Ngành công nghiệp No-Code hướng đến việc tạo ra các giải pháp phần mềm cho phép những người không rành về kỹ thuật tạo ra phần mềm mà trước đây chỉ những lập trình viên lành nghề mới có thể viết.
Ngành công nghiệp này rất đa dạng và các công cụ thành công nhất là các công cụ xây dựng trang web trong khi các nhà phát triển ứng dụng lại không thành công. Tuy nhiên, một niche No Code khác đang trở nên phổ biến là các công cụ No Code AI.
Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi thế giới như thế nào
Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi thế giới và cách các công ty vận hành. Google Dịch cho phép giao tiếp trên toàn thế giới, xe tự lái của Tesla hứa hẹn sẽ làm cho đường cao tốc trở nên an toàn hơn và ChatGPT mới ra mắt gần đây hứa hẹn sẽ trở thành một chatbot hữu ích.
Mặc dù các lĩnh vực khác nhau mà AI đang thách thức hiện trạng có vẻ đa dạng và không liên quan, nhưng thực tế chúng đang làm cùng một việc – cho phép tự động hóa các nhiệm vụ mà trước đây không thể tự động hóa vì chúng đòi hỏi trí thông minh của con người.
Đối với các doanh nghiệp, tự động hóa mang lại hiệu quả và giảm chi phí. Các công ty muốn duy trì tính cạnh tranh và mở rộng quy mô trong tương lai sắp tới cần xem xét AI có thể làm được như thế nào và nó có thể cải thiện hoạt động kinh doanh của họ như thế nào. Tuy nhiên, không phải công ty nào cũng có đủ khả năng để thuê kỹ sư phần mềm để phát triển hệ thống AI.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo rất khó xác định vì ranh giới giữa những gì được coi là thông minh và hành vi kém thông minh rất mờ nhạt.
Các ấn phẩm phổ biến định nghĩa AI như sau:
Google cho biết đây là một tập hợp công nghệ cho phép máy tính thực hiện nhiều chức năng nâng cao khác nhau, bao gồm khả năng xem, hiểu và dịch ngôn ngữ nói và viết, phân tích dữ liệu, đưa ra đề xuất, v.v.
Oracle định nghĩa chúng là những hệ thống hoặc máy móc bắt chước trí thông minh của con người để thực hiện các nhiệm vụ và có thể tự cải thiện nhiều lần dựa trên thông tin chúng thu thập được.
BuiltIn định nghĩa nó là một nhánh rộng lớn của khoa học máy tính chuyên xây dựng những cỗ máy thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người.
Tôi thích coi AI như một giải pháp thay thế cho lập trình rõ ràng. Trong lập trình rõ ràng, người lập trình có trách nhiệm cho máy tính biết cách tính toán đầu ra với đầu vào chung.
Tuy nhiên, với AI, máy tính có thể phân tích dữ liệu và suy ra phương pháp tạo đầu ra từ đầu vào bằng cách tìm kiếm xu hướng trong dữ liệu.
AI không có mã là gì?
Theo truyền thống, hệ thống AI được phát triển bởi các kỹ sư phần mềm và nhà khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python. Điều này có nghĩa là những người duy nhất có thể sử dụng AI để xây dựng hệ thống cho công ty của họ chỉ là những kỹ sư kỹ thuật cao.
No Code AI nhằm mục đích dân chủ hóa điều này bằng cách trừu tượng hóa các mô hình AI để chúng có thể được phát triển mà không cần mã hóa. Điều này sẽ cho phép những người không rành về kỹ thuật tạo ra hệ thống AI cho công ty của họ và cạnh tranh với các công ty lớn hơn.
Các nền tảng khác nhau trên thị trường mang đến cho người dùng cơ hội tạo hệ thống theo cách đơn giản hơn.
Nền tảng AI cung cấp các bộ tính năng khác nhau ở các mức giá khác nhau. Nhờ đó, họ không nhất thiết phải cạnh tranh về sản phẩm mà sẽ có những công dụng khác nhau.
Nền tảng AI không mã
Chúng ta hãy xem các nền tảng hàng đầu:
# 1. KhỉHọc
MonkeyLearn là một công cụ phân tích văn bản được hỗ trợ bởi AI. Nó có thể được sử dụng để phân tích văn bản nhằm phân loại nó thành các nhóm khác nhau, trích xuất ý định từ nhận xét và thực hiện phân tích cảm xúc.
Đặc trưng
- Nó rất dễ dàng và đơn giản để sử dụng.
- Nó tích hợp tốt với các công cụ khác như Zapier, Google Trang tính, API tùy chỉnh và tệp CSV.
- Nó cho phép bạn tạo và huấn luyện các mô hình để phân loại văn bản.
