هل تتطلع إلى أتمتة تحليل البيانات؟ إذا كانت الإجابة بنعم ، فقد تتطلع إلى أداة التعلم الآلي التي تسمح للكمبيوتر بفهم البيانات والتعلم من خلال المعرفة لإنجاز المهام دون برمجة دقيقة. في عصر الإنترنت اليوم ، تزداد شعبية الذكاء الاصطناعي ومهارات التعلم الآلي بشكل يومي. السبب وراء ذلك هو السهولة التي يجلبها للشركات والمؤسسات لإدراك بياناتهم وتنظيمها بذكاء دون استهلاك الكثير من الوقت.
تقوم أنواع مختلفة من أدوات التعلم الآلي المتاحة في السوق بعملها بفعالية ومعالجة البيانات بشكل أسرع. هل تعلم أنه من الممكن إنشاء أداة التعلم الآلي الخاصة بك؟ إذا كانت الإجابة "لا" ، فعليك قراءة هذه المقالة حتى النهاية.
ما هي الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة والتي لا تحتوي على تعليمات برمجية؟
قبل ذلك ، يجب عليك تعيين فريق من المطورين لإنشاء تطبيقاتك وأدوات التعلم الآلي أو إجراء عمليات شراء تم إجراؤها بالفعل من الخارج. باختصار ، يتم صنعها بشكل أساسي من خلال لغات البرمجة من البداية. تكلفة التطوير من خلال الكود عالية. ومع ذلك ، في الوقت الحاضر ، هناك خيار من الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية وبدون تعليمات برمجية مع منصة جاهزة حيث يمكن للمستخدمين الذهاب إليها ، وبطريقة سحب وإفلات سهلة ، يطورون تطبيقاتهم بكفاءة وفعالية من حيث التكلفة من قبل أشخاص غير تقنيين .
تتيح منصة التطوير بدون كود مثل AppMaster للمستخدمين تطوير جميع أنواع التطبيقات وتطبيقات مواقع الويب لاستخدامهم واستخدام العميل دون الحاجة إلى أي مهارات تشفير. هناك مجموعة واسعة من التخصيصات المتاحة للاختيار من بينها. يشترك الرمز المنخفض وغير الرمز بشكل أو بآخر في نفس الأسلوب ، ولكن بعض الاختلافات موصوفة أدناه.
ما هو الكود المنخفض؟
الكود المنخفض هو إستراتيجية لتطوير التطبيقات تستخدم توضيحًا مرئيًا وبعض معرفة الترميز. هذا يعني أنك لا تزال بحاجة إلى بعض المعرفة البرمجية الخلفية لاستخدام نظام أساسي منخفض الكود. إنه يقلل الوقت والعبء والتكلفة من خلال تبسيط العملية ولكنه لا يزال بحاجة إلى طريقة دعم التنمية التقليدية. إذن ، بكلمات أسهل ، إنها مزيج من طرق الترميز التقليدية وطرق عدم وجود كود.
ما هو عدم وجود كود؟
من ناحية أخرى ، فإن no-code هي طريقة تلقائية وخالية من الترميز لتطوير التطبيقات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) . إنها خالية تمامًا من لغة البرمجة والتشفير. تحتاج إلى استخدام طريقة مرئية وإنشاء تطبيق من اختيارك. إنها تقنية ناشئة لها العديد من المزايا على طريقة الترميز المنخفضة والتشفير التقليدية لتطوير التطبيق.
لا تتطلب تقنية عدم الترميز سطرًا واحدًا من الترميز وهي الطريقة التي يمكنك من خلالها إنشاء التطبيقات وتطبيقات مواقع الويب لأي أغراض بنفسك فقط عن طريق الحصول على بعض المعرفة بالمنصة التي لا تحتوي على كود والتي تستخدمها. AppMaster هو أفضل نظام أساسي بدون رمز في السوق يحتوي على واجهة سهلة الاستخدام وسهلة الاستخدام للغاية وبأسعار سوق تنافسية ، ويمكنك إنشاء تطبيقات من البداية. لست بحاجة إلى دفع تلك الدولارات الإضافية للمطورين مقابل تطوير تطبيقك باستخدامه.
لماذا يجب عليك استخدام نظام أساسي منخفض التعليمات البرمجية أو بدون رمز؟
تتجه العديد من الشركات والمؤسسات نحو الأنظمة الأساسية الخالية من التعليمات البرمجية / منخفضة التعليمات البرمجية لتطوير تطبيقاتهم. حتى المطورين والعاملين لحسابهم الخاص يستخدمونه لزيادة مبيعاتهم ومخرجات العمل لأن الأمر يستغرق وقتًا وطاقة أقل لتطوير تطبيق من خلال هذه الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة / التي لا تحتوي على تعليمات برمجية ، ولا تزال الشعبية في ازدياد.
