Оскільки штучний інтелект існує вже більше десяти років, деякі оцінки стверджують, що зараз він досяг критичної маси. Більшість компаній просунули свої амбіції щодо штучного інтелекту після етапів експериментів і перевірки концепції.
Кількість грошей і часу, необхідних для втілення будь-яких зусиль ШІ, постійно зростає, навіть якщо ШІ все ще розглядається як спеціалізована галузь і технологічно складне завдання.
За певних обставин значні витрати та потреба в спеціалізованому досвіді стримують організації від пошуку методів для застосування штучний інтелект.
Тим не менш, жодні рішення з машинного навчання коду та штучного інтелекту ще не підірвали галузь. Щоб організації отримували повну вигоду від штучного інтелекту, більше не потрібен великий досвід кодування.
В результаті відмови від побудови програмного забезпечення штучного інтелекту з нуля безкодовий штучний інтелект істотно скоротив витрати.
У цій статті ми детально розглянемо безкодовий штучний інтелект, його переваги, недоліки, список найкращого безкодового програмного забезпечення ШІ та багато іншого.
Що таке безкодовий штучний інтелект?
No-Code, у своїй найпростішій формі, відноситься до набору технологій, які дозволяють простим людям створювати програми, автоматизувати процесиі керувати даними, не маючи попереднього досвіду програмування.
Прості, корисні будівельні блоки, що підключаються та працюють, — корпоративне програмне забезпечення Lego — ось що таке відсутність коду. Безкодові платформи все частіше використовуються в бізнесі, і ця тенденція не зникає.
Безкодовий штучний інтелект і безкодовий штучний інтелект є потужними інструментами, які дозволяють бізнес-користувачам створювати додатки або моделі за частку часу та кошти, ніж традиційні методи розробки.
Таким чином, ШІ без коду тут, щоб демократизувати ШІ для тих, хто майже не володіє технічними знаннями. Безкодовий ШІ має намір усунути будь-які потенційні бар’єри для бізнес-користувачів, які впроваджують і використовують ШІ у своїх робочих середовищах.
Команда Штучний Інтелект ландшафт включає штучний інтелект без коду, що, здається, зменшує перешкоди для застосування штучного інтелекту в багатьох комерційних контекстах.
Коли ми говоримо про штучний інтелект без коду, ми маємо на увазі зручну платформу розробки без використання коду, яку можна перетягувати та скидати.
За допомогою такої платформи неінженери можуть швидко класифікувати й аналізувати дані, а також створювати точні моделі прогнозування за лічені хвилини чи години, наприклад бізнес-аналітики, андеррайтерів, менеджерів із продуктів або менеджерів із ризиків.
Вчені-дані може працювати над складнішими проектами завдяки ML та AI, тоді як рутинні роботи можна автоматизувати.
Переваги безкодового штучного інтелекту
- Використовуйте дані, керовані даними: сьогодні більшість компаній стратегічно віддають пріоритет ШІ. Протягом останніх двох років у галузі спостерігається зростання попиту на навички ШІ. Особливо, коли ви експериментуєте з керуванням даними, створення команди з обробки даних вимагає багато часу та витрат. Без спеціалістів із вивчення даних стати можливим завдяки безкодовим платформам і технологіям ШІ.
- Зручність використання: корпоративні користувачі можуть створювати рішення штучного інтелекту швидко та за доступною ціною завдяки функції перетягування та підключення. Платформа часто є простою та обслуговується самостійно, оскільки цільовий ринок складається з бізнес-користувачів, які технічно не підковані.
- Швидкість: тут важливі експерименти та повторення. Швидка розробка та тестування моделі типові для безкодових технологій ШІ. Це дає змогу швидко будувати моделі та частіше надавати результати зацікавленим сторонам для схвалення або для підтримки важливих бізнес-рішень.
- Масштабованість: безкодова платформа штучного інтелекту включає допоміжну інфраструктуру та автоматично збільшується або зменшується залежно від навантаження на розробку та розгортання моделей.
