Đến thời của “no-code AI”, triển khai AI mà không đụng đến mã lập trình!

AI không mã là gì?

AI không mã, no-code AI, là một nhánh trong bức tranh AI tổng thể nhằm mục đích “phổ cập hóa” AI. AI không mã là giải pháp sử dụng các nền tảng phát triển AI không mã với giao diện trực quan, không mã và thường là “drag-and-drop” để triển khai AI và các mô hình học máy. Việc không dùng mã AI cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật nhanh chóng phân loại, phân tích dữ liệu và dễ dàng xây dựng các mô hình chính xác để đưa ra dự đoán.

Tại sao AI không mã lại quan trọng đối với doanh nghiệp?

Doanh nghiệp cần xây dựng các mô hình AI. Theo Forbes, 83% doanh nghiệp cho biết AI là ưu tiên chiến lược cho doanh nghiệp của họ hiện nay, nhưng rất tiếc họ chưa có đủ các nhân tài về khoa học dữ liệu. Nhu cầu về nhân lực AI đã tăng gấp đôi trong hai năm qua. Các công ty công nghệ và dịch vụ tài chính hiện đang thu hút 60% nhân tài AI, điều này buộc các công ty nhỏ hơn phải dựa vào các nhà khoa học dữ liệu công dân để tận dụng các trường hợp sử dụng AI.

Xây dựng mô hình AI (tức là đào tạo mô hình ML) đòi hỏi thời gian, nỗ lực và kinh nghiệm. AI không mã giảm thời gian xây dựng các mô hình AI xuống còn vài phút, cho phép các công ty dễ dàng áp dụng các mô hình học máy trong quy trình của họ.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

Theo Google Trends, mặc dù sự quan tâm đến AI không mã đã bắt đầu tăng lên, nhưng vẫn thấp hơn nhiều so với số lượng người quan tâm đến việc tìm hiểu ML hoặc autoML. Các giải pháp AI không mã vẫn chưa thể thay thế các nhà khoa học dữ liệu. Đây vẫn là một lĩnh vực còn rất mới. Ngày càng hoàn thiện và tính linh hoạt của các giải pháp hiện có và tích hợp rộng rãi sẽ thúc đẩy nhiều người áp dụng hơn.

NGUỒN: GOOGLE TRENDS

Những lợi ích của các giải pháp AI không mã là gì?

Các giải pháp AI không mã giảm bớt rào cản gia nhập cho các cá nhân và doanh nghiệp bắt đầu thử nghiệm với AI và học máy. Các giải pháp này giúp doanh nghiệp áp dụng các mô hình AI một cách nhanh chóng và với chi phí thấp, cho phép các chuyên gia trong lĩnh vực của họ được hưởng lợi từ công nghệ mới nhất.

Kết hợp kinh nghiệm kinh doanh với AI

Khoa học dữ liệu vẫn là một lĩnh vực mới nổi và hầu hết các nhà khoa học dữ liệu có ít kinh nghiệm kinh doanh hơn các chuyên gia trong ngành. Theo một cuộc khảo sát khoa học dữ liệu được thực hiện bởi nền tảng cạnh tranh khoa học dữ liệu Kaggle, một giải pháp nguồn cung ứng cộng đồng cho các dự án AI, độ tuổi phổ biến nhất của người trả lời là 24 và trung bình là 30. Nhờ có giải pháp không mã, người dùng doanh nghiệp có thể tận dụng trải nghiệm chuyên ngành cụ thể của họ và nhanh chóng xây dựng các giải pháp AI.

NGUỒN: KAGGLE

Tốc độ

Việc xây dựng các giải pháp AI tùy chỉnh yêu cầu phải viết mã, làm sạch dữ liệu, phân loại, cấu trúc dữ liệu, đào tạo và gỡ lỗi mô hình. Những điều này thậm chí còn mất nhiều thời gian hơn đối với những người không quen thuộc với khoa học dữ liệu. Các nghiên cứu khẳng định rằng các giải pháp low-code / no-code có khả năng giảm thời gian phát triển lên đến 90%.

Chi phí thấp

Một trong những lợi ích rõ ràng nhất của công nghệ tự động hóa và không mã là tiết kiệm chi phí. Các công ty cần ít nhà khoa học dữ liệu hơn khi họ có thể yêu cầu người dùng doanh nghiệp của họ xây dựng các mô hình học máy.

Giúp các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào vấn đề cần giải quyết

Đối với các doanh nghiệp đã có nhóm khoa học dữ liệu, yêu cầu của các nhân viên khác sẽ chuyển trọng tâm của nhóm sang các nhiệm vụ dễ giải quyết. Các giải pháp không mã giảm thiểu những yêu cầu gây mất tập trung này vì chúng cho phép người dùng doanh nghiệp tự xử lý các yêu cầu đó.

Sự khác biệt giữa autoML và AI không mã là gì?

Các phân loại này có thể hợp nhất thành một phân loại cho phép nhân viên không chuyên về kỹ thuật nhanh chóng phát triển các giải pháp AI. Tuy nhiên, hiện tại các phân loại này có hơi khác một chút:

Các giải pháp AutoML tập trung vào việc trao quyền cho các nhà khoa học dữ liệu để hoạt động hiệu quả hơn. Chúng cung cấp tính minh bạch trên toàn bộ đường ống học máy, làm tăng độ phức tạp nhưng cũng cho phép các nhà khoa học dữ liệu tinh chỉnh cách xây dựng mô hình.
Không có giải pháp AI mã nào tập trung vào việc giúp người dùng không chuyên về kỹ thuật xây dựng mô hình ML mà không đi sâu vào chi tiết từng bước trong quá trình xây dựng mô hình ML. Điều này làm cho chúng dễ sử dụng nhưng khó tùy chỉnh hơn.

Các giải pháp AI không mã hàng đầu hiện nay là gì?

Số lượng các nền tảng “no-code AI” đang xuất hiện ngày càng nhiều. Các công ty đang cung cấp nền tảng machine learning không dùng mã hàng đầu bao gồm Akkio, Obviously.ai, DataRobot, Levity, Clarifai, Teachable Machines, Lobe (mà Microsoft đã mua vào năm 2018), Peltarion và Veritone,… và mới nhất là Primer. Chúng cho phép các chuyên gia không thuộc lĩnh vực AI tạo ra các hệ thống AI bằng giao diện trực quan đơn giản hoặc menu kéo và thả. Một số phần mềm được thiết kế đặc biệt cho thị giác máy tính (Computer Visual), một số phần mềm để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và một số phần mềm thì cho cả hai.

____
Bài viết liên quan