Vì AI đã có mặt hơn mười năm, một số ước tính khẳng định rằng nó hiện đã đạt được khối lượng tới hạn. Phần lớn các doanh nghiệp đã nâng cao tham vọng AI của họ qua giai đoạn thử nghiệm và chứng minh khái niệm.
Số tiền và thời gian cần thiết để biến bất kỳ nỗ lực AI nào trở thành hiện thực đang không ngừng tăng lên, ngay cả khi AI vẫn được coi là một lĩnh vực chuyên biệt và là một nỗ lực công nghệ phức tạp.
Trong một số trường hợp nhất định, chi phí đáng kể và yêu cầu về chuyên môn nghiệp vụ ngăn cản các tổ chức tìm kiếm các phương pháp áp dụng trí tuệ nhân tạo.
Tuy nhiên, không có giải pháp máy học mã và AI vẫn chưa thể phá vỡ ngành công nghiệp này. Đối với các tổ chức để thu lợi nhuận hoàn toàn từ AI, chuyên môn sâu rộng về mã hóa không còn cần thiết nữa.
Kết quả của việc từ bỏ việc xây dựng phần mềm AI từ đầu, không có mã AI làm giảm đáng kể chi phí.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo không mã, lợi ích, nhược điểm của nó, danh sách các phần mềm AI không mã hàng đầu và hơn thế nữa.
Trí tuệ nhân tạo không mã là gì?
No-Code, ở dạng đơn giản nhất, đề cập đến một tập hợp các công nghệ cho phép những người bình thường tạo ra các ứng dụng, tự động hóa các quy trìnhvà quản lý dữ liệu mà không cần có bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào trước đó.
Plug-and-play, các khối xây dựng đơn giản, hữu ích — Lego của phần mềm doanh nghiệp — là những gì không có mã là gì. Các nền tảng không mã đang ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong các doanh nghiệp và xu hướng này sẽ không biến mất.
Cả AI và No-code đều là những công cụ mạnh mẽ cho phép người dùng doanh nghiệp tạo các ứng dụng hoặc mô hình trong một phần nhỏ thời gian và chi phí so với các phương pháp phát triển truyền thống.
Do đó, AI không mã ở đây để dân chủ hóa AI cho những người có ít hoặc không có kiến thức kỹ thuật. AI không mã dự định loại bỏ mọi rào cản tiềm ẩn đối với người dùng doanh nghiệp triển khai và sử dụng AI trong môi trường hoạt động của họ.
Sản phẩm Trí tuệ nhân tạo cảnh quan bao gồm AI không mã, điều này dường như giảm bớt trở ngại cho việc áp dụng AI trong nhiều bối cảnh thương mại.
Khi chúng tôi đề cập đến AI không mã, chúng tôi muốn nói đến một nền tảng phát triển không mã thân thiện với người dùng và kéo và thả.
Với việc sử dụng một nền tảng như vậy, những người không phải là kỹ sư có thể nhanh chóng phân loại và phân tích dữ liệu, đồng thời tạo ra các mô hình dự đoán chính xác chỉ trong vài phút hoặc vài giờ, chẳng hạn như nhà phân tích kinh doanh, người bảo lãnh phát hành, người quản lý sản phẩm hoặc người quản lý rủi ro.
Nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc trên các dự án phức tạp hơn nhờ ML và AI, trong khi các công việc thường ngày có thể được tự động hóa.
Ưu điểm của Trí tuệ nhân tạo không mã
- Sử dụng dựa trên dữ liệu: Ngày nay, hầu hết các doanh nghiệp đều ưu tiên AI một cách chiến lược. Ngành công nghiệp này đã chứng kiến sự gia tăng nhu cầu về các kỹ năng AI trong hai năm qua. Đặc biệt khi bạn đang thử nghiệm theo hướng dữ liệu, việc xây dựng một nhóm khoa học dữ liệu sẽ tốn nhiều thời gian và chi phí. Nếu không có nhân viên khoa học dữ liệu, việc trở nên theo hướng dữ liệu có thể thực hiện được nhờ các nền tảng và công nghệ AI không mã.
- Khả năng sử dụng: Người dùng trong thế giới doanh nghiệp có thể tạo ra các giải pháp AI một cách nhanh chóng và chi phí hợp lý nhờ tính năng kéo và thả plug-and-play. Nền tảng này thường đơn giản và có thể tự phục vụ vì thị trường mục tiêu bao gồm những người dùng doanh nghiệp không hiểu biết về kỹ thuật.
