Rewolucja No-Code w Świecie Sztucznej Inteligencji
Sektor No-Code, czyli „bez kodu”, otwiera drzwi do tworzenia zaawansowanych rozwiązań programistycznych osobom bez specjalistycznej wiedzy technicznej. Dzięki temu oprogramowanie, które dotychczas było domeną wykwalifikowanych programistów, staje się dostępne dla szerszego grona użytkowników.
Ten dynamicznie rozwijający się rynek charakteryzuje się różnorodnością narzędzi. Największy sukces odniosły platformy do budowy stron internetowych, natomiast narzędzia do tworzenia aplikacji mobilnych nie zyskały aż tak dużej popularności. Niemniej jednak, dynamicznie rosnącym segmentem w ramach No-Code są narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję.
Jak AI Przekształca Naszą Rzeczywistość
Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje świat i zmienia oblicze biznesu. Od Tłumacza Google, który umożliwia komunikację ponad barierami językowymi, po autonomiczne pojazdy Tesli, które obiecują zwiększenie bezpieczeństwa na drogach, aż po niedawno wprowadzonego na rynek ChatGPT – AI staje się coraz bardziej obecne w naszym codziennym życiu.
Wszystkie te przykłady, choć na pierwszy rzut oka różne, mają wspólny mianownik – automatyzację zadań, które wcześniej wymagały ludzkiej inteligencji i nie mogły być zautomatyzowane.
Dla firm automatyzacja oznacza zwiększenie wydajności i redukcję kosztów. Przedsiębiorstwa, które chcą utrzymać konkurencyjność i rozwijać się w przyszłości, muszą zwrócić szczególną uwagę na to, jak sztuczna inteligencja może usprawnić ich działalność. Nie wszystkie firmy dysponują jednak zasobami, aby zatrudnić specjalistów od AI do budowy dedykowanych systemów.
Istota Sztucznej Inteligencji
Definiowanie sztucznej inteligencji nie jest łatwe, ponieważ granica między zachowaniem inteligentnym a nieinteligentnym jest trudna do jednoznacznego określenia.
Popularne media definiują AI następująco:
Według Google, AI to zbiór technologii, które pozwalają komputerom wykonywać zaawansowane funkcje, takie jak rozumienie języka, analiza danych, formułowanie rekomendacji.
Oracle postrzega AI jako systemy lub maszyny, które naśladują ludzką inteligencję w celu wykonywania zadań i doskonalą się na podstawie gromadzonych danych.
Natomiast BuiltIn określa AI jako szeroką gałąź informatyki, która zajmuje się budowaniem inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które tradycyjnie wymagałyby ludzkiej inteligencji.
Moja definicja sztucznej inteligencji polega na postrzeganiu jej jako alternatywy dla tradycyjnego programowania. W programowaniu klasycznym to programista precyzyjnie określa, jak komputer ma generować wyniki na podstawie danych wejściowych.
W przypadku AI to komputer analizuje dane i na ich podstawie wyznacza metodę generowania wyników, odnajdując wzorce i tendencje.
Czym Jest AI Bez Kodowania?
Tradycyjnie, systemy AI tworzone były przez inżynierów oprogramowania i analityków danych, z wykorzystaniem języków programowania, takich jak Python. Oznaczało to, że jedynie osoby z zaawansowanymi umiejętnościami technicznymi mogły wdrażać systemy AI w swoich firmach.
No-Code AI ma na celu demokratyzację tej dziedziny, poprzez abstrakcję modeli AI. Dzięki temu można je rozwijać bez konieczności kodowania, co umożliwia osobom nietechnicznym tworzenie systemów AI i konkurowanie z większymi podmiotami.
Na rynku dostępne są różnorodne platformy, które oferują użytkownikom możliwość budowy systemów w uproszczony sposób.
Platformy AI różnią się zestawem funkcji i ceną. W związku z tym nie konkurują ze sobą bezpośrednio, a raczej znajdują zastosowanie w różnych obszarach.
Platformy Sztucznej Inteligencji No-Code
Przyjrzyjmy się liderom tego rynku:
# 1. MonkeyLearn
MonkeyLearn to narzędzie do analizy tekstu oparte na AI. Umożliwia kategoryzowanie tekstu, wydobywanie intencji z komentarzy oraz analizę sentymentu.
