine AI-ambisjoner forbi eksperimentelle og proof of concept-fasene.
Mengden penger og tid som kreves for å gjøre enhver AI-innsats til virkelighet har stadig økt, selv om AI fortsatt anses som et spesialfelt og en teknologisk kompleks innsats.
Under visse omstendigheter avskrekker de betydelige kostnadene og behovet for spesialisert ekspertise organisasjoner fra å finne metoder å bruke kunstig intelligens.
Ingen kodemaskinlæring og AI-løsninger har likevel ikke forstyrret bransjen. For at organisasjoner skal kunne dra full nytte av AI, er det ikke lenger nødvendig med omfattende kodeekspertise.
Som et resultat av å forlate konstruksjonen av AI-programvare fra bunnen av, reduserte ingen kode AI utgiftene betydelig.
I denne artikkelen skal vi se i dybden på kunstig intelligens uten kode, dens fordeler, ulemper, en liste over den beste AI-programvaren uten kode og mye mer.
Hva er kunstig intelligens uten kode?
No-Code, i sin enkleste form, refererer til en samling teknologier som gjør det mulig for vanlige mennesker å lage applikasjoner, automatisere prosesser, og administrere data uten å ha noen tidligere programmeringserfaring.
Plug-and-play, enkle, nyttige byggeklosser – Lego for bedriftsprogramvare – er det ingen kode er. No-code-plattformer blir i økende grad brukt i bedrifter, og denne trenden forsvinner ikke.
Både No-code AI og No-code er kraftige verktøy som gjør det mulig for forretningsbrukere å lage applikasjoner eller modeller på en brøkdel av tiden og kostnadene til tradisjonelle utviklingsmetoder.
No-code AI er derfor her for å demokratisere AI for de med liten eller ingen teknisk kunnskap. No-code AI har til hensikt å fjerne eventuelle hindringer for forretningsbrukere som implementerer og bruker AI i sine driftsmiljøer.
De Kunstig intelligens landskapet inkluderer no-code AI, som så ut til å senke hindringen for å bruke AI i en rekke kommersielle sammenhenger.
Når vi refererer til no-code AI, mener vi en dra-og-slipp, brukervennlig no-code utviklingsplattform.
Med bruk av en slik plattform kan ikke-ingeniører raskt kategorisere og analysere data, og lage presise prediksjonsmodeller i løpet av minutter eller timer, som f.eks. forretningsanalytikere, underwriters, produktsjefer eller risikoansvarlige.
Data forskere kan jobbe med mer komplekse prosjekter takket være ML og AI, mens rutinejobber kan automatiseres.
Fordeler med No-Code kunstig intelligens
- Bruk datadrevet: I dag prioriterer de fleste virksomheter AI strategisk. Bransjen har sett en økning i etterspørselen etter AI-ferdigheter de siste to årene. Spesielt når du eksperimenterer med å være datadrevet, er det tidkrevende og dyrt å bygge et datavitenskapsteam. Uten et datavitenskapelig personale er det mulig å bli datadrevet av AI-plattformer og -teknologier uten kode.
- Brukervennlighet: Brukere i bedriftsverdenen kan lage AI-løsninger raskt og rimelig takket være dra-og-slipp plug-and-play. Plattformen er ofte enkel og selvbetjent fordi målmarkedet består av forretningsbrukere som ikke er teknisk kunnskapsrike.
- Hastighet: Her er eksperimentering og iterasjon avgjørende. Rask modellutvikling og testing er typisk med No-code AI-teknologier. Dette gjør det mulig å konstruere modeller raskt og gi funnene til virksomhetens interessenter oftere for godkjenning eller for å støtte viktige forretningsbeslutninger.
- Skalerbarhet: No-code AI-plattformen inkluderer støttende infrastruktur og skaleres opp eller ned automatisk avhengig av arbeidsmengden med å utvikle og distribuere modeller.
- Tilgjengelighet: AI-plattformer uten kode reduserer bruken av AI i små og mellomstore bedrifter på grunn av deres relativt beskjedne startinvestering, flate læringskurve og mangel på barriere for ferdighetsgap. Videre gjør No-code AI det mulig for forretningsbrukere å eksperimentere med AI og raskt se nytten.
