AI Lab
AI Lab là một không gian làm việc trực quan không cần mã để xây dựng các mô …
AI Lab là một không gian làm việc trực quan không cần mã để xây dựng các mô hình học máy và quy trình khoa học dữ liệu. Nó cho phép người dùng ở mọi cấp độ kỹ thuật tạo, huấn luyện và triển khai các ứng dụng AI thông qua giao diện kéo và thả trực quan, giúp tăng tốc độ phát triển và làm cho AI trở nên dễ tiếp cận.
Cogniflow
Cogniflow là một nền tảng không cần mã mạnh mẽ cho phép người dùng xây dựng và triển …
Cogniflow là một nền tảng không cần mã mạnh mẽ cho phép người dùng xây dựng và triển khai các mô hình AI tùy chỉnh để phân tích văn bản, hình ảnh và âm thanh mà không cần viết bất kỳ đoạn mã nào. Nó được thiết kế cho những người và doanh nghiệp bận rộn để tự động hóa quy trình làm việc, trích xuất thông tin chi tiết và tích hợp AI vào ứng dụng của họ trong vài phút.
Về Học máy
Nền tảng Học máy không cần mã (No-code Machine Learning) là các công cụ cho phép người dùng xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình dự đoán bằng giao diện trực quan mà không cần viết nhiều mã lệnh. Các nền tảng này thường sử dụng Học máy tự động (AutoML) để xử lý các bước phức tạp như tiền xử lý dữ liệu, kỹ thuật đặc trưng và lựa chọn thuật toán. Chúng trao quyền cho các nhà phân tích kinh doanh, nhà tiếp thị và chuyên gia lĩnh vực để tạo ra các giải pháp AI mạnh mẽ cho các nhiệm vụ như dự báo, phân loại và phát hiện bất thường. Cách tiếp cận này dân chủ hóa quyền truy cập vào học máy, giảm đáng kể thời gian phát triển và nhu cầu về các nhóm khoa học dữ liệu chuyên biệt.
Tính năng Cốt lõi
- Trình xây dựng Luồng công việc Trực quan: Thiết kế các quy trình ML bằng cách kéo và thả các thành phần được xây dựng sẵn cho việc nhập, xử lý và lập mô hình dữ liệu.
- Học máy Tự động (AutoML): Tự động kiểm tra nhiều thuật toán và siêu tham số để tìm ra mô hình hoạt động tốt nhất cho dữ liệu của bạn.
- Triển khai bằng một cú nhấp chuột: Triển khai các mô hình đã huấn luyện dưới dạng API hoặc tích hợp chúng vào các ứng dụng khác chỉ bằng một cú nhấp chuột.
- Mẫu mô hình dựng sẵn: Bắt đầu với các mẫu sẵn sàng sử dụng cho các vấn đề kinh doanh phổ biến như dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ hoặc phân tích cảm xúc.
- Giám sát Hiệu suất Mô hình: Theo dõi độ chính xác và hiệu suất của các mô hình đã triển khai theo thời gian và nhận cảnh báo về sự suy giảm của mô hình.
Trường hợp sử dụng
Các công cụ này lý tưởng cho các phòng ban kinh doanh như tiếp thị, bán hàng và tài chính trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Ví dụ, một nhóm tiếp thị có thể xây dựng mô hình dự đoán khách hàng rời bỏ để xác định các khách hàng có nguy cơ, hoặc một phòng tài chính có thể tạo ra một hệ thống phát hiện gian lận mà không cần dựa vào một nhóm khoa học dữ liệu chuyên dụng. Chúng cũng có giá trị để tạo mẫu nhanh và xác thực các ý tưởng ML trước khi cam kết phát triển toàn diện.
Cách lựa chọn
Khi chọn một nền tảng Học máy không cần mã, hãy xem xét các loại nguồn dữ liệu mà nó hỗ trợ (ví dụ: CSV, cơ sở dữ liệu, API). Đánh giá mức độ khả năng AutoML của nó và phạm vi các thuật toán có sẵn. Kiểm tra sự dễ dàng của việc triển khai mô hình và tích hợp với hệ thống phần mềm hiện có của bạn. Cuối cùng, hãy xem xét mô hình định giá — cho dù dựa trên mức sử dụng, số lượng mô hình hay số lượng người dùng — và mức độ hỗ trợ kỹ thuật được cung cấp.
Học máyTrường hợp sử dụng
Dự đoán Tỷ lệ Khách hàng Rời bỏ cho Doanh nghiệp SaaS
Một giám đốc tiếp thị tại một công ty phần mềm dựa trên đăng ký cần giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ. Sử dụng nền tảng ML không cần mã, họ tải lên dữ liệu khách hàng lịch sử, bao gồm tần suất sử dụng, phiếu hỗ trợ và chi tiết đăng ký. Tính năng AutoML của nền tảng tự động xây dựng và đánh giá một số mô hình phân loại. Giám đốc chọn mô hình hoạt động tốt nhất, giờ đây có thể dự đoán khả năng rời bỏ của mỗi khách hàng. Điều này cho phép đội ngũ tiếp thị chủ động tiếp cận những khách hàng có nguy cơ bằng các ưu đãi được nhắm mục tiêu, giảm tỷ lệ rời bỏ 15% mà không cần viết một dòng mã nào.
