हायलाइट्स
- कमी-कोड आणि नो-कोड एआय प्लॅटफॉर्म नॉन-टेक्निकल वापरकर्त्यांना ड्रॅग-अँड-ड्रॉप टूल्स आणि प्री-बिल्ट मॉडेल्सचा वापर करून एआय अ‍ॅप्स तयार करण्यास कशी परवानगी देतात हे स्पष्ट करते.
- वेग, खर्च बचत आणि एआयच्या विकासात डोमेन तज्ञांचा थेट सहभाग यासारख्या मुख्य फायद्यांकडे पाहतो.
- विक्रेता लॉक-इन, कमी लवचिकता आणि कार्यक्षमतेच्या समस्यांसारख्या सामान्य मर्यादा समाविष्ट करतात.
- नैसर्गिक भाषा इंटरफेस, हायब्रिड प्लॅटफॉर्म आणि चांगली सुरक्षा आणि अनुपालन वैशिष्ट्ये यासारख्या भविष्यातील ट्रेंड हायलाइट करते.
चे क्षेत्र एआय विकास सॉफ्टवेअर अभियंते, डेटा वैज्ञानिक आणि मजबूत तांत्रिक कौशल्ये असणार्‍या लोकांसाठी बर्‍याचदा असे वाटते. अलीकडे, तथापि, साधनांची लाट बदलण्यास सुरवात झाली आहे, ज्यामुळे गैर-तांत्रिक वापरकर्त्यांना अनुमती दिली जाते, बहुतेकदा “नागरिक विकसक” म्हणून ओळखले जाते, जे एआय-शक्तीचे अनुप्रयोग तयार करते. हे लो-कोड आणि नो-कोड प्लॅटफॉर्म प्रोग्रामिंग आणि पायाभूत सुविधांचा तपशील सुलभ करून अधिक लोकांना सामील होणे सुलभ करते. ते व्हिज्युअल इंटरफेस, प्री-बिल्ट मॉडेल, टेम्पलेट्स आणि सुलभ एकत्रीकरण ऑफर करतात. त्यांचा मुख्य फायदा असा आहे की ते द्रुत प्रोटोटाइपिंग, बाजारपेठेत कमी वेळ देण्यास परवानगी देतात आणि विशिष्ट क्षेत्रातील लहान संघ, उद्योजक आणि तज्ञांना त्यांच्या कल्पनांना संपूर्ण विकास कार्यसंघ न घेता कार्यशील एआय सिस्टममध्ये बदलण्याची संधी देतात.
प्लॅटफॉर्म काय ऑफर करतात: साधने, मॉडेल्स आणि इंटरफेस
बहुतेक नो-कोड एआय बिल्डर्सच्या मध्यभागी अनेक सामान्य वैशिष्ट्ये आहेत. प्रथम, ते प्री-प्रशिक्षित किंवा ऑटोमल-शैलीचे मॉडेल ऑफर करतात जे प्रतिमा वर्गीकरण, मजकूर विश्लेषण किंवा टॅब्युलर भविष्यवाणी यासारख्या कार्ये करतात. गूगल ऑटोमल, मायक्रोसॉफ्ट अझर एआय स्टुडिओ, आयबीएम वॉटसन स्टुडिओ, डेटारोबॉट आणि एच 2 ओ.एआय ड्रायव्हरलेस एआय सारखे प्लॅटफॉर्म वापरकर्त्यांना डेटा अपलोड करण्याची, मॉडेलचे प्रकार निवडण्याची आणि प्रशिक्षण व्यवस्थापित करण्यास परवानगी देतात, सर्व वापरकर्ता-अनुकूल इंटरफेसद्वारे. या साधनांमध्ये बर्‍याचदा डॅशबोर्ड, फॉर्म, साधे यूआय घटक किंवा व्हिज्युअल प्रक्रिया प्रवाह यासारख्या मॉडेल्सच्या आसपास अनुप्रयोग तयार करण्यासाठी ड्रॅग-अँड ड्रॉप फंक्शन्स किंवा टेम्पलेट असतात.