- Доступність: безкодові платформи штучного інтелекту зменшують впровадження штучного інтелекту в малих і середніх компаніях через їх порівняно скромні початкові інвестиції, рівну криву навчання та відсутність бар’єру прогалини в навичках. Крім того, штучний інтелект без коду дозволяє бізнес-користувачам експериментувати зі штучним інтелектом і швидко переконатися в його корисності.
Недоліки безкодового штучного інтелекту
- Безпека: деякі платформи можуть не створювати протоколи доступу, що може викликати занепокоєння у фірм, які надають пріоритет безпеці. Щоб повністю зрозуміти, як і де будуть оброблятися ваші дані, радимо прочитати положення та умови.
- Потрібна консультація чи навчання: теоретично інженер з машинного навчання, фахівець з кадрів і стажер із маркетингу повинні вміти використовувати платформи з низьким кодом/без коду, але це не завжди так. Оскільки кінцевий користувач платформи штучного інтелекту вже є інженером ML, решті команди знадобиться серйозне навчання та консультування, щоб ознайомитися з методами штучного інтелекту.
- Брак віри: наразі ми були свідками зростання популярності платформ ШІ з низьким кодом/без коду, але чи вони такі ж практичні, як стандартні підходи машинного навчання? За даними Google Trends, інтерес до ML без коду зростає, хоча ентузіасти традиційного ML залишаються значно попереду. Оскільки машинне навчання та комп'ютерне бачення існують уже деякий час, ці ресурси та бібліотеки значно переважують платформи ШІ з низьким кодом/без коду.
- Відсутність персоналізації: платформи з низьким кодом/без коду, незважаючи на те, що вони прості та швидкі, зазвичай мають обмежені функції, оскільки вони створені для вирішення конкретної проблеми, і важко придумати готові, складніші рішення. Що робити, коли певне рішення чи функція переростають, оскільки бізнес-вимоги мінливі й змінюються разом із вітром?
Найкраще програмне забезпечення штучного інтелекту без коду
1. BitSkout
Програмна платформа під назвою Bitskout дозволяє створювати власні робочі процеси, використовуючи моделі штучного інтелекту без коду, щоб підвищити продуктивність вашої роботи.
Інтегрувавши штучний інтелект без коду в інструмент керування проектами, ви можете зменшити кількість повторюваних завдань, створити більш інтелектуальну маршрутизацію завдань або почати збирати дані на місцях для створення власних оригінальних алгоритмів.
Простіше кажучи, для розробки процесів на платформі Bitskout SaaS використовується інтерфейс перетягування. Інформацію з резюме можна отримати за допомогою Bitskout AI і додати до інструментів вашого проекту, щоб усе було в одному місці.
Автоматично класифікуйте кандидата відповідно до вибраних вами стандартів, і ви матимете доступ до параметрів пошуку для всіх резюме. Робочі процеси мають фази, які завершуються в підключеному проекті.
Моделі AI для тексту, зображень, відео та інших типів аналізу даних також можна включити в робочі процеси. Моделі AI також можна створювати за допомогою користувальницькі інтерфейси без написання коду.
Використовуйте Bitskout AI для отримання інформації з візитних карток, щоб уся команда могла бачити її для вашого проекту та програм CRM. Автоматично класифікуйте потенційного клієнта на основі компанії чи посади.
Ціни
Ви можете спробувати платформу з її 14-денною безкоштовною пробною версією, а преміальна ціна починається від 59.00 євро на місяць.
2. Аккіо
Akkio — це всеохоплююча платформа для ШІ без коду. Це означає, що ви можете створювати, впроваджувати та інтегрувати моделі ШІ в одному місці, навіть якщо ви технічно некомпетентні.
Часто потрібні інженери-програмісти та інші технічні експерти, щоб включити моделі, побудовані за технологіями AutoML і навіть рішеннями ШІ без коду.
Створення «потоку штучного інтелекту» за допомогою Akkio, який керується повністю візуальним інтерфейсом, дозволяє легко включати штучний інтелект у будь-який процес.
Як наскрізна платформа штучного інтелекту без коду, вона входить до числа найкращих платформ у цій галузі. Він спеціально створений для того, щоб допомогти різноманітним сферам, включаючи операції, маркетинг, продажі та фінанси, у прийнятті вибору на основі даних.
