Popular Xây dựng mô hình AI tools in No-code & Low-code include Custom Vision và Lobe, helping you work more efficiently.
Một dịch vụ AI từ Microsoft Azure cho phép bạn xây dựng, triển khai và cải thiện các trình phân loại hình ảnh và trình phát hiện đối tượng tùy chỉnh của riêng mình. Dễ dàng tạo các mô hình thị giác máy tính tiên tiến phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn với giao diện thân thiện với người dùng và API REST mạnh mẽ, không yêu cầu chuyên môn sâu về học máy.
Học máy
Lobe là một ứng dụng máy tính để bàn miễn phí, thân thiện với người dùng dành cho Mac và PC, giúp đơn giản hóa quá trình huấn luyện các mô hình học máy tùy chỉnh. Nó cho phép người dùng xây dựng, quản lý và xuất các mô hình phân loại hình ảnh mà không cần viết một dòng mã nào, giúp AI trở nên dễ tiếp cận với tất cả mọi người.
Học máyCác công cụ Xây dựng mô hình, một phân khúc chuyên biệt trong các nền tảng Không Mã & Mã Thấp, trao quyền cho người dùng thiết kế, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy mà không cần viết nhiều mã. Các công cụ trực quan này tận dụng giao diện trực quan, chức năng kéo và thả, cùng các thành phần được xây dựng sẵn để đơn giản hóa quy trình làm việc khoa học dữ liệu phức tạp, giúp phân tích nâng cao dễ tiếp cận hơn với nhiều đối tượng. Chúng dân chủ hóa quyền truy cập vào trí tuệ nhân tạo, cho phép các nhà phân tích kinh doanh, chuyên gia lĩnh vực và nhà khoa học dữ liệu công dân tạo ra các mô hình dự đoán, phân loại hoặc phân cụm cho các thách thức kinh doanh khác nhau, đẩy nhanh đổi mới và ra quyết định.
Những công cụ này là vô giá đối với các tổ chức tìm cách nhanh chóng tích hợp AI vào hoạt động của họ và thu được thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu. Các nhà phân tích kinh doanh có thể nhanh chóng xây dựng các mô hình dự đoán để dự báo doanh số, phân tích hành vi khách hàng hoặc đánh giá rủi ro. Các nhóm tiếp thị có thể phân khúc cơ sở khách hàng một cách hiệu quả cho các chiến dịch được nhắm mục tiêu cao và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Các nhà quản lý vận hành có thể tự động hóa phát hiện bất thường trong dữ liệu cảm biến, tối ưu hóa các tuyến đường hậu cần hoặc hợp lý hóa quản lý hàng tồn kho, tất cả mà không cần một nhóm khoa học dữ liệu chuyên trách hoặc chuyên môn mã hóa sâu rộng.
Khi chọn một nền tảng Xây dựng mô hình, hãy xem xét tính dễ sử dụng tổng thể và sự rõ ràng của giao diện trực quan, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến việc người dùng chấp nhận. Đánh giá phạm vi các thuật toán học máy được hỗ trợ và tính linh hoạt để tích hợp mô hình tùy chỉnh. Quan trọng là, đánh giá khả năng tích hợp của nó với các nguồn dữ liệu hiện có của bạn (cơ sở dữ liệu, lưu trữ đám mây) và các mục tiêu triển khai (API, bảng điều khiển). Hơn nữa, hãy kiểm tra khả năng mở rộng của nền tảng để xử lý các tập dữ liệu lớn và các mô hình phức tạp, mức độ hỗ trợ kỹ thuật và sự sẵn có của các tài nguyên cộng đồng. Cuối cùng, đánh giá kỹ lưỡng mô hình định giá để đảm bảo nó phù hợp với ngân sách và yêu cầu sử dụng dự kiến của bạn.
Một nhà phân tích kinh doanh cần dự báo doanh số bán hàng hàng quý để phục vụ lập kế hoạch chiến lược. Sử dụng công cụ Xây dựng mô hình Không Mã, họ tải lên dữ liệu bán hàng lịch sử, chọn các tính năng liên quan như tính thời vụ và các hoạt động khuyến mãi, sau đó huấn luyện một mô hình hồi quy. Công cụ này tự động xác định các mẫu và tạo ra các dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai, cho phép nhà phân tích trình bày những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu cho ban quản lý để phân bổ hàng tồn kho và tài nguyên, giảm đáng kể thời gian dự báo thủ công.
Một giám đốc tiếp thị đặt mục tiêu giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ. Họ sử dụng nền tảng Xây dựng mô hình để phân tích dữ liệu khách hàng, bao gồm các mẫu sử dụng, tương tác hỗ trợ và thông tin nhân khẩu học. Bằng cách huấn luyện một mô hình phân loại, công cụ này xác định những khách hàng có nguy cơ rời bỏ cao. Điều này cho phép nhóm tiếp thị chủ động tương tác với những khách hàng này bằng các ưu đãi giữ chân được nhắm mục tiêu hoặc hỗ trợ cá nhân hóa, cải thiện giá trị trọn đời của khách hàng và giảm chi phí thu hút khách hàng.
Một nhóm vận hành nhận hàng nghìn tài liệu đa dạng hàng ngày, chẳng hạn như hóa đơn, phiếu hỗ trợ và hợp đồng, yêu cầu phân loại thủ công. Với công cụ Xây dựng mô hình Không Mã, họ huấn luyện một mô hình phân loại văn bản bằng cách sử dụng các ví dụ về từng loại tài liệu. Mô hình đã triển khai sau đó tự động phân loại các tài liệu mới đến, định tuyến chúng đến đúng bộ phận hoặc quy trình, giảm đáng kể công việc thủ công và tăng tốc thời gian phản hồi cho các chức năng kinh doanh quan trọng.