تعد الأنظمة الأساسية ذات الشفرة المنخفضة / غير المشفرة سريعة في زيادة مكاسب الإنتاجية للشركات. إنهم يطورون تحليلات بصرية جذابة ومؤثرة والتي غزت السوق لتحليلات توضيحية. يتم استخدام الكود المنخفض / عدم وجود رمز أيضًا للتحليلات التنبؤية وأدوات التعلم الآلي التي توجه المحلل من خلال التعاقب التلقائي للمقاييس لإنشاء نموذج يناسب مجموعة البيانات.
إلى جانب ذلك ، يتم إنشاء موقع ويب وتطبيق جوّال بسهولة باستخدام أنظمة أساسية ذات رمز منخفض / بدون رمز. هذه التقنيات تفسيرات أكثر دقة يمكنها حتى التحكم في تعاملات العملاء. مع ذلك ، تحتوي الأنظمة الأساسية التي لا تحتوي على رمز ومنصات منخفضة الشفرة على بعض الخدمات ذات القيمة المضافة ، بما في ذلك:
- تعزيز التحليلات الرقمية
- حافظ على التحليلات الرقمية
- يساعد في تحسين محركات البحث (SEO)
- يساعد في SMM (التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي)
- عظيم لأتمتة الأعمال
- يروّج للاتجار بالإعلانات الرقمية
- مناسبة لتصميم المنتجات التكنولوجية
- إنشاء التطبيق والتخصيص
هل يمكنني التعلم الآلي بدون تشفير؟
الجواب المباشر والمختصر على السؤال هو نعم. يحتاج تطوير التعلم الآلي التقليدي منك إلى تطوير خوارزميات التعلم الآلي التي لا تحتوي على تعليمات برمجية والتي تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب معرفة برمجة مسبقة وموارد وفريق تطوير أو عالم بيانات لإنجازها. ولكن مع الأنظمة الأساسية التي لا تحتوي على كود / رمز منخفض ، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي لا تحتوي على كود لها فوائد مختلفة.
مع تزايد شعبية الأنظمة الأساسية ذات الأكواد المنخفضة / التي لا تحتوي على كود ، فمن الضروري أن تتحرك الشركات وتستفيد من هذه التكنولوجيا لأن نماذج التعلم الآلي معقدة في البناء وتتطلب موظفين ووقتًا ومالًا. ستكون مهمة مستحيلة إذا لم تختر نظامًا أساسيًا بدون رمز ؛ لست عالم بيانات أو مطورًا للقيام بالتعلم الآلي.
الطلب على نموذج التعلم الآلي
تتطلب نماذج التعلم الآلي عدة خطوات ليتم تطويرها بنجاح. ثبت أن تبني قدرات التعلم الآلي أمر صعب على العديد من الأشخاص لتحسين كفاءتهم. لقد تبنته المؤسسات الكبيرة ذات الميزانية الكافية لأن التعلم الآلي طريقة مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب خبرة محدودة في تعلم الآلة.
يعد بناء نموذج أداء للتعلم الآلي طريقة صعبة. كما نوقش أعلاه ، هناك حاجة إلى المطورين وعلماء البيانات ومنشئي التعلم الآلي كفريق واحد لتحقيق المهمة وإنجازها. هناك صعوبة أخرى تتمثل في العثور على خبير في هذا المجال وهو أمر صعب للغاية. هذا متوقع في كيفية تقدم البيانات الإجمالية على مدار المدة بسبب فائض التكنولوجيا. الطلب ملحوظ للغاية لدرجة أنه حتى أولئك الذين هم متخصصون في تكنولوجيا المعلومات ويعرفون الجوانب الفنية للكمبيوتر يتم دفعهم إلى وظائف صعبة في تحليل البيانات.
ما هو التعلم الآلي بدون رمز؟
أدت الصعوبات المذكورة أعلاه والطلب على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي إلى استنتاج مفاده أن النظام الأساسي بدون رمز سيكون مناسبًا بشكل رائع لتطوير نموذج التعلم العميق الآلي. خاصة إذا كانت لديك ميزانية صغيرة ولا يمكنك الدفع مقابل فرق علوم البيانات ، يمكنك استخدام الأنظمة الأساسية التي لا تحتوي على تعليمات برمجية للتطوير ، ومعظمها بأسعار معقولة. أفضلها هو AppMaster الذي يوفر أداة برمجة مرئية سهلة الاستخدام وفريق يعمل على مدار الساعة لإرشادك خلال العملية.
