ما هو No Code AI ولماذا هو مهم للشركات؟

تهدف صناعة No-Code إلى بناء حلول برمجية تمكن الأشخاص غير التقنيين من إنشاء برامج لم يكن من الممكن كتابتها في السابق إلا بواسطة مبرمجين مهرة.

الصناعة متنوعة ، وأكثر الأدوات نجاحًا هي بناة مواقع الويب ، بينما فشل بناة التطبيقات في الانطلاق. ومع ذلك ، هناك مكانة أخرى لا يوجد كود تكتسب شعبية وهي أدوات No Code AI.

كيف يغير الذكاء الاصطناعي العالم

يغير الذكاء الاصطناعي العالم وكيف تعمل الشركات. تتيح لك خدمة الترجمة من Google التواصل في جميع أنحاء العالم ، وتعد سيارات Tesla ذاتية القيادة بجعل الطرق السريعة أكثر أمانًا ، ويعد ChatGPT الذي تم إطلاقه مؤخرًا بأن يصبح روبوت محادثة مفيد.

في حين أن المجالات المختلفة التي يتحدى فيها الذكاء الاصطناعي الوضع الراهن تبدو متنوعة ومنفصلة ، إلا أنه في جوهره يقوم بالشيء نفسه – وهو تمكين أتمتة المهام التي كان من المستحيل أتمتتها في السابق لأنها تتطلب ذكاءً بشريًا.

بالنسبة للشركات ، تخلق الأتمتة الكفاءة وتخفض التكاليف. يجب على الشركات التي تتطلع إلى الحفاظ على قدرتها التنافسية والتوسع في المستقبل القريب النظر في كيفية تحسين الذكاء الاصطناعي لعملياتها. ولكن ، لا تستطيع جميع الشركات تحمل تكاليف توظيف مهندسي برمجيات لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

يصعب تحديد الذكاء الاصطناعي لأن الحد الفاصل بين ما يمكن اعتباره سلوكًا ذكيًا وغير ذكي غير واضح.

تعرف المنشورات الشعبية الذكاء الاصطناعي على النحو التالي:

تقول Google إنها مجموعة من التقنيات التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من أداء مجموعة متنوعة من الوظائف المتقدمة ، بما في ذلك القدرة على رؤية وفهم وترجمة اللغة المنطوقة والمكتوبة وتحليل البيانات وتقديم التوصيات والمزيد.

تعرّفها Oracle على أنها أنظمة أو آلات تحاكي الذكاء البشري لأداء المهام ويمكنها تحسين نفسها بشكل متكرر بناءً على المعلومات التي يجمعونها.

يُعرّفها المدمج على أنها فرع واسع النطاق لعلوم الكمبيوتر يهتم ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.

أحب التفكير في الذكاء الاصطناعي كبديل للبرمجة الصريحة. في البرمجة الصريحة ، يكون المبرمج مسؤولاً عن إخبار الكمبيوتر بكيفية حساب المخرجات في ضوء بعض المدخلات العامة.

ومع ذلك ، باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن للكمبيوتر تحليل البيانات واستنتاج طريقة إنتاج المخرجات في ضوء المدخلات من خلال البحث عن الاتجاهات في البيانات.

  كيفية إنشاء صيغ شرطية في Adobe Acrobat

ما هو No Code AI؟

تقليديًا ، تم تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي بواسطة مهندسي البرمجيات وعلماء البيانات باستخدام لغات البرمجة مثل Python. هذا يعني أن الأشخاص الوحيدين الذين يمكنهم الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لبناء أنظمة لأعمالهم هم من المهندسين ذوي التقنية العالية.

لا يهدف أي كود AI إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على هذا من خلال تجريد نماذج الذكاء الاصطناعي بحيث يمكن تطويرها دون الحاجة إلى البرمجة. سيمكن هذا الأشخاص غير التقنيين من إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي لأعمالهم والتنافس مع الشركات الكبرى.

تتيح المنصات المختلفة في السوق للمستخدمين فرصة تطوير الأنظمة بطريقة أبسط.

تقدم منصات الذكاء الاصطناعي مجموعات ميزات مختلفة بأسعار مختلفة. نتيجة لذلك ، قد لا يتنافسون بالضرورة على المنتجات ولكن سيكون لديهم حالات استخدام مختلفة.

لا توجد منصات كود AI

دعنا نستكشف المنصات الرائدة:

# 1. القرد ليرن

MonkeyLearn هي أداة تحليل نصية مدعومة بالذكاء الاصطناعي. يمكن استخدامه لتحليل النص لتصنيفه إلى مجموعات مختلفة ، واستخراج النية من التعليقات وإجراء تحليل المشاعر.

سمات

  • إنه سهل الاستخدام ومباشر.
  • يتكامل جيدًا مع الأدوات الأخرى مثل Zapier و Google Sheets و APIs المخصصة وملفات CSV.
  • يسمح لك بإنشاء وتدريب النماذج الخاصة بك لتصنيف النص.

