Kod Yazmadan (No-Code)

Kod yazmadan çalışan AI platformları, kullanıcıların kod yazmadan, görsel araçlarla AI modelleri oluşturmasına olanak tanır. Bu platformlar, programlama bilmeyenlerin de çözüm geliştirmesini sağlayarak yapay zekayı demokratikleştirir; geliştirmeyi hızlandırır, maliyetleri düşürür ve yeniliği teşvik eder.

Kod Yazmadan AI Nedir?

Kod yazmadan çalışan AI, kullanıcıların herhangi bir kod yazmadan yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) modelleri oluşturmalarını, dağıtmalarını ve yönetmelerini sağlayan platform ve araçları ifade eder. Bu platformlar; görsel arayüzler, sürükle-bırak işlevselliği ve önceden oluşturulmuş bileşenler sunar. Böylece programlama deneyimi olmayan kişiler bile AI çözümleri oluşturabilir. Kod yazmadan çalışan AI, kodlama engelini ortadan kaldırarak gelişmiş teknolojilere erişimi demokratikleştirir ve AI geliştirmeyi iş kullanıcıları, analistler ve alan uzmanları için erişilebilir hale getirir.

Kod Yazmadan AI Nasıl Çalışır?

Kod yazmadan çalışan AI platformları, kodlama ve makine öğrenimi algoritmalarının karmaşıklığını kullanıcı dostu arayüzlerle soyutlar. Tipik olarak şu şekilde çalışır:

1. Veri Aktarımı: Kullanıcılar, verileri elektronik tablolar, veritabanları veya bulut depolama gibi çeşitli kaynaklardan yükleyebilir. Platformlar genellikle hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler dahil olmak üzere birden fazla veri formatını destekler.
2. Veri Hazırlama: Platformlar, veri temizleme, dönüştürme ve özellik mühendisliği için araçlar sunar. Kullanıcılar, kod yazmadan görsel iş akışlarıyla veriyi işleyebilir.
3. Model Seçimi: Kullanıcılar, sınıflandırma, regresyon, kümeleme veya bilgisayarla görme gibi görevler için uygun önceden oluşturulmuş algoritmalardan seçim yapar. Platform, verinin özelliklerine göre algoritma önerilerinde de bulunabilir.
4. Model Eğitimi: Kullanıcılar, birkaç tıkla eğitim sürecini başlatır. Platform, temel hesaplamaları yönetir, hiperparametreleri optimize eder ve model performansını artırmak için AutoML gibi teknikler kullanabilir.
5. Model Değerlendirme: Platformlar; karmaşıklık matrisi, ROC eğrisi ve kesinlik-hatırlama grafikleri gibi model doğruluğunu değerlendirmek için görselleştirmeler ve metrikler sağlar.
6. Dağıtım: Modelden memnun kalındığında, kullanıcılar onu doğrudan platformdan dağıtabilir. Dağıtım; API’ler, mevcut uygulamalarla entegrasyonlar veya platformun kendi ortamı üzerinden yapılabilir.
7. İzleme ve Bakım: Kullanıcılar, modelin zaman içindeki performansını izleyebilir, gerektiğinde yeniden eğitebilir ve sürümleri yönetebilir—tüm bunlar kod yazmadan yapılır.

Kod Yazmadan AI’nın Faydaları

Programlama Bilmeyenler için Erişilebilirlik

Kod yazmadan çalışan AI, programlama bilgisi olmayan bireylerin de AI geliştirmeye katılmasını sağlar. İş analistleri, alan uzmanları ve karar vericiler, veri bilimcilerine ihtiyaç duymadan kendi ihtiyaçlarına özel AI modelleri oluşturabilir.

Hızlandırılmış Geliştirme

Geliştirme sürecini basitleştirerek, kod yazmadan çalışan AI platformları, AI çözümlerinin inşa edilme ve dağıtılma süresini önemli ölçüde azaltır. Kullanıcılar, modelleri hızla prototipleştirip yineleyebilir ve daha hızlı değer elde edebilirler.

Maliyet Verimliliği

Özel programlama yeteneğine olan ihtiyacı azaltmak, geliştirme maliyetlerini düşürür. Kurumlar, mevcut personelini AI çözümleri oluşturmak için etkinleştirerek, uzman personel işe alma ve eğitme ile ilgili harcamaları minimize edebilir.

Yeniliği Teşvik Eder

Engellerin kaldırılmasıyla, daha fazla ekip üyesi AI teknolojileriyle denemeler yapabilir. Bu kapsayıcılık, yenilikçi çözümler ve süreç ve ürünlerde iyileştirmeler sağlayan bir inovasyon kültürü oluşturur.

