Les plateformes qui ne nécessitent pas de codage traditionnel permettent aux personnes non techniques de créer facilement des modèles de machine learning à l'aide d'interfaces graphiques intuitives, rendant ces outils parfaits pour les experts de domaine en affaires, santé et marketing qui souhaitent développer des applications d'IA. Cet article donnera un aperçu approfondi de no code machine learning ainsi que ses implications potentielles.
Le no-code AI ML a connu une croissance considérable au fil des ans, mais les compétences en codage traditionnel restent essentielles pour créer des architectures de modèles de machine learning personnalisés complexes et produire des solutions prêtes pour la production. Les solutions no-code ne remplacent pas les pratiques de programmation traditionnelles mais offrent plutôt de nouvelles opportunités de collaboration entre les experts en IA et les experts de domaine ayant une expertise sectorielle.
Les data scientists peuvent se concentrer sur la conception de modèles complexes, la réalisation de recherches de pointe et l'ingénierie à grande échelle, tandis que les utilisateurs métiers peuvent développer des applications pratiques qui profitent aux clients et aux entreprises. L'IA est libérée en combinant facilité d'utilisation et codage avancé.
Les fournisseurs de plateformes No-code AI emploient de nombreux codeurs talentueux, chercheurs en machine learning et designers pour améliorer leurs interfaces et outils. Les codeurs et mathématiciens peuvent se rassurer en sachant que leur expertise continuera à propulser l'innovation en IA ; le No-code ML s'appuie fortement sur eux en coulisses.
Nous explorerons également les limitations, les applications dans le monde réel, les préoccupations éthiques et les tendances futures du no-code machine learning afin que vous puissiez avoir une vision plus claire de ce nouveau domaine qui démocratise l'intelligence artificielle.
Machine Learning traditionnel vs. No-Code Machine Learning.
Méthode de Machine Learning traditionnel
Avant de plonger plus profondément dans les raisons pour lesquelles une approche no-code pourrait bénéficier à votre entreprise, il est important de comprendre la différence entre l'apprentissage automatique traditionnel et les outils d'IA sans code.
Le processus d'apprentissage automatique sans code
C'est une option plus facile pour ceux qui n'ont pas le temps ou les fonds à consacrer au développement d'une expertise technique ou pour ceux qui reconnaissent ses avantages mais ne peuvent pas encore y investir.
Les prédictions de données par glisser-déposer sont proposées par les meilleures plateformes d'apprentissage automatique sans code. Il suffit de modifier vos requêtes en changeant les colonnes d'identifiant ou en éliminant celles que vous ne souhaitez plus utiliser.
Qu'est-ce qui est génial ? Le temps de prédiction a été considérablement réduit grâce à ce processus plus court - de mois à secondes ! Maintenant, vous pouvez prédire des métriques telles que le churn et les ratios loan-to-value ou la durée du contrat plus précisément que jamais.
Cas d'utilisation avec des prédictions de données sans code.
No-code ML offre d'énormes possibilités aux entreprises de toutes tailles. L'une de ses technologies révolutionnaires est sa capacité à démocratiser les données, offrant aux équipes plus de liberté créative pour les utiliser de manière innovante.
Commencer sur le chemin no-code peut être un défi. En faisant des premiers pas vers le succès, l'analytique prédictive offre des gains rapides – par exemple, les prédictions de churn.
La modélisation de conversion pourrait alors prendre sa place, en fournissant une assistance pour le choix entre les leads. Les algorithmes de machine learning qui ne nécessitent pas de code peuvent identifier ceux qui sont susceptibles de convertir. Les modèles de conversion calculent le revenu généré par client sur la période de relation ainsi que le temps de conversion requis - les commerciaux peuvent alors se concentrer sur les clients susceptibles de générer le revenu potentiel le plus élevé et de conclure des affaires plus rapidement.
Cas d'utilisation réels des plateformes ML sans code
Les plateformes ML sans code libèrent le potentiel de l'IA dans divers secteurs et applications, des services bancaires aux systèmes de santé.
Bancaire
Le Machine Learning (ML) sans code peut être un atout indispensable pour les institutions financières. Il offre des solutions à de nombreux besoins importants dans ce secteur, tels que la détection de fraudes en identifiant des transactions inhabituelles, la prédiction du taux de défaut de prêt, le service client grâce à des agents virtuels automatisés qui répondent aux demandes liées aux comptes, et le soin des clients.
Fabrication
Prédire les pannes de machines avant qu'elles ne se produisent permet aux fabricants d'améliorer la maintenance. Ils peuvent également améliorer le contrôle qualité et optimiser le flux de travail d'assemblage en identifiant les défauts de produits tôt.
