नो-कोड मशीन लर्निंग का महत्व

नो-कोड मशीन लर्निंग की बदौलत स्मार्ट निर्णय लेना पहले से कहीं आसान हो गया है। एक गार्टनर मैजिक क्वाड्रेंट विश्लेषण के अनुसार, 2025 तक 65 प्रतिशत एप्लिकेशन डेवलपमेंट नो-कोड/लो-कोड प्लेटफॉर्म पर होगा। नो-कोड एप्लिकेशन प्लेटफॉर्मों ने उत्पादकता बढ़ाने के मामले में काफी संभावनाएं दिखाई हैं। क्लाउड-आधारित मोबाइल ऐप्स के साथ, ऐसे प्लेटफॉर्म व्यवसायों को प्रक्रियाओं को स्वचालित और डिजिटल बनाने में मदद करते हैं।

मूल रूप से, आप तुरंत महसूस करते हैं कि तकनीकी मशीन लर्निंग की कोडिंग भाषा को समझने में बहुत समय, प्रक्रियाएं और ऊर्जा लगती है। और आप सही होंगे। मशीन लर्निंग को मास्टर करना बेहद कठिन है और इसमें काफी कड़ी मेहनत की जरूरत होती है। भले ही आप मशीन लर्निंग को समझ लें, डेटा मॉडल को स्क्रैच से बनाने में महीनों लग सकते हैं, इसके अलावा आपके पास जितना काम है वह अलग है।

दूसरी तरफ, मशीन लर्निंग केवल तकनीकी प्रोग्रामर तक सीमित नहीं होनी चाहिए। विश्लेषक डेटा पूर्वानुमानों का उपयोग कर नो-कोड मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म की बदौलत तेजी से आगे बढ़ सकते हैं, जिसका अर्थ है कि वे अपनी कंपनी को बजट उड़ाए बिना रचनात्मक और सक्रिय रूप से सोचने में मदद कर सकते हैं।

नो-कोड का सार

जब से प्रोग्राम करने के लिए कंप्यूटर रहे हैं, प्रोग्रामिंग को आसान, तेज, कम जटिल और बहुत व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ बनाने के प्रयास होते रहे हैं। मूल रूप से, कोई भी अंत-उपयोगकर्ता प्रोग्रामिंग इंगित करती है कि कोडिंग कौशल की कमी के बावजूद, अधिकांश कंप्यूटर उपयोगकर्ता विभिन्न उपकरणों की अनुप्रयोग क्षमता की सराहना करेंगे — जब तक इन कौशलों को प्राप्त करने के लिए आवश्यक प्रयास न्यूनतम हो।

नो-कोड उन उपकरणों के एक सेट को संदर्भित करता है जो उपयोगकर्ताओं को पारंपरिक अर्थ में प्रोग्राम किए बिना ऐप्स और सिस्टम बनाने में सक्षम बनाता है। इसके बजाय, आवश्यक कार्यक्षमता को दृश्य इंटरफेस और निर्देशित उपयोगकर्ता गतिविधियों के साथ-साथ डेटा साझा करने के लिए अन्य उपकरणों के साथ प्री-बिल्ट कनेक्टर के माध्यम से एक्सेस किया जाता है।

यह मानना सुरक्षित है कि नो-कोड की दुनिया का अस्तित्व बना रहेगा। काम पर और मौजूद तकनीक के मामले में, इन सिद्धांतों पर आधारित एआई समाधान यह प्रदर्शित कर रहे हैं कि क्षेत्र केवल चौड़ाई में नहीं बल्कि गहराई में भी विस्तार कर रहा है।

एआई और एमएल के लाभ

बड़ी संख्या में एआई और मशीन लर्निंग कंपनियां एआई को लोकतांत्रिक बनाने का दावा करती हैं, जो उनके संबंधित लक्षित उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे सटीक है, जो अभी भी आमतौर पर नियमित इंजीनियर हैं। इन सभी संगठनों में से नो-कोड तकनीक विकसित करने वाले 'बिना किसी पूर्व प्रशिक्षण के सभी' के उद्देश्य के सबसे करीब हैं।