Він стверджує, що «переходить від даних до штучного інтелекту за 10 хвилин — не потребує досвіду програмування чи науки про дані», і тепер він визнаний найкращим продуктом дня в Product Hunt.
Простота розгортань без коду є їхньою найкращою перевагою. Ви можете надати своїй команді корисну інформацію та рішення, якщо добре розумієте дані.
Крім того, він має кілька роз’ємів і був створений для підключення до ваших даних, щоб прогнози могли направлятися куди завгодно.
Ціни
Ви можете спробувати платформу безкоштовно, а ціна починається від 60 доларів США на місяць.
3. Супер анотація
Створіть SuperData для свого ШІ за допомогою SuperAnnotate. Для вашого додатка штучного інтелекту доступна повна структура для керування, анотування та версії наземних правдивих даних.
Використовуючи потужний набір інструментів, провідні на ринку служби анотації та потужну систему керування даними, ви зможете розширити та автоматизувати свій конвеєр AI у 3–5 разів швидше.
Створюйте високоякісні набори даних за допомогою найкращих у своєму класі сервісів і інструментів, додаючи анотації до відео, тексту та зображень із пропускною здатністю даних. Надійні інструменти управління проектами та командна робота допоможуть вашій моделі процвітати в реальному світі.
За допомогою SuperAnnotate ви можете організувати ефективний робочий процес анотацій, стежити за якістю проекту, працювати разом із командою та багато іншого в одному місці.
Він містить елементи для активного навчання та автоматизації, які можуть допомогти вам швидше завершити процес анотації.
Щоб підвищити продуктивність моделі, керувати успішними проектами та одразу побачити різницю, ви отримаєте повну багаторівневу практичну співпрацю та інструменти управління якістю.
Крім того, SuperAnnotate пропонує платформу, орієнтовану на безпеку, яку можна використовувати для конденсації конвеєрів будь-якої складності та масштабу.
Ви можете взяти більші зобов’язання, щоб отримати оптові знижки та знизити вартість конвеєрів ШІ, оскільки вони можуть розширити ваші проекти в будь-якій точці світу.
Ціни
Щоб уточнити ціну, будь ласка, зв'яжіться з продавцем, оскільки вона не вказана на сайті.
4. Очевидно, AI
За допомогою платформи Obviously AI ви можете прогнозувати дані, не написавши жодного рядка коду, лише за кілька хвилин.
Це охоплює повний процес розробки алгоритмів машинного навчання, а також передбачення їх результатів одним клацанням миші.
Отримайте діалогове вікно даних, щоб автоматично формувати свій набір даних без використання коду, а потім поділіться своїми моделями ML із групою або зробіть їх відкритими для всієї громадськості.
Тепер кожен може почати створювати прогнози за допомогою алгоритмів, і ви можете включити динамічні машинне навчання прогнозів у вашу програму за допомогою API з низьким кодом.
Безсумнівно, штучний інтелект створений для того, щоб надати кожному просту відповідь. Файл CSV можна включити або інтегрувати з вашими джерелами даних.
Розпізнавати змінні, які впливають на прогнози та прогнозувати результати, використовуючи гіпотетичні ситуації, такі як «що-якщо». заглибитися в специфікації алгоритму, знайти конкуруючі моделі та зрозуміти роботу моделей.
Заощаджуйте час під час розробки передових і складних моделей ШІ, вибравши кількість рядків і стовпців (від 1000 до 500 мільйонів) і дізнавшись, скільки часу знадобиться для розробки алгоритму за допомогою ШІ.
Ціни
Під час першої реєстрації платформою можна користуватися безкоштовно. Однак він не відображає ціни. Детальніше про ціни можна дізнатися у відділі продажу.
5. PyCaret
Ваші робочі процеси машинного навчання можна автоматизувати за допомогою Python за допомогою платформи машинного навчання PyCaret з відкритим кодом і низьким кодом.
Ви можете більше зосередитися на аналізі, наприклад на попередній обробці даних, навчанні моделі, пояснюваності моделі, MLOps і дослідницькому аналізі даних, витрачаючи менше часу на кодування та більше часу на використання цієї базової, простої у використанні бібліотеки машинного навчання.