मशीन लर्निंगच्या पलीकडे, बरेच प्लॅटफॉर्म डेटाबेस, क्लाऊड स्टोरेज, एपीआय, डॅशबोर्ड्स आणि ओळख/प्रमाणीकरण प्रदाता किंवा बाह्य विश्लेषणे साधने यासारख्या इतर सेवांशी कनेक्ट होतात. हे वापरकर्त्यांना डेटा स्रोत, प्रक्रिया डेटा, भविष्यवाणी करणे आणि वापरकर्ता-फेसिंग अ‍ॅप्समधील परिणाम प्रदर्शित करण्यास अनुमती देते. काही प्लॅटफॉर्म सानुकूल लॉजिक ब्लॉक्स, सशर्त प्रवाह किंवा आवश्यक असल्यास पुढील सानुकूलनासाठी कोडचे लहान बिट्स किंवा स्क्रिप्ट्स एम्बेड करण्याचा पर्याय देऊन पुढे जातात. हा एकत्रित लो-कोड आणि नो-कोड दृष्टीकोन वापरण्यास सुलभ असताना लवचिकता प्रदान करते.
अलीकडील नवकल्पनांमध्ये नैसर्गिक भाषा इंटरफेस आणि प्रॉमप्ट-आधारित अॅप निर्मिती देखील आहे. वापरकर्ते त्यांना पाहिजे असलेल्या अनुप्रयोगाचे वर्णन करू शकतात, त्याची कार्ये आणि वापरकर्ता इनपुट आणि आउटपुट सोप्या अटींमध्ये. प्लॅटफॉर्म स्वयंचलितपणे अॅप तयार करण्यात किंवा तयार करण्यात मदत करते. काही प्रकरणांमध्ये, सिस्टम तैनाती, स्केलिंग, होस्टिंग आणि परवानग्यांची काळजी घेते, जेणेकरून वापरकर्त्यांना पायाभूत सुविधा व्यवस्थापित करण्याची गरज नाही. अलीकडील उदाहरण म्हणजे क्लाउड एआयचे एथ्रॉपिक मधील कलाकृती वैशिष्ट्य, जे वापरकर्त्यांना एपीआय किंवा मॅन्युअल कोडिंगचा सामना न करता परस्परसंवादी एआय-शक्तीची साधने तयार करण्यास आणि सामायिक करण्यास अनुमती देते.
सामर्थ्य: तंत्रज्ञान नसलेले वापरकर्ते काय मिळवतात
नो-कोड / लो-कोड एआय बिल्डर्सचे फायदे भरीव आहेत, विशेषत: औपचारिक प्रोग्रामिंग प्रशिक्षण नसलेल्यांसाठी. सर्वात त्वरित फायदा म्हणजे वेग. यापुढे कमीतकमी व्यवहार्य उत्पादन (एमव्हीपी) तयार केल्याने सॉफ्टवेअर कार्यसंघाशी नियुक्त करणे किंवा समन्वय साधण्याची आवश्यकता नाही; प्री-बिल्ट घटक आणि टेम्पलेट्स वापरत असल्यास काही दिवस किंवा तासात एआय अॅप एकत्र करू शकतो. हे प्रयोग स्वस्त आणि वेगवान बनवते.
खर्च बचत हा आणखी एक मजबूत बिंदू आहे. कारण बहुतेक पायाभूत सुविधा, होस्टिंग आणि मॉडेल प्रशिक्षण प्लॅटफॉर्म प्रदात्याने हाताळले आहे, तांत्रिक नसलेले वापरकर्ते बॅकएंड आणि एमएल इन्फ्रास्ट्रक्चरची इमारत, देखभाल आणि स्केलिंग करणे आवश्यक आहेत. तसेच, विकासाच्या सुरुवातीच्या टप्प्यासाठी कमी सॉफ्टवेअर अभियंत्यांची आवश्यकता आहे, ज्यामुळे लहान संघ आणि स्टार्टअप्स अधिक व्यवहार्य बनतात.