- Tốc độ: Ở đây, thử nghiệm và lặp lại là điều cần thiết. Việc phát triển và thử nghiệm mô hình nhanh chóng là điển hình với công nghệ AI không mã. Điều này giúp bạn có thể xây dựng các mô hình một cách nhanh chóng và cung cấp các phát hiện cho các bên liên quan trong kinh doanh thường xuyên hơn để phê duyệt hoặc hỗ trợ các quyết định kinh doanh quan trọng.
- Khả năng mở rộng: Nền tảng AI không mã bao gồm cơ sở hạ tầng hỗ trợ và tự động mở rộng quy mô tùy thuộc vào khối lượng công việc phát triển và triển khai các mô hình.
- Khả năng tiếp cận: Các nền tảng AI không mã làm giảm việc áp dụng AI trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ vì mức đầu tư ban đầu tương đối khiêm tốn, đường cong học tập bằng phẳng và thiếu rào cản về khoảng cách kỹ năng. Hơn nữa, AI không mã cho phép người dùng doanh nghiệp thử nghiệm với AI và nhanh chóng thấy được tính hữu ích của nó.
Nhược điểm của Trí tuệ nhân tạo không mã
- Bảo mật: Một số nền tảng có thể không xây dựng được các giao thức truy cập, đây có thể là mối lo ngại đối với các công ty ưu tiên bảo mật. Để hiểu đầy đủ về cách thức và nơi dữ liệu của bạn sẽ được xử lý, bạn nên đọc các điều khoản và điều kiện.
- Tư vấn hoặc đào tạo là cần thiết: Kỹ sư ML, chuyên gia nhân sự và thực tập sinh marketing đều có thể sử dụng các nền tảng mã thấp / không mã trên lý thuyết, nhưng điều này không phải lúc nào cũng đúng. Bởi vì người dùng cuối của nền tảng AI đã là một kỹ sư ML, phần còn lại của nhóm sẽ cần được đào tạo và tư vấn đáng kể để làm quen với các phương pháp AI.
- Thiếu niềm tin: Cho đến nay, chúng ta đã chứng kiến sự gia tăng phổ biến của các nền tảng AI mã thấp / không mã, nhưng liệu chúng có thực tế như các cách tiếp cận ML tiêu chuẩn không? Theo Google Xu hướng, mối quan tâm đến ML không mã đang tăng lên, mặc dù những người đam mê ML thông thường vẫn dẫn đầu. Bởi vì máy học và thị giác máy tính đã xuất hiện được một thời gian, các tài nguyên và thư viện này vượt trội hơn nhiều so với các nền tảng AI mã thấp / không mã.
- Thiếu cá nhân hóa: Các nền tảng ít mã / không mã, mặc dù đơn giản và nhanh chóng, nhưng thường bị hạn chế về chức năng vì chúng được xây dựng để xử lý một vấn đề cụ thể và rất khó để đưa ra giải pháp tối ưu, phức tạp hơn các giải pháp. Bạn nên làm gì khi phát triển nhanh hơn một giải pháp hoặc tính năng nhất định, vì các yêu cầu kinh doanh rất linh hoạt và thay đổi theo chiều gió?
Phần mềm trí tuệ nhân tạo không mã tốt nhất
1. BitSkout
Một nền tảng phần mềm có tên Bitskout cho phép bạn xây dựng quy trình làm việc của riêng mình bằng cách sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo không mã để tăng năng suất công việc của bạn.
Bằng cách tích hợp AI không mã với công cụ quản lý dự án của mình, bạn có thể giảm bớt các tác vụ lặp đi lặp lại, tạo định tuyến công việc thông minh hơn hoặc bắt đầu thu thập dữ liệu từ hiện trường để tạo các thuật toán ban đầu của riêng bạn.
Nói một cách đơn giản, một giao diện kéo và thả được sử dụng để phát triển các quy trình trên nền tảng Bitskout SaaS. Thông tin từ hồ sơ xin việc có thể được trích xuất bằng cách sử dụng Bitskout AI và được thêm vào các công cụ dự án của bạn để mọi thứ ở cùng một nơi.