Кожна модель може виконувати певні завдання машинного навчання, оскільки PyCaret має бути модульним. У цьому контексті функції — це групи операцій, які виконують завдання відповідно до попередньо визначеного робочого процесу.
Майже кожен може створити надійні наскрізні рішення машинного навчання за допомогою платформи PyCaret з низьким кодом.
Демонстрація для швидкого старту, блог, відео та обговорення – усе це надає можливості для навчання.
Створіть базову програму машинного навчання, швидше навчіть свою модель і негайно випустіть її як REST API для аналізу та ітерації.
Ви можете отримати підтримку графічного процесора, створити образ докера, розробити програму ML, встановити REST API та контролювати експерименти. PyCaret повинні використовувати як професіонали, так і аматори.
Ціни
Платформа безкоштовна для всіх.
6. Навчальні машини
Teachable Machine може дозволити вам навчити комп’ютер розпізнавати ваші шуми, жести та зображення.
Не маючи жодного досвіду кодування, він пропонує швидкий і простий підхід до створення надійних моделей ML для ваших програм, веб-сайтів тощо.
Створення машинного навчання models, які прості у використанні та доступні для кожного з Teachable Machine, веб-платформою машинного навчання з низьким кодом.
Користуватися ним дуже просто: щоб навчити свій комп’ютер, зберіть і впорядкуйте свої зразки в багато класів або категорій, які ви хочете, щоб він зрозумів, а потім відразу протестуйте модель, щоб перевірити, чи зрозумів він те, чого ви його навчили.
Експортуйте модель для своїх веб-сайтів, програм та інших проектів. Навіть краще, ви можете розмістити модель в Інтернеті або завантажити її.
Ціни
Платформа безкоштовна для всіх.
7. Лоб А.І
Використовуйте Lobe, щоб навчити свої програми розпізнавати рослини, спостерігати за жестами, рахувати повторення, відчувати емоції, бачити кольори, оцінювати безпеку тощо.
Він надає все, що вам потрібно для ваших моделей ML, і допомагає в навчанні таких моделей. Він також надає безкоштовні, прості у використанні інструменти.
Просто надайте зразки того, що ви хочете, щоб ваша програма розуміла, і модель автоматичного машинного навчання буде навчена.
Потім цю модель можна швидко включити у вашу заявку. Без попереднього досвіду кодування будь-хто може легко використовувати нашу платформу.
Тренуйтеся безпосередньо на своєму комп’ютері безкоштовно, не надсилаючи свої дані в хмару. Користувачі Windows і Mac можуть використовувати Lobe.
Крім того, ви можете надіслати або експортувати свою модель на будь-яку платформу. Ідеальна архітектура машинного навчання для вашого проекту буде вибрана автоматично.
Фотографії у ваших файлах можна миттєво анотувати за допомогою Lobe, або ви можете зібрати їх за допомогою камери, щоб створити набір даних ML.
Використовуйте візуальні результати, щоб виявити сильні та слабкі сторони всіх ваших моделей замість проходження будь-яких процедур конфігурації чи налаштування.
Ціни
Платформа безкоштовна для всіх.
Висновок
У порівнянні зі стандартним процесом штучного інтелекту, метод ШІ без коду є простим, швидким, доступним і економить значну кількість часу.
Не потребуючи дорогих наукових груп даних і значної інфраструктури, штучний інтелект без коду заохочує інновації, мислення, що керується даними, і швидше приймає рішення на підприємствах.
Безкодовий штучний інтелект розширюється та має потенціал повністю змінити будь-яку галузь.
При створенні ШІ з нуля обмежень немає; ви можете вибрати архітектуру, функціональність або конвеєр, які найкраще підходять для вашого проекту. З іншого боку, створення моделі на замовлення може бути дорогим і трудомістким.
Тому найкраще використовувати платформи з низьким кодом/без коду для обробки дуже вузьких конвеєрних завдань, щоб оптимізувати та прискорити процеси.
Глибокий Дас
Жоден код – це майбутнє. Дякуємо, що залучили найкращі інструменти без коду, доступні на ринку.