什么是无代码人工智能，为什么它对企业很重要？
无代码行业旨在构建软件解决方案，使非技术人员能够创建以前只能由熟练程序员编写的软件。
该行业涵盖面广，最成功的工具是网站构建器，而应用程序构建器未能起飞。然而，另一个越来越受欢迎的无代码领域是无代码人工智能工具。
人工智能如何改变世界
人工智能正在改变世界和企业的运作方式。Google Translate使您能够在全球范围内进行交流，自动驾驶的特斯拉汽车承诺使高速公路更安全，最近推出的ChatGPT承诺成为一个有用的聊天机器人。
虽然人工智能挑战现状的领域看起来各不相同且无关联，但本质上都在做同一件事——实现以前无法自动化的任务的自动化，因为这些任务需要人类智能。
对于企业来说，自动化可以提高效率并降低成本。希望在未来保持竞争力并扩大规模的企业必须考虑如何改进其运营方式以及如何使用 artificial intelligence。但是，并非所有企业都能负担得起雇佣软件工程师来开发人工智能系统。
什么是人工智能？
人工智能很难定义，因为智能行为和非智能行为之间的界限不清晰。
热门出版物对人工智能的定义如下：
Google表示，人工智能是一组技术，使计算机能够执行各种高级功能，包括能够看、理解和翻译口头和书面语言、分析数据、提出建议等。
Oracle将其定义为模仿人类智能以执行任务并可以根据收集的信息进行迭代改进的系统或机器。
BuiltIn将其定义为计算机科学的广泛领域，涉及构建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。
我认为人工智能是显式编程的替代品。在显式编程中，程序员负责告诉计算机如何根据一些一般输入计算输出。
然而，借助人工智能，计算机可以分析数据并推断出根据输入产生输出的方法，通过寻找数据中的趋势。
什么是无代码人工智能？
传统上，人工智能系统是由软件工程师和数据科学家使用Python等编程语言开发的。这意味着只有高度技术化的工程师才能利用人工智能为他们的企业构建系统。
无代码人工智能旨在通过抽象人工智能模型来使其能够在不需要编码的情况下开发。这将使非技术人员能够为他们的企业创建人工智能系统并与更大的公司竞争。
市场上的不同平台为用户提供了以更简单的方式开发系统的机会。
人工智能平台提供不同的功能集以及不同的价格。因此，它们可能不一定是竞争产品，而是具有不同的用途。
无代码人工智能平台
让我们来探索一下主流平台：
#1. MonkeyLearn
MonkeyLearn是一种基于人工智能的文本分析工具。它可以用于分析文本并将其分类为不同的组别，从评论中提取意图并进行情感分析。
功能
- 易于使用和操作。
- 与Zapier、Google Sheets、自定义API和CSV文件等其他工具良好集成。
- 允许您创建和训练用于分类文本的模型。
它简单易用，与Zapier等其他无代码集成工具完美结合。您还可以通过API直接连接到平台。之后，您可以使用预建的分类器或训练自己的模型来对文本进行分类。
该工具的定价从299美元/月起。
MakeML
MakeML是一个基于MacOS的机器学习平台。虽然该应用程序适用于Mac，但您可以使用MakeML来创建在图片和视频中检测和追踪对象的模型。
此外，他们还有一个数据集商店，可以获取用于训练模型所需的数据。他们还有广泛的教程，以帮助您学习如何使用平台和构建示例应用程序。
特点
- 与大多数其他无代码人工智能平台相比，MakeML的定价相对较低。这使其成为一个不需要太多财务投入的很好的起点。
- 该网站还提供其他支持资源，以帮助您入门并在遇到困难时进行指导。
- 他们还有一个数据集商店，您可以从中获取需要用于训练模型的数据，而无需自己收集数据。该数据还经过清理，使其适合训练。
他们有一个免费套餐；最便宜的高级套餐每月4.53美元。
Obviously.ai
Obviously.ai是一个易于使用的构建预测模型的平台。此外，它还可用于回归和处理时间序列数据。
Obviously.ai支持多种训练算法，但它会根据准确性自动选择最佳算法。最重要的是，它通常在不到一分钟的时间内完成训练模型。
特点