Entreprises de détail
Les détaillants peuvent utiliser des plateformes de machine learning sans code pour prévoir la demande et optimiser les niveaux de stock, ainsi que pour des recommandations personnalisées aux clients, prédire des modèles de valeur à vie des clients, automatiser le service client avec des chatbots et optimiser les chaînes d'approvisionnement.
Gouvernement
Les outils d'IA sans code peuvent aider le secteur public à créer des assistants virtuels qui améliorent l'accès des citoyens aux services, détectent la fraude dans les programmes d'aide, surveillent les tendances de la santé publique et planifient les zones urbaines en fonction des modèles de trafic et de population.
Santé
Le Machine Learning sans code dans le secteur de la santé peut aider au diagnostic précoce des maladies grâce à l'analyse automatisée des images. De plus, la machine enseignable sans code peut également personnaliser la médecine en prédisant les réponses de différents traitements sur les profils individuels des patients et en optimisant les flux de travail cliniques en détectant les facteurs de risque au sein des données EHR.
L'avenir du ML sans code
L'avenir de l'apprentissage automatique automatisé sans codage est à ses débuts et continuera de mûrir rapidement en termes de capacités.
- Architectures de Modèle Avancées
Les plateformes futures prendront en charge des réseaux de neurones plus complexes, comme les réseaux convolutifs et récurrents. Le transfer learning permettra un accès no-code à des modèles pré-entraînés qui ont déjà utilisé d'énormes ensembles de données.
- Modélisation Multi-Modal
Les technologies d'intelligence artificielle comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale seront plus étroitement intégrées au sein de plateformes ML no-code, conduisant à des modèles multi-modaux combinant différents types de données – images, texte et voix, par exemple – afin d'offrir des perspectives plus nuancées.
- Automatisation de A à Z
Les outils no-code permettront une automatisation accrue dans le flux de travail de l'apprentissage automatique, de la collecte de données à l'ingénierie des caractéristiques et au déploiement des modèles. Les utilisateurs passeront rapidement de la définition d'un problème à sa résolution réussie avec un minimum d'efforts requis ; leurs capacités ne feront que se renforcer grâce à l'intégration avec des plateformes d'analyse de données.
- Automatisation Intelligente des Processus.
Le machine learning sans code (ML) fonctionne de manière transparente avec l'automatisation des processus robotiques (RPA), transformant les modèles prédictifs en bots sans code qui exécutent des actions spécifiques. Un modèle ML qui prédit le churn des clients pourrait déclencher un bot RPA contactant proactivement les clients à haut risque - une intégration qui facilitera une large adoption.
- Transformer les entreprises et la société ensemble
Le ML sans code pourrait avoir un impact profond en démocratisant le développement d'applications d'IA et en révolutionnant les industries et la société dans son ensemble. Une gouvernance responsable et un comportement éthique seront impératifs alors que ces technologies puissantes se répandent. Bien que ses effets complets restent à être vus, nous devrions rester prudemment optimistes pour l'instant.
Le machine learning sans code offre un potentiel énorme que nous commençons à peine à découvrir. Alors que ces outils permettent aux gens d'innover en utilisant l'IA, un leadership réfléchi et une pratique éthique deviendront de plus en plus essentiels.
Les avantages des solutions No-Code ont rapidement gagné en popularité en raison de leurs nombreux avantages.
Accessibilité
L'intelligence artificielle et le machine learning offrent de nombreux avantages aux utilisateurs dans une variété de domaines. Dans les affaires, la santé et les sciences sociales - en particulier dans les écoles de commerce - des solutions d'IA spécifiquement adaptées aux ensembles de données de l'industrie peuvent désormais être créées sans nécessiter d'expertise en codage, créant ainsi de nouvelles opportunités.
Cycles de développement plus rapides
Le ML sans code permet des cycles de développement de modèles beaucoup plus rapides car aucun codage n'est nécessaire pour construire des modèles rapidement en utilisant des éléments préconfigurés et des interfaces simples de glisser-déposer. Cela permet des itérations plus rapides jusqu'à ce qu'un modèle acceptable soit trouvé.
Facilite la collaboration
Les exigences des outils No-code permettent aux équipes de science des données de se concentrer sur la conception d'architectures de modèles optimales tandis que les utilisateurs métiers se concentrent sur l'application pratique de ces modèles dans leurs organisations. Alors que les data scientists se spécialisent dans des tâches complexes, les tâches d'implémentation incombent aux utilisateurs métiers.