Ulemper med kunstig intelligens uten kode
- Sikkerhet: Noen plattformer kan mislykkes i å bygge tilgangsprotokoller, noe som kan være en bekymring for firmaer som prioriterer sikkerhet. For å forstå hvordan og hvor dataene dine vil bli behandlet, er det en god idé å lese vilkårene og betingelsene.
- Konsultasjon eller opplæring er nødvendig: ML-ingeniøren, personalpersonell og markedsføringspraktikant bør alle kunne bruke plattformene med lav kode/ingen kode i teorien, men dette er ikke alltid tilfelle. Fordi en AI-plattforms sluttbruker allerede er en ML-ingeniør, vil resten av teamet kreve betydelig opplæring og rådgivning for å bli kjent med AI-metoder.
- Mangel på tro: Så langt har vi sett en økning i populariteten til lavkode/ikke-kode AI-plattformer, men er de like praktiske som standard ML-tilnærminger? I følge Google Trends er interessen for no-code ML økende, selv om konvensjonelle ML-entusiaster ligger godt foran. Fordi maskinlæring og datasyn har eksistert en stund, disse ressursene og bibliotekene veier mye opp for AI-plattformer med lav kode/ingen kode.
- Mangel på personalisering: Plattformer med lav kode/ingen kode, selv om de er enkle og raske, er vanligvis begrenset i funksjonalitet siden de er bygget for å håndtere et spesifikt problem og det er vanskelig å komme opp med ut-av-boksen, mer komplisert løsninger. Hva bør du gjøre når du vokser fra en bestemt løsning eller funksjon, siden forretningskrav er flytende og endres med vinden?
Best No Code Artificial Intelligence-programvare
1. BitSkout
En programvareplattform kalt Bitskout lar deg bygge dine egne arbeidsflyter ved å bruke kunstig intelligens-modeller uten kode for å øke produktiviteten til arbeidet ditt.
Ved å integrere no-code AI med prosjektstyringsverktøyet ditt, kan du redusere repeterende oppgaver, skape mer intelligent jobbruting eller begynne å samle data fra felten for å lage dine egne originale algoritmer.
Et dra-og-slipp-grensesnitt brukes til å utvikle prosesser på Bitskout SaaS-plattformen, for å si det enkelt. Informasjonen fra CV kan trekkes ut ved hjelp av Bitskout AI og legges til prosjektverktøyene dine slik at alt er på ett sted.
Kategoriser søkeren automatisk i henhold til standardene du har valgt, og du vil ha tilgang til et søkealternativ for alle CV-er. Arbeidsflyter har faser som er fullført på det tilknyttede prosjektet.
AI-modeller for tekst, bilder, videoer og andre typer dataanalyse kan også inkluderes i arbeidsflyter. AI-modeller kan også lages via brukergrensesnitt uten å skrive noen kode.
Bruk Bitskout AI til å trekke ut informasjon fra visittkort slik at hele teamet kan se det for prosjektet og CRM-appene dine. Klassifiser kundeemnet automatisk basert på bedriften eller stillingstittelen.
Priser
Du kan prøve plattformen med dens 14 dagers gratis prøveversjon, og premiumprisen starter fra €59.00/måned.
2. Akkio
Akkio er en altomfattende plattform for AI uten kode. Dette antyder at du kan lage, implementere og integrere AI-modeller på ett sted selv om du er teknisk inkompetent.
Ofte trengs programvareingeniører og andre tekniske eksperter for å innlemme modellene som er bygget av AutoML-teknologier og til og med kodefri AI-løsninger.
Å bygge en "AI-flyt" ved hjelp av Akkio, som drives av et fullstendig visuelt grensesnitt, gjør det enkelt å inkorporere AI i enhver prosess.
Som en ende-til-ende, no-code AI-plattform, rangerer den blant de beste plattformene på dette feltet. Den er spesielt laget for å hjelpe en rekke områder, inkludert drift, markedsføring, salg og økonomi, med å ta datadrevne valg.