Kolay AI Entegrasyonu

Kod yazmadan çalışan AI platformları genellikle popüler araç ve sistemlerle yerleşik entegrasyonlar içerir. Bu kolay entegrasyon, AI modellerinin mevcut iş akışlarına ve uygulamalara sorunsuz şekilde dahil edilmesini sağlar.

Kullanım Alanları ve Örnekler

İş Kullanıcılarının AI Uygulamaları Oluşturması

Müşteri Kaybı Tahmini

Bir pazarlama analisti, müşteri kaybını tahmin ederek elde tutma stratejilerini geliştirmek ister. Kod yazmadan çalışan bir AI platformu ile müşteri verilerini yükler, ilgili özellikleri seçer (ör. satın alma geçmişi, etkileşim metrikleri) ve bir sınıflandırma modeli eğitir. Platform, kayıpta en çok hangi faktörlerin etkili olduğunu gösteren içgörüler sunarak hedefli müdahalelere olanak tanır.

Potansiyel Müşteri Puanlama

Satış ekipleri, potansiyel müşterileri önceliklendirmek için kod yazmadan çalışan AI’yı kullanabilir. Geçmişteki müşteri etkileşimleri ve dönüşümleri analiz edilerek, yeni potansiyel müşteriler dönüşme olasılıklarına göre sıralanır. Böylece satış personeli yüksek potansiyelli adaylara odaklanabilir.

Süreç Otomasyonu

Fatura İşleme

Muhasebe departmanları büyük hacimli faturalarla ilgilenir. Bilgisayarla görme yeteneklerine sahip kod yazmadan çalışan bir AI platformu, fatura görsellerinden tedarikçi bilgileri, tutarlar ve tarihler gibi ilgili bilgileri çıkarmak için eğitilebilir. Bu, veri girişini otomatikleştirir, hataları azaltır ve işlem sürelerini hızlandırır.

E-Posta Kategorize Etme

Müşteri destek ekipleri günde çok sayıda e-posta alır. Kod yazmadan çalışan AI, gelen e-postaları içeriklerine göre (örn. bilgi talepleri, şikayetler, geri bildirimler) sınıflandırarak bunları otomatik olarak ilgili departmanlara yönlendirebilir.

Kodsuz Bilgisayarla Görmede AI

Üretimde Kalite Kontrolü

Bir üretim yöneticisi, üretim hattındaki ürünlerdeki kusurları tespit etmek ister. Bilgisayarla görme özellikli kod yazmadan çalışan bir AI platformu ile hatalı ve hatasız ürünlerin görselleri yüklenir. Platform, gerçek zamanlı olarak anormallikleri tespit eden bir model eğitir ve kalite kontrolünü kodlama bilgisi olmadan güçlendirir.

Tıbbi Görüntüleme

Sağlık profesyonelleri, tıbbi görüntüleri analiz etmek için kod yazmadan çalışan AI’dan yararlanabilir. Örneğin, radyologlar, röntgen veya MR görüntülerinde sorunlu bölgeleri vurgulayan modeller eğitebilir ve tanılara yardımcı olarak hasta sonuçlarını iyileştirebilirler.

Sohbet Botları ve AI Otomasyonu

Müşteri Hizmetleri Sohbet Botları

Şirketler, geniş insan kaynağına ihtiyaç duymadan 7/24 müşteri desteği sunmak ister. Kod yazmadan çalışan AI ile müşteri taleplerini anlayan ve yanıtlayan sohbet botları oluşturulabilir. Sohbet akışları tanımlanıp doğal dil işleme (NLP) modelleri entegre edilerek, işletmeler web sitelerinde veya mesajlaşma platformlarında sohbet botları dağıtabilir.

Dahili Yardım Masası Otomasyonu

BT departmanları, sık karşılaşılan destek taleplerini karşılamak için AI destekli asistanlar uygulayabilir. Çalışanlar, sohbet botuyla iletişim kurarak sorunlarını çözebilir, kaynaklara erişebilir veya talep açabilir ve destek süreci kolaylaşır.

Kod Yazmadan AI Platformları – FlowHunt Alternatifleri

Çeşitli ihtiyaçlara hitap eden birçok kod yazmadan çalışan AI platformu mevcuttur:

Akkio

Akkio, kullanım kolaylığına odaklanan uçtan uca bir kod yazmadan AI platformu sunar. İş kullanıcıları; satış tahmini, potansiyel müşteri puanlama ve müşteri kaybı tahmini gibi alanlarda tahmine dayalı modeller oluşturup dağıtabilir. Platform, Salesforce ve HubSpot gibi araçlarla entegre çalışarak sorunsuz iş akışları sağlar.

Lobe by Microsoft

Lobe, görüntü sınıflandırma görevlerinde uzmanlaşmıştır. Kullanıcılar, görselleri yükleyip doğrudan platformda etiketleyerek bilgisayarla görme modelleri eğitebilir. Basitlik için tasarlanmış olup teknik altyapısı olmayanlara da AI erişimi sunar.

Google Cloud AutoML

Google’ın AutoML platformu, kullanıcıların minimum çabayla yüksek kaliteli modeller oluşturmasına olanak tanır. Görü, çeviri ve doğal dil işleme için çözümler sunar. Platform, Google’ın gelişmiş ML teknolojilerini kullanıcı dostu bir arayüzle sunar.

DataRobot

DataRobot, AI modellerinin uçtan uca oluşturulması, dağıtılması ve sürdürülmesini otomatikleştirmeye odaklanır. İş analistlerine karmaşık görevleri basitleştirerek ve model yaşam döngüsü boyunca içgörüler sunarak hitap eder.

H2O.ai

H2O.ai, çeşitli kod yazmadan çalışan AI araçlarını barındıran açık kaynaklı bir platform sunar. Kullanıcılar; tahmine dayalı analiz, anomali tespiti, zaman serisi tahmini gibi uygulamalar için tamamen görsel bir arayüzle modeller oluşturabilir.

Kod Yazmadan AI Nasıl Kullanılır?

Kod Yazmadan AI Modeli Oluşturma Adımları

1. Problemi Tanımlayın: Satış tahmini, müşteri segmentasyonu veya bir görevin otomasyonu gibi çözülmek istenen iş problemini net tanımlayın.
2. Veri Toplayın: Dahili veritabanları, bulut hizmetleri veya harici kaynaklardan ilgili verileri derleyin. Verilerin kapsamlı ve probleme uygun olmasına dikkat edin.
3. Veriyi Hazırlayın: Platformun araçlarını kullanarak veriyi temizleyin ve ön işleme tabi tutun. Eksik değerlerle başa çıkma, veriyi normalleştirme veya özellik seçimi gibi adımlar söz konusu olabilir.
4. Model Tipini Seçin: Problemin türüne göre model tipini belirleyin—sınıflandırma, regresyon, kümeleme vb. Platform, uygun algoritmalar önerebilir.
5. Modeli Eğitin: Eğitim sürecini başlatın. Platform, veriyi işler, modeli eğitir ve parametreleri otomatik olarak optimize eder.
6. Performansı Değerlendirin: Platformun sunduğu model performans metriklerini inceleyin. Görselleştirmeler, doğruluk, kesinlik, hatırlama gibi metrikleri anlamada yardımcı olur.
7. Modeli Dağıtın: Modeli platform içinde dağıtın veya mevcut uygulamalara entegre edin. Dağıtım seçenekleri arasında API’ler veya doğrudan entegrasyonlar bulunabilir.
8. İzleyin ve Güncelleyin: Model performansını sürekli izleyin. Geri bildirim mekanizmalarını kullanarak gerekirse yeniden eğitin veya ayarlayın.

İş Analistleri ve Programlama Bilgisi Olmayanlar Tarafından Kullanım

İş analistleri, kod yazmadan çalışan AI’dan faydalanmada kritik rol oynar:

• Alan Uzmanlığı: İş süreçleri, müşteri davranışları ve pazar trendlerine dair derin bilgiyle model geliştirmeyi yönlendirirler.
• Veri Yorumlama: Analistler, model çıktısını iş hedefleri bağlamında yorumlayarak veri odaklı kararlar alır.
• Süreç İyileştirme: Tıkanıklık veya verimsizlikleri tespit ederek AI modelleriyle iş akışlarını ve stratejileri optimize edebilirler.
• İş Birliği: Analistler, teknik ekiplerle iş birimleri arasında köprü görevi görerek AI çözümlerinin kurumsal hedeflere uyumunu sağlar.

Sınırlamalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Kod yazmadan çalışan AI’nın pek çok avantajı olmakla birlikte, bazı sınırlamaların farkında olmak önemlidir:

Sınırlı Özelleştirme

• Algoritma Seçimi: Kullanıcılar, algoritmaları özelleştirme veya gelişmiş parametreleri ayarlama konusunda sınırlı seçeneklere sahip olabilir; bu da model performansını etkileyebilir.
• Karmaşık Görevler: Çok özel veya karmaşık görevler için kod yazmadan çalışan AI gerekli esnekliği sunamayabilir ve geleneksel kodlamaya ihtiyaç duyulabilir.

Veri Kalitesine Bağımlılık

• Çöp Girdi, Çöp Çıktı: Modeller, yalnızca sağlanan veri kadar iyidir. Zayıf veri kalitesi, hatalı modeller ve yanıltıcı sonuçlara yol açabilir.
• Veri Hazırlama: Platformlar veri hazırlama araçları sunsa da, veri nüanslarını anlamak hatalardan kaçınmak için kritiktir.

Anlaşılabilirlik ve Açıklanabilirlik

• Kara Kutu Modeller: Bazı modeller şeffaflıktan yoksun olabilir; nasıl karar verdiği anlaşılamaz, bu da düzenlenmiş sektörlerde kritik olabilir.
• Etik Dikkatler: Dikkatli denetim olmadan, modeller verideki önyargıları sürdürebilir ve adil olmayan sonuçlara yol açabilir.

Ölçeklenebilirlik ve Performans

• Kaynak Sınırlamaları: Kod yazmadan çalışan platformlar, veri boyutu veya hesaplama kaynaklarında sınırlamalara sahip olabilir; bu da ölçeklenebilirliği etkiler.
• Entegrasyon Zorlukları: Modelleri karmaşık kurumsal sistemlere entegre etmek ek teknik uzmanlık gerektirebilir.

Güvenlik ve Uyumluluk

• Veri Gizliliği: Hassas verilerin işlenmesi, platformun tam olarak ele almayabileceği GDPR veya HIPAA gibi uyumluluk standartlarına bağlılık gerektirir.
• Tedarikçi Bağımlılığı: Tek bir platforma bağımlı olmak, sağlayıcı politika veya fiyat değişikliği ya da hizmet kesintisi riskleri taşır.

Kod Yazmadan AI Hakkında Araştırmalar

Kod yazmadan AI konsepti, bireylerin ve işletmelerin kapsamlı programlama bilgisine gerek duymadan AI tabanlı çözümler geliştirmesini sağladığı için giderek daha fazla ilgi görüyor. Bu yaklaşım, özellikle AI teknolojilerinden yararlanmak isteyen uzman olmayanlar için faydalıdır. Aşağıda kod yazmadan AI ve uygulamalarıyla ilgili bazı bilimsel makaleler yer almaktadır:

1. ACW: AI Tarafından Üretilen Kodların Su İşaretleme Tabanlı İzlenebilirliğini Artırmak (Yayın Tarihi: 2024-08-21) – Bu makale, AI tarafından üretilen kodların tespitindeki zorlukları ve özellikle güvenlik açıklarına sahip kodlar üreten AI sürümleri olduğunda izlenebilirliğin gerekliliğini ele alıyor. Yazarlar, eğitim veya ince ayar gerektirmeden su işaretlerini algılamak için anlamsal bütünlüğü koruyan kod dönüşümlerini kullanan ACW (AI Kod Su İşaretleme) yöntemini öneriyor. Bu yöntem, AI tarafından üretilen kodların tespitinde yüksek doğruluk ve dayanıklılık gösteriyor. Daha fazla oku
2. Kod Üreten Dil Modelleri ile Kendi Kendini Programlayan Yapay Zeka (Yayın Tarihi: 2023-02-02) – Bu çalışma, büyük ölçekli dil modellerinin AI sistemlerinin kendi kodunu kendisinin değiştirme yeteneklerini geliştirme potansiyelini araştırıyor. Bu kendi kendini programlayan AI modeli, performansını iyileştirebilir ve yardımcı görevler için alt modelleri uyarlanabilir şekilde oluşturabilir. Araştırma, model mimarisini ve öğrenme dinamiklerini değiştirmeye odaklanan pratik bir uygulama sunuyor. Daha fazla oku
3. Kodsuz AutoML ile İnsan Merkezli AI Ürün Prototiplemesi: Kavramsal Çerçeve, Potansiyeller ve Sınırlamalar (Yayın Tarihi: 2024-06-07) – Bu makale, AI ürünlerinde prototipleme zorluklarını ele almak için bir Tasarım Bilimi Araştırma yaklaşımı sunuyor. Yazarlar, kodsuz AutoML’i inceleyerek uzman olmayanlar için AI prototiplemesinin erişilebilirliğini artıran, doğal ve yapay değerlendirme yöntemleriyle AI çözümlerinin entegrasyonunu kolaylaştıran bir çerçeve öneriyor. Bu yaklaşım, kod yazmadan çalışan platformların AI geliştirmeyi demokratikleştirme potansiyelini gösteriyor. Daha fazla oku