Tự động phân loại ứng viên theo các tiêu chuẩn bạn đã chọn và bạn sẽ có quyền truy cập vào tùy chọn tìm kiếm cho tất cả các CV. Quy trình công việc có các giai đoạn được hoàn thành trên dự án được kết nối.
Các mô hình AI cho văn bản, hình ảnh, video và các loại phân tích dữ liệu khác cũng có thể được đưa vào quy trình làm việc. Các mô hình AI cũng có thể được tạo thông qua giao diện người dùng mà không viết bất kỳ mã.
Sử dụng Bitskout AI để trích xuất thông tin từ danh thiếp để cả nhóm có thể xem thông tin đó cho dự án và ứng dụng CRM của bạn. Tự động phân loại khách hàng tiềm năng dựa trên công ty hoặc chức danh công việc.
GIÁ CẢ
Bạn có thể dùng thử nền tảng với 14 ngày dùng thử miễn phí và mức giá cao cấp bắt đầu từ € 59.00 / tháng.
2. akio
Akkio là một nền tảng bao gồm tất cả cho AI không mã. Điều này cho thấy rằng bạn có thể tạo, triển khai và tích hợp tất cả các mô hình AI tại một nơi ngay cả khi bạn không đủ năng lực về kỹ thuật.
Thông thường, các kỹ sư phần mềm và các chuyên gia kỹ thuật khác là cần thiết để kết hợp các mô hình được xây dựng bằng công nghệ AutoML và thậm chí cả các giải pháp AI không mã.
Xây dựng “luồng AI” bằng Akkio, được thúc đẩy bởi giao diện hoàn toàn trực quan, giúp việc kết hợp AI vào bất kỳ quy trình nào trở nên đơn giản.
Là một nền tảng AI đầu cuối, không mã, nó được xếp hạng trong số các nền tảng hàng đầu trong lĩnh vực này. Nó đặc biệt được thực hiện để hỗ trợ nhiều lĩnh vực, bao gồm hoạt động, tiếp thị, bán hàng và tài chính, trong việc đưa ra các lựa chọn theo hướng dữ liệu.
Nó tuyên bố “chuyển từ dữ liệu sang AI trong 10 phút - không cần kiến thức chuyên môn về lập trình hoặc khoa học dữ liệu” và hiện được xếp hạng là sản phẩm hàng đầu trong ngày trên Product Hunt.
Sự đơn giản của triển khai không mã là chất lượng tốt nhất của chúng. Bạn có thể cung cấp cho nhóm của mình những thông tin chi tiết và giải pháp hữu ích miễn là bạn có hiểu biết vững chắc về dữ liệu.
Ngoài ra, nó có một số trình kết nối và được tạo ra để kết nối với dữ liệu của bạn để các dự đoán có thể được định tuyến ở bất cứ đâu.
GIÁ CẢ
Bạn có thể dùng thử nền tảng này miễn phí và giá bắt đầu từ $ 60 / tháng.
3. Siêu chú thích
Tạo SuperData cho AI của bạn với SuperAnnotate. Một khuôn khổ hoàn chỉnh để quản lý, chú thích và lập phiên bản dữ liệu sự thật cơ bản có sẵn cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo của bạn.
Việc sử dụng bộ công cụ mạnh mẽ, dịch vụ chú thích hàng đầu thị trường và hệ thống quản lý dữ liệu mạnh mẽ, cho phép bạn mở rộng và tự động hóa hệ thống AI của mình nhanh hơn gấp 3 - 5 lần.
Xây dựng tập dữ liệu chất lượng cao với các dịch vụ và bộ công cụ tốt nhất trong khi chú thích video, văn bản và hình ảnh với thông lượng dữ liệu. Các công cụ quản lý dự án mạnh mẽ và làm việc theo nhóm sẽ giúp mô hình của bạn phát triển mạnh mẽ trong thế giới thực.
Với SuperAnnotate, bạn có thể tổ chức quy trình làm việc chú thích hiệu quả, theo dõi chất lượng của dự án, làm việc cùng với nhóm và hơn thế nữa, tất cả ở một vị trí.
Nó có các yếu tố để học tập tích cực và tự động hóa có thể giúp bạn hoàn thành quy trình chú thích của mình nhanh hơn.
Để cải thiện hiệu suất mô hình, dẫn dắt các dự án thành công và nhận thấy sự khác biệt ngay lập tức, bạn sẽ nhận được các công cụ quản lý chất lượng và cộng tác thực tế đa cấp kỹ lưỡng.
