AI không có mã là gì và tại sao nó lại quan trọng đối với doanh nghiệp?

Ngành công nghiệp No-Code nhằm mục đích xây dựng các giải pháp phần mềm cho phép những người không có kỹ thuật tạo ra phần mềm mà trước đây chỉ có thể được viết bởi các lập trình viên lành nghề.

Ngành này rất đa dạng, với các công cụ thành công nhất là trình tạo trang web, trong khi trình tạo ứng dụng không thành công. Tuy nhiên, một lĩnh vực khác của No Code đang trở nên phổ biến là các công cụ No Code AI.

AI đang thay đổi thế giới như thế nào

AI đang thay đổi thế giới và cách thức hoạt động của các doanh nghiệp. Google Dịch cho phép bạn giao tiếp trên toàn thế giới, ô tô Tesla tự lái hứa hẹn giúp đường cao tốc 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 kết với nhau, nhưng về bản chất, nó đang làm cùng một việc – cho phép tự động hóa các nhiệm vụ mà trước đây không thể tự động hóa được vì chúng cần trí thông minh của con người.

Đối với các doanh nghiệp, tự động hóa tạo ra hiệu quả và giảm chi phí. Các doanh nghiệp muốn duy trì tính cạnh tranh và mở rộng quy mô trong tương lai sắp tới phải xem xét cách thức trí tuệ nhân tạo và cách thức có thể cải thiện hoạt động của họ. Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng có đủ khả năng 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 hành vi được coi là thông minh và hành vi không thông minh rất mờ nhạt.

Các ấn phẩm phổ biến định nghĩa AI như sau:

Google cho biết đây là một bộ công nghệ cho phép máy tính thực hiện nhiều chức năng nâng cao, bao gồm khả năng nhìn, hiểu và dịch ngôn ngữ nói và viết, phân tích dữ liệu, đưa ra đề xuất, v.v.

Oracle định nghĩa nó là các 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 lặp đi lặp lại dựa trên thông tin mà chúng thu thập được.

BuildIn định nghĩa nó là một nhánh rộng lớn của khoa học máy tính liên quan đến việc chế tạo những cỗ máy thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người.

Tôi thích nghĩ về Trí tuệ nhân tạo như một giải pháp thay thế cho lập trình rõ ràng. Trong lập trình rõ ràng, lập trình viên chịu trách nhiệm cho máy tính biết cách tính toán đầu ra với một số đầu vào chung.

Tuy nhiên, với AI, máy tính có thể phân tích dữ liệu và suy ra phương pháp tạo đầu ra dựa trên đầu vào bằng cách tìm kiếm các xu hướng trong dữ liệu.

Không có mã AI là gì?

Theo truyền thống, các hệ thống AI được phát triển bởi các kỹ sư phần mềm và nhà khoa học dữ liệu bằng các ngôn ngữ lập trình như Python. Điều này có nghĩa là những người duy nhất có thể tận dụng AI để xây dựng hệ thống cho doanh nghiệp của họ là các 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 phải viết mã. Điều này sẽ cho phép những người không có kỹ thuật tạo ra các hệ thống AI cho doanh nghiệp của họ và cạnh tranh với các công ty lớn hơn.

Các nền tảng khác nhau trên thị trường cung cấp cho người dùng cơ hội phát triển hệ thống theo cách đơn giản hơn.

Các nền tảng AI cung cấp các bộ tính năng khác nhau với các mức giá khác nhau. Kết quả là, họ có thể không nhất thiết phải cạnh tranh về sản phẩm nhưng sẽ có các trường hợp sử dụng khác nhau.

Không có nền tảng AI mã

Hãy cùng khám phá các nền tảng hàng đầu:

#1. KhỉHọc

MonkeyLearn là một công cụ phân tích văn bản do AI cung cấp. 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 tính.

Đặc trưng

• Nó rất dễ dàng và đơn giản để sử dụng.
• 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 đào tạo các mô hình của mình 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 dựng sẵn hoặc huấn luyện các mô hình của riêng mình để phân loại văn bản.

