ИИ без кода: ключ к раскрытию эффективности и роста

Для эффективной коммерции корпоративные предприятия Изучение

В этой статье мы рассмотрим несколько вариантов использования для частных лиц и компаний, чтобы воспользоваться новой тенденцией в области ИИ: инструментами без кода. Несмотря на то, что уже мощные инструменты без кода, такие как конструкторы веб-сайтов и приложений, внутренние производители инструментов и механизмы интеграции, теперь могут выполнять гораздо больше задач и решать более сложные бизнес-задачи благодаря ИИ.

ChatGPT покорил мир, и многие инструменты на базе OpenAI появляются каждый день на Product Hunt и в виде пожизненных сделок на AppSumo. С Bing и Google, присоединившимися к победе и изменившим работу поисковых продуктов, нет никаких сомнений в том, что искусственный интеллект никуда не денется.

Зачем использовать инструменты искусственного интеллекта без кода

При индивидуальном кодировании решения мы быстро сталкиваемся с проблемами масштабируемости. Сегодня технологические стеки меняются со скоростью света, и программисты, которые стоят своих денег, обычно являются очень хорошо оплачиваемыми профессионалами.

Если мы стартап, индивидуальный предприниматель или просто человек, который хочет использовать ИИ для личной выгоды, маловероятно, что мы можем позволить себе платить кому-то до 200 долларов в час или тратить годы на изучение совершенно нового набора навыков.

Инструменты без кода охватывают разные области и помогают нам достигать личных и профессиональных целей. Например, многие пользователи используют ИИ для создания пользовательского контента, создания оптимизированного кода для своих приложений на незнакомых языках, перевода текстов с одного языка на другой и избегания использования SQL для обработки и преобразования данных в своих базах данных.

Не поймите меня неправильно: кодирование по-прежнему остается одним из самых ценных наборов навыков, которым сегодня можно овладеть, и остается одной из самых востребованных профессий во всем мире. Отсутствие кода не лишит разработчиков рабочих мест. Наоборот, это повысит их производительность и позволит им сосредоточиться на более сложных и интересных решениях проблем.

Читайте также:  Увеличьте скорость парсинга веб-страниц в Python с помощью модуля HTTPX

ИИ без кода, наконец, стал достаточно дешевым и достаточно широко принятым, чтобы быть полезным. GPT-3 от OpenAI, пожалуй, является самым заметным успехом в этой области, кульминацией которого стал выпуск ChatGPT в ноябре 2022 года. Однако крупные технологические компании также проводят исследования: Microsoft выпускает инструменты для распознавания голоса, а Google работает над рядом Инструменты искусственного интеллекта, чтобы конкурировать с OpenAI.

Различные типы инструментов искусственного интеллекта без кода

Инструменты искусственного интеллекта без кода можно разделить на разные типы в зависимости от их основного варианта использования. Имейте в виду, что большинство инструментов обслуживают несколько типов.

Генеративный ИИ

Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, предназначенный для создания или генерации контента, такого как изображения, музыка, текст или другие типы мультимедиа. Этот тип ИИ основан на моделях глубокого обучения, которые используют алгоритмы для анализа и изучения шаблонов в данных, которые затем можно использовать для создания нового контента на основе этих шаблонов.

Генеративный ИИ — это более широкое ведро контента для всего, что производит контент. Это самый общий ярлык, который включает в себя огромное количество подкатегорий.

Некоторые примеры инструментов генеративного ИИ, которые не требуют написания кода, включают Jasper, ChatGPT, PlayHT, Descript, Midjourney, Runway. Все они служат разным целям и являются лидерами рынка в своем отношении.

Платформы автоматизированного машинного обучения (AutoML)

Платформы автоматизированного машинного обучения (AutoML) — это инструменты без кода или с минимальным кодом, которые позволяют пользователям автоматически создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения, не требуя глубоких знаний в области программирования или обработки данных. Платформы AutoML автоматизируют весь конвейер машинного обучения, от предварительной обработки данных до выбора модели и оптимизации гиперпараметров.

Платформы AutoML особенно полезны для предприятий или организаций, у которых нет специальной группы по анализу данных, поскольку они позволяют неспециалистам создавать и развертывать модели машинного обучения для решения бизнес-задач. Специалисты по данным также могут использовать AutoML для быстрого прототипирования моделей и автоматизации повторяющихся задач, что позволяет им сосредоточиться на более сложных задачах.

Некоторые примеры платформ autoML могут включать LevityAI, DataRobot, DataIku и Akkio.

Инструменты анализа и визуализации данных

Инструменты анализа и визуализации данных — это программные приложения, которые позволяют пользователям анализировать, интерпретировать и визуализировать данные. Эти инструменты часто используют алгоритмы машинного обучения, подмножество ИИ, чтобы помочь пользователям разобраться в больших и сложных наборах данных.

