Företag investerar i verktyg och talanger för att underlätta datadrivet beslutsfattande. Maskininlärningsmodeller och datavetenskapliga tekniker kan ge organisationer en möjlighet att förstå den stora mängd data de har samlat in.
Men många mindre företag kämpar för att anpassa sig till denna trend på grund av begränsade resurser och bristande kunskapsexport inom sitt team.
Som tur är lever vi nu i en ålder av plattformar utan kod och tjänster. Utan att behöva anställa datavetare eller ingenjörer, affärsanalytiker och domänexperter kan nu börja hitta trender i sina data.
I den här artikeln kommer vi att ta en titt på Obviously AI, ett spännande nytt AI no-code-verktyg som syftar till att hjälpa organisationer att bygga prediktiva modeller som kommer att driva tillväxt.
Vi kommer att täcka några av de viktigaste funktionerna som uppenbarligen AI tillhandahåller och vägleda dig genom hur du börjar använda verktyget för att skapa modeller på några minuter.
Vad är uppenbarligen AI?
Uppenbarligen AI är en kodfri datavetenskaplig plattform som tillåter användare att skapa prediktiva modeller med hjälp av sin egen data. Plattformen använder ett intuitivt användarvänligt gränssnitt som låter dig ladda upp eller ansluta dina datakällor och bygga modeller på bara några minuter.
När din data har laddats upp till Obviously AI:s servrar kommer du att kunna utforska din datauppsättning för att få en mer heltäckande bild av vad du vet och vad du skulle vilja förutsäga.
Självklart kommer AI sedan att använda din datauppsättning för att skapa maskininlärningsmodeller som du kan använda direkt. Dessa modeller kan sedan integreras med tredjepartsverktyg som Zapier eller genom sina egna REST API-tjänst.
Självklart erbjuder AI också ett användarvänligt instrumentpanelsgränssnitt för din modell, så att alla kan använda modellen direkt från sin webbläsare. Till exempel visar bilden ovan en användare som justerar detaljerna för en kund för att förutsäga deras churn rate eller sannolikheten att de kommer att avsluta prenumerationen på en tjänst.
Alla dessa verktyg blir ännu mer kraftfulla med möjligheten att konsultera dataforskare för att hjälpa användare att förstå hur de bäst använder sin data.
Nyckelfunktioner i Obviously AI
Här är några av nyckelfunktionerna som är tillgängliga i Obviously AI.
Dataset Explorer
Självklart kommer AI med en lättläst datautforskare som hjälper dig att förstå dina uppladdade datauppsättningar. Användare kan se den totala storleken på datasetet samt värdefördelningen för varje kolumn.
Självklart kommer AI också att analysera dina datauppsättningar och låta dig veta vilka fält som saknar data och vilka fält som är redo att användas för att bygga en modell.
Stöd för flera modeller
Uppenbarligen erbjuder AI stöd för modeller som hanterar klustring, klassificering, tidsserieanalys och regression.
Smakämnen plattform kommer att testas flera olika modeller och returnera modellen med bästa totalresultat.
Modell API
När uppenbarligen AI har byggt en modell kommer användare att kunna skicka förfrågningar till en anpassad REST API.
Detta kommer att tillåta organisationer att använda Obviously AI som en back-end molntjänst som kan klassificera eller förutsäga alla typer av branschdata de möter.
Plattformen innehåller till och med stöd för Zapier, vilket gör det möjligt för användare att integrera Obviously AI:s modeller i sina arbetsflödesautomatiseringar.
Data Scientist as a Service
Eftersom de flesta organisationer börjar med rå ofiltrerad data kan det vara nödvändigt för dem att konsultera en professionell dataforskare för att få hjälp.
Uppenbarligen förstår AI detta behov och tillade flera funktioner till plattformen för att klara detta.
Användare som prenumererar på Software + Data Scientist-planerna kommer att kunna arbeta med datavetare för att hjälpa till att göra mer exakta modeller.
Dataforskare kan titta på dina rådatauppsättningar och skapa nya kolumner, hantera saknade data och identifiera de bästa modellerna för ditt användningsfall.
Hur man bygger en modell i uppenbarligen AI
Nu när du har en bättre uppfattning om vad Obiously AI-plattformen har att erbjuda, låt oss ta en titt på hur man bygger en Obviously AI-modell.
I det här snabba exemplet kommer vi att använda Obviously AI för att skapa en klassificeringsmodell med hjälp av Titanic Survivors dataset.
Logga först in eller skapa ett konto med Obviously AI. Gå till webbplatsen app.obviously.ai för att se Obviously AI-instrumentpanelen.
Klicka på "+"-knappen på den vänstra panelen för att lägga till en ny datauppsättning till ditt konto.
Välj vilken typ av modell du vill bygga. I den här demonstrationen kommer vi att välja Klassificering.
Välj sedan hur du laddar upp din datauppsättning. För närvarande laddar vi upp vår data genom att ladda upp en lokal CSV-fil.
Granskningssidan ger dig en preliminär översikt över dina data. Du ser också hur stor procentandel av varje kolumn som är tom och redo att användas.
På nästa sida måste du bestämma vilken kolumn du ska förutsäga. I det här fallet väljer vi Överlevde levde~~POS=HEADCOMP kolonn.
När modellen har byggts omdirigeras du till en ny vy som innehåller en sammanfattning av modellen.
Självklart kommer AI att informera dig om vilken typ av modell som användes samt modellens noggrannhet. Sidan kommer också att lista de funktioner i din datauppsättning som är de främsta drivrutinerna för att förutsäga resultatet.
Klicka på fliken Använd modell och välj Starta modell för att prova modellen själv i din webbläsare.
Uppenbarligen kommer AI att omdirigera dig till en instrumentpanel där du kan mata in data för förutsägelse. I exemplet ovan har vi angett data för en ny passagerare. Klicka på förutsäga, har vi fastställt att det är 78 % sannolikhet att den nya passageraren överlevde (Survived=1).
Vi kan också göra batchförutsägelser genom att ladda upp en CSV med testdata.
Klicka på Ladda ner förutsägelser för att ladda ner en CSV av de förutsägelser som modellen gjorde på den uppladdade datan.
Priser
Uppenbarligen erbjuder AI en fri plan med en gräns på 1200 förutsägelser och tillgång till klassificerings- och regressionsmodeller.
Planen för begränsad tillgång ökar antalet förutsägelser till 12,000 XNUMX och ger användarna tillgång till en dedikerad dataforskare för att hjälpa till med deras projekt.
Full Access-planen ökar gränsen till 120,000 XNUMX förutsägelser och obegränsade rader med träningsdata. Användare kommer också att ha tillgång till tidsserier och klustringsmodeller och ett dedikerat datavetenskapsteam för att hantera dataförberedelser och andra förfrågningar.
Slutsats
Efter att ha använt Obviously AI för att skapa min första modell är jag imponerad av hur enkelt och snabbt det är att konvertera en rådatauppsättning till en fungerande molnbaserad datavetenskapsapplikation. Det tar bara några minuter att skapa en modell från grunden.
Även om prisplanerna kan vara lite branta för hobbyister eller ideella organisationer, är planerna rimliga nog för mindre företag som ännu inte har en dedikerad datavetare eller dataingenjör i sitt team.
Vad tycker du om Obviously AI?
Kommentera uppropet