Nó đơn giản, dễ sử dụng và tích hợp tốt với các công cụ tích hợp không cần mã khác như Zapier. Bạn cũng có thể kết nối trực tiếp với nền tảng thông qua API. Sau đó, bạn có thể sử dụng các trình phân loại có sẵn hoặc huấn luyện mô hình của riêng mình để phân loại văn bản.
Giá cho công cụ này bắt đầu từ $299 mỗi tháng.
MakeML
MakeML là một nền tảng học máy dựa trên macOS. Mặc dù ứng dụng này có sẵn cho Mac nhưng bạn có thể đào tạo MakeML để tạo các mô hình phát hiện và theo dõi các đối tượng trong ảnh và video.
Ngoài ra, họ còn có một kho lưu trữ dữ liệu để thu thập dữ liệu cần thiết cho việc đào tạo các mô hình. Họ cũng có các hướng dẫn mở rộng để tìm hiểu cách sử dụng nền tảng và tạo ứng dụng mẫu.
Đặc trưng
- Giá của MakeML tương đối thấp hơn so với hầu hết các nền tảng AI không có mã khác. Điều này làm cho nó trở thành một điểm khởi đầu tuyệt vời mà không cần nhiều tiền.
- Trang web có các tài nguyên hỗ trợ bổ sung để giúp bạn bắt đầu và quảng cáo sẽ hướng dẫn bạn khi bạn gặp khó khăn.
- Họ có một kho lưu trữ dữ liệu nơi bạn có thể nhập dữ liệu bạn cần để đào tạo mô hình mà không cần phải tự mình thu thập dữ liệu. Dữ liệu cũng được làm sạch để lý tưởng cho việc đào tạo.
Họ có một cấp độ miễn phí; chi phí gói cao cấp rẻ nhất 4$0,53 mỗi tháng.
tất nhiên.ai
Tất nhiên.ai là một nền tảng dễ sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán. Ngoài ra, nó cũng có thể được sử dụng để hồi quy và làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian.
Tất nhiên.ai hỗ trợ nhiều thuật toán học tập, nhưng nó tự động chọn thuật toán tốt nhất dựa trên độ chính xác. Điều tuyệt vời nhất là nó thường hoàn thành các mô hình đào tạo trong vòng chưa đầy một phút.
Đặc trưng
- Anh ấy cực kỳ nhanh.
- Nó được trang bị tốt, có hướng dẫn chỉ cho bạn cách sử dụng nền tảng.
- Nó kiểm tra dữ liệu của bạn dựa trên các thuật toán khác nhau và chọn thuật toán hoạt động tốt nhất, có nghĩa là bạn có được thuật toán tốt nhất mà không cần biết thuật toán nào được sử dụng.
- Cung cấp API REST và giao diện web để dự đoán sau khi đào tạo mô hình.
Nó có gói miễn phí với các tính năng hạn chế và gói cao cấp, với mức thấp nhất bắt đầu từ $399/tháng.
Tầm quan trọng của nền tảng AI không mã
AI của NoCode rất quan trọng đối với các doanh nghiệp vì nó cho phép họ sử dụng AI để tự động hóa các quy trình và do đó, làm được nhiều việc hơn với ít nguồn lực hơn. Các trường hợp sử dụng phổ biến của AI trong kinh doanh bao gồm:
- Việc tạo chatbot dựa trên cảm xúc có thể đề xuất các tài nguyên tự trợ giúp cho người dùng. Điều này cho phép các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ khách hàng mà không cần phải thuê nhân viên dịch vụ khách hàng.
- Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để dự đoán gian lận thương mại điện tử và từ đó đánh dấu các giao dịch đáng ngờ.
- Đề xuất sản phẩm dựa trên AI để bán thêm và bán chéo sản phẩm để tăng doanh số.
- Bạn có thể dự đoán tình trạng rời bỏ khách hàng và gửi trước các chương trình khuyến mãi để ngăn chặn tình trạng khách hàng rời bỏ.
- Phân loại sản phẩm tự động dựa trên hình ảnh có thể giúp việc điền dữ liệu vào các trang sản phẩm của bạn dễ dàng hơn.
- Thay vì gửi email cho toàn bộ danh sách gửi thư của bạn dựa trên hành vi trong quá khứ, bạn có thể dự đoán khách hàng nào trong danh sách gửi thư của mình có khả năng chuyển đổi và mua sản phẩm cũng như tập trung tiếp thị vào họ.
Cuối cùng, No Code AI cho phép các công ty đưa ra quyết định thông minh hơn, dựa trên dữ liệu đồng thời hiểu được các tình huống kinh doanh phức tạp.
Mối quan hệ giữa AI không mã và học máy
Hầu hết các tình huống chúng ta gặp phải đều có thể được mô hình hóa bằng toán học dưới dạng mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Một số tình huống đơn giản vì mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra được hiểu rõ và do đó có thể lập trình được.