إنه بسيط وسهل الاستخدام ويتكامل جيدًا مع أدوات تكامل أخرى بدون رمز مثل Zapier. يمكنك أيضًا الاتصال مباشرة بالمنصة عبر واجهة برمجة التطبيقات. بعد ذلك ، يمكنك استخدام المصنفات التي تم إنشاؤها مسبقًا أو تدريب النماذج الخاصة بك لتصنيف النص.

يبدأ سعر الأداة من 299 دولارًا في الشهر.

MakeML

MakeML هو نظام أساسي للتعلم الآلي قائم على نظام MacOS. أثناء توفر التطبيق لنظام التشغيل Mac ، يمكنك تدريب MakeML على إنشاء نماذج تكتشف الكائنات وتتبعها في الصور ومقاطع الفيديو.

بالإضافة إلى ذلك ، لديهم متجر مجموعة بيانات لتحديد مصادر البيانات التي تحتاجها لتدريب نماذجك. لديهم أيضًا برامج تعليمية مكثفة لتعلم كيفية استخدام النظام الأساسي وإنشاء تطبيقات نموذجية.

سمات

  • أسعار MakeML أقل نسبيًا مقارنة بمعظم منصات No code AI الأخرى. وهذا يجعلها نقطة انطلاق رائعة لا تتطلب الكثير من النفقات المالية.
  • يحتوي موقع الويب على موارد دعم إضافية لمساعدتك على البدء بإرشادك الإعلاني عندما تواجه مشكلة.
  • لديهم مخزن مجموعة بيانات حيث يمكنك الحصول على البيانات التي تحتاجها لتدريب النماذج الخاصة بك دون الحاجة إلى جمع البيانات بنفسك. يتم أيضًا تنظيف البيانات لجعلها مثالية للتدريب.

لديهم فئة مجانية. أرخص خطة قسط 4.53 دولار شهريًا.

من الواضح

من الواضح أن .ai عبارة عن منصة سهلة الاستخدام لبناء نماذج تنبؤية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدامه أيضًا للانحدار والعمل مع بيانات السلاسل الزمنية.

من الواضح أن .ai يدعم خوارزميات متعددة للتدريب ، لكنه يختار تلقائيًا أفضل خوارزميات بناءً على الدقة. أفضل ما في الأمر أنه غالبًا ما يكمل نماذج التدريب في أقل من دقيقة.

  اشحن Kubernetes بهذه الأدوات الرائعة

سمات

  • إنه سريع بشكل لا يصدق.
  • إنه مزود بموارد جيدة ، مع دروس توضح لك كيفية استخدام النظام الأساسي.
  • إنه يحاول بياناتك مقابل خوارزميات مختلفة ويختار أفضل الخوارزميات أداءً ، مما يعني أنك تحصل على أفضل خوارزمية دون معرفة أيها يتم استخدامه.
  • يوفر واجهة برمجة تطبيقات REST وواجهة قائمة على الويب لإجراء تنبؤاتك بعد تدريب النموذج.

لديها خطة مجانية ذات ميزات محدودة وخطط متميزة ، مع أدنى سعر يبدأ من 399 دولارًا في الشهر.

أهمية منصات No Code AI

NoCode AI مهم للشركات لأنه يمكّنهم من استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات ، ونتيجة لذلك ، القيام بالمزيد مع عمل أقل. تشمل حالات الاستخدام الشائعة للذكاء الاصطناعي في الأعمال ما يلي:

  • يمكن أن يوصي إنشاء روبوتات المحادثة بناءً على المشاعر بموارد المساعدة الذاتية للمستخدمين. يتيح ذلك للشركات تقديم دعم العملاء دون الحاجة إلى توظيف أفراد دعم العملاء.
  • يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالاحتيال في التجارة الإلكترونية وبالتالي يمكنه الإبلاغ عن المعاملات المشبوهة.
  • توصيات المنتجات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي للمنتجات المباعة والمتبادلة لزيادة المبيعات.
  • يمكنك التنبؤ بضغوط العميل وإرسال العروض الترويجية بشكل استباقي لمنع العملاء من المغادرة.
  • يمكن أن يساعد التصنيف التلقائي للمنتج من الصور في تسهيل ملء صفحات المنتج بالبيانات.
  • بدلاً من إرسال رسائل بريد إلكتروني إلى قائمتك البريدية بالكامل ، باستخدام السلوك السابق ، يمكنك توقع العملاء الموجودين في قائمتك البريدية الذين من المحتمل أن يقوموا بتحويل وشراء المنتجات والتركيز على التسويق الخاص بك.

في النهاية ، لا يوجد كود AI يمكّن الشركات من اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً تعتمد على البيانات مع فهم مواقف العمل المعقدة.