प्रवेशयोग्यता देखील सुधारित आहे. विपणन, ऑपरेशन्स, आरोग्यसेवा, शिक्षण किंवा लहान व्यवसाय मालक यासारख्या क्षेत्रातील तज्ञ अॅप निर्मिती प्रक्रियेत थेट भाग घेऊ शकतात. तांत्रिक मध्यस्थांद्वारे भाषांतर न करता डोमेन ज्ञान मॉडेल किंवा वर्कफ्लोमध्ये द्रुतपणे एम्बेड केले जाऊ शकते. परिणामी, विकसक बँडविड्थच्या प्रतीक्षेत अडकलेल्या कल्पनांवर कार्य केले जाऊ शकते.
शिवाय, यापैकी बरेच प्लॅटफॉर्म अंगभूत रेलिंगसह येतात: मानक सुरक्षा, पूर्व-कॉन्फिगर केलेला डेटा हाताळणी, कधीकधी अगदी अनुपालन वैशिष्ट्ये, जे तज्ञांना सामान्य नुकसान टाळण्यास मदत करतात. त्यामध्ये सामान्यत: व्हिज्युअलायझेशन, सुलभ डीबगिंग किंवा व्हर्जनिंग आणि कार्यप्रदर्शनाचे परीक्षण करण्यासाठी विश्लेषणे देखील समाविष्ट असतात, ज्यामुळे तांत्रिक नसलेल्या वापरकर्त्यांसाठी त्यांच्या अ‍ॅपच्या वर्तनाचे वेळोवेळी मूल्यांकन करणे सुलभ होते.
कमकुवतपणा: काय सोडले जाते
त्यांचे मजबूत फायदे असूनही, या साधनांना काही मर्यादा आहेत. एक सामान्य समस्या कमी लवचिकता आहे. नो-कोड प्लॅटफॉर्म टेम्पलेट्स आणि अ‍ॅबस्ट्रॅक्शनचा वापर करीत असल्याने, ते बर्‍याचदा अत्यंत विशिष्ट गरजा, सानुकूल अल्गोरिदम किंवा अद्वितीय आर्किटेक्चर पूर्ण करू शकत नाहीत. ज्या वापरकर्त्यांना-प्रमाणित डेटा प्रक्रिया आवश्यक आहे, मॉडेल हायपरपॅरामीटर्सवर अचूक नियंत्रण किंवा जटिल सानुकूल एकत्रीकरण बर्‍याचदा प्रतिबंधित वाटते. काही प्लॅटफॉर्म या समस्यांकडे लक्ष देण्यासाठी कोडच्या लहान स्निपेट्स एम्बेड करण्यास परवानगी देतात, परंतु हे विचित्र किंवा मर्यादित असू शकते.
स्केलेबिलिटी आणि कार्यक्षमता देखील त्रास देऊ शकते. नो-कोड बिल्डर्ससह तयार केलेले अनुप्रयोग कधीकधी जड भार, मोठ्या डेटासेट किंवा क्लिष्ट वर्कफ्लो अंतर्गत संघर्ष करतात. जसजसे रहदारी वाढते, डेटा व्हॉल्यूम वाढतात किंवा विलंब त्वरित बनतात, अ‍ॅबस्ट्रॅक्शन्स आणि सामायिक पायाभूत सुविधा अडथळे निर्माण करू शकतात. वापरकर्त्यांना हळू प्रतिसाद वेळा, एकाच वेळी एकाधिक वापरकर्त्यांना हाताळण्यावर मर्यादा आणि स्त्रोत वापरामध्ये अकार्यक्षमता अनुभवतात. हे मुद्दे एंटरप्राइझ-स्तरीय प्रणाली किंवा गंभीर अनुप्रयोगांसाठी नो-कोड साधने कमी योग्य बनवतात.
आणखी एक चिंता म्हणजे विक्रेता लॉक-इन. मालकीचे प्लॅटफॉर्म वापरणे वापरकर्त्यास त्या प्रदात्याच्या इकोसिस्टमशी बांधू शकते. प्लॅटफॉर्मपासून दूर जाणे, पारंपारिक कोडमधील अ‍ॅपचे भाग निर्यात करणे किंवा पुन्हा लिहिणे आव्हानात्मक, महाग किंवा अव्यवहार्य देखील असू शकते. याव्यतिरिक्त, काही साधनांमध्ये कमकुवत किंवा कमी स्पष्ट सुरक्षा, गोपनीयता आणि नियामक अनुपालन असू शकते. प्लॅटफॉर्म त्यांच्या उद्योगातील मानकांची पूर्तता करते की नाही, त्यांच्या डेटावर योग्यरित्या प्रक्रिया केली गेली आहे किंवा प्रवेश नियंत्रण आणि ऑडिटिंग पुरेसे असल्यास तांत्रिक नसलेल्या वापरकर्त्यांना हे माहित नाही.