Den hevder å "flytte fra data til AI på 10 minutter - ingen programmerings- eller datavitenskapelig ekspertise nødvendig" og er nå rangert som dagens toppprodukt på Product Hunt.
Enkelheten med distribusjoner uten kode er deres beste kvalitet. Du kan gi teamet ditt nyttig innsikt og løsninger så lenge du har en solid forståelse av data.
I tillegg har den flere kontakter og ble opprettet for å kobles til dataene dine slik at spådommer kan rutes hvor som helst.
Priser
Du kan prøve plattformen gratis, og prisen starter fra $60 per måned.
3. Superkommentarer
Lag SuperData for AI med SuperAnnotate. Et komplett rammeverk for å administrere, kommentere og versjonere grunnsannhetsdata er tilgjengelig for din kunstig intelligens-applikasjon.
Ved å bruke et sterkt verktøysett, markedsledende annoteringstjenester og et kraftig databehandlingssystem kan du utvide og automatisere AI-pipelinen din 3x–5x raskere.
Bygg høykvalitets datasett med de beste tjenestene og verktøysettet mens du merker video, tekst og bilder med datagjennomstrømning. Robuste prosjektstyringsverktøy og teamarbeid vil hjelpe modellen din til å blomstre i den virkelige verden.
Med SuperAnnotate kan du organisere en effektiv arbeidsflyt for kommentarer, holde øye med prosjektets kvalitet, jobbe sammen med teamet og mye mer på ett sted.
Den har elementer for aktiv læring og automatisering som kan hjelpe deg med å fullføre kommentarprosessen raskere.
For å forbedre modellytelsen, lede vellykkede prosjekter og se forskjellen med en gang, vil du motta grundige praktiske samarbeids- og kvalitetsstyringsverktøy på flere nivåer.
I tillegg tilbyr SuperAnnotate en plattform med fokus på sikkerhet som kan brukes til å kondensere rørledninger av enhver kompleksitet eller skala.
Du kan gjøre større forpliktelser for å oppnå masserabatter og redusere kostnadene for AI-rørledninger siden de kan utvide prosjektene dine hvor som helst i verden.
Priser
Ta kontakt med salgspersonalet for å forhøre deg om prisen, siden den ikke vises på siden.
4. Åpenbart AI
Med Obviously AI-plattformen kan du forutsi data uten å skrive en eneste linje med kode på bare noen få minutter.
Dette dekker hele designprosessen for maskinlæringsalgoritmer, samt enkeltklikksprediksjon av resultatene deres.
Få datadialogen for å automatisk forme datasettet ditt uten å bruke noen kode, og del deretter ML-modellene dine med gruppen eller gjør dem åpne for hele publikum.
Alle kan nå begynne å produsere spådommer ved hjelp av algoritmene, og du kan inkludere dynamisk Maskinlæring spådommer i applikasjonen din ved å bruke lavkode API.
Utvilsomt er AI bygget for å gi alle et enkelt svar. En CSV-fil kan inkluderes eller integreres med datakildene dine.
Gjenkjenne variablene som påvirker prognosene og prognoseresultatene ved å bruke hypotetiske situasjoner som "hva hvis." gå dypt inn i algoritmespesifikasjonene, finn konkurrerende modeller og forstå hvordan modellene fungerer.
Spar tid mens du utvikler avanserte og sofistikerte AI-modeller ved å velge antall rader og kolonner (fra 1000 til 500 millioner) og lære hvor lang tid det vil ta å utvikle en algoritme ved hjelp av AI.
Priser
Plattformen er gratis å bruke når du først registrerer deg. Den viser imidlertid ikke priser. For å lære mer om priser, vennligst kontakt salgsavdelingen.
5. PyCaret
Maskinlæringsarbeidsflytene dine kan automatiseres med Python ved å bruke åpen kildekode, lavkode maskinlæringsplattformen PyCaret.
Du kan fokusere mer på analysen, for eksempel dataforbehandling, modelltrening, modellforklaring, MLOps og utforskende dataanalyse, ved å bruke mindre tid på koding og mer tid på dette grunnleggende, brukervennlige maskinlæringsbiblioteket.