العلاقة بين No Code AI والتعلم الآلي

يمكن نمذجة معظم المواقف التي نواجهها رياضيًا كعلاقة بين المدخلات والمخرجات. بعض المواقف بسيطة لأن العلاقة بين المدخلات والمخرجات مفهومة جيدًا وبالتالي يمكن برمجتها.

ومع ذلك ، في بعض المواقف ، لا تكون العلاقة مفهومة جيدًا. قد نعرف العوامل التي تؤثر على المخرجات وتأثيرها التقريبي ، ولكن ليس العلاقة الرياضية الدقيقة.

في التعلم الآلي ، يحاول الكمبيوتر العثور على علاقة رياضية تقريبية بين المدخلات والمخرجات. تقريبي لأنه يتنبأ بمخرجات معطاة بدقة معقولة بما يكفي لاستخدامها عمليًا.

يعد التعلم الآلي أحد أهم فروع الذكاء الاصطناعي ، وبالتالي ، لا يوجد كود AI. تستخدم جميع أدوات No Code AI التعلم الآلي. يمكن استخدام التعلم الآلي لمعرفة سبب إزعاج العملاء والتنبؤ به.

يمكن استخدامه لتصنيف مراجعات المنتج لتحديد الفريق الذي يجب أن يقرأ المراجعة على أنها تعليقات. يمكن استخدامه لتدريب روبوتات المحادثة على الاستجابات الأنسب عند تقديم الملاحظات.

فوائد No Code AI

  • لا يوجد كود AI يمكّن الشركات من تسخير قوة الذكاء الاصطناعي بدون منحنى التعلم.
  • يمكن تبسيط سير العمل وتكامله مع بيانات الأنابيب بسهولة.
  • تعمل مجموعات البيانات المُدارة على تسهيل إضافة بيانات جديدة وإعادة تدريب النموذج بشكل مستمر.
  • يسمح باستخدام نظام أساسي بدون خادم ، مما يسهل توسيع نطاقه.
  • غالبًا ما تأتي مع خيارات لتدريب النماذج باستخدام وحدات معالجة الرسومات في السحابة ، مما يسمح بتعاون أكبر نظرًا لوجود منصة مشتركة واحدة لجميع أعضاء الفريق.
  أنشئ صور GIF من مقاطع الفيديو وأضف نصًا باستخدام برنامج Imgur GIF Creator الجديد

الآن ، دعنا نستكشف عيوب No Code AI.

عيوب No Code AI

  • معظم المنصات باهظة الثمن.
  • من الصعب بناء نموذج مخصص واستخدام معلمات مخصصة.
  • كما أن تحديد معدل التنبؤات والتدريب يحد من الاستخدام.

بعد ذلك ، تحقق من بعض أفضل الموارد لتعلم No Code AI.

موارد

دليل عدم وجود رمز للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

يقدم لك هذا الكتاب الذكاء الاصطناعي ويمنحك فهمًا أوليًا دون التعمق في أعشاب البرمجة.

سيساعدك الكتاب على فهم الاختلافات بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والشبكات العصبية.

مقدمة إلى دورة لا كود / كود منخفض

في مقدمة إلى No Code / Low Code من جامعة Duke ، ستتعلم كيفية تطبيق مبادئ هندسة التعلم الآلي على مشاريع العالم الحقيقي باستخدام مفاهيم الحوسبة السحابية وهندسة البيانات.

ستقوم بتطوير تطبيقات التعلم الآلي باستخدام أفضل ممارسات تطوير البرامج وتعلم استخدام AutoML لحل المشكلات بشكل أكثر كفاءة.

الذكاء الاصطناعي للتسويق (بدون كود)

تغطي دورة الذكاء الاصطناعي للتسويق (بدون كود) من Udemy استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق.

ويشمل بناء نماذج التعلم الآلي بدون رمز للتنبؤ بالانتقال والمبيعات والمزيج التسويقي ، وتقسيم العملاء وبناء نماذج التجميع للتخصيص ، واستخدام رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية للتنبؤ بتفضيلات المستهلك.

مفكرة

يعد الذكاء الاصطناعي مفيدًا لمعظم الشركات ، كما أن No Code يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة لمديري الأعمال غير التقنيين. ومع ذلك ، فإن سعر بعض منصات الذكاء الاصطناعي هذه مقيد. لذلك ، يجب على الشركات التأكد من أنها تقيم ما إذا كان الأمر يستحق التكلفة.

كما أن بساطة هذه المنصات لها تكلفة. النماذج والعمليات ليست قابلة للتخصيص والتكوين مثل تلك المكتوبة في الكود. على الرغم من كل هذا ، بالنسبة لصناعة ناشئة ، فإن مشهد No Code AI غني بشكل مدهش ومن المرجح أن ينمو قريبًا.

بعد ذلك ، يمكنك التحقق من أنظمة التعليمات البرمجية المنخفضة وعدم وجود منصات للتعلم الآلي.