Automatisierung von Machine Learning mit No-Code AI: Warum Unternehmen aufmerksam sein sollten

Plattformen, die keine traditionelle Programmierung erfordern, ermöglichen es nicht-technischen Personen, mithilfe intuitiver grafischer Benutzeroberflächen problemlos Machine Learning-Modelle zu erstellen, wodurch diese Tools perfekt für Fachexperten in den Bereichen Wirtschaft, Gesundheitswesen und Marketing sind, die AI-Anwendungen entwickeln möchten. Dieser Artikel wird eine eingehende Übersicht über no code machine learning sowie seine potenziellen Auswirkungen.

No-Code AI ML hat im Laufe der Jahre ein enormes Wachstum erfahren, dennoch bleiben traditionelle Programmierkenntnisse unerlässlich, um komplexe benutzerdefinierte Machine Learning-Modellarchitekturen zu erstellen und produktionsfähige Lösungen zu produzieren. No-Code-Lösungen ersetzen nicht die traditionellen Programmierpraktiken, sondern bieten neue Kooperationsmöglichkeiten zwischen AI-Experten und Fachexperten mit Branchenkenntnissen.

Datenwissenschaftler können sich darauf konzentrieren, komplexe Modelle zu entwerfen, bahnbrechende Forschung zu betreiben und in großem Maßstab zu entwickeln, während Geschäftsanwender praktische Anwendungen entwickeln können, die Kunden und Unternehmen zugutekommen. AI wird durch die Kombination von Benutzerfreundlichkeit und fortgeschrittener Programmierung freigeschaltet.

Anbieter von No-Code-AI-Plattformen beschäftigen viele talentierte Programmierer, Machine Learning-Forscher und Designer, um ihre Schnittstellen und Werkzeuge zu verbessern. Programmierer und Mathematiker sollten sich darauf verlassen, dass ihre Expertise weiterhin die AI-Innovation vorantreiben wird; No-Code ML ist stark auf sie im Hintergrund angewiesen.

Wir werden auch die Einschränkungen, realen Anwendungen, ethischen Bedenken und zukünftigen Trends des No-Code-Machine-Learning erkunden, damit Sie ein klareres Bild von diesem neuen Bereich erhalten, der künstliche Intelligenz demokratisiert.

Traditionelles Machine Learning vs. No-Code Machine Learning.

Traditionelle Machine Learning Methode

Bevor wir tiefer eintauchen, warum ein No-Code-Ansatz Ihrem Unternehmen zugutekommen könnte, ist es wichtig, den Unterschied zwischen traditionellem Machine Learning und No-Code AI-Tools zu verstehen.

Der No-Code Machine Learning Prozess

Dies ist eine einfachere Option für diejenigen, die keine Zeit oder Mittel haben, um technische Expertise zu entwickeln, oder für diejenigen, die dessen Vorteile erkennen, aber noch nicht investieren können.

Drag-and-Drop-Datenvorhersagen werden von führenden No-Code-Machine-Learning-Plattformen angeboten. Ändern Sie einfach Ihre Abfragen, indem Sie Identifikationsspalten ändern oder diejenigen entfernen, die Sie nicht mehr verwenden möchten.

Was ist großartig? Die Vorhersagezeit wurde durch diesen kürzeren Prozess drastisch verkürzt – von Monaten auf Sekunden! Jetzt können Sie Kennzahlen wie Kündigungsraten und Loan-to-Value-Verhältnisse oder Vertragsdauer genauer vorhersagen als je zuvor.

Anwendungsfälle mit No-Code-Datenvorhersagen.

No-Code ML bietet enorme Möglichkeiten für Unternehmen jeder Größe. Eine seiner revolutionären Technologien ist die Fähigkeit, Daten zu demokratisieren, was den Teams mehr kreativen Freiraum gibt, um sie auf innovative Weise zu nutzen.

Der Einstieg in den No-Code-Weg kann herausfordernd sein. Bei den ersten Schritten in Richtung Erfolg bietet Predictive Analytics schnelle Erfolge – zum Beispiel Abwanderungsprognosen.

Das Conversion Modeling könnte dann an seine Stelle treten und Unterstützung bei der Auswahl zwischen Leads bieten. Machine Learning-Algorithmen, die keinen Code erfordern, können identifizieren, welche Leads wahrscheinlich konvertieren. Conversion-Modelle berechnen den Umsatz, der pro Kunde über den Beziehungszeitraum generiert wird, sowie die erforderliche Konversionszeit – Vertriebsmitarbeiter können sich dann auf Kunden konzentrieren, die das höchste potenzielle Einkommen generieren und schneller Abschlüsse erzielen.

Praktische Anwendungsfälle von No-Code-ML-Plattformen

No-Code-ML-Plattformen erschließen das Potenzial von KI in verschiedenen Branchen und Anwendungen, von Banken bis zu Gesundheitssystemen.

Bankwesen

No-Code-Machine Learning (ML) kann für Finanzinstitute ein unverzichtbares Asset sein. Es bietet Lösungen für zahlreiche wichtige Bedürfnisse in diesem Sektor, wie Betrugserkennung durch Identifizierung ungewöhnlicher Transaktionen, Vorhersage der Kreditausfallquote, Kundenservice durch automatisierte virtuelle Agenten, die kontobezogene Anfragen beantworten, und Kundenbetreuung.

Die KI verbessert Produktionsabläufe, einschließlich Planung, Bestandsmanagement und vorausschauender Wartung. Siemens nutzt KI, um die Produktionseffizienz zu steigern und Ausfallzeiten zu minimieren.

Die Vorhersage von Maschinenfehlern, bevor sie auftreten, ermöglicht es Herstellern, die Wartung zu verbessern. Sie können auch die Qualitätskontrolle verbessern und den Montageworkflow optimieren, indem sie Produktfehler frühzeitig identifizieren.

Einzelhandelsunternehmen

Einzelhändler können No-Code-Machine-Learning-Plattformen nutzen, um die Nachfrage vorherzusagen und die Lagerbestände zu optimieren, personalisierte Empfehlungen für Kunden zu geben, Modelle zum Kundenlebenszeitwert vorherzusagen, den Kundenservice mit Chatbots zu automatisieren und die Lieferketten zu optimieren.

Regierung

No-Code-KI-Tools können dem öffentlichen Sektor helfen, virtuelle Assistenten zu erstellen, die den Zugang der Bürger zu Dienstleistungen verbessern, Betrug in Sozialprogrammen erkennen, öffentliche Gesundheitstrends überwachen und städtische Gebiete basierend auf Verkehrs- und Bevölkerungsmustern planen.

Gesundheitswesen

No-Code Machine Learning im Gesundheitswesen kann bei der frühen Krankheitsdiagnose durch automatisierte Analyse von Bildern helfen. Darüber hinaus kann die No-Code lehrbare Maschine auch die Medizin personalisieren, indem sie die Reaktionen auf verschiedene Behandlungen basierend auf individuellen Patientenprofilen vorhersagt und klinische Arbeitsabläufe optimiert, indem sie Risikofaktoren innerhalb von EHR-Daten erkennt.

Die Zukunft von No-Code ML

Die Zukunft des automatisierten Machine Learning ohne Programmierung befindet sich in der Anfangsphase und wird sich schnell in Bezug auf Fähigkeiten weiterentwickeln.

• Fortgeschrittene Modellarchitekturen

Zukünftige Plattformen werden komplexere neuronale Netzwerke wie konvolutionale und rekurrente Netzwerke unterstützen. Transferlernen wird No-Code-Zugriff auf vortrainierte Modelle ermöglichen, die bereits große Datensätze verwendet haben.

• Multi-Modale Modellierung

Künstliche Intelligenz Technologien wie Computer Vision, Natural-Language Processing und Spracherkennung werden enger integriert werden in No-Code ML-Plattformen, was zu multimodalen Modellen führt, die verschiedene Datentypen kombinieren – Bilder, Text und Sprache, zum Beispiel – um differenziertere Einblicke zu bieten.

• Automatisierung von A bis Z

No-Code-Tools werden eine erhöhte Automatisierung im Machine Learning-Workflow ermöglichen, von der Datensammlung über Feature Engineering bis hin zur Bereitstellung von Modellen. Benutzer werden schnell von einem Problem zu einer erfolgreichen Lösung mit minimalem Aufwand übergehen; ihre Fähigkeiten werden durch die Integration mit Datenanalytik-Plattformen nur stärker werden.

