Vad är No Code AI och varför är det viktigt för företag?

No-Code AI: En översikt

No-Code-branschen strävar efter att skapa mjukvarulösningar som gör det möjligt för personer utan teknisk expertis att utveckla programvara. Tidigare var detta enbart möjligt för skickliga programmerare.

Denna bransch är mångfacetterad, där de mest framgångsrika verktygen utgörs av webbplatsbyggare. Applikationsbyggare har inte riktigt lyckats slå igenom på samma sätt. En annan nisch inom No-Code som ökar i popularitet är verktyg för No-Code AI.

Hur artificiell intelligens förändrar vår värld

Artificiell intelligens (AI) revolutionerar världen och hur företag fungerar. Google Translate underlättar global kommunikation, självkörande bilar från Tesla lovar att öka säkerheten på våra vägar, och den nyligen introducerade ChatGPT har potential att bli en mycket användbar chattbot.

Även om de olika områden där AI utmanar traditionella metoder kan verka skilda åt, gör de i grunden samma sak – de möjliggör automatisering av uppgifter som tidigare ansågs omöjliga att automatisera eftersom de krävde mänsklig intelligens.

För företag innebär automatisering ökad effektivitet och minskade kostnader. Företag som vill vara konkurrenskraftiga och växa i framtiden måste undersöka hur AI kan integreras för att förbättra deras verksamhet. Alla företag har dock inte tillgång till mjukvaruutvecklare för att utveckla egna AI-system.

Vad innebär artificiell intelligens?

Att definiera artificiell intelligens är inte helt enkelt eftersom gränsen mellan vad som kan anses vara intelligent och icke-intelligent beteende är flytande.

Populära publikationer ger följande definitioner av AI:

Enligt Google är AI en samling tekniker som gör det möjligt för datorer att utföra komplexa uppgifter. Det inkluderar förmågan att se, tolka och översätta tal och skriven text, analysera data, ge rekommendationer med mera.

Oracle beskriver AI som system eller maskiner som imiterar mänsklig intelligens för att utföra uppgifter och som kan förbättra sig iterativt genom den information de samlar in.

BuiltIn definierar det som ett omfattande fält inom datavetenskap som fokuserar på att skapa intelligenta maskiner som kan utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens.

Personligen ser jag AI som ett alternativ till traditionell programmering. I explicit programmering specificerar programmeraren exakt hur datorn ska beräkna output givet en viss input.

Med AI kan datorn istället analysera data och själv härleda metoden för att producera output baserat på trender i datan.

Vad är No Code AI?

Traditionellt har AI-system utvecklats av mjukvaruingenjörer och dataforskare med hjälp av programmeringsspråk som Python. Detta har lett till att endast högteknologiska experter har haft möjlighet att använda AI för att bygga system för sina verksamheter.

No Code AI syftar till att göra AI tillgängligt för alla genom att abstrahera bort de komplexa AI-modellerna. Det gör det möjligt att utveckla AI-system utan att behöva skriva kod. Detta kommer att ge personer utan teknisk bakgrund möjlighet att skapa AI-system för sina företag och konkurrera med större företag.

Det finns ett antal olika plattformar på marknaden som underlättar utvecklingen av sådana system.

Dessa plattformar erbjuder varierande funktionalitet och prissättning. De konkurrerar inte nödvändigtvis om samma användningsområden, utan riktar sig till olika behov.

No Code AI-plattformar

Låt oss utforska några av de ledande plattformarna inom detta område:

#1. MonkeyLearn

MonkeyLearn är ett AI-baserat verktyg för textanalys. Det kan användas för att analysera text, kategorisera den i olika grupper, extrahera syften från kommentarer och utföra sentimentanalys.

Funktioner

• Användarvänligt och lätt att hantera.
• Integreras smidigt med verktyg som Zapier, Google Sheets, anpassade API:er och CSV-filer.
• Ger möjlighet att skapa och träna egna modeller för textklassificering.

Detta verktyg är användarvänligt och integreras enkelt med andra No-Code-integrationsverktyg som Zapier. Det är även möjligt att ansluta direkt via API. Användarna kan sedan använda färdiga klassificerare eller träna egna modeller för att klassificera text.

Priset för verktyget börjar på $299 per månad.

MakeML

MakeML är en maskininlärningsplattform baserad på MacOS. Även om applikationen är specifik för Mac, kan man träna MakeML att skapa modeller som upptäcker och spårar objekt i bilder och video.

De erbjuder även en butik för dataset där man kan hitta data som behövs för att träna sina modeller. Dessutom finns det omfattande guider för att lära sig använda plattformen och bygga exempelapplikationer.

Funktioner

• MakeML är prismässigt mer fördelaktigt jämfört med de flesta andra No Code AI-plattformar. Detta gör den till en bra utgångspunkt utan höga kostnader.
• Hemsidan erbjuder ytterligare resurser och stöd för att komma igång och lösa eventuella problem.
• De har en datauppsättningsbutik där du kan hämta data för att träna dina modeller, utan att behöva samla in den själv. Datan är dessutom rensad för att vara lämplig för träning.

De har en kostnadsfri version och den billigaste premiumplanen kostar $4,53 per månad.

Obviously.ai

Obviously.ai är en användarvänlig plattform för att skapa prediktiva modeller. Dessutom kan den användas för regressionsanalys och för att arbeta med tidsseriedata.

Obviously.ai stöder flera algoritmer för träning, men väljer automatiskt den som ger bäst resultat. Dessutom genomförs träningsmodeller oftast på under en minut.

