无代码领域致力于开发软件解决方案，即使是非技术背景的人也能创建以前需要专业程序员才能完成的软件。
这个行业非常多元化，其中最成功的工具是网站构建器，而应用构建器的发展则相对缓慢。 然而，另一个越来越受欢迎的无代码细分市场是无代码人工智能工具。
人工智能如何重塑世界
人工智能正在深刻地改变着世界，以及企业的运作方式。例如，谷歌翻译使得全球交流成为可能；特斯拉的自动驾驶技术有望提高高速公路的安全性；最近推出的ChatGPT则展现了其作为实用聊天机器人的潜力。
虽然人工智能在各个领域的应用看起来可能千差万别，看似互不关联，但其核心功能是一致的——实现以前需要人类智慧才能完成的任务的自动化。
对于企业而言，自动化能够提高效率并降低成本。 想要在未来保持竞争力和规模的企业必须深入研究人工智能，了解如何利用其优势来改善运营。 然而，并非所有企业都有能力聘请软件工程师来开发人工智能系统。
什么是人工智能？
人工智能的定义具有一定挑战性，因为智能行为和非智能行为之间的界限并非总是那么清晰。
一些主流出版物对人工智能的定义如下：
谷歌认为，人工智能是一系列使计算机能够执行高级功能的技术集合，包括视觉识别、理解和翻译口头及书面语言、分析数据、提出建议等。
甲骨文将其定义为模仿人类智能执行任务，并能根据收集到的信息进行迭代改进的系统或机器。
BuiltIn 则将人工智能定义为一个广泛的计算机科学分支，专注于构建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的智能机器。
我更倾向于将人工智能视为一种对显式编程的替代方案。在显式编程中，程序员需要明确地告诉计算机如何在给定输入的情况下计算输出。
而有了人工智能，计算机可以通过分析数据，并找到数据中的趋势，来推断给定输入的输出方法。
什么是无代码人工智能？
传统上，人工智能系统是由软件工程师和数据科学家使用诸如Python等编程语言开发的。这意味着只有具备技术背景的工程师才能为自己的企业构建人工智能系统。
无代码人工智能旨在通过对人工智能模型进行抽象化处理来实现技术的民主化，从而让用户在无需编写代码的情况下就能进行开发。 这使得非技术人员能够为他们的企业创建人工智能系统，并与大型企业竞争。
目前市场上有各种不同的平台，它们都致力于以更加简便的方式让用户开发系统。
人工智能平台的功能和定价各不相同，因此它们之间的竞争关系并不明显，而是各自服务于不同的应用场景。
无代码人工智能平台
让我们来了解一些领先的平台：
#1. MonkeyLearn
MonkeyLearn 是一种基于人工智能的文本分析工具，它可以用于分析文本，并将其分类到不同的组中，例如从评论中提取意图并执行情感分析。
特点
- 易于使用。
- 可以与Zapier、Google表格、自定义API和CSV文件等其他工具很好地集成。
- 允许用户创建和训练模型以对文本进行分类。
该工具易于上手，并且可以与其他无代码集成工具（如Zapier）良好协作。 您还可以通过API直接连接到该平台。之后，您可以利用预构建的分类器，或训练自己的模型来对文本进行分类。
该工具的起价为每月299美元。
MakeML
MakeML是一个基于MacOS的机器学习平台。尽管此应用程序仅适用于Mac，但是您可以使用它来训练MakeML，从而创建用于检测和追踪图片和视频中的对象的模型。
此外，他们还提供一个数据集存储库，供用户获取训练模型所需的数据。他们还提供了丰富的教程，以帮助用户学习如何使用该平台并构建示例应用程序。
特点
- 与大多数其他无代码人工智能平台相比，MakeML的价格相对较低。这使得它成为一个无需过多经济投入的良好起点。
- 网站提供了额外的支持资源，以帮助您入门，并在您遇到问题时提供指导。
- 他们提供一个数据集存储库，您可以在其中获取训练模型所需的数据，而无需自己收集数据。数据经过清洗，使其更适合用于训练。
他们提供免费套餐；最便宜的付费套餐是每月4.53美元。
Obviously.ai
Obviously.ai 是一个易于使用的平台，用于构建预测模型。此外，它还可以用于回归和处理时间序列数据。
Obviously.ai 支持多种训练算法，但它会根据准确性自动选择最佳的算法。更重要的是，它通常可以在不到一分钟的时间内完成模型的训练。