तांत्रिक अडथळे दूर करण्याचे उद्दीष्ट नो-कोडचे उद्दीष्ट आहे, तरीही अद्याप एक शिकण्याची वक्रता आहे. वापरकर्त्यांनी डेटा स्वरूप, मूलभूत लॉजिक फ्लो, एआयच्या मर्यादा, त्रुटी प्रकरणे आणि मॉडेल कसे सत्यापित करावे हे समजून घेणे आवश्यक आहे. या पैलूंचा गैरवापर किंवा गैरसमज केल्याने खराब परिणाम, पूर्वाग्रह किंवा अनपेक्षित वर्तन होऊ शकते. कालांतराने, अनुप्रयोग वाढत असताना किंवा आवश्यकता बदलत असताना, देखभाल करणे, अद्यतनित करणे किंवा त्यांना डीबग करणे अधिक कठीण होऊ शकते, विशेषत: जर अंतर्निहित प्लॅटफॉर्म बदलले तर.
नो-कोड / लो-कोड एआय चमकणारी प्रकरणे वापरा
काही मर्यादा असूनही, बर्‍याच परिस्थिती या साधनांसाठी विशेषतः अनुकूल आहेत. रॅपिड प्रोटोटाइपिंग ही मुख्य वापर प्रकरणांपैकी एक आहे. जेव्हा एखाद्याला कल्पना असते आणि ती कार्य करते की नाही याची चाचणी घेण्याची आवश्यकता असते, तेव्हा ते बरेच संसाधने खर्च न करता ते करू शकतात. स्मॉल बिझिनेस डॅशबोर्ड्स, अंतर्गत साधने, ग्राहक समर्थन ऑटोमेशन, साधी भविष्यवाणी मॉडेल (जसे की ग्राहक मंथन आणि विक्री अंदाज), मजकूर विश्लेषण आणि वर्गीकरण कार्ये बर्‍याचदा संपूर्णपणे नो-कोड प्लॅटफॉर्मवर तयार केली जाऊ शकतात.
आणखी एक मजबूत क्षेत्र म्हणजे शिक्षण, संशोधन आणि नफा नफा, जेथे बजेट मर्यादित आहेत आणि तांत्रिक प्रतिभा भाड्याने घेणे आव्हानात्मक आहे. ज्या तज्ञांना समस्या समजली आहे परंतु कोड कसा करावा हे माहित नाही अशा तज्ञांना स्वतःला मूल्य मिळविण्यासाठी साधने तयार होऊ शकतात. ते सर्वेक्षण डेटाचे विश्लेषण करू शकतात, भविष्यवाणी करणारे मॉडेल तयार करू शकतात किंवा लहान एआय-असिस्टेड साधने तैनात करू शकतात. विपणन किंवा ऑपरेशन्समध्ये, नो-कोड साधने कार्यप्रवाह स्वयंचलित करण्यास, सामग्री व्युत्पन्न करण्यास किंवा इतर सास साधनांसह समाकलित करण्यात मदत करतात.
शेवटी, लहान ते मध्यम उद्योग (एसएमई) मोठ्या प्रमाणात फायदा करतात. त्यांच्याकडे सामान्यत: स्पष्ट परंतु माफक तांत्रिक गरजा, मर्यादित अंतर्गत अभियांत्रिकी समर्थन आणि बरेच तयार घटक उपलब्ध असतात. या संस्थांसाठी, नो-कोड एआय बिल्डर वापरणे स्क्रॅचपासून सर्वकाही तयार करण्यापेक्षा कमी धोकादायक आणि अधिक प्रभावी आहे.
