Сила машинного обучения в ваших руках
С тех пор как искусственный интеллект проник в корпоративный мир, проекты по автоматизации находятся в руках специалистов по обработке и анализу данных. Эти новички в деловом мире, хотя и обладают глубокими знаниями в области интеллектуальных систем данных, не обязательно обладают теми же суждениями, что и опытные деловые люди.
Это особенно важно, когда речь идет об определении выхода или результатов, которые не имеют смысла для инсайдера рынка. К счастью, были разработаны решения, позволяющие сделать преимущества ИИ доступными для любого работника.
Эти платформы без кода предоставляют визуальные интерфейсы и интерфейсы перетаскивания, которые позволяют пользователям интуитивно программировать, маркировать и обучать модели обучения.
Вот как они могут распространять варианты использования ИИ в компаниях.
Auto-ML против искусственного интеллекта без кода
Если в науке о данных и существует общепризнанная истина, так это то, что обучение модели машинного обучения требует много времени и ресурсов.
Будь то написание кода, очистка данных, создание меток или обновление моделей, специалисты по данным часто тратят свое время на довольно повторяющиеся задачи. Довольно парадоксально для людей, которые хотят автоматизировать и оптимизировать процессы…
Технологии автоматизированного машинного обучения были изобретены гигантами искусственного интеллекта (Google, Microsoft или IBM), чтобы сэкономить время своим специалистам по данным. Они предоставляют решения, которые автоматически обучают модели обучения для узких и специализированных задач. В частности, они полагаются на библиотеку существующих алгоритмов для выбора наиболее подходящей модели, создания размеченных данных и, таким образом, улучшения модели посредством пошагового уточнения.
Однако специфика платформ AutoML заключается в том, что они предназначены для специалистов по науке о данных. Чтобы управлять их использованием и оптимизировать результаты, пользователи должны знать, как справляться со всеми техническими задачами машинного обучения (очистка данных, маркировка и отладка), а также оценивать допустимую погрешность и погрешность.
В этом и заключается отличие отсутствия кода ИИ: отсутствие кода ИИ делает построение нейронной модели доступным для всех на предприятии. Благодаря визуальному, plug-and-play и модульному интерфейсу у пользователей есть все необходимое для внедрения приложения машинного обучения в свой рабочий процесс.
Таким образом, эти решения искусственного интеллекта без кода обещают решающие преимущества для компаний, которым не хватает таланта или ресурсов.
Бизнес-преимущества отсутствия кода
Наем и поддержка специалиста по данным — долгий и дорогой проект. Это особенно актуально для компаний среднего размера, которые могут столкнуться с проблемами удержания кадров и нехваткой средств.
Тем не менее, развертывание ИИ может открыть огромные возможности для этих компаний. Специфика машинного обучения заключается в улучшении процессов во всех аспектах бизнеса. Таким образом, варианты использования многочисленны:
- Автоматизация очистки контактов и квалификации, чтобы максимизировать перспективы отдела продаж
- Оптимизация рекламного бюджета в режиме реального времени
- Управление повторяющимися административными операциями, такими как претензии или анализ счетов, с минимальным вмешательством человека
- Анализ и мониторинг в масштабе отзывов и жалоб клиентов
- Категоризация обширных каталогов продукции
Цель этих платформ искусственного интеллекта без кода — предоставить преимущества автоматизации, начиная с небольших, но эффективных приложений. Благодаря визуальному интерфейсу перетаскивания работникам обычно требуется всего несколько дней работы, чтобы увидеть окупаемость каждого проекта автоматизации. Таким образом, компании избегают вложения большого количества ресурсов в бесперспективные проекты и получают максимальный потенциал от приложений, которые стоят денег.
Модели данных и предвзятость
Несмотря на сильное ценностное предложение, использование возможностей искусственного интеллекта без кода в вашей компании может потребовать некоторой осторожности. В то время как специалисты по обработке и анализу данных знают о потенциальных предубеждениях, которые передают модели алгоритмов, и могут их предотвратить, для среднего пользователя это не так.
Поскольку инструменты искусственного интеллекта без кода автоматизируют программирование моделей, кому-то еще нужно уточнить данные и отладить модели. Только для алгоритмов визуального распознавания качество вывода во многом зависит от качества набора данных. Четкие изображения без особых вариаций, четкие аннотации без шума так же важны для обеспечения точности модели. И это без добавления риска предвзятости, добавленного человеческим отбором.
Например, возьмем случай оценки профиля кандидата по фотографии, включенной в его резюме. Эта фотография может повлиять на всю ценность резюме, поскольку модель включает в свое суждение неявные предположения комментатора.
По этой причине пользователям ИИ без кода необходимо постоянно переоценивать актуальность результатов своей модели. Им нужно оставаться скромными и подвергать сомнению результаты, когда кажется, что их модель работает слишком хорошо, чтобы быть правдой.
Следует знать, что точность моделей машинного обучения зависит от характера решаемой проблемы. Поэтому вам нужно уточнить условия вашей проблемы, чтобы получить результат, который наилучшим образом соответствует потребностям, но при этом является реалистичным.
Примеры платформ искусственного интеллекта без кода
На рынке уже есть множество решений No Code AI, и каждое из них обладает уникальными функциями.
Такие решения, как Очевидно ИИ или Аккио, добавляют возможности прогнозирования ИИ в ваши обычные электронные таблицы. Вам просто нужно подключить свои ресурсы данных к приложению, и оно построит на их основе прогностическую модель. Затем вы можете вычислить вероятность оттока клиентов, определить оптимальный баланс цен или выявить сотрудников с более высоким риском текучести кадров.
Такие инструменты, как Lobe или Nanonets, полагаются на мощность компьютеров для прогнозирования неструктурированных данных. Благодаря удобному и доступному интерфейсу Lobe позволяет распознавать или классифицировать объекты на изображениях или видео. Nanonets делает то же самое, но управляет неструктурированными документами.
Другие платформы, такие как Levity, Clarifai или GoogleCloud ML, делают все эти возможности обработки данных доступными на одной панели. Пользователи могут выполнять визуальную проверку качества, распознавание лиц, модерацию контента или профилактическое обслуживание изображений, видео, аудио и текстовых документов. Они являются лучшими инструментами для использования больших данных, принадлежащих компаниям среднего размера.
Каковы последствия этих инструментов с неограниченными возможностями для будущей работы? Рабочие имеют в своих руках всю информацию о данных и могут максимизировать их ввод. Они могут максимально эффективно использовать автоматизацию на основе данных.
