目錄[隱藏][顯示]
由於人工智能已經存在了十多年,一些估計斷言它現在已經達到了臨界質量。 大多數企業已經超越了實驗和概念驗證階段的人工智能雄心。
使任何人工智能努力成為現實所需的金錢和時間一直在不斷增加,即使人工智能仍被視為一個專業領域和技術複雜的努力。
在某些情況下,高昂的成本和對專業知識的要求阻礙了組織尋找應用方法 人工智能.
然而,沒有代碼機器學習和人工智能解決方案尚未顛覆這個行業。 對於要從 AI 中充分獲利的組織,不再需要廣泛的編碼專業知識。
由於放棄了從頭開始構建 AI 軟件,無代碼 AI 顯著降低了開支。
在本文中,我們將深入探討無代碼人工智能、它的優點、缺點、頂級無代碼 AI 軟件列表等等。
什麼是無代碼人工智能?
No-Code 最簡單的形式是指使普通人能夠創建應用程序的技術集合, 自動化流程, 並在沒有任何編程經驗的情況下管理數據。
即插即用、簡單、有用的構建塊——企業軟件的樂高——就是無代碼。 無代碼平台越來越多地用於企業,而且這種趨勢不會消失。
No-code AI 和 No-code 都是強大的工具,使業務用戶能夠在傳統開發方法的時間和費用的一小部分內創建應用程序或模型。
因此,無代碼 AI 旨在為那些幾乎沒有技術知識的人普及 AI。 無代碼 AI 旨在消除業務用戶在其運營環境中實施和利用 AI 的任何潛在障礙。
人工智能 景觀包括無代碼人工智能,這似乎降低了在眾多商業環境中應用人工智能的障礙。
當我們提到無代碼 AI 時,我們指的是一個拖放式、用戶友好的無代碼開發平台。
通過使用這樣的平台,非工程師可以快速對數據進行分類和分析,並在幾分鐘或幾小時內創建精確的預測模型,例如 業務分析師、承銷商、產品經理或風險經理。
數據科學家 借助 ML 和 AI,可以處理更複雜的項目,而日常工作可以自動化。
無代碼人工智能的優勢
- 採用數據驅動:今天,大多數企業在戰略上優先考慮人工智能。 在過去兩年中,該行業對人工智能技能的需求有所增加。 特別是當您嘗試數據驅動時,建立數據科學團隊既耗時又昂貴。 如果沒有數據科學人員,無代碼 AI 平台和技術可以實現數據驅動。
- 可用性:由於拖放即插即用,企業界的用戶可以快速且經濟地創建 AI 解決方案。 該平台通常簡單且可自助服務,因為目標市場由不精通技術的業務用戶組成。
- 速度:在這裡,實驗和迭代是必不可少的。 快速模型開發和測試是無代碼 AI 技術的典型特徵。 這使得快速構建模型並更頻繁地將結果提供給業務利益相關者以供批准或支持重要的業務決策成為可能。
- 可擴展性:No-code AI 平台包括支持基礎設施,並根據開發和部署模型的工作量自動擴展或縮減。
- 可訪問性:無代碼 AI 平台減少了中小型企業對 AI 的採用,因為它們的初始投資相對較少、學習曲線平坦且缺乏技能差距障礙。 此外,No-code AI 使業務用戶能夠試驗 AI 并快速看到它的用處。
無代碼人工智能的缺點
- 安全性:某些平台可能無法構建訪問協議,這可能是優先考慮安全性的公司所關心的問題。 要充分了解您的數據將如何以及在何處被處理,最好閱讀條款和條件。
- 需要諮詢或培訓:理論上,ML 工程師、人力資源專家和營銷實習生都應該能夠使用低代碼/無代碼平台,但情況並非總是如此。 由於 AI 平台的最終用戶已經是 ML 工程師,因此團隊的其他成員需要大量培訓和諮詢才能熟悉 AI 方法。
- 缺乏信心:到目前為止,我們目睹了低代碼/無代碼 AI 平台的普及,但它們是否與標準 ML 方法一樣實用? 根據 Google 趨勢,對無代碼 ML 的興趣正在增長,儘管傳統的 ML 愛好者仍然遙遙領先。 因為機器學習和 計算機視覺 這些資源和庫已經存在了一段時間,遠遠超過了低代碼/無代碼 AI 平台。
- 缺乏個性化:低代碼/無代碼平台雖然簡單快速,但通常在功能上受到限制,因為它們是為處理特定問題而構建的,很難提出開箱即用的更複雜的解決方案。 當您超越某個解決方案或功能時,您應該怎麼做,因為業務需求是流動的並且隨風而變?