Giá cho công cụ bắt đầu từ $299/tháng.

MakeML

MakeML là một nền tảng Machine Learning dựa trên MacOS. Trong khi ứng dụng có sẵn cho Mac, 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 có một kho lưu trữ tập dữ liệu để tìm nguồn dữ liệu bạn cần để huấn luyện các mô hình của mình. Họ cũng có các hướng dẫn mở rộng để tìm hiểu cách sử dụng nền tảng và xây dựng các ứng dụng mẫu.

Đặc trưng

• Giá của MakeML tương đối thấp hơn so với hầu hết các nền tảng AI không mã khác. Điều này làm cho nó trở thành một điểm khởi đầu tuyệt vời mà không đòi hỏi nhiều kinh phí tài chính.
• Trang web có các tài nguyên hỗ trợ bổ sung để giúp bạn bắt đầu. Quảng cáo sẽ hướng dẫn bạn khi bạn gặp khó khăn.
• Họ có một cửa hàng tập dữ liệu nơi bạn có thể lấy nguồn dữ liệu mà bạn cần để đào tạo các mô hình của mình mà không cần phải tự thu thập dữ liệu. Dữ liệu cũng được làm sạch để lý tưởng cho việc đào tạo.

Họ có một cấp miễn phí; gói cao cấp rẻ nhất là 4,53 đô la mỗi tháng.

Rõ ràng.ai

Rõ ràng.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.

Rõ ràng.ai hỗ trợ nhiều thuật toán để đào tạo, nhưng nó sẽ tự động chọn thuật toán tốt nhất dựa trên độ chính xác. Hơn hết, nó thường hoàn thành các mô hình đào tạo trong vòng chưa đầy một phút.

Đặc trưng

• Nó cực kỳ nhanh.
• Nó có nguồn tài nguyên tốt, với các hướng dẫn chỉ cho bạn cách sử dụng nền tảng này.
• Nó thử dữ liệu của bạn với các thuật toán khác nhau và chọn thuật toán hoạt động tốt nhất, nghĩa là bạn có được thuật toán tốt nhất mà không cần biết thuật toán nào được sử dụng.
• Nó cung cấp API REST và giao diện dựa trên web để đưa ra dự đoán của bạn sau khi mô hình được đào tạo.

Nó có gói miễn phí với các tính năng hạn chế và gói cao cấp, với mức thấp nhất bắt đầu từ $399 mỗi tháng.

Tầm quan trọng của nền tảng AI không có mã

NoCode AI 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 công việc hơn. Các trường hợp sử dụng phổ biến cho AI trong kinh doanh bao gồm:

• Tạo chatbot dựa trên tình cảm có thể đề xuất tài nguyên tự trợ giúp cho người dùng. Điều này cho phép các doanh nghiệp cung cấp hỗ trợ khách hàng mà không cần thuê nhân viên hỗ trợ khách hàng.
• AI có thể được sử dụng để dự đoán gian lận trong thương mại điện tử và do đó có thể gắn cờ các giao dịch đáng ngờ.
• Đề xuất sản phẩm dựa trên AI để bán thêm và bán chéo sản phẩm nhằm tăng doanh số.
• Bạn có thể dự đoán tỷ lệ rời bỏ của khách hàng và ưu tiên gửi các chương trình khuyến mãi để giữ chân khách hàng.
• Phân loại sản phẩm tự động từ hình ảnh có thể giúp việc điền dữ liệu vào các trang sản phẩm dễ dàng hơn.
• Thay vì gửi email đến toàn bộ danh sách gửi thư của bạn, sử dụng 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, đồng thời tập trung hoạt động tiếp thị của bạn vào họ.

Cuối cùng, No Code AI cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn, dựa trên dữ liệu trong khi 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 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 đã được hiểu rõ và do đó có thể được lập trình.