Một tổ chức tài chính cần đánh giá nhanh chóng và chính xác rủi ro tín dụng cho người nộp đơn vay. Một nhà phân tích dữ liệu sử dụng nền tảng Xây dựng mô hình để tạo ra một mô hình chấm điểm tín dụng mạnh mẽ. Họ nhập dữ liệu người nộp đơn, bao gồm lịch sử tài chính và điểm tín dụng, sau đó huấn luyện một mô hình phân loại để dự đoán khả năng vỡ nợ. Điều này cho phép các quyết định phê duyệt khoản vay nhanh hơn, nhất quán hơn, giảm thiểu rủi ro trong khi cải thiện hiệu quả trong quy trình cho vay.
Một nền tảng thương mại điện tử tìm cách nâng cao trải nghiệm người dùng và thúc đẩy doanh số bán hàng thông qua các đề xuất cá nhân hóa. Một giám đốc sản phẩm tận dụng công cụ Xây dựng mô hình Không Mã để phân tích lịch sử duyệt web của khách hàng, dữ liệu mua hàng và thuộc tính sản phẩm. Họ huấn luyện một công cụ đề xuất sản phẩm phù hợp cho từng người dùng, tăng cường mức độ tương tác và tỷ lệ chuyển đổi bằng cách trình bày các ưu đãi được tùy chỉnh cao, mà không yêu cầu một nhóm các nhà khoa học dữ liệu.
Một nhà quản lý hậu cần cần tối ưu hóa mức tồn kho và ngăn ngừa tình trạng hết hàng hoặc tồn kho quá mức. Sử dụng nền tảng Xây dựng mô hình, họ nhập dữ liệu nhu cầu lịch sử, thời gian giao hàng của nhà cung cấp và các yếu tố bên ngoài như ngày lễ. Một mô hình dự báo chuỗi thời gian được huấn luyện để dự đoán nhu cầu trong tương lai cho các sản phẩm khác nhau. Điều này cho phép lập kế hoạch tồn kho chính xác hơn, giảm chi phí lưu kho, cải thiện tỷ lệ thực hiện đơn hàng và nâng cao khả năng phục hồi tổng thể của chuỗi cung ứng.
Công cụ Xây dựng mô hình Không Mã/Mã Thấp là các nền tảng cho phép người dùng tạo, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy mà không cần viết mã truyền thống. Chúng cung cấp giao diện trực quan, chức năng kéo và thả, cùng các thành phần được xây dựng sẵn để đơn giản hóa các tác vụ khoa học dữ liệu phức tạp. Các công cụ này dân chủ hóa AI, cho phép người dùng kinh doanh, nhà phân tích và chuyên gia lĩnh vực tận dụng phân tích dự đoán, phân loại và các khả năng AI khác để giải quyết các vấn đề kinh doanh một cách hiệu quả.
Sự khác biệt chính nằm ở mức độ mã hóa cần thiết. Phát triển ML truyền thống liên quan đến việc mã hóa rộng rãi bằng các ngôn ngữ như Python hoặc R, đòi hỏi chuyên môn sâu về lập trình và khoa học dữ liệu. Các công cụ Xây dựng mô hình Không Mã loại bỏ sự phức tạp này, cung cấp giao diện trực quan và các quy trình tự động để chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn mô hình, huấn luyện và triển khai. Điều này làm giảm đáng kể rào cản kỹ thuật, giúp nhiều người dùng tiếp cận AI hơn và tăng tốc chu kỳ phát triển, mặc dù nó có thể cung cấp ít tùy chỉnh hơn so với các phương pháp dựa trên mã.
Các nền tảng Xây dựng mô hình Không Mã/Mã Thấp thường hỗ trợ nhiều loại mô hình học máy phổ biến. Chúng bao gồm:
Các công cụ này đặc biệt có lợi cho các nhà phân tích kinh doanh, chuyên gia lĩnh vực, chuyên gia tiếp thị và các doanh nghiệp vừa và nhỏ thiếu đội ngũ khoa học dữ liệu chuyên trách. Chúng trao quyền cho các cá nhân có kiến thức chuyên môn vững chắc nhưng kỹ năng mã hóa hạn chế để xây dựng và triển khai các mô hình AI, thúc đẩy việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các doanh nghiệp lớn cũng có thể tận dụng chúng để tạo mẫu nhanh, các sáng kiến khoa học dữ liệu công dân và để giảm tải các tác vụ phát triển mô hình đơn giản hơn cho các nhà khoa học dữ liệu chuyên gia, giúp họ tập trung vào các dự án phức tạp hơn.
Để chọn nền tảng phù hợp, trước tiên hãy đánh giá các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn và các loại mô hình bạn cần xây dựng. Xem xét tính dễ sử dụng của nền tảng, phạm vi thuật toán được hỗ trợ và khả năng tích hợp với cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện có của bạn. Đánh giá khả năng mở rộng, cấu trúc giá cả, mức độ hỗ trợ kỹ thuật và tài nguyên cộng đồng có sẵn. Tìm kiếm các nền tảng cung cấp các tính năng chuẩn bị dữ liệu mạnh mẽ và các chỉ số đánh giá mô hình rõ ràng để đảm bảo kết quả đáng tin cậy và chính xác cho các dự án của bạn.