Funkcjonalności
- Łatwa i intuicyjna obsługa.
- Płynna integracja z narzędziami takimi jak Zapier, Arkusze Google, niestandardowe API i pliki CSV.
- Możliwość tworzenia i trenowania własnych modeli do klasyfikacji tekstu.
Narzędzie jest przyjazne dla użytkownika, łatwe w obsłudze i dobrze integruje się z innymi platformami No-Code, takimi jak Zapier. Można je również połączyć bezpośrednio przez API. Użytkownicy mogą korzystać z gotowych klasyfikatorów lub wyszkolić własne modele do analizy tekstu.
Ceny zaczynają się od 299 dolarów miesięcznie.
MakeML
MakeML to platforma do uczenia maszynowego, stworzona z myślą o systemie MacOS. Choć aplikacja jest dostępna dla komputerów Mac, MakeML może trenować modele do wykrywania i śledzenia obiektów na zdjęciach i wideo.
Platforma oferuje również dostęp do repozytorium zbiorów danych, które są przydatne do trenowania modeli. Dostępne są też liczne tutoriale, które pomagają w nauce korzystania z platformy oraz w tworzeniu własnych aplikacji.
Funkcjonalności
- Atrakcyjna cena w porównaniu z innymi platformami No-Code AI, dzięki czemu jest idealnym wyborem dla początkujących.
- Dostępne materiały pomocnicze, które ułatwiają rozpoczęcie pracy, wraz z podpowiedziami w razie napotkania problemów.
- Repozytorium zbiorów danych, które umożliwia pozyskiwanie danych potrzebnych do trenowania modeli, bez konieczności ich samodzielnego zbierania. Dane są także oczyszczone i gotowe do użycia.
MakeML oferuje bezpłatny plan. Ceny najtańszego planu premium zaczynają się od 4,53 USD miesięcznie.
Obviously.ai
Obviously.ai to platforma do tworzenia modeli predykcyjnych, która charakteryzuje się prostotą użytkowania. Może być używana do regresji i pracy z danymi szeregów czasowych.
Obviously.ai wspiera wiele algorytmów uczenia maszynowego, ale automatycznie wybiera ten, który gwarantuje najlepszą dokładność. Co istotne, proces trenowania modeli często kończy się w czasie krótszym niż minuta.
Funkcjonalności
- Niezwykła szybkość działania.
- Bogata dokumentacja i tutoriale ułatwiające naukę obsługi platformy.
- Automatyczny dobór najlepszego algorytmu uczenia maszynowego.
- API REST i interfejs webowy do przewidywania po wytrenowaniu modelu.
Platforma posiada bezpłatny plan z ograniczoną funkcjonalnością, a plany premium zaczynają się od 399 dolarów miesięcznie.
Znaczenie Platform Sztucznej Inteligencji Bez Kodowania
Sztuczna inteligencja No-Code odgrywa kluczową rolę w transformacji przedsiębiorstw. Umożliwia firmom automatyzację procesów i osiągnięcie lepszych wyników przy mniejszym nakładzie pracy. Typowe zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie obejmują:
- Chatboty oparte na analizie sentymentu, które mogą kierować użytkowników do odpowiednich zasobów pomocy, pozwalając na obsługę klienta bez konieczności zatrudniania dodatkowego personelu.
- Wykrywanie oszustw w handlu elektronicznym i oznaczanie podejrzanych transakcji.
- Rekomendacje produktowe, które zwiększają sprzedaż poprzez up-selling i cross-selling.
- Predykcja rezygnacji klientów i aktywne wysyłanie promocji w celu zapobiegania odejściom.
- Automatyczna klasyfikacja produktów na podstawie obrazów, ułatwiająca wypełnianie stron produktowych.
- Personalizowany marketing oparty na prognozach, którzy klienci dokonają zakupu.
Podsumowując, No-Code AI pozwala firmom na podejmowanie bardziej świadomych decyzji opartych na danych, przy jednoczesnym lepszym zrozumieniu złożonych sytuacji biznesowych.