Funktioner

• Mycket snabb.
• Erbjuder användbara resurser och handledningar som visar hur man använder plattformen.
• Testar data mot olika algoritmer och väljer den som ger bäst resultat. Det innebär att man får den bästa algoritmen utan att själv behöva välja den.
• Erbjuder ett REST API och ett webbaserat gränssnitt för att göra förutsägelser efter att modellen har tränats.

De har en kostnadsfri plan med begränsade funktioner, och premiumplanerna börjar från $399 per månad.

Vikten av No Code AI-plattformar

No Code AI är avgörande för företag eftersom det möjliggör användningen av AI för att automatisera processer. Detta leder till att man kan göra mer med mindre ansträngning. Vanliga användningsområden för AI inom företag inkluderar:

• Skapa chattbottar som kan rekommendera självhjälpsresurser till användare baserat på känslor. Detta gör det möjligt för företag att erbjuda kundsupport utan att behöva anställa personal.
• AI kan användas för att förutse bedrägerier inom e-handel och flagga misstänkta transaktioner.
• AI-baserade produktrekommendationer för att öka försäljningen genom merförsäljning och korsförsäljning.
• Möjlighet att förutsäga kundförluster och skicka ut förebyggande kampanjer för att behålla kunder.
• Automatisk produktklassificering från bilder för att enklare fylla produktsidor med data.
• Istället för att skicka e-postmeddelanden till hela e-postlistan kan man, genom att analysera tidigare beteenden, förutsäga vilka kunder som sannolikt kommer att konvertera och köpa produkter. Detta gör det möjligt att fokusera marknadsföringen på de mest intresserade kunderna.

I slutändan gör No Code AI det möjligt för företag att fatta mer intelligenta och datadrivna beslut, samtidigt som de kan förstå komplexa affärssituationer.

Förhållandet mellan No Code AI och maskininlärning

De flesta situationer vi upplever kan modelleras matematiskt som ett samband mellan input och output. En del situationer är enkla eftersom relationen mellan input och output är väl förstådd och därför kan programmeras.

I andra situationer är sambandet inte lika tydligt. Vi kanske känner till faktorerna som påverkar output och deras generella effekt, men inte det exakta matematiska sambandet.

Inom maskininlärning försöker datorn hitta ett ungefärligt matematiskt samband mellan input och output. Det är ungefärligt eftersom den förutser output med en noggrannhet som är tillräckligt bra för praktisk användning.

Maskininlärning är en av de viktigaste grenarna inom artificiell intelligens, och därmed även inom No Code AI. Alla No Code AI-verktyg använder sig av maskininlärning. Maskininlärning kan användas för att lära sig och förutsäga varför kunder slutar.

Den kan användas för att klassificera produktrecensioner och identifiera vilket team som ska ta hand om dem. Maskininlärning kan även användas för att träna chattbottar att ge de mest passande svaren när de får feedback.

Fördelar med No Code AI

• No Code AI gör det möjligt för företag att utnyttja AI utan att behöva gå igenom en lång inlärningsprocess.
• Arbetsflöden kan enkelt anpassas och integreras för att överföra data.
• Hanterade datamängder underlättar tillägg av ny data och kontinuerlig omträning av modeller.
• Möjligheten att använda en serverlös plattform gör det lättare att skala upp verksamheten.
• Ofta ingår alternativ för att träna modeller med hjälp av GPU:er i molnet. Detta möjliggör ökat samarbete eftersom alla teammedlemmar har tillgång till en gemensam plattform.

Låt oss nu titta på nackdelarna med No Code AI.

Nackdelar med No Code AI

• De flesta plattformarna är dyra.
• Det är svårt att bygga anpassade modeller och använda anpassade parametrar.
• Begränsningar i priset för förutsägelser och träning begränsar även användningen.

Nedan finns några resurser för att lära sig mer om No Code AI.

Resurser

No-Code Guide till artificiell intelligens och maskininlärning

Den här boken introducerar dig till AI och ger dig en grundläggande förståelse utan att dyka ner i detaljerna om programmering.

Boken hjälper dig att förstå skillnaderna mellan maskininlärning, AI, djupinlärning och neurala nätverk.

Introduktion till kurs utan kod/lågkod

I kursen ”Introduction to No Code/Low Code” från Duke University kommer du att lära dig hur du tillämpar maskininlärningsteknik på verkliga projekt med hjälp av molntjänster och datatekniska koncept.

Du kommer att utveckla applikationer för maskininlärning med hjälp av bästa praxis för mjukvaruutveckling, samt lära dig att använda AutoML för effektivare problemlösning.

AI för marknadsföring (ingen kod)

Kursen ”AI For Marketing (No-Code)” från Udemy fokuserar på användningen av AI inom marknadsföring.

Kursen inkluderar att bygga maskininlärningsmodeller utan kod för att förutsäga kundförluster, försäljning och marknadsföringsmix. Man lär sig även att segmentera kunder och bygga klustringsmodeller för personalisering samt använda datorseende och naturlig språkbehandling för att förutse konsumenternas preferenser.

Författarens anmärkning

AI är ett värdefullt verktyg för de flesta företag, och No Code gör AI mer tillgängligt för företagsledare utan teknisk bakgrund. Kostnaden för vissa av dessa plattformar kan dock vara ett hinder. Företag bör därför utvärdera om investeringen är värd det.

Dessutom är enkelheten med dessa plattformar inte utan kompromisser. Modellerna och processerna är inte lika anpassningsbara och konfigurerbara som de som är utvecklade med kod. Trots detta är No Code AI-landskapet förvånansvärt rikt för en framväxande industri och det kommer sannolikt att fortsätta växa.

Du kan även undersöka maskininlärningsplattformar med låg kod och ingen kod.