Ngoài ra, SuperAnnotate còn cung cấp một nền tảng tập trung vào bảo mật có thể được sử dụng để cô đọng các đường ống ở bất kỳ mức độ phức tạp hoặc quy mô nào.
Bạn có thể đưa ra các cam kết lớn hơn để nhận được chiết khấu hàng loạt và giảm chi phí cho các đường ống AI vì chúng có thể mở rộng các dự án của bạn ở bất kỳ đâu trên thế giới.
GIÁ CẢ
Vui lòng liên hệ với nhân viên kinh doanh để hỏi về giá cả, vì nó không được hiển thị trên trang web.
4. Rõ ràng là AI
Với nền tảng Rõ ràng là AI, bạn có thể dự đoán dữ liệu mà không cần viết một dòng mã nào chỉ trong vài phút.
Điều này bao gồm toàn bộ quy trình thiết kế cho các thuật toán học máy, cũng như dự đoán kết quả của chúng bằng một cú nhấp chuột.
Nhận hộp thoại dữ liệu để tự động định hình tập dữ liệu của bạn mà không cần sử dụng bất kỳ mã nào, sau đó chia sẻ các mô hình ML của bạn với nhóm hoặc mở chúng cho toàn bộ công chúng.
Giờ đây, mọi người đều có thể bắt đầu tạo dự đoán bằng cách sử dụng các thuật toán và bạn có thể bao gồm động Machine Learning dự đoán vào ứng dụng của bạn bằng cách sử dụng API mã thấp.
Không nghi ngờ gì nữa, AI được xây dựng để cung cấp cho mọi người một câu trả lời đơn giản. Tệp CSV có thể được bao gồm hoặc tích hợp với các nguồn dữ liệu của bạn.
Nhận ra các biến số ảnh hưởng đến dự báo và kết quả dự báo bằng cách sử dụng các tình huống giả định như “điều gì-xảy ra”. đi sâu vào các thông số kỹ thuật của thuật toán, tìm các mô hình đối thủ và hiểu hoạt động của các mô hình.
Tiết kiệm thời gian trong khi phát triển các mô hình AI tiên tiến và tinh vi bằng cách chọn số lượng hàng và cột (từ 1000 đến 500 triệu) và tìm hiểu mất bao lâu để phát triển một thuật toán sử dụng AI.
GIÁ CẢ
Nền tảng này được sử dụng miễn phí khi bạn đăng ký lần đầu tiên. Tuy nhiên, nó không hiển thị giá. Để biết thêm về giá, vui lòng liên hệ phòng kinh doanh.
5. Kim tự tháp
Quy trình công việc học máy của bạn có thể được tự động hóa với Python bằng cách sử dụng nền tảng máy học mã nguồn mở, mã thấp PyCaret.
Bạn có thể tập trung nhiều hơn vào phân tích, chẳng hạn như tiền xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình, khả năng giải thích mô hình, MLOps và phân tích dữ liệu khám phá, bằng cách dành ít thời gian hơn cho việc viết mã và nhiều thời gian hơn khi sử dụng thư viện máy học cơ bản, dễ sử dụng này.
Mỗi mô hình có thể thực hiện các tác vụ học máy nhất định vì PyCaret có nghĩa là mô-đun. Các chức năng trong ngữ cảnh này là các nhóm hoạt động thực hiện các công việc theo một quy trình làm việc được xác định trước.
Hầu như bất kỳ ai cũng có thể tạo ra các giải pháp máy học đầu cuối, đáng tin cậy bằng cách sử dụng nền tảng mã thấp của PyCaret.
Bản demo bắt đầu nhanh, blog, video và các cuộc thảo luận đều mang lại cơ hội học tập.
Tạo một ứng dụng học máy cơ bản, đào tạo mô hình của bạn nhanh hơn và phát hành nó dưới dạng API REST ngay lập tức để phân tích và lặp lại.
Bạn có thể được hỗ trợ GPU, tạo hình ảnh docker, phát triển ứng dụng ML, thiết lập API REST và giám sát các thử nghiệm. Cả nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp và nghiệp dư đều nên sử dụng PyCaret.
GIÁ CẢ
Nền tảng này được sử dụng miễn phí cho tất cả mọi người.