Hver modell kan utføre visse maskinlæringsoppgaver siden PyCaret er ment å være modulær. Funksjoner i denne sammenheng er grupper av operasjoner som utfører oppgaver i henhold til en forhåndsbestemt arbeidsflyt.
Nesten hvem som helst kan lage pålitelige, ende-til-ende maskinlæringsløsninger ved å bruke PyCarets lavkodeplattform.
En hurtigstartdemo, blogg, videoer og diskusjoner gir alle læringsmuligheter.
Lag en grunnleggende maskinlæringsapplikasjon, tren modellen din raskere, og slipp den som en REST API med en gang for analyse og iterasjon.
Du kan få GPU-støtte, lage et docker-bilde, utvikle en ML-app, etablere en REST API og overvåke eksperimenter. Både profesjonelle og amatørdataforskere bør bruke PyCaret.
Priser
Plattformen er gratis å bruke for alle.
6. Lærbare maskiner
Teachable Machine kan la deg lære datamaskinen å gjenkjenne støy, bevegelser og bilder.
Uten noen kodingserfaring gir den deg en rask og enkel tilnærming til å bygge pålitelige ML-modeller for applikasjonene, nettstedene og mer.
Lag maskinlæring modeler som er enkle å bruke og tilgjengelige for alle med Teachable Machine, en nettbasert maskinlæringsplattform med lav kode.
Den er veldig enkel å bruke: For å lære opp datamaskinen din, samle inn og organisere prøvene dine i de mange klassene eller kategoriene du vil at den skal forstå, og test deretter modellen med en gang for å sjekke om den har forstått det du lærte den.
Eksporter modellen for nettstedene, programmene og andre prosjekter. Enda bedre, du kan være vert for modellen online eller laste den ned.
Priser
Plattformen er gratis å bruke for alle.
7. Lobe AI
Bruk Lobe til å lære appene dine å gjenkjenne planter, observere bevegelser, telle repetisjoner, oppleve følelser, se farger, vurdere sikkerhet og mer.
Den leverer alt du trenger for ML-modellene dine og hjelper til med opplæring av slike modeller. Det gir også gratis, enkle å bruke verktøy.
Bare gi eksempler på det du vil at applikasjonen din skal forstå, og en automatisk maskinlæringsmodell vil bli opplært.
Denne modellen kan deretter raskt inkluderes i søknaden din. Uten tidligere erfaring med koding kan hvem som helst bruke plattformen vår med letthet.
Tren direkte på datamaskinen din gratis uten å måtte sende inn dataene dine til skyen. Både Windows- og Mac-brukere kan bruke Lobe.
I tillegg kan du sende eller eksportere modellen til hvilken som helst plattform. Den ideelle maskinlæringsarkitekturen for prosjektet ditt vil bli valgt automatisk.
Fotografiene i filene dine kan umiddelbart kommenteres med Lobe, eller du kan samle dem med et kamera for å bygge et ML-datasett.
Bruk visuelle resultater for å oppdage styrker og svakheter ved alle modellene dine i stedet for å gjennomgå noen konfigurasjons- eller oppsettsprosedyrer.
Priser
Plattformen er gratis å bruke for alle.
konklusjonen
Sammenlignet med en standard AI-prosess er en no-code AI-metode enkel, rask, rimelig og sparer en betydelig mengde tid.
Uten behov for kostbare datavitenskapsteam og betydelig infrastruktur, oppmuntrer no-code AI innovasjon, en datadrevet tankegang og raskere beslutningstaking i bedrifter.
No-code AI ekspanderer og har potensial til å endre enhver bransje fullstendig.
Når du oppretter AI fra bunnen av, er det ingen begrensninger; du står fritt til å velge arkitekturen, funksjonaliteten eller rørledningen som fungerer best for prosjektet ditt. På den annen side kan det være kostbart og tidkrevende å lage en skreddersydd modell.
Derfor er vår beste innsats å utnytte plattformer med lav kode/ingen kode for å håndtere svært smale rørledningsoppgaver for å effektivisere og akselerere prosessene.
Deep Das
Ingen kode er fremtiden. Takk for at du skaffet deg de beste verktøyene uten kode som er tilgjengelige på markedet.