最佳無代碼人工智能軟件
1. 比特斯庫特
名為 Bitskout 的軟件平台使您能夠使用無代碼人工智能模型構建自己的工作流程,以提高工作效率。
通過將無代碼 AI 與您的項目管理工具集成,您可以減少重複性任務,創建更智能的工作路線,或開始從現場收集數據以創建自己的原始算法。
Bitskout SaaS平台上的流程開發,簡單來說就是拖拽界面。 可以使用 Bitskout AI 提取簡歷中的信息並將其添加到您的項目工具中,以便將所有內容集中在一個地方。
根據您選擇的標準自動對申請人進行分類,您將可以訪問所有簡歷的搜索選項。 工作流具有在連接項目上完成的階段。
用於文本、圖像、視頻和其他類型數據分析的 AI 模型也可以包含在工作流中。 人工智能模型也可以通過 用戶界面 沒有寫任何代碼。
使用 Bitskout AI 從名片中提取信息,以便整個團隊可以在您的項目和 CRM 應用程序中看到它。 根據公司或職位自動對潛在客戶進行分類。
方案收費
您可以通過 14 天免費試用來試用該平台,高級定價從每月 59.00 歐元起。
2. 秋男
Akkio 是一個無代碼 AI 的全包平台。 這表明即使您在技術上不稱職,也可以在一個地方創建、實施和集成 AI 模型。
通常,需要軟件工程師和其他技術專家來整合由 AutoML 技術甚至無代碼 AI 解決方案構建的模型。
使用由完全可視化界面驅動的 Akkio 構建“AI 流程”,可以輕鬆地將 AI 整合到任何流程中。
作為一個端到端、無代碼的人工智能平台,它在該領域名列前茅。 它專門用於協助包括運營、營銷、銷售和財務在內的各個領域做出數據驅動的選擇。
它聲稱“在 10 分鐘內從數據轉移到人工智能——不需要編程或數據科學專業知識”,現在在 Product Hunt 上排名第一。
無代碼部署的簡單性是它們最好的品質。 只要您對數據有紮實的了解,就可以為您的團隊提供有用的見解和解決方案。
此外,它有幾個連接器,旨在連接到您的數據,以便可以將預測路由到任何地方。
方案收費
您可以免費試用該平台,價格從每月 60 美元起。
3. 超級註釋
使用 SuperAnnotate 為您的 AI 創建 SuperData。 用於管理、註釋和版本化地面實況數據的完整框架可用於您的人工智能應用程序。
利用強大的工具包、市場領先的註釋服務和強大的數據管理系統,您可以將 AI 管道的擴展和自動化速度提高 3 到 5 倍。
使用一流的服務和工具包構建高質量的數據集,同時使用數據吞吐量對視頻、文本和圖像進行註釋。 強大的項目管理工具和團隊合作將幫助您的模型在現實世界中蓬勃發展。
使用 SuperAnnotate,您可以組織高效的註釋工作流程、密切關注項目質量、與團隊合作,以及更多功能。
它具有主動學習和自動化的元素,可以幫助您更快地完成註釋過程。
為了提高模型性能、領導成功的項目並立即看到不同之處,您將獲得全面的多層次實用協作和質量管理工具。
此外,SuperAnnotate 提供了一個專注於安全性的平台,可用於壓縮任何復雜性或規模的管道。
您可以做出更大的承諾來獲得批量折扣並降低 AI 管道的成本,因為它們可以在世界任何地方擴展您的項目。
方案收費
由於網站上沒有顯示價格,請與銷售人員聯繫詢問價格。
4. 顯然是人工智能
借助明顯的 AI 平台,您無需編寫任何代碼即可在幾分鐘內預測數據。
這涵蓋了機器學習算法的完整設計過程,以及對其結果的單擊預測。
獲取數據對話框以在不使用任何代碼的情況下自動塑造您的數據集,然後與小組共享您的 ML 模型或將它們向全體公眾開放。
現在每個人都可以開始使用算法進行預測,並且您可以包括動態 機器學習 通過使用低代碼 API 對您的應用程序進行預測。