इस स्तर का लोकतंत्रीकरण बहुत देर से आया प्रतीत होता है: अधिकांश कंपनियां एआई को अपनी पूरी क्षमता और पैमाने पर लागू करने के लिए संघर्ष करती हैं, जैसा कि बार-बार प्रदर्शित हुआ है, जिससे इस ट्रेड-ऑफ की आसानी और भी महत्वपूर्ण हो जाती है।

नो-कोड एमएल का उपयोग करने से आपको मिलने वाले कुछ लाभ यहां हैं:

1. पहुंच:

भविष्य में बढ़ी हुई डेटा साइंस या एआई के उपयोग की दिशा में एक कदम के रूप में काम करता है। अपेक्षाकृत कम निवेश, साथ ही कामगारों को एआई तकनीकों के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करना, छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों में एआई अपनाने की सबसे महत्वपूर्ण बाधाओं को दूर करता है।

2. गुणवत्ता:

नो-कोड उपकरण उन लोगों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जिनके पास तकनीकी डिग्री या विषय का व्यापक ज्ञान भी नहीं हो सकता है। इसके लिए उत्पाद में काफी काम करने की जरूरत होती है, क्योंकि उपयोगकर्ता की ओर से तर्कसंगत डिफ़ॉल्ट और सुरक्षा उपायों का सावधानीपूर्वक चयन करना होता है। कुछ एआई प्लेटफॉर्म में बिल्ट-इन ह्यूमन असेसमेंट होता है और ऐसे खतरों को और सीमित करने के लिए जरूरत पड़ने पर फीडबैक मांगते हैं। यह संयोजन ऐसी प्रणालियों की प्रारंभिक सेटअप के दौरान मानवीय त्रुटि को कम करता है और दैनिक संचालन में प्लेटफॉर्म के साथ प्रत्यक्ष जुड़ाव की अनुमति देता है।

3. गति:

सर्वश्रेष्ठ नो-कोड उपयोगकर्ता एआई प्लेटफॉर्म के साथ पूरी मशीन लर्निंग मूल्य श्रृंखला में तेजी से पुनरावृत्ति कर सकते हैं। यह यह पता लगाने के लिए तेज प्रयोग को सक्षम बनाता है कि अपने डेटा के साथ क्या किया जा सकता है - और फिर काम पर वापस जाना। किसी को समझाने के लिए इससे बेहतर कोई तरीका नहीं है कि प्रक्रिया को सरल, स्पष्ट तरीके से प्रदर्शित किया जाए।

4. उपयोगिता:

प्लग-एंड-प्ले व्यवसाय में सभी को किसी समस्या का एआई समाधान खोजने में सक्षम बनाता है, और अधिकांश मामलों में, कम लागत पर। ये उपकरण गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

नो-कोड मशीन लर्निंग के फायदे

1. डेटा साइंस टीम के बिना डेटा-संचालित

अधिकांश कंपनियां जो डेटा-संचालित होना चाहती हैं उनके पास डेटा साइंस टीम की कमी है, एक बनाने में असमर्थ हैं, या उनके लिए सुलभ डेटा साइंटिस्ट उपकरणों से अनजान हैं। वास्तव में, 83 प्रतिशत कंपनियां कहती हैं कि एआई एक रणनीतिक प्राथमिकता है, फिर भी उन्हें डेटा साइंस प्रतिभा खोजने में परेशानी हो रही है।

यह बाधाएं उत्पन्न करता है क्योंकि संगठन अक्सर कर्मियों को खोजने के लिए संघर्ष करते हैं या मांग वाले डेटा साइंटिस्ट को प्रतिस्पर्धी वेतन देने के लिए बजट समायोजित करना होता है। मॉडल-बिल्डिंग की भारी मांग उनके दिन-प्रतिदिन के एनालिटिक्स काम में बाधाएं पैदा करेगी।

2. मशीन लर्निंग-संचालित उत्पाद बनाएं और स्केल करें

वैयक्तिकरण, दक्षता और सामग्री और उत्पाद क्यूरेशन ये सभी चीजें हैं जो ग्राहक मांगते हैं। ऐसा करने के लिए, वस्तुओं को उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के अनुकूल डेटा इनपुट और आउटपुट की आवश्यकता होती है।

कठिनाई यह है कि जबकि अधिकांश कंपनियों के पास इन उत्पादों को बनाने के लिए संसाधन हैं, यदि वे नो-कोड मशीन लर्निंग की गति और सटीकता का लाभ नहीं उठाते हैं, तो वे उन प्रतिस्पर्धियों से पीछे रह जाएंगे जो भविष्यवाणियों का उपयोग करते हैं:

• अपने उत्पाद के बारे में सुशिक्षित विकल्प बनाना।
• बाजार में पहुंचने में लगने वाले समय को कम करना।
• एक-पर-एक इंटरेक्शन को वास्तविकता बनाना।

यूएक्स में सुधार – मशीन-आधारित लर्निंग पर्सनलाइजेशन आपको उन प्रकार के अनूठे अनुभव देने में सक्षम बनाता है जो आपके उपभोक्ता और संभावित ग्राहक चाहते हैं।

3. लागत कम करते हुए मुनाफा बढ़ाएं

बिना प्रोग्रामिंग के मशीन लर्निंग भी आपको प्रॉफिट मार्जिन बढ़ाने में मदद कर सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में ऐतिहासिक मूल्य निर्धारण डेटा फीड करके आप यह अनुमान लगा सकते हैं कि उपभोक्ता अलग-अलग समय पर कितना खर्च करने के इच्छुक हैं। यह आदर्श है यदि आपके पास दैनिक ग्राहक लेनदेन की अधिक संख्या है।

आप पिछले डेटा के आधार पर यह भी पूर्वानुमान लगा सकते हैं कि लागत कहां कम करें, समय और पैसा कहां निवेश करें और ग्राहक प्रतिधारण कैसे बढ़ाएं।

4. निर्णय लेने में सुधार करें

कंपनियां अक्सर उस समय उपलब्ध ऐतिहासिक डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए रिपोर्टिंग, बिजनेस इंटेलिजेंस या स्प्रेडशीट के साथ एड-हॉक डेटा एनालिटिक्स पर निर्भर करती हैं।

हालांकि इस रणनीति में मौलिक रूप से कुछ भी गलत नहीं है, समस्या यह है कि यह बाधाएं उत्पन्न करती है, क्योंकि यह है:

• संसाधन-गहन
• डेटा समय के साथ पुराना हो सकता है।
• मानवीय गलती एक जोखिम है।
• निर्णय लेने में लगने वाले समय को कम करता है।

मशीन लर्निंग-सक्षम टीमें रियल-टाइम डेटा के साथ काम कर सकती हैं, यह सुनिश्चित करती हैं कि वे सुविचारित निर्णय लेती हैं। वे उन निर्णयों को जल्दी, सटीक रूप से भी ले रहे हैं और यदि वे नो-कोड मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म का उपयोग कर रहे हैं तो अपने प्रयासों को बढ़ा रहे हैं।

नो-कोड मशीन लर्निंग और क्लैसिफायर

क्लैसिफायर एक नो-कोड प्लेटफॉर्म है जो आपको ऊपर बताए गए सभी लाभ देगा। आप अपने व्यवसाय के लिए डेटा साइंटिस्ट की टीम के बिना सभी कार्यक्रम चला सकते हैं। नो-कोड मशीन लर्निंग वर्तमान स्थिति में बहुत लोकप्रिय हो रहा है।

जब गुणात्मक डेटा की व्याख्या करने की बात आती है, तो हम मदद कर सकते हैं। क्लैसिफायर एक सरल एआई-संचालित ऑनलाइन टेक्स्ट विश्लेषण एप्लिकेशन है जो आपको तुरंत गुणात्मक डेटा के साथ शुरू करने में मदद कर सकता है। स्वचालित सुविधाओं और मशीन लर्निंग की बदौलत आप जो चाहें उसका विश्लेषण कर सकते हैं। नीरस कार्य हम पर छोड़ें और आज हमारे साथ एक मॉडल बनाएं ताकि अपना काम सरल कर सकें और अपने उत्पाद फीडबैक डेटा से अधिकतम लाभ उठा सकें।

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