Инструменты анализа и визуализации данных особенно полезны для предприятий или организаций, которым необходимо принимать решения на основе данных. Эти инструменты могут помочь им определить тенденции, закономерности и корреляции в своих данных, которые могут помочь им в принятии решений и разработке стратегии. Некоторые из ключевых функций инструментов анализа и визуализации данных включают подготовку данных, дополнение данных и доставку данных (например, в форме инфографики или анализа основных факторов).

Ведущее программное обеспечение в этой категории включает собственную платформу Google Vertex AI, Amazon SageMaker и Pecan AI. Инструмент, специально разработанный для визуализации и распознавания данных, называется Flourish.

Генераторы кода

Хотя технически они являются частью подмножества генеративного ИИ, генераторы кода заслуживают отдельной категории. Такие инструменты, как GitHub Copilot, Codex и новые стартапы, такие как BlackBox AI, помогают программистам повысить свою эффективность и ускорить процесс доставки кода.

Генераторы кода, которые многие считают самым полезным игровым инструментом в OpenAI, стали лучшими друзьями разработчиков. Они могут увеличить свою производительность в десять раз и автоматизировать утомительные части работы, высвобождая больше времени для творческого решения проблем.

Скорость — важнейший компонент инноваций, и если сейчас один программист может производить то же, что и десять программистов в прошлом, прогресс будет быстрее. Хотя генераторы кода иногда создают вредоносный или неэффективный код, они все же помогают сократить количество времени и усилий, необходимых для разработки программного обеспечения.

Кроме того, генераторы кода являются самыми дешевыми инструментами без кода, что делает их легко доступными для менее привилегированных стран и людей, которые только начинают. С помощью генераторов кода кодирование может стать более доступным, и люди могут использовать технологию ИИ для создания более качественных программных продуктов.

Платформы автоматизации

Платформы автоматизации, также известные как инструменты «качества жизни», представляют собой программные платформы, которые используют искусственный интеллект, чтобы помочь пользователям сэкономить время. Одним из ярких примеров таких платформ являются инструменты очистки, которые могут идентифицировать различные типы данных на веб-странице и извлекать данные для использования в других приложениях.

В качестве практического примера я часто использую Bardeen, парсер AI без кода, для извлечения данных с веб-страниц, дополнения их внешними инструментами, такими как средства проверки анализа SERP, и сохранения их в Google Sheets. У меня также есть несколько рабочих процессов, которые позволяют мне получать и обновлять данные для влиятельных лиц, с которыми я сотрудничаю.

Другими примерами платформ автоматизации являются Zapier, Make и Integrately. Хотя эти инструменты в настоящее время имеют ограниченные возможности ИИ, они могут интегрироваться с OpenAI для создания рабочих процессов на основе ИИ, которые еще больше улучшают автоматизацию и оптимизируют повторяющиеся задачи. Используя платформы автоматизации, пользователи могут повысить свою производительность и высвободить больше времени для творческого решения проблем.

Что мы можем создать с помощью искусственного интеллекта без кода

Существует бесчисленное множество способов, с помощью которых ИИ может помочь вам стать более продуктивным. Как заявил в Твиттере известный влиятельный человек в области машинного обучения, «ИИ не заменит вас, но кто-то, использующий ИИ, заменит». Избегая применения ИИ на рабочем месте, вы можете упустить возможность сэкономить время, вызвать восхищение коллег и продвинуться по карьерной лестнице.

Если вам интересно, да, абзац выше был написан ChatGPT. На самом деле, вся статья была проверена ChatGPT, которая предложила синонимы, исправила грамматические ошибки и расширила мысли, которые у меня были, но я не мог записать достаточно быстро. Поскольку я не являюсь носителем языка, ChatGPT — бесценный инструмент, который я использую ежедневно, чтобы экономить время и писать лучше.

Если вам интересно, да, абзац выше был написан ChatGPT

Генерация контента с помощью ИИ также может помочь вам писать статьи, оптимизированные для SEO. Как часть платформ автоматизации, инструменты SEO, такие как InkForAll и SurferSEO, автоматически применяют модели естественного языка, чтобы определить, какие темы вам нужно осветить в вашей статье, чтобы иметь больше шансов на ранжирование по вашим целевым ключевым словам.

Также стоит отметить, что изображение выше также было сгенерировано ИИ.

Экономия времени без парсинга кода

Более полезным вариантом использования для вашего бизнеса может быть сбор и анализ данных. В этом примере я извлекаю данные с нескольких страниц блога SitePoint, используя Bardeen, бесплатный инструмент для извлечения данных без кода.

На скриншоте видно, как невероятно просто создать шаблон парсинга. Вы просто выбираете, какие точки данных вас интересуют, и Bardeen автоматически выберет все соответствующие данные на странице. Я очистил заголовки, URL-адреса, категории и изображения для статей.