6. Máy có thể dạy được
Teachable Machine có thể cho phép bạn dạy máy tính của mình nhận ra tiếng ồn, cử chỉ và hình ảnh của bạn.
Không có bất kỳ kinh nghiệm viết mã nào, nó cung cấp cho bạn một cách tiếp cận nhanh chóng và đơn giản để xây dựng các mô hình ML đáng tin cậy cho các ứng dụng, trang web của bạn và hơn thế nữa.
Tạo máy học models đơn giản để sử dụng và có thể truy cập cho tất cả mọi người với Teachable Machine, một nền tảng máy học mã thấp dựa trên web.
Nó thực sự dễ sử dụng: Để đào tạo máy tính của bạn, hãy thu thập và sắp xếp các mẫu của bạn thành nhiều lớp hoặc hạng mục mà bạn muốn nó hiểu, sau đó kiểm tra mô hình ngay lập tức để kiểm tra xem nó đã hiểu những gì bạn đã dạy nó chưa.
Xuất mô hình cho các trang web, chương trình và các dự án khác của bạn. Tốt hơn nữa, bạn có thể lưu trữ mô hình trực tuyến hoặc tải xuống.
GIÁ CẢ
Nền tảng này được sử dụng miễn phí cho tất cả mọi người.
7. Thùy AI
Sử dụng Lobe để dạy ứng dụng của bạn nhận dạng cây cối, quan sát cử chỉ, đếm số lần lặp lại, trải nghiệm cảm xúc, nhìn màu sắc, đánh giá mức độ an toàn, v.v.
Nó cung cấp mọi thứ bạn cần cho các mô hình ML của mình và hỗ trợ đào tạo các mô hình đó. Nó cũng cung cấp các công cụ miễn phí, dễ sử dụng.
Chỉ cần cung cấp các mẫu về những gì bạn muốn ứng dụng của mình hiểu và mô hình học máy tự động sẽ được đào tạo.
Mô hình này sau đó có thể nhanh chóng được đưa vào ứng dụng của bạn. Nếu không có kinh nghiệm viết mã trước đó, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nền tảng của chúng tôi một cách dễ dàng.
Trực tiếp đào tạo trên máy tính của bạn miễn phí mà không cần phải gửi dữ liệu của bạn lên đám mây. Cả người dùng Windows và Mac đều có thể sử dụng Lobe.
Ngoài ra, bạn có thể gửi hoặc xuất mô hình của mình sang bất kỳ nền tảng nào. Kiến trúc máy học lý tưởng cho dự án của bạn sẽ được chọn tự động.
Ảnh trong tệp của bạn có thể được chú thích ngay lập tức bằng Lobe hoặc bạn có thể thu thập chúng bằng máy ảnh để xây dựng tập dữ liệu ML.
Sử dụng kết quả trực quan để khám phá điểm mạnh và điểm yếu của tất cả các kiểu máy của bạn thay vì trải qua bất kỳ quy trình cấu hình hoặc thiết lập nào.
GIÁ CẢ
Nền tảng này được sử dụng miễn phí cho tất cả mọi người.
Kết luận
So với quy trình AI tiêu chuẩn, phương pháp AI không mã là đơn giản, nhanh chóng, giá cả phải chăng và tiết kiệm đáng kể thời gian.
Không cần các nhóm khoa học dữ liệu tốn kém và cơ sở hạ tầng đáng kể, AI không mã khuyến khích sự đổi mới, tư duy dựa trên dữ liệu và ra quyết định nhanh hơn trong doanh nghiệp.
AI không mã đang mở rộng và có tiềm năng thay đổi hoàn toàn bất kỳ ngành nào.
Khi tạo AI từ đầu, không có hạn chế nào; bạn có thể tự do chọn kiến trúc, chức năng hoặc đường ống phù hợp nhất cho dự án của mình. Mặt khác, việc tạo ra một mô hình đặt trước có thể tốn kém và mất thời gian.
Do đó, đặt cược tốt nhất của chúng tôi là tận dụng các nền tảng mã thấp / không mã để xử lý các nhiệm vụ đường ống rất hẹp nhằm hợp lý hóa và tăng tốc các quy trình.
Das sâu
Không có mã nào là tương lai. Cảm ơn bạn đã tận dụng các công cụ không mã hàng đầu hiện có trên thị trường.