• Intelligente Prozessautomatisierung.

No-Code Machine Learning (ML) funktioniert nahtlos mit Robotic Process Automation (RPA) und verwandelt prädiktive Modelle in codeless Bots, die spezifische Aktionen ausführen. Ein ML-Modell, das die Kundenabwanderung vorhersagt, könnte einen RPA-Bot auslösen, der proaktiv Kunden mit hohem Risiko kontaktiert – eine Integration, die die breite Akzeptanz erleichtern wird.

• Gemeinsam Unternehmen und Gesellschaft transformieren

No-Code-ML könnte einen tiefgreifenden Einfluss haben, indem es die Entwicklung von KI-Anwendungen demokratisiert und Branchen sowie die Gesellschaft im Allgemeinen revolutioniert. Verantwortungsvolle Governance und ethisches Verhalten werden unerlässlich sein, während sich diese leistungsstarken Technologien verbreiten. Auch wenn die vollen Auswirkungen noch abzuwarten sind, sollten wir vorerst vorsichtig optimistisch bleiben.

No-Code-Machine Learning bietet ein enormes Potenzial, das wir gerade erst zu entdecken beginnen. Da diese Tools es den Menschen ermöglichen, mit KI zu innovieren, werden durchdachte Führung und ethische Praktiken immer wichtiger.

Vorteile No-Code-Lösungen haben aufgrund ihrer vielen Vorteile schnell an Beliebtheit gewonnen.

Zugänglichkeit

Künstliche Intelligenz und Machine Learning bieten viele Vorteile für Nutzer in verschiedenen Bereichen. In der Wirtschaft, im Gesundheitswesen und in den Sozialwissenschaften – insbesondere in Business Schools – können jetzt AI-Lösungen, die speziell auf branchenspezifische Datensätze zugeschnitten sind, ohne jegliche Coding-Expertise erstellt werden, wodurch neue Möglichkeiten geschaffen werden.

Schnellere Entwicklungszyklen

No-Code ML ermöglicht viel schnellere Modellentwicklungszyklen, da kein Coding erforderlich ist, um Modelle schnell mit vorkonfigurierten Elementen und einfachen Drag-and-Drop-Oberflächen zu erstellen. Es ermöglicht schnellere Iterationen, bis ein akzeptables Modell gefunden wurde.

Fördert die Zusammenarbeit

Die Anforderungen an No-Code-Tools ermöglichen es Data-Science-Teams, sich auf die Gestaltung optimaler Modellarchitekturen zu konzentrieren, während sich Geschäftsanwender darauf konzentrieren, diese Modelle praktisch in ihren Organisationen anzuwenden. Während Data Scientists sich auf komplexe Aufgaben spezialisieren, fallen Implementierungsaufgaben den Geschäftsanwendern zu.

Höhere Qualität

Die Automatisierung von Codierungsaufgaben verbessert die Modellqualität, indem Fehler beseitigt und Bugs im Vergleich zum manuellen Coding, das anfällig für Fehler und Bugs ist, reduziert werden. No-Code-Systeme ermöglichen Best Practices, die die Modellqualität weiter erhöhen.

Der Aufstieg von Demokratie und Künstlicher Intelligenz

No-Code ML kann helfen, KI weiter zu demokratisieren, sodass sie nicht länger das exklusive Privileg großer Tech-Unternehmen ist; KI-gestützte Maschinen können nun in verschiedenen Branchen und Tätigkeitsfeldern Anwendung finden.

No-Code-Plattformen bieten eine Reihe von Machine Learning-Funktionen, von Klassifikation und Regressionsanalyse bis hin zu Clustering und Natural Language Processing sowie Anomalieerkennung. Darüber hinaus automatisieren diese Plattformen die Datenvorbereitung, den Modelltrainingsprozess, die Auswertung und die Erklärungsprozesse.

Einschränkungen, Schlüsselkonzepte und Herausforderungen

Das Verständnis der Schlüsselkonzepte ermöglicht es technischen und nicht-technischen Benutzern, genaue und verständliche Modelle zu erstellen.