عادةً ما يهتم المحللون وعلماء البيانات ببياناتك. لا تستحق الطريقة أو الأدوات التقليدية لتطوير البيانات وإدارتها الوقت والجهد المبذولين لإكمالها لأن المستخدم النهائي عادةً ما يكون غير تقني ، مثل رجال الأعمال وفرق الموارد البشرية وفرق التسويق وأفراد المبيعات وما إلى ذلك. استخدام المحللين وعلماء البيانات لمعالجة البيانات والاعتماد على محللي البيانات لاستخدام هذه الأدوات.
هذا يوجه نحو ارتباط كبير. بدلاً من ذلك ، توقف علماء ومحللو البيانات عن إضاعة الوقت وقضوا شهورًا في تطوير وحدة معالجة رسومات خارجية للشركات. على المدى الطويل ، سيكون سير العمل غير فعال.
أفضل طريقة هي وضع البيانات الأساسية في تطبيق آمن للتعلم الآلي تم إنشاؤه من خلال تطوير بدون رمز. علاوة على ذلك ، لم يتم إنشاء العديد من أدوات ذكاء الأعمال ، حتى تلك التي تحتوي على التعلم الآلي المضمن ، مع مستخدمي الأعمال. يحاول الموردون التقليديون في كثير من الأحيان إخفاء تعقيد حلهم بميزات وخيارات الخدمة الذاتية. ومع ذلك ، يشعر العملاء أنهم يحتاجون إلى مستوى عالٍ من علوم الكمبيوتر أو المعرفة الهندسية لاستخدامها.
لذلك ، على الرغم من أن أدوات ذكاء الأعمال لها مزايا عديدة ، إلا أنها لم تصمم لأعمال اليوم وأدت إلى تدهور كبير. الأدوات التي تمكّن الجميع من الاستفادة من قوة البيانات والتنبؤات هي ما تطلبه المؤسسات حقًا. سيؤدي ذلك إلى تحسين الكفاءة واتخاذ القرار ، وإزالة الاختناقات وتحرير النطاق الترددي لفريق علوم البيانات. هذا هو السبب في أن أدوات التعلم الآلي بدون رمز تحظى بشعبية كبيرة الآن. إنها تمكن أي شخص من إنشاء نماذج التعلم الآلي بدون تعليمات برمجية ، حتى بدون خلفية برمجة.
ما هي منصات الذكاء الاصطناعي بدون كود؟
تتضمن معظم الأنظمة التي لا تحتوي على تعليمات برمجية واجهة سحب وإفلات تتيح للعملاء تحميل البيانات الأساسية بسرعة لإنشاء نماذج تعلم آلي عالية الدقة. وهذا يعني أنه يجوز لأي شخص إنشاء نموذج وإجراء تنبؤات ، بغض النظر عن إلمامه بأساليب الانحدار أو الغابة.
على سبيل المثال ، يمكن للمدير الذي يتعامل مع معدل دوران مرتفع للموظفين استخدام بيانات التحميل لفهم الأسباب الكامنة وراء التناقص بشكل أفضل وتنفيذ خطط الاحتفاظ. يتم إنشاء أداء نموذج AI مدرب بالكامل بدون رمز بنقرات ويمكنه على الفور التنبؤ بتناقص الموظفين. سيتمكن هذا المدير من تحديد موظفيهم الذين من المرجح أن يغادروا والحصول على اقتراح حول التدخلات المحتملة لمنع الاستنزاف.
بالطبع ، توقع دوران الموظفين هو حالة استخدام واحدة فقط لعدم وجود رمز ؛ يظهر عدد لا يحصى من الآخرين قيمته الهائلة للشركات. وفقًا لتحليل Gartner Magic Quadrant ، سيتم تنفيذ ما يصل إلى 65٪ من تطوير التطبيقات على منصات خالية من التعليمات البرمجية / منخفضة التعليمات البرمجية بحلول عام 2024 ، مما يؤدي إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على قوة الذكاء الاصطناعي.
