Важливість машинного навчання без коду

Завдяки машинному навчанню без коду приймати розумніші рішення швидше стало простіше ніж будь-коли. Згідно з аналізом Gartner Magic Quadrant до 2025 року 65 відсотків розробки додатків здійснюватиметься на платформах без коду/з низьким кодом. Платформи додатків без коду продемонстрували великий потенціал з точки зору підвищення продуктивності. Завдяки хмарним мобільним додаткам такі платформи допомагають підприємствам автоматизувати та оцифровувати процедури.

По суті, ви швидко усвідомлюєте, що розуміння мови кодування технічного машинного навчання вимагає багато часу, процесів та енергії. І ви мали б рацію. Машинне навчання надзвичайно важко освоїти і потребує значного обсягу роботи. Навіть якщо ви розумієте машинне навчання, побудова моделей даних з нуля може зайняти місяці, на додаток до всього іншого, що у вас є.

З іншого боку, машинне навчання не повинно обмежуватися технічними програмістами. Аналітики можуть використовувати прогнози даних, щоб рухатися швидше завдяки платформам машинного навчання без коду , що означає, що вони можуть допомогти своїй компанії мислити творчо та проактивно, не перевищуючи бюджет.

Суть підходу без коду

Відтоді, як існують комп'ютери для програмування, вживалися спроби зробити програмування простішим, швидшим, менш складним і доступним для значно ширшої аудиторії. По суті, будь-яке програмування для кінцевого користувача вказує на те, що незважаючи на відсутність навичок кодування, більшість користувачів комп'ютерів оцінили б прикладний потенціал різних інструментів — за умови, що зусилля, потрібні для освоєння цих навичок, є мінімальними.

Без коду — це набір інструментів, що дозволяють користувачам створювати додатки та системи без необхідності програмувати їх у традиційному розумінні. Натомість доступ до основного функціоналу здійснюється через візуальні інтерфейси та спрямовані дії користувача, а також готові конектори з іншими інструментами для обміну даними.

Можна сміливо стверджувати, що світ без коду продовжить існувати. Стосовно поставленого завдання та наявних технологій, рішення на базі ШІ, засновані на цих принципах, демонструють, що галузь розширюється не лише вшир, а й вглиб.

Переваги ШІ та МН

Велика кількість компаній зі штучного інтелекту та машинного навчання стверджує, що демократизує ШІ, що, мабуть, точно відповідає дійсності для їхніх цільових користувачів, якими зазвичай досі є звичайні інженери. Ті, хто розробляє технології без коду, найближчі до мети «всі без попередньої підготовки» з усіх цих організацій.

Цей рівень демократизації здається давно назрілим: більшість компаній стикається з труднощами в застосуванні ШІ на повну потужність і в масштабі, що наочно демонструвалося знову і знову, що робить простоту цього компромісу ще більш критичною.

Ось деякі переваги використання МН без коду:

1. Доступність:

Слугує трампліном для розширеного використання науки про дані або ШІ в майбутньому. Відносно невисокі інвестиції у поєднанні з набуттям працівниками практичного досвіду роботи з технологіями ШІ усувають найбільш суттєві бар'єри для впровадження ШІ у малому та середньому бізнесі.

2. Якість:

Інструменти без коду розроблені для людей, які можуть не мати технічного ступеня або навіть широких знань у цій галузі. Це вимагає значного обсягу роботи над продуктом, оскільки раціональні налаштування за замовчуванням та заходи безпеки мають ретельно обиратися від імені користувача. Деякі ШІ-платформи мають вбудовану функцію людської оцінки та при необхідності запитують відгуки для подальшого обмеження таких ризиків. Ця комбінація зменшує людські помилки під час початкового налаштування таких систем і дозволяє безпосередньо взаємодіяти з платформою в повсякденній роботі.

3. Швидкість:

Найкращі користувачі без коду можуть швидко ітерувати всю ланцюжку цінності машинного навчання за допомогою ШІ-платформ. Це дозволяє швидше проводити експерименти, щоб з'ясувати, що можна зробити із власними даними, — а потім повернутися до роботи. Немає кращого способу переконати когось, ніж продемонструвати процес у простий та очевидний спосіб.

4. Зручність використання:

Принцип «підключи та використовуй» дозволяє кожному у компанії знайти рішення ШІ для будь-якої проблеми, і в більшості випадків за низькою вартістю. Ці інструменти розроблені для нетехнічних користувачів та розробників.

Переваги машинного навчання без коду

1. Орієнтованість на дані без команди з науки про дані

Більшість компаній, які прагнуть стати орієнтованими на дані, не мають команди з науки про дані, не можуть її масштабувати або не знають про доступні їм інструменти для науковців з даних. Насправді 83 відсотки компаній говорять, що ШІ є стратегічним пріоритетом, проте відчувають труднощі з пошуком фахівців у галузі науки про дані.

Це створює перешкоди, оскільки організації часто мають труднощі з пошуком персоналу або змушені коригувати бюджети для пропозиції конкурентних зарплат затребуваним науковцям з даних. Величезний попит на побудову моделей спричинив би вузькі місця в їхній щоденній аналітичній роботі.

2. Створення та масштабування продуктів на основі машинного навчання

Персоналізація, ефективність і курація контенту та продуктів — усе це речі, яких вимагають клієнти. Для цього продукти потребують введення та виведення даних, адаптованих до вимог користувача.

Складність полягає в тому, що хоча більшість компаній мають ресурси для створення цих продуктів, якщо вони не скористаються швидкістю та точністю машинного навчання без коду, вони відстануть від конкурентів, які використовують прогнозування для:

• Прийняття обґрунтованих рішень щодо свого продукту.
• Скорочення часу виходу на ринок.
• Перетворення індивідуальних взаємодій на реальність.

Покращення UX — персоналізація на основі машинного навчання дозволяє надавати унікальний досвід, якого прагнуть ваші споживачі та потенційні клієнти.

3. Зниження витрат при збільшенні прибутку

Машинне навчання без програмування також може допомогти вам покращити маржу прибутку. Завантажуючи історичні дані про ціни в алгоритми машинного навчання, можна прогнозувати, скільки споживач готовий витратити в різний час. Це ідеально, якщо у вас великий обсяг щоденних клієнтських транзакцій.

Ви також можете генерувати прогнози на основі попередніх даних про те, де скоротити витрати, інвестувати час і гроші та підвищити утримання клієнтів.

4. Покращення прийняття рішень

Компанії часто покладаються на звітність, бізнес-аналітику або спеціальний аналіз даних за допомогою електронних таблиць для отримання інсайтів із наявних на даний момент історичних даних.

Хоча з цією стратегією принципово нічого поганого немає, проблема полягає в тому, що вона генерує вузькі місця, оскільки є:

• Ресурсоємною
• Дані можуть застарівати з часом.
• Людська помилка є ризиком.
• Зменшує кількість часу, необхідного для прийняття рішення.

Команди, що використовують машинне навчання, можуть працювати з даними в режимі реального часу, забезпечуючи прийняття добре обґрунтованих рішень. Вони також приймають ці рішення швидко, точно й нарощують зусилля, якщо використовують платформи машинного навчання без коду.

Машинне навчання без коду та Klassifier

Klassifier — це платформа без коду, яка надасть вам усі переваги, згадані вище. Ви можете виконувати всі програми без необхідності мати команду науковців з даних для свого бізнесу. Машинне навчання без коду стає дуже популярним у нинішній ситуації.

Коли йдеться про інтерпретацію якісних даних, ми можемо допомогти. Klassifier — це простий онлайн-додаток для аналізу тексту на основі ШІ, який дозволить вам одразу розпочати роботу з якісними даними. Завдяки автоматичним функціям та машинному навчанню ви можете аналізувати все, що забажаєте. Доручте нам рутинні завдання та побудуйте разом з нами модель сьогодні, щоб спростити свою роботу та отримати максимум від даних відгуків про ваш продукт.

Зареєструйтесь сьогодні Або Замовте безкоштовну демонстрацію З Klassifier, щоб дізнатися більше.