उत्कृष्ट परिणाम मिळविण्यासाठी रणनीती
नो-कोड आणि लो-कोड एआय बिल्डर्सकडून सर्वाधिक मिळविण्यासाठी, हे वास्तववादी अपेक्षा ठेवण्यास आणि चांगल्या पद्धतींचे अनुसरण करण्यास मदत करते. प्रथम, आपल्या गरजा पूर्ण करणारे व्यासपीठ निवडा. समर्थित मॉडेल प्रकार, एकत्रीकरणाची लवचिकता, डेटा हाताळणी आणि संचयन पर्याय, कामगिरीसाठी सेवा-स्तरीय करार आणि उपलब्ध सुरक्षा वैशिष्ट्ये पहा.
दुसरे म्हणजे, एकाच वेळी एक जटिल सिस्टम तयार करण्याचा प्रयत्न करण्याऐवजी लहान, व्यवस्थापित करण्यायोग्य प्रकल्पांसह प्रारंभ करा. प्रोटोटाइपिंग आणि पुनरावृत्ती आपल्याला लवकर मर्यादा शोधण्यात मदत करेल आणि स्केलिंग करण्यापूर्वी आपल्याला डिझाइन, वापरकर्ता इंटरफेस वर्कफ्लो, डेटा प्रवाह आणि कार्यप्रदर्शन परिष्कृत करण्यास अनुमती देईल.
तिसर्यांदा, चांगला डेटा स्वच्छता ठेवा. याचा अर्थ स्वच्छ, सुसज्ज डेटा वापरणे, योग्य प्रमाणीकरण सुनिश्चित करणे, पूर्वाग्रहांची जाणीव असणे आणि योग्य लेबलिंग लागू करणे. बहुतेक साधने सर्व मॉडेल तपशीलांची पूर्ण तपासणी किंवा ट्यूनिंग करण्यास परवानगी देत नाहीत, म्हणून चांगला इनपुट डेटा चांगले परिणाम देईल.
चौथा, वाढीची योजना. मॉड्यूलरिटी लक्षात घेऊन डिझाइन करा, घटक हळूवारपणे कनेक्ट करा आणि आपल्याला स्थलांतर करण्याची आवश्यकता असल्यास निर्यात किंवा समाकलनास अनुमती देणारी प्लॅटफॉर्म वापरा. कामगिरीचे परीक्षण करा आणि काही मर्यादा गाठल्यास अधिक सानुकूल किंवा कोड-आधारित सोल्यूशन्सवर स्विच करण्यासाठी तयार रहा.
निष्कर्ष
लो-कोड आणि नो-कोड एआय बिल्डर लोक सॉफ्टवेअर आणि एआय अनुप्रयोग कसे तयार करतात हे बदलत आहेत. ते तांत्रिक अडथळे कमी करतात, द्रुत प्रोटोटाइप करण्यास अनुमती देतात आणि तांत्रिक तज्ञांना एआय उपलब्ध करतात. यामुळे कदाचित विलंब झाला असेल किंवा अजिबात घडला असेल असा नावीन्यपूर्णपणा वाढवते. हे प्लॅटफॉर्म सोपी कार्ये, अंतर्गत ऑपरेशन्स, लघु आणि मध्यम आकाराचे उद्योग आणि द्रुत प्रयोगांसाठी चांगले कार्य करतात. तथापि, ते प्रत्येक परिस्थितीसाठी योग्य नाहीत. जटिल, नियमन केलेले किंवा मोठ्या प्रमाणात अनुप्रयोगांसाठी, लवचिकता, कार्यक्षमता, सुरक्षा आणि प्रशासनातील त्यांच्या मर्यादा महत्त्वपूर्ण असू शकतात. प्लॅटफॉर्मची काळजीपूर्वक निवड, स्मार्ट डिझाइन आणि ट्रेड-ऑफची समजूतदारपणा, कमी-कोड आणि नो-कोड एआय बिल्डर्स अनेक संस्था आणि व्यक्तींसाठी आयडिया डेव्हलपमेंटपासून मोठ्या प्रमाणात उपयोजनापर्यंत आवश्यक साधने असू शकतात.
Comments are closed.