什麼是無代碼 AI？
無代碼 AI，也稱為無代碼人工智能，是 AI 領域的一種變革性方法，允許用戶在不需要編寫任何代碼的情況下創建 AI 和機器學習模型。這使得 AI 民主化，通過具有視覺化、拖放界面的平台使非技術用戶能夠訪問。這些平台使用戶能夠快速高效地部署 AI 解決方案，無需廣泛的編程知識。
無代碼 AI 的主要特徵
- 視覺化界面：使用拖放工具進行模型構建。
- 快速部署：迅速創建和實施 AI 模型。
- 可訪問性：專為沒有技術專長的用戶設計。
無代碼 AI 解決方案的好處
無代碼 AI 解決方案提供了許多優勢，特別是對於希望在不需要專業數據科學技能的情況下整合 AI 的企業。
降低進入門檻
- 成本效益：減少聘請數據科學家的需求。
- 節省時間：縮短開發 AI 模型所需的時間。
增強業務整合
- 領域專業知識的利用：允許業務用戶在 AI 模型創建中利用其行業知識。
- 專注於核心任務：使數據科學家可以專注於複雜問題，將簡單任務轉交給非技術用戶。
提高效率
- 速度：加速開發過程多達 90%。
- 低維護：簡化 AI 模型的更新和維護過程。
如何使用無代碼 AI
實施無代碼 AI 涉及選擇合適的平台並了解其功能，以最佳滿足您的業務需求。
實施無代碼 AI 的步驟
- 識別業務需求：確定哪些流程或任務可以從 AI 中受益。
- 選擇平台：選擇符合您要求的無代碼 AI 平台。
- 構建模型：利用平台的工具創建和測試 AI 模型。
- 部署和監控：將模型實施到您的工作流程中，並持續監控其性能。
流行的無代碼 AI 平台
- Akkio：提供端到端 AI 模型構建和集成。
- Google Teachable Machine：對初學者而言，其易用界面非常理想。
- Microsoft Lobe：專注於圖像識別任務。
AutoML 與無代碼 AI 的區別
雖然 AutoML 和無代碼 AI 都旨在簡化 AI 模型創建，但它們針對不同的用戶群體並提供不同的功能。
AutoML
- 目標受眾：主要是尋求提高效率的數據科學家。
- 複雜性：提供對機器學習流程的詳細控制。
- 自定義：允許深入的模型調整。
無代碼 AI
- 目標受眾：非技術用戶和業務專業人士。
- 易用性：專注於簡單性和用戶友好性。
- 自定義：相比 AutoML，自定義選項有限。
通過了解這些差異，企業可以根據其技術能力和項目需求選擇最合適的方法。