毫無疑問,人工智能旨在為每個人提供一個簡單的答案。 CSV 文件可以包含或集成到您的數據源中。
使用“假設”等假設情況識別影響預測和預測結果的變量。 深入算法規範,尋找競爭對手模型,了解模型的工作原理。
通過選擇行數和列數(從 1000 到 500 億)並了解使用 AI 開發算法需要多長時間,在開發高級和復雜的 AI 模型時節省時間。
方案收費
首次註冊時,該平台可免費使用。 但是,它不顯示價格。 如需了解更多價格信息,請聯繫銷售部門。
5. 皮卡雷特
使用開源、低代碼機器學習平台 PyCaret,您的機器學習工作流程可以通過 Python 實現自動化。
通過花更少的時間編碼和更多的時間使用這個基本的、易於使用的機器學習庫,您可以更專注於分析,例如數據預處理、模型訓練、模型可解釋性、MLOps 和探索性數據分析。
每個模型都可以執行某些機器學習任務,因為 PyCaret 是模塊化的。 在這種情況下,功能是根據預定工作流程執行任務的操作組。
幾乎任何人都可以使用 PyCaret 的低代碼平台創建可靠的端到端機器學習解決方案。
快速入門演示、博客、視頻和討論都提供了學習機會。
創建一個基本的機器學習應用程序,更快地訓練您的模型,並立即將其作為 REST API 發布以進行分析和迭代。
您可以獲得 GPU 支持、製作 docker 映像、開發 ML 應用程序、建立 REST API 和監控實驗。 專業人士和業餘數據科學家都應該使用 PyCaret。
方案收費
該平台可供所有人免費使用。
6. 可教機器
Teachable Machine 可以讓您教計算機識別您的噪音、手勢和視覺效果。
無需任何編碼經驗,它為您提供了一種快速簡單的方法來為您的應用程序、網站等構建可靠的 ML 模型。
創建機器學習 m模型易於使用,每個人都可以通過 Teachable Machine 訪問,這是一個基於 Web 的低代碼機器學習平台。
它非常易於使用:要訓練您的計算機,收集樣本並將其組織到您希望它理解的許多類或類別中,然後立即測試模型以檢查它是否理解了您所教的內容。
為您的網站、程序和其他項目導出模型。 更好的是,您可以在線託管或下載模型。
方案收費
該平台可供所有人免費使用。
7. 耳瓣人工智能
利用 Lobe 教您的應用程序識別植物、觀察手勢、計算重複次數、體驗情緒、查看顏色、評估安全性等等。
它提供了 ML 模型所需的一切,並有助於訓練此類模型。 它還提供免費的、易於使用的工具。
只需提供您希望應用程序理解的示例,就會訓練一個自動機器學習模型。
然後可以將該模型迅速包含在您的應用程序中。 沒有以前的編碼經驗,任何人都可以輕鬆使用我們的平台。
直接在您的計算機上免費訓練,而無需將您的數據提交到雲端。 Windows 和 Mac 用戶都可以使用 Lobe。
此外,您可以將模型發送或導出到任何平台。 將自動為您的項目選擇理想的機器學習架構。
文件中的照片可以立即使用 Lobe 進行註釋,或者您可以使用相機收集它們以構建 ML 數據集。
使用視覺結果來發現所有模型的優勢和劣勢,而不是進行任何配置或設置程序。
方案收費
該平台可供所有人免費使用。
結論
與標準 AI 流程相比,無代碼 AI 方法簡單、快速、經濟實惠,並且可以節省大量時間。
無需昂貴的數據科學團隊和大量的基礎設施,無代碼 AI 可以鼓勵創新、數據驅動的思維方式和更快的企業決策。
無代碼人工智能正在擴展,並有可能徹底改變任何行業。
從頭開始創建 AI 時,沒有任何限制; 您可以自由選擇最適合您的項目的架構、功能或管道。 另一方面,創建定制模型可能既昂貴又耗時。
因此,我們最好的選擇是利用低代碼/無代碼平台來處理非常狹窄的管道任務,以簡化和加速流程。
深達
沒有代碼就是未來。 感謝您使用市場上可用的頂級無代碼工具。