- 速度非常快。
- 资源丰富，有教程向您展示如何使用该平台。
- 它会针对不同算法进行数据测试并选择最佳表现的算法，这意味着您可以获得最佳算法，而无需知道使用了哪个算法。
- 它提供REST API和基于Web的界面，在模型训练后进行预测。
它有一个具有有限功能的免费计划和高级计划，最低价格为每月399美元。
无代码人工智能平台的重要性
对于企业而言，无代码人工智能对其至关重要，因为它使其能够利用人工智能来自动化流程，并因此在较少的工作量下完成更多任务。业务中常见的人工智能用例包括：
- 基于情感创建聊天机器人，可以向用户推荐自助资源。这使得企业能够提供客户支持而无需雇佣客服人员。
- 可以使用人工智能预测电子商务中的欺诈，从而可以标记可疑交易。
- 基于人工智能的产品推荐，以提高销售额的交叉销售。
- 您可以预测客户流失，并提前发送促销活动以挽留客户。
- 通过图像自动产品分类可以帮助更轻松地填充产品页面的数据。
- 不再向整个邮件列表发送电子邮件，而是根据过去的行为预测哪些邮件列表上的客户可能会转化并购买产品，并将营销重点放在他们身上。
最重要的是，无代码人工智能使企业能够在处理复杂的业务情况时做出更加智能、数据驱动的决策。
无代码人工智能与机器学习的关系
大多数情况下，我们遇到的情况可以在输入和输出之间建立数学模型的关系。有些情况很简单，因为输入和输出之间的关系是被充分理解的，因此可以进行编程。
然而，在某些情况下，这种关系并不被很好地理解。我们可能知道影响输出的因素及其大致效果，但不知道确切的数学关系。
在Machine Learning中，计算机试图找到输入和输出之间的近似数学关系。这种近似是因为它预测给定输入的输出，其准确性足够实用。
机器学习是人工智能的最重要的分支之一，也是无代码AI的延伸。所有的无代码AI工具都使用机器学习。机器学习可以用来学习和预测为什么会有客户流失。
它可以用来对产品评论进行分类，以确定哪个团队应该阅读该评论作为反馈。它可以用来训练聊天机器人在给予反馈时采取最合适的回应。
无代码AI的好处
- 无代码AI使企业能够利用AI的强大功能而无需学习曲线。
- 工作流可以简化并集成以便轻松传输数据。
- 管理的数据集使添加新数据和持续重新训练模型变得更容易。
- 它允许使用无服务器平台，使扩展变得更加容易。
- 它们通常提供使用云中的GPU训练模型的选项，使得团队成员之间可以更好地协作，因为有一个共享的平台。
现在，让我们来了解一下无代码AI的缺点。
无代码AI的缺点
- 大多数平台都很昂贵。
- 构建自定义模型和使用自定义参数很困难。
- 预测和训练的速率限制也限制了使用。
接下来，看看学习无代码AI的一些最佳资源。
资源
无代码人工智能和机器学习指南
这本书向您介绍了人工智能，并使您对其有了基本的了解，而不会让您深入编程的细节。
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这本书将帮助您理解机器学习、人工智能、deep learning和神经网络之间的区别。
无代码/低代码课程介绍
在杜克大学的Introduction to No Code/Low Code中，您将学习如何应用机器学习工程原理到现实项目中，使用cloud computing和数据工程概念。
您将使用软件开发最佳实践开发机器学习应用程序，并学习使用AutoML进行更高效的问题解决。
营销中的人工智能（无代码）
Udemy的课程涵盖了在营销中使用人工智能。
它包括使用无代码构建机器学习模型来预测流失、销售和营销组合，对客户进行分段和构建聚类模型以进行个性化以及使用计算机视觉和natural language processing来预测消费者偏好。
作者的说明
人工智能对大多数企业都有用，并且无代码使非技术业务经理更容易获得人工智能。然而，其中一些人工智能平台的价格限制较高。因此，企业应确保评估其是否值得成本。
此外，这些平台的简单性是有代价的。与编写的代码相比，这些模型和流程不太可定制和可配置。尽管如此，对于新兴行业来说，无代码人工智能领域令人惊讶地丰富，并且很可能很快会发展壮大。