特点
- 速度非常快。
- 资源丰富，提供教程来教您如何使用该平台。
- 它会对不同的算法进行测试，并选择性能最佳的算法，这意味着即使您不知道使用哪种算法，也可以获得最佳结果。
- 它提供了一个REST API和基于Web的界面，以便在模型训练完成后进行预测。
它提供功能有限的免费套餐和高级套餐，最低起价为每月399美元。
无代码人工智能平台的重要性
无代码人工智能对企业来说非常重要，因为它使企业能够利用人工智能来自动化流程，从而在工作中事半功倍。人工智能在商业中的常见应用包括：
- 创建基于情感的聊天机器人，为用户推荐自助资源。这使得企业无需雇用客户支持人员即可提供客户支持。
- 人工智能可以用于预测电子商务中的欺诈行为，从而标记可疑交易。
- 基于人工智能的产品推荐，用于追加销售和交叉销售产品，以增加销售额。
- 您可以预测客户流失并主动发送促销信息，以防止客户流失。
- 根据图像自动对产品进行分类有助于更轻松地使用数据填充产品页面。
- 无需向整个邮件列表发送电子邮件，而是利用过去的行为，您可以预测邮件列表中的哪些客户可能会转换和购买产品，并将您的营销重点放在他们身上。
总之，无代码人工智能使企业能够做出更明智、数据驱动的决策，同时更好地理解复杂的业务情况。
无代码人工智能与机器学习的关系
我们遇到的大多数情况都可以通过数学建模的方式来表达输入和输出之间的关系。有些情况很简单，因为输入和输出之间的关系很容易理解，因此可以通过编程来解决。
然而，在某些情况下，这种关系并不容易理解。我们可能知道哪些因素会影响输出以及它们的大致影响，但我们并不了解它们之间确切的数学关系。
在机器学习中，计算机尝试找出输入和输出之间的近似数学关系。之所以说是近似，是因为它所预测的输出的准确性足以在实际中应用。
机器学习是人工智能最重要的分支之一，因此也是无代码人工智能的基础。所有无代码人工智能工具都使用了机器学习。机器学习可以用来了解和预测客户流失的原因。
它还可以用于对产品评论进行分类，以确定哪个团队应该将评论视为反馈。它还可以用于训练聊天机器人，使其在提供反馈时做出最合适的回应。
无代码人工智能的优势
- 无代码人工智能使企业能够在没有学习曲线的情况下利用人工智能的力量。
- 可以简化工作流程并将其集成到管道数据中。
- 托管数据集使添加新数据和持续重新训练模型变得更加容易。
- 它允许使用无服务器平台，使其更容易扩展。
- 它们通常提供在云端使用GPU训练模型的选项，从而促进更好的协作，因为所有团队成员都可以共享一个平台。
现在，让我们探讨一下无代码人工智能的缺点。
无代码人工智能的缺点
- 大多数平台都很昂贵。
- 难以构建自定义模型并使用自定义参数。
- 预测和训练的速率限制也会限制使用。
接下来，了解一些学习无代码人工智能的最佳资源。
资源
人工智能和机器学习的无代码指南
本书介绍了人工智能，并让您对其有一个初步的了解，而无需深入研究编程的细节。
本书将帮助您了解机器学习、人工智能、深度学习和神经网络之间的区别。
无代码/低代码课程简介
在杜克大学的无代码/低代码简介课程中，您将学习如何使用云计算和数据工程的概念，将机器学习工程的原理应用于实际的项目。
您将使用软件开发的最佳实践开发机器学习应用程序，并学习如何使用AutoML来更有效地解决问题。
用于营销的人工智能（无代码）
Udemy的“用于营销的人工智能（无代码）”课程涵盖了在营销中使用人工智能的方法。
课程内容包括在无需编写代码的情况下，构建机器学习模型来预测客户流失、销售额和营销组合，对客户进行细分并构建聚类模型来实现个性化，以及使用计算机视觉和自然语言处理来预测消费者偏好。
作者的话
人工智能对大多数企业都有帮助，而无代码工具则让非技术背景的业务经理更容易接触到人工智能。然而，其中一些人工智能平台的价格相对较高，因此企业应确保评估其价值是否值得付出代价。
此外，这些平台的易用性也带来一定的局限性。模型和流程不像在代码中编写的那样可定制和可配置。尽管如此，作为一个新兴的行业，无代码人工智能领域发展迅速，且极有可能在未来实现快速增长。
接下来，您可以了解低代码和无代码的机器学习平台。