Tuy nhiên, trong một số tình huống, mối quan hệ này không được hiểu rõ. Chúng ta có thể biết các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả và tác động gần đúng của chúng, nhưng chúng ta không biết mối quan hệ toán học chính xác.
Trong học máy, máy tính cố gắng tìm ra mối quan hệ toán học gần đúng giữa đầu vào và đầu ra. Xấp xỉ vì nó dự đoán đầu ra dựa trên đầu vào với độ chính xác đủ để sử dụng trong thực tế.
Học máy là một trong những nhánh quan trọng nhất của trí tuệ nhân tạo và do đó không có mã AI. Tất cả các công cụ AI của No Code đều sử dụng máy học. Học máy có thể được sử dụng để tìm hiểu và dự đoán sự rời bỏ của khách hàng.
Nó có thể được sử dụng để phân loại các bài đánh giá sản phẩm nhằm xác định nhóm nào sẽ đọc bài đánh giá đó dưới dạng phản hồi. Nó có thể được sử dụng để huấn luyện chatbot đưa ra những phản hồi phù hợp nhất khi đưa ra phản hồi.
Lợi ích của việc không có mã AI
- No Code AI cho phép các doanh nghiệp khai thác sức mạnh của AI mà không cần phải học hỏi.
- Quy trình làm việc có thể dễ dàng được sắp xếp hợp lý và tích hợp với dữ liệu quy trình.
- Bộ dữ liệu được quản lý giúp dễ dàng thêm dữ liệu mới và liên tục đào tạo lại mô hình.
- Nó cho phép bạn sử dụng một nền tảng không có máy chủ, giúp dễ dàng mở rộng quy mô.
- Chúng thường đi kèm với các tùy chọn để đào tạo các mô hình sử dụng GPU trên đám mây, giúp cộng tác tốt hơn vì có một nền tảng chung cho tất cả các thành viên trong nhóm.
Bây giờ chúng ta hãy xem xét những nhược điểm của No Code AI.
Nhược điểm của AI không mã
- Hầu hết các nền tảng đều đắt tiền.
- Thật khó để xây dựng một mô hình tùy chỉnh và sử dụng các tham số tùy chỉnh.
- Giới hạn tỷ lệ cho dự đoán và đào tạo cũng hạn chế việc sử dụng.
Sau đó, hãy xem một số tài nguyên tốt nhất để học No Code AI.
Tài nguyên
Hướng dẫn không cần mã hóa về trí tuệ nhân tạo và học máy
Cuốn sách này giới thiệu cho bạn về AI và cung cấp cho bạn những hiểu biết cơ bản mà không cần đi sâu vào mê cung lập trình.
Cuốn sách sẽ giúp bạn hiểu sự khác biệt giữa học máy, trí tuệ nhân tạo, học sâu và mạng lưới thần kinh.
Giới thiệu khóa học No Code/Low Code
Trong phần giới thiệu về No Code/Low Code của Đại học Duke, bạn sẽ học cách áp dụng các nguyên tắc kỹ thuật học máy vào các dự án trong thế giới thực bằng cách sử dụng các khái niệm kỹ thuật dữ liệu và điện toán đám mây.
Bạn sẽ xây dựng các ứng dụng học máy bằng các phương pháp hay nhất về phát triển phần mềm và học cách sử dụng AutoML để giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.
Trí tuệ nhân tạo trong tiếp thị (không có mã)
Khóa học AI For Marketing (No-Code) của Udemy đề cập đến việc sử dụng AI trong tiếp thị.
Nó bao gồm việc xây dựng các mô hình máy học không cần mã để dự đoán tình trạng rời bỏ, kết hợp bán hàng và tiếp thị, xây dựng mô hình phân khúc và phân cụm khách hàng để cá nhân hóa cũng như sử dụng thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để dự đoán sở thích của người tiêu dùng.
Ghi chú của tác giả
AI hữu ích cho hầu hết các doanh nghiệp và việc thiếu mã khiến AI dễ tiếp cận hơn đối với các nhà quản lý doanh nghiệp không chuyên về kỹ thuật. Tuy nhiên, giá của một số nền tảng AI này rất hạn chế. Vì vậy, các công ty nên đảm bảo rằng họ đánh giá liệu nó có xứng đáng với chi phí hay không.
Ngoài ra, sự đơn giản của các nền tảng này có giá của nó. Các mô hình và quy trình không thể tùy chỉnh và cấu hình được như những mô hình và quy trình được viết bằng mã. Tuy nhiên, đối với một ngành công nghiệp mới nổi, bối cảnh No Code AI phong phú một cách đáng ngạc nhiên và có khả năng sẽ sớm mở rộng.
Sau đó, bạn có thể kiểm tra các nền tảng máy học mã thấp và không mã.