أفضل 10 منصات للتعلم الآلي بدون رمز
ليس من الضروري قصر التعلم الآلي على المبرمجين التقنيين. نتيجة لذلك ، يمكن للمحللين التحرك بسرعة أكبر بمساعدة منصات ML التي لا تحتوي على كود ، والتي تمكنهم من دعم التفكير الاستباقي والمبتكر لشركتهم. أظهرت منصات التعلم الآلي للتطبيقات التي لا تحتوي على تعليمات برمجية الكثير من الإمكانات وزيادة الإنتاجية. من خلال استخدام تطبيقات الأجهزة المحمولة المستندة إلى السحابة ، تساعد هذه المنصات المؤسسات في أتمتة الإجراءات ورقمنتها. فيما يلي مجموعة مختارة من الأنظمة الأساسية بدون تعليمات برمجية التي يجب مراعاتها إذا كنت بحاجة إلى نشر مكون التعلم الآلي بسرعة ودمجه مع برنامجك الحالي.
CreateML
بدون معرفة الترميز اليدوية ، يمكنك استخدام CreateML لإنشاء نماذج ML لتجزئة الكائن واكتشافه. يمكنك التعامل بكفاءة وفعالية مع مجموعة بيانات غنية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك اختبار نماذج التعلم الآلي المخصصة الخاصة بك وتدريبها للحصول على معاينة لسلوكها.
هذه منصة حيث يمكنك تعلم كيفية تطوير تطبيق الذكاء الاصطناعي واستخدام رؤية الكمبيوتر لحل مشكلة العمل في غضون ساعات. توفر Apple لمطوري iOS منصة السحب والإفلات بدون تعليمات برمجية لبناء نماذج التعلم الآلي للشفرات الخاصة بهم وصقلها على جهاز Mac. تم تضمين العديد من قوالب التدريب النموذجية مع CreateML ، وهو برنامج macOS مستقل. تم تصميم هذا الإطار لبناء شبكات عصبية لاكتشاف الكائنات وتجزئتها. يمنح مطوري iOS برنامج macOS لإنشاء مجموعات البيانات وإدارتها. يمكنك استخدام هذه الأداة لتخطيط الميزات وتعديلها في كل من مقاطع الفيديو والصور.
فريتز AI
إنها من بين منصات التعلم الآلي المتنامية للرموز التي تساعد في سد فجوة المعرفة بين علماء البيانات ومطوري الهواتف الذكية. يمكنك تدريب النماذج في الاستوديو أو استخدام نماذج مدربة بالفعل ، مما يمنحك خيارًا في مقدار الوقت والمال الذي تريد تخصيصه لإنشاء نماذج ML لاكتشاف الكائنات.
جوجل AutoML
بمساعدة هذا النظام الأساسي الذي لا يحتوي على رمز ، والمبني على إمكانات التعلم الآلي من Google مع القليل من التعليمات البرمجية ، يمكن لتجربة التعلم الآلي تدريب نماذج دقيقة لمتطلبات العمل الخاصة بهم. كما أنه يمكّن المبرمجين الذين لديهم معرفة قليلة بتعلم الآلة من تدريب النماذج على وجه التحديد لحالات استخدام معينة. تتعامل المنصة مع مصادر بيانات التدريب المختلفة وحالات الاستخدام ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر وذكاء الفيديو ومعالجة اللغة الطبيعية والترجمة.
المدرج ML
بمساعدة هذه المنصة ، سيتمكن الطلاب والمهنيون المبدعون من مختلف المجالات من الوصول إلى مناهج ML. يوفر واجهات مرئية ممتعة لتدريب النماذج بكفاءة ، من إنتاج النص والصور إلى التقاط الحركة.
منظمة العفو الدولية
احصل على حوار البيانات لتشكيل مجموعة البيانات تلقائيًا دون استخدام أي رمز ، ثم شارك نماذج ML مع الفريق أو عامة الناس. قد يبدأ الجميع في إنتاج تنبؤات باستخدام الخوارزميات ، ويمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات ذات التعليمات البرمجية المنخفضة لدمج تنبؤات التعلم الآلي الديناميكية في تطبيقك.
يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تقديم حل بسيط للجميع. يمكن دمج ملف CSV أو إضافته إلى مصادر البيانات الخاصة بك. التعرف على المتغيرات التي تؤثر على التنبؤات والنتائج المتوقعة باستخدام المواقف الافتراضية. افحص مواصفات الخوارزمية بعمق ، وابحث عن النماذج المنافسة ، وتعرف على كيفية عمل النماذج.
