รหัสและเทคโนโลยีข้อมูล-ไม่ต้องเขียนโค้ดและเขียนโค้ดน้อย

AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ดคืออะไร?

AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ด หรือที่เรียกว่า AI แบบไม่ใช้โค้ด เป็นแนวทางใหม่ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างโมเดล AI และการเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดใดๆ ทำให้ AI เข้าถึงได้สำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ทางเทคนิค ผ่านแพลตฟอร์มที่มีอินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่เป็นภาพ แพลตฟอร์มเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้โซลูชัน AI ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องอาศัยความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมอย่างลึกซึ้ง

คุณสมบัติหลักของ AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ด

• อินเทอร์เฟซแบบภาพ: ใช้เครื่องมือแบบลากและวางสำหรับการสร้างโมเดล
• การปรับใช้อย่างรวดเร็ว: สร้างและใช้งานโมเดล AI ได้อย่างรวดเร็ว
• การเข้าถึง: ออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิค

ประโยชน์ของโซลูชัน AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ด

โซลูชัน AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ดมีข้อดีมากมาย โดยเฉพาะสำหรับธุรกิจที่ต้องการผนวก AI โดยไม่จำเป็นต้องมีทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเฉพาะทาง

ลดอุปสรรคในการเริ่มต้น

• คุ้มค่า: ลดความจำเป็นในการจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ประหยัดเวลา: ลดเวลาที่ใช้ในการพัฒนาโมเดล AI

การผนวกธุรกิจที่ดีขึ้น

• การใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญในโดเมน: ให้ผู้ใช้ธุรกิจใช้ความรู้ในอุตสาหกรรมในการสร้างโมเดล AI
• มุ่งเน้นงานหลัก: ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่ซับซ้อน โดยการมอบหมายงานที่ง่ายกว่าให้กับผู้ใช้ที่ไม่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิค

เพิ่มประสิทธิภาพ

• ความเร็ว: เร่งกระบวนการพัฒนาได้ถึง 90%
• การบำรุงรักษาต่ำ: ทำให้กระบวนการอัปเดตและบำรุงรักษาโมเดล AI ง่ายขึ้น

วิธีใช้ AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ด

การนำ AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ดไปใช้งานเกี่ยวข้องกับการเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสมและเข้าใจความสามารถของมันเพื่อให้ตรงกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ

ขั้นตอนการนำ AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ดไปใช้

1. ระบุความต้องการทางธุรกิจ: กำหนดว่ากระบวนการหรือภารกิจใดที่สามารถได้รับประโยชน์จาก AI
2. เลือกแพลตฟอร์ม: เลือกแพลตฟอร์ม AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่สอดคล้องกับความต้องการของคุณ
3. สร้างโมเดล: ใช้เครื่องมือของแพลตฟอร์มเพื่อสร้างและทดสอบโมเดล AI
4. ปรับใช้และติดตาม: นำโมเดลไปใช้ในเวิร์กโฟลว์ของคุณและติดตามประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

แพลตฟอร์ม AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ดยอดนิยม

• Akkio: เสนอการสร้างและการผนวกโมเดล AI แบบครบวงจร
• Google Teachable Machine: เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย
• Microsoft Lobe: มุ่งเน้นไปที่งานการรู้จำภาพ

ความแตกต่างระหว่าง AutoML และ AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ด

แม้ว่า AutoML และ AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ดจะมีเป้าหมายเพื่อทำให้การสร้างโมเดล AI ง่ายขึ้น แต่พวกเขาก็มีผู้ใช้เป้าหมายและฟังก์ชันการใช้งานที่แตกต่างกัน

AutoML

• กลุ่มเป้าหมาย: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพ
• ความซับซ้อน: ให้การควบคุมรายละเอียดในกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง
• การปรับแต่ง: อนุญาตให้ปรับแต่งโมเดลได้อย่างละเอียด

AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ด

• กลุ่มเป้าหมาย: ผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ทางเทคนิคและผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจ
• ความง่ายในการใช้งาน: มุ่งเน้นที่ความเรียบง่ายและความเป็นมิตรกับผู้ใช้
• การปรับแต่ง: มีตัวเลือกการปรับแต่งที่จำกัดเมื่อเทียบกับ AutoML

ด้วยการเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้ ธุรกิจสามารถเลือกวิธีการที่เหมาะสมที่สุดตามความสามารถทางเทคนิคและข้อกำหนดของโครงการ