Tuy nhiên, trong một số tình huống, mối quan hệ không được hiểu rõ. Chúng ta có thể biết các yếu tố ảnh hưởng đến đầu ra và tác động sơ bộ của chúng, nhưng không biết mối quan hệ toán học chính xác.

Trong Machine Learning, máy tính cố gắng tìm mối quan hệ toán học gần đúng giữa đầu vào và đầu ra. Gần đúng bởi vì nó dự đoán kết quả đầu ra cho đầu vào với độ chính xác đủ hợp lý để sử dụng thực tế.

Học máy là một trong những nhánh quan trọng nhất của Trí tuệ nhân tạo và nói rộng ra là Không có mã AI. Tất cả các công cụ No Code AI đều sử dụng Machine Learning. Máy học có thể được sử dụng để tìm hiểu và dự đoán lý do tại sao khách hàng rời đi.

Nó có thể được sử dụng để phân loại đánh giá sản phẩm nhằm xác định nhóm nào nên đọc đánh giá dưới dạng phản hồi. Nó có thể được sử dụng để đào tạo các chatbot về các 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 quá trình học tập.
• Quy trình công việc có thể được sắp xếp hợp lý và tích hợp vào dữ liệu đường ống một cách dễ dàng.
• Bộ dữ liệu được quản lý giúp dễ dàng thêm dữ liệu mới và đào tạo lại mô hình liên tục.
• Nó cho phép sử dụng một nền tảng không có máy chủ, giúp mở rộng quy mô dễ dàng hơn.
• Chúng thường đi kèm với các tùy chọn để huấn luyện các mô hình sử dụng GPU trên đám mây, cho phép cộng tác tốt hơn vì có một nền tảng dùng chung cho tất cả các thành viên trong nhóm.

Bây giờ, hãy cùng khám phá những nhược điểm của No Code AI.

Hạn chế của AI không có 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 các dự đoán và đào tạo cũng giới hạn việc sử dụng.

Tiếp theo, hãy xem một số tài nguyên tốt nhất để học No Code AI.

Tài nguyên

Hướng dẫn không cần mã về trí tuệ nhân tạo và máy học

Cuốn sách này giới thiệu cho bạn về AI và cung cấp cho bạn những hiểu biết cơ bản mà không cần đưa bạn đi sâu vào lập trình.

Cuốn sách sẽ giúp bạn hiểu được sự khác biệt giữa máy học, AI, học sâu và mạng lưới thần kinh.

Giới thiệu về khóa học không có mã/mã thấp

Trong phần Giới thiệu về No Code/Low Code của Đại học Duke, bạn sẽ học cách áp dụng các nguyên tắc kỹ thuật máy học cho 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 phát triển các ứng dụng máy học bằng cách sử dụng các phương pháp hay nhất về phát triển phần mềm và học cách sử dụng AutoML để giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.

AI cho Tiếp thị (Không có Mã)

Khóa học AI For Marketing (No-Code) của Udemy đề cập đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tiếp thị.

Nó bao gồm xây dựng các mô hình máy học không có mã để dự đoán tỷ lệ rời bỏ, doanh số bán hàng và tiếp thị hỗn hợp, phân khúc khách hàng và xây dựng các mô hình phân cụm để cá nhân hóa, đồng thời sử dụng thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để dự đoán sở thích của người tiêu dùng.

Lưu ý của tác giả

AI hữu ích cho hầu hết các doanh nghiệp và No Code giúp 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 là hạn chế. Do đó, các doanh nghiệp nên đảm bảo rằng họ đánh giá liệu nó có xứng đáng với chi phí bỏ ra hay không.

Ngoài ra, sự đơn giản của các nền tảng này phải trả giá. Các mô hình và quy trình không thể tùy chỉnh và cấu hình được như những mô hình và quy trình được viết trong mã. Bất chấp tất cả những điều này, 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 phát triển.

Tiếp theo, bạn có thể kiểm tra Mã thấp và không có nền tảng máy học mã.