Relacja Między No-Code AI i Uczeniem Maszynowym
Większość sytuacji, z którymi mamy do czynienia, można modelować matematycznie jako relację między danymi wejściowymi i wynikowymi. Niektóre sytuacje są proste, ponieważ związek między wejściami a wyjściami jest zrozumiały i dlatego można go zaprogramować.
W innych sytuacjach związek nie jest jasny. Możemy znać czynniki wpływające na wyniki, ale nie znamy dokładnej zależności matematycznej.
W uczeniu maszynowym komputer próbuje odnaleźć przybliżoną zależność matematyczną pomiędzy danymi wejściowymi i wyjściowymi. Jest to przybliżenie, ponieważ przewiduje wyniki z dokładnością, która jest wystarczająca do praktycznego zastosowania.
Uczenie maszynowe jest kluczowym elementem sztucznej inteligencji, a co za tym idzie, No-Code AI. Wszystkie narzędzia No-Code AI opierają się na uczeniu maszynowym. Może być ono wykorzystane do przewidywania przyczyn rezygnacji klientów.
Może także klasyfikować recenzje produktów, aby określić, który dział powinien je przeanalizować. Może być też wykorzystane do trenowania chatbotów, aby udzielały najbardziej adekwatnych odpowiedzi na zapytania.
Zalety No-Code AI
- Umożliwia firmom wykorzystanie potęgi AI bez konieczności nauki programowania.
- Upraszcza procesy pracy i integrację z systemami danych.
- Zarządzane zbiory danych ułatwiają dodawanie nowych danych i ciągłe ponowne uczenie modeli.
- Umożliwia korzystanie z platform bezserwerowych, ułatwiając skalowanie.
- Często oferuje opcje uczenia modeli z wykorzystaniem GPU w chmurze, co ułatwia współpracę zespołu na jednej platformie.
Przyjrzyjmy się teraz wadom No-Code AI.
Wady No-Code AI
- Wysokie koszty większości platform.
- Trudności w budowie niestandardowych modeli i używaniu niestandardowych parametrów.
- Ograniczenia prędkości prognoz i trenowania modeli.
Sprawdźmy teraz najlepsze zasoby do nauki No-Code AI.
Zasoby
Bezkodowy Przewodnik po Sztucznej Inteligencji i Uczeniu Maszynowym
Książka wprowadza w świat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, zapewniając podstawową wiedzę bez konieczności zagłębiania się w tajniki programowania.
Książka pomoże zrozumieć różnice między uczeniem maszynowym, sztuczną inteligencją, uczeniem głębokim i sieciami neuronowymi.
Wprowadzenie do Kursu No-Code/Low-Code
Kurs Duke University na temat No-Code/Low-Code uczy, jak stosować zasady inżynierii uczenia maszynowego w projektach opartych na przetwarzaniu w chmurze.
Uczestnicy kursu tworzą aplikacje do uczenia maszynowego, stosując najlepsze praktyki programowania i uczą się korzystać z AutoML.
Sztuczna Inteligencja w Marketingu (No-Code)
Kurs Udemy „AI For Marketing (No-Code)” koncentruje się na zastosowaniu AI w marketingu.
Kurs uczy budowy modeli uczenia maszynowego bez kodu do przewidywania rezygnacji, sprzedaży i preferencji klientów, a także wykorzystania wizji komputerowej i przetwarzania języka naturalnego do przewidywania zachowań konsumentów.
Notatka Autora
Sztuczna inteligencja jest niezwykle wartościowa dla firm, a No-Code sprawia, że jest ona dostępna dla nietechnicznych menedżerów. Niestety, wysokie koszty platform AI są barierą. Firmy powinny dokładnie analizować, czy inwestycja w platformę No-Code AI jest opłacalna.
Prostota tych platform niesie ze sobą pewne ograniczenia. Modele i procesy nie są tak elastyczne jak te tworzone z wykorzystaniem kodowania. Mimo to, branża AI No-Code dynamicznie się rozwija, oferując coraz bogatszy wybór rozwiązań.
Zachęcam do zapoznania się z platformami uczenia maszynowego z niskim kodem i bez kodu.