Sembra assurdo ma è così, ecco una guida completa alle piattaforme per lo sviluppo di Intelligenze artificiali senza codice!
Con l'aumento della trasformazione digitale e dei progressi nell'apprendimento automatico (ML), un numero crescente di aziende inizia a incorporare l'intelligenza artificiale (AI) nel proprio flusso di lavoro. Nella ricerca di Deloitte, un numero considerevole di intervistati ha affermato che le tecnologie cognitive sono "importanti" o "molto importanti" sia per le offerte di servizi che per i processi aziendali interni. Apparentemente, queste aziende ritengono che l'utilizzo dell'IA sia fondamentale per la loro capacità di sviluppare le proprie attività e superare la concorrenza. E poiché la domanda di IA integrativa sta solo crescendo, anche le piattaforme che suggeriscono lo sviluppo di IA senza codice o low-code crescono di numero. Questo articolo definirà i termini "low-code" e "no-code", discuterà i vantaggi e gli svantaggi di questa tecnologia e introdurrà un elenco di piattaforme no-code per l'IA e la visione artificiale. Nel dettaglio in questo articolo vedremo :
Sviluppare un'intelligenza artificiale senza codice
Il no-code è un approccio allo sviluppo di software che consente a persone non tecnologiche, ovvero a chiunque non abbia una formazione preliminare, di progettare applicazioni, siti Web, senza scrivere manualmente il codice. Il no-code è diventato ancora più popolare durante il COVID-19, quando le aziende che sono passate online non avevano il tempo e le risorse per sviluppare i propri software, applicazioni, siti Web di e-commerce, ecc., quindi avevano bisogno di un modo più rapido e accessibile per integrare nuove soluzioni. Quando si parla di IA, un sistema senza codice per l'implementazione di modelli di IA e ML è definito come IA senza codice. Facilita la classificazione e l'analisi dei dati per i modelli di intelligenza artificiale che servono a scopi aziendali specifici.
Sviluppare un'intelligenza artificiale con poco codice
Lo sviluppo con poco codice va di pari passo con il non codice. Piattaforme di questo tipo aiutano anche a fornire app più velocemente, ma potrebbero richiedere un po' di codifica. Anche i programmatori esperti spesso sfruttano questi strumenti per evitare di scrivere codice aggiuntivo. Ad ogni modo, gli strumenti low-code e no-code sono per lo più rivolti a uomini d'affari e altri professionisti la cui specializzazione in AI non è sufficientemente abile per costruire modelli.
Dove viene utilizzato lo sviluppo di intelligenza artificiale senza codice?
L'IA low-code/no-code può essere utilizzata in qualsiasi azienda per ottimizzare i flussi di lavoro, prevedere il tasso di abbandono e suggerire consigli. Semplici modelli di intelligenza artificiale per la classificazione delle immagini possono essere facilmente sviluppati con piattaforme low-code/no-code e utilizzati nelle fabbriche per distinguere tra prodotti di qualità e danneggiati, o nel settore sanitario per rilevare se le persone indossano maschere all'interno dell'edificio. I casi d'uso sono infiniti.
Le aziende trarranno vantaggio dalle piattaforme di IA low-code/no-code in settori più basati sui dati, come marketing, vendite e finanza . L'intelligenza artificiale può aiutare a prevedere i tassi di abbandono, analizzare i rapporti, aggiungere suggerimenti intelligenti, automatizzare la fatturazione e molto altro.
Vantaggi dello sviluppo di intelligenza artificiale senza codice?
Una volta che sappiamo che esiste un modo più semplice per fare qualcosa, lo sfruttiamo per ottenere risultati più efficienti in un periodo di tempo più breve. In che modo le piattaforme AI low-code/no-code ci aiutano a farlo? Diamo un'occhiata ai vantaggi.
Accessibilità: le piattaforme low-code/no-code consentono a persone o aziende non tecnologiche di creare sistemi di intelligenza artificiale da zero, rendendo così l'IA più accessibile a una più ampia varietà di aziende.
Usabilità: questi strumenti hanno spesso un'interfaccia drag-and-drop intuitiva in cui la complessità è ridotta al minimo, quindi, di norma, è abbastanza facile navigare attraverso piattaforme IA low-code/no-code.
Velocità: poiché le piattaforme IA low-code/no-code spesso dispongono di modelli IA predefiniti, modelli di progetto e set di dati già pronti, l'etichettatura e l'iterazione dei dati richiede molto meno tempo, accelerando notevolmente lo sviluppo del modello.
Scalabilità: l'IA esegue attività per molti (se non cento) utenti, risparmiando tempo e risorse dell'azienda. Inoltre, i server vengono ridimensionati automaticamente, a seconda del carico, ed è davvero facile seguire il carico di lavoro e l'avanzamento stesso.
Svantaggi dello sviluppo di intelligenza artificiale senza codice?
Sebbene le piattaforme di intelligenza artificiale senza codice o con codice ridotto sembrino incoraggianti, ci sono ancora alcuni inconvenienti o ostacoli da considerare quando si sceglie una piattaforma.
Sicurezza: alcune piattaforme potrebbero non riuscire a progettare protocolli di accesso e questo è un problema per le aziende in cui la sicurezza è la massima priorità. È sicuro ricercare i termini e le condizioni per capire chiaramente come e dove verranno elaborati i tuoi dati.
