Popular Học máy AI tools in No-code & Low-code include Cogniflow và AI Lab, helping you work more efficiently.
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.
Dự báo
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.
Hỗ trợ Khách hàngNền 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Nền tảng Học máy không cần mã là các công cụ phần mềm cho phép người dùng xây dựng và triển khai các mô hình AI mà không cần viết bất kỳ mã lệnh nào. Chúng cung cấp một giao diện trực quan, thân thiện với người dùng, nơi người dùng có thể tải lên dữ liệu, chọn một loại bài toán (như phân loại hoặc hồi quy), và để nền tảng tự động xử lý các quy trình phức tạp của việc huấn luyện, đánh giá và triển khai mô hình. Các nền tảng này được thiết kế để trao quyền cho người dùng doanh nghiệp và các chuyên gia lĩnh vực thiếu kỹ năng lập trình để tận dụng sức mạnh của học máy cho các nhu cầu cụ thể của họ.
Sự khác biệt chính nằm ở bộ kỹ năng và quy trình làm việc cần thiết. Phát triển ML truyền thống đòi hỏi sự thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python, kiến thức về các thư viện khác nhau (ví dụ: TensorFlow, PyTorch) và chuyên môn sâu về các khái niệm khoa học dữ liệu. Ngược lại, các nền tảng ML không cần mã trừu tượng hóa mã lệnh và sự phức tạp. Chúng cung cấp một quy trình làm việc trực quan, có hướng dẫn, tự động hóa các tác vụ như kỹ thuật đặc trưng và tinh chỉnh mô hình. Điều này giúp những người không phải là lập trình viên có thể tiếp cận ML, mặc dù nó có thể cung cấp ít khả năng tùy chỉnh hơn so với phương pháp dựa trên mã lệnh.
Các công cụ Học máy không cần mã lý tưởng cho nhiều đối tượng người dùng không phải là nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp. Điều này bao gồm:
Chất lượng và loại dữ liệu của bạn là rất quan trọng để thành công. Hầu hết các nền tảng ML không cần mã hoạt động tốt nhất với dữ liệu có cấu trúc, dạng bảng, thường ở các định dạng như tệp CSV hoặc Excel. Dữ liệu này phải sạch sẽ và được tổ chức tốt, với các cột rõ ràng (đặc trưng) và một cột cụ thể bạn muốn dự đoán (biến mục tiêu). Ví dụ, để dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ, bạn sẽ cần một bảng có các cột về việc sử dụng của khách hàng, gói đăng ký, thời gian sử dụng và một cột cuối cùng cho biết họ có rời bỏ hay không. Một số nền tảng nâng cao cũng có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc như văn bản để phân tích cảm xúc hoặc hình ảnh để phân loại.
Việc chọn nền tảng phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
