يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث تحول في أي عمل تقريبًا بدايةً من عمليات تزويد العملاء بالمنتجات والخدمات والذين يرغبون حقًا في تبسيط العمليات الداخلية. ومع ذلك، قد تبدو الحواجز التي تعترض طريق تطبيقه على هذه الأعمال مخيفة. من هذه العوائق الاستثمار في البنية التحتية اللازمة لتبني تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتدريب وتوظيف القوى العاملة الماهرة المتخصصة في هذا المجال.

لذلك من المثير ظهور جيل جديد من أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي منخفضة وعديمة الترميز (الكود). اليوم، إذا كنت تعرف كيف تصل إلى هذه الأدوات والتطبيقات، ستستطيع البدء في إنشاء تطبيقات ذات تقنيات مثل التعلم الآلي بطرق مبتكرة. لقد أصبح البدء في استخدام الذكاء الاصطناعي في وظائف مثل تصميم خدمات الويب وتطبيقات واجهة المستهلك وتنسيق حملات المبيعات والتسويق أسهل من أي وقت مضى.

ما هي التطبيقات منخفضة الترميز ومنعدمة الترميز؟

تُستخدم هذه المصطلحات ببساطة للإشارة إلى الأدوات التي تسمح لأي شخص بإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى المرور بصعوبات تعلم الترميز ولغات البرمجة. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا لأي شخص في أي وظيفة تقريبًا من الأطباء والمحامين إلى المسوقين والمعلمين ومديري المشاريع. لا يمتلك العديد من هؤلاء الأشخاص المهارات التقنية اللازمة لكتابة الترميز والأكواد اللازمة أو وقت الفراغ لتعلمها.

عادةً ما تعمل الحلول منخفضة ومنعدمة الترميز بإحدى طريقتين: إما عبر واجهة السحب والإفلات، حيث يختار المستخدمون ببساطة العناصر التي يريدون تضمينها في تطبيقهم ويجمعونها معًا باستخدام واجهة مرئية، أو من خلال معالج، حيث يقوم المستخدمون بالإجابة على الأسئلة وتحديد خياراتهم من القوائم المنسدلة.

إذا كنت تستطيع بالفعل القيام بالبرمجة، ستتمكن من تعديل النتائج وضبطها من أجل إنشاء تطبيقات أكثر تحديدًا. لذا فإن بعض المعرفة الأساسية ببنية وصياغة كود الكمبيوتر مفيدة دائمًا!

فيما يلي نظرة عامة على بعض الأدوات الموجودة في السوق والتي تهدف إلى خلق ثورة في شريحة مستخدمي تقنيات الذكاء الاصطناعي. لقد تم تصميم بعضها للأشخاص الذين ليس لديهم خبرة على الإطلاق، في حين أن البعض الآخر مفيد للغاية للأشخاص الذين لديهم بالفعل خلفية عن مجال التعلم الآلي ولكنهم يريدون تقليل العناصر المملة والروتينية المرتبطة بإعداد البيانات وتصميم الخوارزميات.

أمازون ساغا ميكر (Amazon SageMaker)

تتمتع أمازون (Amazon) بخبرة واسعة في بناء نماذج التعلم الآلي ونشرها في حالة تصميم واجهات المستهلكين، وتهدف منصة ساغا ميكر (SageMaker) إلى السماح لأي شخص بالاستفادة من هذه الخبرة. من السهل تحقيق قفزة مباشرة في استخدام حلول جامب ستارت (Jumpstart) التي توفرها المنصة، والتي تمنح المستخدمين مجموعة مختارة من النماذج لأكثر أنواع تطبيقات التعلم الآلي شيوعًا التي قد تستفيد منها الشركات.

أكيو (Akkio)

تسمح هذه المنصة بالبدء في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في 10 دقائق دون أي مهارات في الترميز أو علوم بيانات مسبقة. تمكنك المنصة من إنشاء تدفقات عمل مدعومة بالذكاء الاصطناعي مع التركيز على تمكينها من الانتشار والتقييم بسرعة. كما أنها تدعم العمل مع مجموعة قوية من المنصات ذات الصلة منها منصات البيانات المتوافقة مع معايير الصناعة مثل سنو فليك (Snowflake) وأدوات التسويق مثل هب سبوت (Hubspot) وسيلز فورس (Salesforce).

أبل كريت إم إل (Apple CreateML)

تقدم المنصة التابع لأبل (Apple) خيار السحب والإفلات البسيطة التي تجعل من السهل إنشاء تطبيقات آي أو إس (iOS) تتضمن التوصية والتصنيف والتعرف على الصور ومعالجة النصوص. يمكن جمع البيانات باستخدام كاميرا وميكروفون آيفون (iPhone) الخاصة بالمستخدم، وإذا كان لديك جهاز كمبيوتر محمول ماك (Mac) مزود بوحدة معالجة رسومات، فيمكنك استخدام قوتها لتسريع عملية التوجيه وتحسينها.