• Kern-Maschinenlernalgorithmen – No-Code ML-Tools konzentrieren sich typischerweise auf Klassifikation und Regressionsanalyse und helfen den Nutzern, ihren optimalen Algorithmus aus dieser Liste von Kern-Maschinenlernalgorithmen auszuwählen.
• Verwenden Sie vorgefertigte Komponenten – No-Code-Plattformen bieten Vorlagen, Datenanschlüsse und Workflow-Komponenten, die helfen können, die Entwicklungszeit zu beschleunigen.
• Datenvorverarbeitung – Plattformen, die die Datenbereinigung und -manipulation automatisieren.
• Erklärbarkeit – Mehrere Plattformen bieten prägnante Modellerklärungen durch Berichte und Visualisierungen, um ein einfaches Verständnis des Modellverhaltens zu ermöglichen.

Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es den Nutzern, No-Code-Plattformen effektiv zu nutzen, um transparente und genaue Modelle mit No-Code-Maschinenlernen (ML) zu entwickeln. Sie sollten sich bewusst sein, dass es einige Einschränkungen oder Grenzen bei dieser Form der künstlichen Intelligenz (AI) geben kann:

• Komplexe Modelle erfordern Skriptlösungen – Große, komplexe benutzerdefinierte Modelle können die Möglichkeiten von No-Code-Systemen übersteigen und eine traditionelle Skriptansatz für einen optimalen Betrieb erforderlich machen.
• Trade-off zwischen Einfachheit und Anpassung – Vorlagen schränken die präzise Steuerung und Anpassungen ein, die speziell auf bestimmte Modellarchitekturen zugeschnitten sind.
• Begrenzte Transparenz – Es kann herausfordernd sein, genau zu verstehen, wie Modelle mit No-Code-Abstraktionen funktionieren.
• Garbage in, Garbage Out – Die Qualität und Relevanz der Eingabedaten sind entscheidend für die Ausgabewqualität.

No-Code-ML ist eine hervorragende Möglichkeit, KI-Technologie näher an die Benutzer zu bringen, obwohl es seine Einschränkungen hat. Bei der Entwicklung innovativer Apps, die Anpassungen erfordern, bleiben traditionelle Programmierkenntnisse notwendig; No-Code ist eher ein ergänzender Ansatz als ein Ersatzansatz.

Warum automatisiertes maschinelles Lernen Unternehmen zugutekommen kann

Künstliche Intelligenz Modelle benötigen Zeit, Fachwissen und Aufwand für die Entwicklung. No-Code AI ermöglicht es Unternehmen, die Kraft des Machine Learning schnell in ihren Arbeitsabläufen zu nutzen – und spart ihnen sowohl die Zeit als auch den Aufwand, die zuvor für die Entwicklung von KI-Modellen erforderlich waren.

Google Trends zeigt ein zunehmendes Interesse an no code AI; jedoch hinkt sein Wachstum hinter dem von Machine Learning und AutoML hinterher. No code AI hat Data Scientists noch nicht obsolet gemacht; vielmehr stellt es ein völlig neues Forschungsfeld dar, in dem Lösungen stabil und anpassungsfähig genug sein müssen, um eine einfache Benutzerakzeptanz zu gewährleisten.

No-Code AI ist ein enorm vielversprechender Markt, der gerade erst seine Reise der Expansion und Verbesserung in unserem Leben begonnen hat. Zweifellos wird No-Code AI im Laufe der Zeit exponentiell weiter wachsen!

Fazit:

No-Code ML Automatisierung birgt enormes Potenzial, um zu transformieren, wie Unternehmen Technologien des Machine Learning nutzen. Indem sie für nicht-technische Personen zugänglich gemacht werden, eröffnet No-Code ML Automatisierung den Zugang für nicht-technische Nutzer, was zu Demokratisierung, gesteigerter Ressourceneffizienz, schnelleren Markteinführungszeiten, höherer Produktivität und dem Überbrücken von Kompetenzlücken zwischen verschiedenen Teams innerhalb einer Organisation führt. Unternehmen erkennen zunehmend den Wert von ML-Lösungen wie No-Code ML, um Innovation innerhalb ihrer Organisation zu fördern.