Затем я сохранил шаблон парсинга и запустил автоматизацию. На изображении ниже показан результат.

Затем я сохранил шаблон парсинга и запустил авто

Однако в таком виде он не особенно полезен. Давайте переместим результат в Google Sheet, хорошо?

К счастью, это также очень легко сделать благодаря Бардину. Мы просто добавляем шаг в автоматизацию и добавляем полученные результаты в Google Sheet. (Вот видеоруководство по началу работы, если вам нужна дополнительная помощь в освоении Bardeen.)

На снимке экрана вы можете видеть, что мы сопоставили вс

На снимке экрана вы можете видеть, что мы сопоставили все столбцы с соответствующими столбцами Google Sheet, и теперь у нас есть результаты. Я остановил автоматизацию после очистки 721 статьи. Я мог бы оставить его работать на неопределенный срок, пока он не найдет все статьи, когда-либо опубликованные на SitePoint.

это заняло всего две минуты моего времени

Просто повторюсь: это заняло всего две минуты моего времени. 721 строка данных, которые в противном случае заняли бы часы и часы моего дня, теперь полностью заполнены и безошибочны благодаря автоматизации, которую я настроил с помощью бесплатного инструмента, который вы можете установить прямо сейчас.

Но давайте сделаем еще один шаг, не так ли?

Теперь, когда у нас есть огромное количество данных, нам нужен инструмент для их анализа. В этом примере 721 строка — это не так уж и много. Но представьте, что у вас есть десятки тысяч, сотни тысяч или даже миллионы строк. Как можно быстро извлечь выгоду из больших наборов данных без помощи специалистов по данным и аналитиков?

Принятие бизнес-решений с помощью инструментов искусственного интеллекта без кода

Программное обеспечение в облаке, такое как Amazon Sagemaker, Google Vertex AI и Akkio, может помочь вам разобраться в огромных наборах данных, не нарушая банк. ( Здесь полный отказ от ответственности: у меня профессиональные отношения с Аккио. )

Чтобы продемонстрировать, как это может помочь вам в ваших повседневных рабочих процессах, я загрузил тот же набор данных в Akkio, дополнив URL-адреса дополнительными показателями SEO, полученными от Majestic SEO. Эти показатели помогут нам с прогнозами в будущем и оценят каждый URL в списке.

Программное обеспечение автоматически позволяет нам вид
Программное обеспечение автоматически позволяет нам вид

Программное обеспечение автоматически позволяет нам видеть закономерности в данных и выполнять подготовку данных в интерфейсе, подобном ChatGPT. В этом примере мне нужны только домены Trust Flow, Citation Flow и Referral. Все остальные показатели бесполезны для того, что мы пытаемся сделать.

Чтобы удалить их все, я могу просто использовать подсказку «Удалить все столбцы, кроме Title, URL, Category, Image Trust Flow, Citation Flow и RefDomains». Вот и все.

Эта демонстрация показывает, что SQL не треб

Эта демонстрация показывает, что SQL не требуется. Теперь у меня есть полностью оптимизированная таблица с дополненными данными. Общение с нашими данными — это круто!

В качестве последнего шага в этом примере давайте попробуем оценить, сколько реферальных доменов (то есть ссылок, указывающих на статью) получит следующее предложение блога SitePoint, взяв за основу последние 721 статью.

Для этого мы будем использовать самую быструю модель обучения в Akkio, которая занимает примерно одну минуту, и сделаем прогноз с помощью AutoML для «RefDomains».

Для этого мы будем использовать самую быст

Прогноз автоматически сгенерирует отчет «Основные поля», демонстрирующий наиболее важные корреляции между заголовком и количеством ссылающихся доменов, которые получит статья. Другие корреляции включают категорию и небольшую корреляцию с потоком цитирования страницы.

Получив модель прогнозирования, мы можем использовать ее для всех будущих статей, чтобы прогнозировать их успех. Его можно развернуть как веб-приложение, внутри таблицы Google или даже встроить в статьи и контент.

Заключение

В этой статье мы увидели, как искусственный интеллект без кода может помочь вам генерировать текст, изображения, корректировать ваш контент, воспроизводить ваш голос, быстрее искать информацию в Интернете, а также собирать и анализировать данные. Нет ничего, с чем ИИ не мог бы нам помочь, если мы найдем правильные инструменты для наших нужд.

В нескольких каталогах ежедневно публикуется новое расширяющее программное обеспечение, такое как Future Tools. Я рекомендую держать эти каталоги открытыми, если вам интересно будущее этой области.

ИИ никуда не денется, и не воспользоваться им было бы огромной ошибкой для всех компаний и частных лиц, которые хотят резко повысить свою производительность. Попробуйте эти инструменты, и вы никогда не вернетесь к копированию и вставке или написанию статей старомодным способом.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий