一文看懂:什么是无代码AI平台
无代码平台分为无代码开发平台和无代码AI平台,人们常讲的无代码平台绝大多数指的是无代码开发平台。
总的来说,无代码开发平台与无代码AI平台最显著的区别在于前者解决的是高效开发问题,旨提升互联网开发效率、减轻编程负担及成本。而后者则是解决高效算法建模问题,旨提升应用人员效率,包括算法、建模、分析及应用。
对程序员而言,编程是一项复杂的工作,传统的软件开发需要编写数千行甚至高达几百万行的代码,然后对其进行调试。而在硅谷,几乎所有的科技巨头都有自己的低代码/无代码平台。
在具体介绍无代码AI平台之前,让我们先简单回顾什么是无代码?
把无代码的概念做一个比喻:90 年代,配合鼠标带来的全新交互方式,Mac OS 和 Windows 通过可视化操作系统把原本相对小众的个人电脑市场带给了更广阔的受众——相较于先前的命令行交互,可视化的操作显著降低了使用电脑的门槛,让所有操作都更贴近于人的直觉。
与之相似,新一代的无代码工具,它简化了软件开发生命周期中的许多阶段(如调试、测试和部署),节约了大量的时间,开发速度是传统开发的3~5倍。通过可视化的交互方式,把原本需要通过写代码才能实现的抽象业务逻辑、产品设计和数据配置等通过更直观、对人更直觉化的方式进行呈现和配置,从而显著降低了编程的技术门槛。只要你能想清楚你要的逻辑是什么,这些可视化工具就能够实现相应的软件。比如我们常用的Excel、易企秀、婚礼纪等这些都属于无代码平台的范畴。
无代码AI平台则面向零算法基础或者追求高效率开发AI的用户,提供图像、文本、音频、视频、表格数据多个技术方向的模型定制,其最大的特点是无需编程即可实现AI分析和应用搭建。这类产品在国内比较知名的有百度大脑EasyDL(零售领域)、华为云ModelArts(工业领域)、智农云芯GrowthBrain(农业领域)等。
随着互联网的兴起,旨在提升开发效率的无代码开发平台激增,而在当前的人工智能时代,以GrowthBrain为代表的无代码AI平台毫无疑问是未来趋势,这样的平台显著降低了AI的入门和应用门槛,将为传统企业刚需、低频、逐步数字化升级的企业带来重大利好,另一方面也将一定程度上缓解AI人才巨大需求下供应不足的市场缺口问题。
为方便大家理解,本文将以无代码AI平台GrowthBrain举例,从GrowthBrain的由来、优势、应用领域、应用实例四个角度分析:无代码AI平台是什么?该如何应用到自身领域?
一、GrowthBrain是什么?
GrowthBrain是智农云芯(AgriBrain)推出的无代码AI产品。无需编程,通过简单拖拽即可实现AI分析和应用搭建,让用户更专注自身专业领域,填补了用户背景与AI需求之间的鸿沟,同时算法工作者更可通过其提高数倍工作效率。
以农业口为例
对于农业领域的科研人员来说,有计算机背景的人少之又少,因此尽管AI在各个领域占据了强大的优势,但在农业领域的普及度却受到限制,无代码AI平台GrowthBrain的出现恰好解决这一难题。GrowthBrain无需编程,简单拖拽即可实现AI分析和应用搭建,让科研人员更专注自身专业领域,填补了用户背景与AI需求之间的鸿沟;同时可应用到智慧农业教学系统中,极大提高工作效率。
GrowthBrain旨在为科研、教育和企业用户提供低成本、高效率、智能化的AI功能。其涵盖海量前沿机器学习和深度学习算法;近千种预训练模型;提供一站式的智能标注、模型训练、服务部署等农业全链条解决方案;支持公有云、设备端、私有服务器、软硬一体方案等灵活的部署方式。基于自研的高精度全基因组选择算法比当前国际开源算法提升9%~45%,可更高效的进行子代筛选和更精准的指导基因编辑。
二、GrowthBrain的优势是什么?
不管是科研、教育工作者,还是企业工作人员,都能经过短暂的学习轻松上手GrowthBrain。
亮点:
1)零代码可视化分析,无需编程简单拖拽
2)涵盖海量前沿机器学习和深度学习算法,内置TB级实验数据
3)个性化定制,可与自写代码无缝衔接,
4)近千种预训练模型,可更快速收敛至高精度,
5)可解释性功能,打破深度学习黑箱,为模型结果呈现判断依据/生物学基础
6)印刷级高清图表,边缘计算和云计算可协同作业
三、GrowthBrain适合哪些群体使用?
不得不说,GrowthBrain的业务领域十分广泛,尤其是在智慧农业、分子设计育种、基因组研究、表型组研究等科研领域大放异彩。
四、GrowthBrain能为我们做什么?
GrowthBrain提供一站式的智能标注、模型训练、服务部署等农业全链条解决方案,如:
分类任务:适用于各行业智能分类需求,如农作物成熟度、胁迫鉴定、病虫害识别等。
目标检测:适用于各行业目标位置识别和计数任务、如无人机巡航、作物株数、人脸识别等。
语义分割:适用于各行业对于不同目标所在区域识别需求,如开花检测、病害面积、矿质分布等。
实例分割:适用于各行业对不同个体数量和所在区域识别需求,如无人机苗情苗势、无人驾驶等。
结语:微软称无代码是它的「Next Big Thing」,谷歌说无代码是下一代的变革和提升,而无代码AI平台则可能引起一场不小的变革,因为它让AI从高成本、高门槛回归到了一个更合理的业态。