داتا روبوت (DataRobot)

هي منصة سحابية توفر أدوات لأتمتة إعداد البيانات بالإضافة إلى بناء ونشر الخوارزميات، مع نماذج مخصصة لحالات مثل الخدمات المصرفية والتجزئة إلى الرعاية الصحية والتصنيع وهيئات القطاع العام. إحدى الميزات المثيرة للاهتمام في المنصة هي تركيزها على الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، والذي يهدف إلى إعطاء المستخدمين الثقة في الأفكار والقرارات التي تنتجها المنصة من خلال جعل أساليبها مفهومة للبشر.

غوغل أوتو إم إل (Google AutoML)

هي أول منصة ذكاء اصطناعي عديم الترميز تطورها غوغل (Google). تتطلب المنصة فهم مستخدميها لتقنيات التعلم الآلي، لذا فهي ليست للمبتدئين جدًا. ولكن يمكن للمستخدمين البدء بواجهة رسوم بسيطة والانتقال مباشرة إلى تجربة رؤية الكمبيوتر وقدرات معالجة اللغة الطبيعية. كل شيء يعمل من خلال غوغل كلاود (Google Cloud)، لذلك سيكون مألوفًا لأي شخص استخدم أدوات إنتاجية أخرى من غوغل (Google).

غوغل تيتشابل ماشين (Google Teachable Machine)

من المحتمل أن تكون منصة تيتشابل ماشين (Teachable Machine) أكثر ملاءمة للمبتدئين مقارنةً بمنصة أوتو إم إل (AutoML)، مع برامج تعليمية بسيطة ومباشرة يمكن أن توجه المستخدم خلال عملية خوارزميات التوجيه لتصنيف البيانات، التي تعد واحدة من أكثر الاستخدامات الأولية لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ربما تكون هذه المنصة هي الأكثر فائدة كوسيلة تعليمية للتعرف على الأساسيات قبل الانتقال إلى أحد الأنظمة الأساسية الأخرى المتخصصة في إنشاء تطبيقات تشغيلية.

مايكروسوفت لوب (Microsoft Lobe)

هي أداة بسيطة لتوجيه خوارزميات التعرف على الصور. لقد تم تطويرها لتمكين المستخدمين من التعامل مع الأساسيات، من خلال نظام أساسي يختار تلقائيًا النماذج التي من المرجح أن تكون ناجحة وفقًا لعبء عمل المستخدم. لا تستلزم المنصة وجود خبرة في الترميز لدى المستخدمين، ولكن إذا كان لديهم ذلك، فيمكنهم الانتقال إلى منصة أزور ايه آي (Azure AI)، وهي منصة مايكروسوفت (Microsoft) التي توفر تقنيات تعلم آلي أكثر تطورًا.

نانونيتس (Nanonets)

هي منصة ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا لأتمتة وتسريع عملية استخراج البيانات المنظمة أو شبه المنظمة من المستندات. إذا كان العمل يتضمن قيامك بعمليات مكلفة ومستهلكة للوقت تتضمن استيراد البيانات من النماذج والمستندات النصية وما شابه، فقد تكون هذه المنصة هي ما تبحث عنه. وبفضل استخدامها تقنيات التعلم الآلي، تتعلم المنصة من أخطائها وبالتالي تصبح أكثر دقة في العثور على المعلومات التي تحتاجها.

أوبفيسلي ايه آي (ObviouslyAI)

هي منصة تهدف إلى السماح لأي شخص ببساطة بتوصيل بياناته – بأي تنسيق لديه – والبدء على الفور في جني فوائد التحليلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. توفر المنصة قوالب لتحليل السلاسل الزمنية (أي التنبؤ بقيمة المتغيرات في وقت معين بناءً على الأداء السابق المعروف) والتنبؤ بالأحداث وتسجيل المخاطر واكتشاف الاحتيال وتحديد فرص البيع المتقاطع.

باي كاريت (PyCaret)

وهي مكتبة للغة البايثون (Python)، ولذلك تتطلب معرفة تقنية أكثر من بعض الأدوات الأخرى المدرجة هنا. لا تزال هذه المنصة تصنف نفسها على أنها منصة منخفضة الترميز، حيث توفر عددًا من الوظائف والنماذج المجهزة مسبقًا والتي تبسط إلى حد كبير مهمة إعداد البيانات والتحليلات وتوجيه النماذج.

اقرأ أيضًا بريفان هوارد تخطط للتوسع في الشرق الأوسط

المصدر: فوربس