يؤدي مهام معقدة على بيانات تدريب CSV يحددها المستخدم باستخدام البرمجة اللغوية العصبية المتطورة. يمكن للمسوقين وأصحاب الأعمال استخدامها لتقدير تدفق الدخل ، وتحسين الكفاءة التشغيلية ، وإنشاء سلسلة توريد أكثر كفاءة ، وتشغيل حملات تسويقية آلية مخصصة.
روبوت البيانات
النظام الأساسي الشهير الشامل للذكاء الاصطناعي للمؤسسات من أجل التنفيذ السريع والمباشر لنماذج التنبؤ الموثوقة. إنه يمكّن محللي الأعمال من إنشاء تحليلات تنبؤية دون الحاجة إلى أي خبرة في البرمجة أو تعلم الآلة. فهو يساعد في التخطيط ، والإنشاء ، والنشر ، والإشراف ، وصيانة تطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة.
مل كبير
Big ML عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر يوفر للمؤسسات خدمات لتكامل التطبيقات والتعلم الآلي للكود. يتم تقديم محللي الأعمال وتكامل التطبيقات جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي للتعليمات البرمجية السلعية كخدمة. بنقرات قليلة فقط ، يمكنه إنشاء تعلم عميق أو نموذج تعليمي.
سوبر علق
بالنسبة إلى الذكاء الاصطناعي الخاص بك ، قم بإنشاء Super Data باستخدام Super Annotate. بالنسبة لتطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك ، فإنه يوفر نظامًا أساسيًا شاملاً للتعليق على بيانات الحقيقة الأساسية وإدارتها وإصدارها. نظرًا لأنه يستخدم مجموعة أدوات قوية وخدمات تعليقات توضيحية للبيانات رائدة في المجال ونظامًا قويًا لإدارة البيانات ، يمكنك تنمية خط أنابيب الذكاء الاصطناعي لديك وأتمتة أسرع من 3 إلى 5 مرات.
تقدم Super Annotate بنية أمان أولًا تجمع بين خطوط الأنابيب من أي تعقيد وحجم. نظرًا لأنه يمكن أن يوسع المشاريع في جميع أنحاء العالم ، فقد تلتزم بمشتريات أكثر أهمية للحصول على خصومات كبيرة وتقليل تكلفة خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي.
آلة قابلة للتعليم
تتيح لك الآلة القابلة للتعليم برمجة رؤية الكمبيوتر لاكتشاف الأصوات والإيماءات والمرئيات الخاصة بك أو التعرف عليها. يوفر حلاً أكثر وضوحًا لإنشاء نماذج التعلم الآلي لتطبيقاتك ومواقعك الإلكترونية والمزيد دون أي خبرة في الترميز.
الآلة القابلة للتعليم عبارة عن نظام أساسي للتعلم الآلي منخفض الكود للويب يمكّنك من تطوير نماذج التعلم الآلي التي تكون سهلة الاستخدام ومفتوحة للجميع. من السهل تجميع عيناتك وتصنيفها إلى فئات أو فئات مختلفة تريد أن يفهمها جهازك.
قد يتم تصدير النموذج لاستخدامه في مواقع الويب والتطبيقات والمزيد. قم بتدريب جهاز الكمبيوتر الخاص بك وتحقق على الفور لمعرفة ما إذا كان قد احتفظ بالمعلومات التي قمت بتدريسها. تدريب النموذج متاح حتى للتنزيل أو الاستضافة عبر الإنترنت.
والأهم من ذلك ، يمكنك استخدام النموذج بالكامل داخل جهازك دون مغادرة أي بيانات للنموذج ، بما في ذلك بيانات الميكروفون وكاميرا الويب. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك تصنيف الصور الفوتوغرافية ومواضع الجسم بسرعة من الملفات وكاميرات الويب والأصوات من عينات الصوت القصيرة.
استنتاج
لكي تكون قاطعًا ، يجب أن تفهم أن أدوات إدارة البيانات وتحليلها وذكاء الأعمال كانت جيدة. ولكن نظرًا لزيادة الطلب واستخدام الواجهة التقنية يقتصر على محللي علوم البيانات والبيانات. من ناحية أخرى ، سيكون الذكاء الاصطناعي (AI) وأدوات التعلم الآلي بدون تعليمات برمجية رائعة لأنها تغطي جميع العيوب. من السهل إنشاء أدوات التعلم الآلي التي لا تحتوي على كود إذا تم التطوير من خلال نظام أساسي بدون رمز. AppMaster هو أفضل نظام أساسي بدون رمز في السوق لإنشاء التطبيقات وأدوات الذكاء الاصطناعي هذه. تحقق من الخطة اليوم لتبدأ.