Qualité Supérieure
L'automatisation des tâches de codage améliore la qualité des modèles en éliminant les erreurs et en réduisant les bugs par rapport au codage manuel, qui est sujet à des erreurs et des bugs. Les systèmes No-code permettent d'adopter des meilleures pratiques qui augmentent encore la qualité des modèles.
L'essor de la démocratie et de l'intelligence artificielle
Le No-code ML peut aider à démocratiser davantage l'IA, de sorte qu'elle ne soit plus le domaine exclusif des grandes entreprises technologiques ; les machines alimentées par l'IA peuvent désormais avoir des applications dans divers secteurs et domaines d'activité.
Les plateformes No-code offrent une gamme de capacités d'apprentissage automatique, de l'analyse de classification et de régression à la classification et au traitement du langage naturel, ainsi que la détection d'anomalies. De plus, ces plateformes automatisent la préparation des données, le processus d'entraînement des modèles, l'évaluation et les processus d'explication.
Limitations, Concepts Clés et Défis
Comprendre les concepts clés permettra aux utilisateurs techniques et non techniques de créer des modèles précis et compréhensibles.
- Algorithmes de Machine Learning de Base – Outils No-code ML se concentrent généralement sur l'analyse de classification et de régression, aidant les utilisateurs à choisir leur algorithme optimal parmi cette liste d'algorithmes fondamentaux de machine learning.
- Utilisez des composants préconstruits – Les plateformes No-Code offrent des modèles, des connecteurs de données et des composants de flux de travail qui peuvent aider à accélérer le temps de développement.
- Prétraitement des données – Plateformes qui automatisent le nettoyage et la manipulation des données.
- Explicabilité – Plusieurs plateformes offrent des explications concises des modèles grâce à des rapports et des visualisations pour permettre une compréhension facile du comportement des modèles.
Comprendre ces concepts permettra aux utilisateurs d'exploiter efficacement les plateformes no-code pour développer des modèles transparents et précis en utilisant le machine learning (ML) sans code. Vous devez être conscient qu'il peut y avoir certaines restrictions ou limites avec cette forme d'intelligence artificielle (IA) :
- Les modèles complexes nécessitent des solutions de scripting – Les grands modèles personnalisés complexes peuvent dépasser les capacités des systèmes no-code et nécessiter une approche traditionnelle de scripting pour un fonctionnement optimal.
- Compromis entre simplicité et personnalisation – Les templates limitent les contrôles précis et les personnalisations spécifiquement adaptées à certaines architectures de modèle.
- Transparence limitée – Il peut être difficile de comprendre exactement comment les modèles fonctionnent avec l'abstraction no-code.
- Mauvais entrants, mauvais sortants – La qualité et la pertinence des données d'entrée restent essentielles à la qualité de sortie.
Le ML no-code est un excellent moyen de rapprocher la technologie AI de ses utilisateurs, bien qu'il ait ses limitations. Lors du développement d'applications innovantes nécessitant une personnalisation, des compétences en programmation traditionnelles restent nécessaires ; le no-code est plus un complément qu'une approche de remplacement.
Pourquoi l'apprentissage automatique automatisé peut bénéficier aux entreprises
Les modèles d'Intelligence Artificielle prennent du temps, de l'expertise et des efforts à développer. L'AI no-code permet aux entreprises d'utiliser rapidement la puissance du machine learning dans leurs flux de travail – leur faisant économiser à la fois le temps et les efforts nécessaires auparavant pour développer des modèles AI.
Google Trends indique un intérêt croissant pour IA sans code; cependant, sa croissance est inférieure à celle observée pour le Machine Learning et l'AutoML. L'IA sans code n'a pas encore rendu les data scientists obsolètes ; au contraire, elle représente un tout nouveau domaine de recherche dans lequel les solutions doivent être suffisamment stables et adaptables pour une adoption facile par les utilisateurs.
L'IA No-Code est un marché extrêmement prometteur qui vient à peine de commencer son parcours d'expansion et d'amélioration dans nos vies. Sans aucun doute, l'IA No-Code continuera à se développer de manière exponentielle au fil du temps !
Conclusion :
L'automatisation du ML sans code détient un immense potentiel pour transformer la manière dont les entreprises utilisent les technologies de machine learning. En les rendant accessibles aux personnes non techniques, l'automatisation du ML sans code ouvre l'accès aux utilisateurs non techniques, permettant la démocratisation, une efficacité accrue des ressources, un temps de mise sur le marché plus rapide, une productivité plus élevée et un rapprochement des compétences entre les différentes équipes au sein d'une organisation. Les entreprises reconnaissent de plus en plus la valeur des solutions ML, telles que le ML sans code, pour stimuler l'innovation au sein de leur organisation.
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