无代码人工智能：释放效率和增长的关键

AbhishekAK

在本文中，我们将探讨个人和企业利用人工智能新趋势的几个用例：无代码工具。尽管网站和应用程序构建器、内部工具制造商和集成引擎等无代码工具已经很强大，但由于人工智能，现在可以执行更多任务并解决更复杂的业务问题。 Pause Next Unmute Current Time 0:19 / Duration 2:00 Fullscreen ChatGPT席卷了全世界，Product Hunt 上每天都会出现许多由 OpenAI驱动的工具，并在 AppSumo 上提供终身优惠。随着Bing和Google紧随潮流并重塑搜索产品的工作方式，毫无疑问人工智能将继续存在。 为什么使用无代码人工智能工具 当自定义编码解决方案时，我们很快就会遇到可扩展性问题。如今，技术堆栈以光速变化，而称职的程序员通常都是薪水很高的专业人士。 如果我们是一家初创公司、一名个体企业家，或者只是一个希望利用人工智能谋取个人利益的个人，那么我们不太可能支付给某人每小时 200 美元的工资，也不太可能花数年时间学习一套全新的技能。



无代码工具跨越不同领域，帮助我们实现个人和职业目标。例如，许多用户利用人工智能生成自 电话号码数据库 义内容，用不熟悉的语言为其应用程序创建优化代码，将文本从一种语言翻译为另一种语言，并避免在数据库中使用SQL进行数据处理和转换。 不要误会我的意思：编码仍然是当今任何人都可以学习的最有价值的技能之一，并且仍然是全球最受欢迎的职业之一。无代码不会抢走开发人员的工作。相反，它将提高他们的生产力，使他们能够专注于更复杂和有趣的问题解决。 无代码人工智能终于足够便宜，并且被广泛采用，变得有用。OpenAI 的 GPT-3 或许是该领域最引人注目的成功，并随着 2022 年 11 月 ChatGPT 的发布而达到顶峰。然而，大型科技公司也在引领研究工作，微软发布了语音检测工具，谷歌则致力于一系列可与 OpenAI 竞争的 AI 工具。





不同类型的无代码人工智能工具 无代码人工智能工具可以根据其主要用例分为不同类型。请记住，大多数工具都服务于多种类型。 生成式人工智能 生成式人工智能是一种人工智能，旨在创建或生成内容，例如图像、音乐、文本或其他类型的媒体。此类人工智能基于深度学习模型，该模型使用算法来分析和学习数据模式，然后可用于根据这些模式生成新内容。 生成式人工智能是更广泛的内容桶，适用于任何生成内容的事物。这是最通用的标签，包含多种子类别。 不需要编码的生成式 AI 工具的一些示例包括Jasper、ChatGPT、PlayHT、Descript、Midjourney、Runway。它们都有不同的用途，并且在各自方面都是市场领导者。 自动机器学习 (AutoML) 平台 自动化机器学习 (AutoML)平台是无代码或低代码工具，使用户能够自动构建、训练和部署机器学习模型，而不需要深入的编程或数据科学知识。AutoML 平台可自动化整个机器学习流程，从数据预处理到模型选择和超参数优化。 AutoML 平台对于没有专门的数据科学团队的企业或组织特别有用，因为它们允许非专家构建和部署机器学习模型来解决业务问题。数据科学家还可以使用 AutoML 来快速构建模型原型并自动执行重复任务，使他们能够专注于更复杂的任务。 autoML 平台的一些示例包括LevityAI、DataRobot、DataIku和Akkio。 数据分析和可视化工具 数据分析和可视化工具是允许用户分析、解释和可视化数据的软件应用程序。这些工具通常使用机器