Tự động hóa Dự báo Bán hàng cho Ngành Bán lẻ
Một nhà phân tích bán hàng cho một chuỗi bán lẻ được giao nhiệm vụ tạo dự báo bán hàng hàng quý. Thay vì dựa vào các bảng tính phức tạp, họ sử dụng một công cụ ML không cần mã. Họ kết nối công cụ với cơ sở dữ liệu bán hàng của mình, bao gồm dữ liệu bán hàng lịch sử, lịch khuyến mãi và thông tin theo mùa. Nền tảng tự động tạo ra một mô hình dự báo chuỗi thời gian. Nhà phân tích giờ đây có thể tạo ra các dự báo chính xác ở cấp cửa hàng trong vài phút, cải thiện quản lý hàng tồn kho và phân bổ nguồn lực. Giao diện trực quan cho phép họ dễ dàng điều chỉnh các biến và xem tác động lên dự báo ngay lập tức.
Tự động Phân loại Phiếu Hỗ trợ Khách hàng
Một trưởng nhóm hỗ trợ khách hàng muốn cải thiện hiệu quả định tuyến phiếu hỗ trợ. Họ sử dụng một nền tảng ML không cần mã để xây dựng một mô hình phân loại văn bản. Họ tải lên một tập dữ liệu các phiếu hỗ trợ trong quá khứ, mỗi phiếu được gắn nhãn với danh mục của nó (ví dụ: 'Thanh toán', 'Sự cố kỹ thuật', 'Yêu cầu tính năng'). Sau khi huấn luyện mô hình, họ tích hợp nó với phần mềm helpdesk của mình thông qua một API đơn giản. Giờ đây, các phiếu hỗ trợ mới đến được tự động phân loại và chuyển đến đúng nhân viên hoặc bộ phận hỗ trợ, giảm thời gian phản hồi và nỗ lực phân loại thủ công cho đội ngũ hỗ trợ.
Phân tích Phản hồi của Khách hàng bằng Phân tích Cảm xúc
Một giám đốc sản phẩm muốn hiểu cảm xúc của khách hàng từ hàng nghìn bài đánh giá ứng dụng. Họ kết nối một công cụ ML không cần mã với nguồn cấp dữ liệu đánh giá trên cửa hàng ứng dụng của họ. Sử dụng một mô hình phân tích cảm xúc được xây dựng sẵn, nền tảng tự động xử lý mỗi bài đánh giá mới và phân loại nó là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính. Kết quả được hiển thị trên một bảng điều khiển, cho phép giám đốc sản phẩm theo dõi xu hướng cảm xúc theo thời gian, xác định các khiếu nại phổ biến trong các bài đánh giá tiêu cực và ưu tiên các cải tiến tính năng dựa trên phản hồi trực tiếp của khách hàng, tất cả đều không cần phân tích thủ công.
Xác định Khách hàng Tiềm năng từ Dữ liệu Web
Một đại diện phát triển kinh doanh cần xác định các khách hàng tiềm năng có tiềm năng cao. Họ sử dụng một nền tảng ML không cần mã để xây dựng một mô hình chấm điểm khách hàng tiềm năng. Họ cung cấp một tập dữ liệu về các khách hàng tiềm năng trong quá khứ, đánh dấu những người đã chuyển đổi thành khách hàng. Mô hình học các đặc điểm của một khách hàng tiềm năng thành công (ví dụ: quy mô công ty, ngành, công nghệ trang web). Bằng cách kết nối mô hình với một công cụ quét web, giờ đây nó có thể chấm điểm các công ty mới được tìm thấy trực tuyến, gán điểm 'tiềm năng cao' cho những công ty phù hợp với hồ sơ thành công. Điều này giúp đội ngũ bán hàng tập trung nỗ lực vào những khách hàng triển vọng nhất.
Xây dựng Công cụ Gợi ý Sản phẩm cho Thương mại Điện tử
Một chủ cửa hàng thương mại điện tử muốn tăng giá trị đơn hàng trung bình bằng cách hiển thị các gợi ý sản phẩm được cá nhân hóa. Sử dụng nền tảng ML không cần mã, họ tải lên danh mục sản phẩm và dữ liệu giao dịch lịch sử. Nền tảng cung cấp một mẫu để xây dựng một công cụ gợi ý (lọc cộng tác). Sau khi huấn luyện, mô hình được triển khai dưới dạng API. Chủ cửa hàng sau đó tích hợp API này vào trang web của mình để hiển thị các mục 'Khách hàng đã mua sản phẩm này cũng đã mua...', dẫn đến sự gia tăng có thể đo lường được trong việc bán chéo và tương tác của khách hàng mà không cần đến đội ngũ khoa học dữ liệu.