Mancanza di personalizzazione: sebbene facili e veloci, le piattaforme low-code/no-code sono per lo più limitate nelle funzionalità, perché sono progettate per coprire un problema specifico ed è difficile trovare soluzioni pronte all'uso, più complesse soluzioni. Il business ha bisogno di cambiare come il vento, quindi una volta che hai superato una soluzione o una funzionalità specifica, dove vai dopo?
Richiede consulenza o formazione: idealmente, l'ingegnere ML, lo specialista delle risorse umane e lo stagista di marketing dovrebbero essere ugualmente in grado di utilizzare le piattaforme low-code/no-code, ma non è sempre così. Poiché l'utente finale di una piattaforma di intelligenza artificiale è comunque un ingegnere di ML, il resto del team richiederà molta formazione e consultazioni per orientarsi nei processi di intelligenza artificiale.
Mancanza di fiducia: quello che abbiamo visto finora è che le piattaforme di IA low-code/no-code stanno guadagnando popolarità, ma sono pratiche quanto i tradizionali approcci ML? Secondo Google Trends, l'interesse per nessun ML di codice è in aumento, ma le persone interessate al ML tradizionale sono molto più avanti. Questo perché ML e visione artificiale sono presenti da un po' di tempo, queste risorse e librerie superano notevolmente le piattaforme di IA low-code/no-code.
Le migliori piattaforme per creare IA senza codice :
Ora che abbiamo familiarità con i concetti di piattaforme low-code e no-code, tuffiamoci e vediamo quali risorse AI low-code/no-code esistono là fuori. Ecco un elenco di piattaforme IA no-code che puoi usare :
Create ML
Google AutoML
Levity
Lobe
Obviously AI
MakeML
Create ML
In iOS 11, Apple ha introdotto il framework ML di base per le previsioni ML sul dispositivo. Ciò ha consentito alle app di aggiungere ML semplicemente trascinando un modello addestrato. Un anno dopo, Apple ha introdotto Create ML , che è un framework Mac OS che consente a chiunque di creare facilmente modelli ML con un'interfaccia dell'app facile da usare e senza codice. Create ML può essere utilizzato per addestrare una varietà di modelli per quanto segue:
Riconoscimento delle immagini
Analisi del sentimento
Analisi di regressione
Google AutoML
AutoML consente agli sviluppatori con competenze ML limitate di addestrare modelli di alta qualità specifici per le loro esigenze aziendali. È fondamentalmente un insieme di strumenti per diversi progetti di intelligenza artificiale:
Immagine AutoML per l'annotazione e l'etichettatura delle immagini.
AutoML Video per annotazioni ed etichette video.
AutoML Text per l'analisi semantica e la classificazione del testo.
Leviry
Levity è un'altra piattaforma di intelligenza artificiale senza codice per addestrare e costruire modelli di intelligenza artificiale. Si concentra sulla classificazione di immagini, testo e documenti e consente agli utenti di addestrare modelli personalizzati sui dati specifici del loro caso d'uso. I modelli personalizzati includono anche un'opzione human-in-the-loop, il che significa che il modello richiede input dove non è sicuro e imparerà automaticamente dalle interazioni.
Classifica immagini, testi e documenti.
Automatizza l'iterazione dei dati.
Lobe
Lobe è un'app di addestramento del modello relativamente nuova ma super facile per la classificazione delle immagini con rilevamento di oggetti e classificazione dei dati in arrivo. Con Lobe puoi fare le seguenti operazioni:
Crea un set di dati ed etichetta le immagini.
Addestra automaticamente un modello senza alcuna configurazione precedente.
Usa il tuo modello in qualsiasi app grazie alla facile esportazione.
Obviously AI
Obviously AI è una piattaforma AI senza codice che aiuta a costruire algoritmi ML per la previsione dei dati. La piattaforma consente agli utenti di osservare a volo d'uccello i dati esistenti, comprenderli e trarre conclusioni. Suggerisce anche set di dati già pronti, in modo da poterli testare e ottenere subito previsioni. Ovviamente l'IA può essere utilizzata per una serie di casi d'uso aziendali:
Previsione delle entrate aziendali
Ottimizzazione della filiera
Personalizzazione delle campagne di marketing
MakeML
Fondata nel 2018, MakeML si posiziona ora come un'app per creare modelli ML di rilevamento e segmentazione di oggetti senza codice. Abbastanza promettente, non è vero? Progettata per gli sviluppatori macOS, la piattaforma suggerisce anche set di dati di visione artificiale gratuiti per addestrare le reti neurali in meno tempo. Con MakeML puoi:
Crea i tuoi set di dati.
Crea modelli ML personalizzati in pochi clic.
Integra il tuo modello nella tua app.
Conclusioni su come sviluppare le IA senza codice
Le piattaforme low-code/no-code sono utili e popolari? Sì! Sostituiranno completamente il tradizionale ML e la visione artificiale? No. A causa del fatto che c'è ancora molto da esplorare in ML, IA e visione artificiale, l'approccio personalizzato alla creazione di modelli di IA è lungi dall'essere sostituito. Inoltre, le piattaforme low-code e no-code sono piuttosto limitate in termini di personalizzazione delle funzionalità, mentre quando crei l'IA da zero, il limite è il cielo, sei libero di costruire l'architettura, la funzionalità o la pipeline adatta il tuo progetto migliore. D'altra parte, tale costruzione di modelli personalizzati può essere piuttosto costosa e richiedere molto tempo. Quindi, la nostra migliore ipotesi è utilizzare piattaforme low-code/no-code per coprire azioni molto specifiche della tua pipeline per semplificare e velocizzare i processi.
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