无代码人工智能：它是什么，它为什么重要（Noogata）
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什么是无代码AI，为什么它很重要？如今，大多数企业都在考虑如何变得更加以数据为驱动力，并更好地利用可用的大量数据来做出更有力的决策。关键是如何使用人工智能(AI)和机器学习(ML)来促进这一点。NewVantagePartners和Appian的报告显示，高管们对人工智能的潜在影响持积极态度，并致力于识别用户场景和潜在的人工智能解决方案。
然而，虽然AI和ML将从根本上改变许多业务流程，但利用AI的力量可能是缓慢、复杂和昂贵的，需要数据科学团队来构建它，并需要数据科学家来使用它。
无代码AI解决方案（例如：Noogata的无代码AI平台）的开发正在颠覆这一过程，使组织和用户能够更快速、更轻松地利用AI。无代码AI将AI的使用及其带来的好处直接交到用户手中。它是一种用户友好、高度可视化、无代码的工具，可以与现有的业务功能集成以立即部署。与内部或外部数据科学团队生成的定制AI解决方案或代码不同，它可以快速、轻松地集成和实施，而且通常更具成本效益。
无代码人工智能的好处许多公司拥有或可以访问大量数据，从理论上讲，这些数据可以为任何潜在的业务问题提供答案。挑战在于找出从哪里开始。无代码AI解决方案提供了一种即时、经济高效的选择，并具有一些非常具体的好处。
无代码AI赋能商业用户对于最需要它的用户来说，无代码AI可以直接、即时地带来好处，从而消除了对专业数据科学团队（该团队在决策过程中充当附加层，需要专业技能）的需求。相反，无代码AI专门设计用于几乎不需要特定的AI或技术专业知识，而是允许业务用户直接查询他们自己的数据并提取即时、可用的答案，这些答案可以通过他们自己的专业知识得到增强。
Noogata的无代码AI平台专为电子商务公司设计，让销售、营销和产品团队提供了直接了解自己和竞争对手产品成功的渠道。
无代码AI更快、更便宜、更灵活希望利用人工智能的企业进入的主要障碍是是识别、阐述、设计和构建适当的人工智能解决方案的时间、成本和繁琐性。希望构建自己的内部AI解决方案的组织正在考虑数月甚至数年的开发、数据清理、数据规范化和识别丰富来源。或者，他们可以实施一个无代码人工智能解决方案，该解决方案与他们现有的数据集一起工作，并提供对比较数据集的分析工具的访问。
在我们的另一个博客中探讨了识别此类用户场景。希望比较自己产品和竞争对手的搜索词成功率的电子商务组织可以非常快速地访问Noogata的电子商务库，该库与现有的业务流程和工具一起工作。
无代码AI减少了AI实施的摩擦开发自己的人工智能不仅需要专业知识，而且必须增强这种专业知识，以纳入为其构建团队的技能、知识和背景。转移技能和经验通常会通过识别和访问数据源或重塑流程等过程产生摩擦，因此需要培训用户以适应这些流程。无代码人工智能通过提供易于使用的工具来消除这一点，这些工具是由其解决的用户场景领域内的专家设计的。
对于许多电子商务公司而言，精通数据的个人通常是组织内的业务分析师，他们在技术上不具备开发自己的人工智能的技能。另一方面，那些拥有技术专长的人，无法完全驱动业务功能。Noogata的电子商务平台是与人工智能专家和业务专家合作开发的，以减少为我们的客户实施人工智能解决方案的摩擦。
无代码AI的投资回报率远高于定制解决方案无代码AI解决方案适用于整个企业，从而优化研发投资并节省时间和成本。无代码AI解决方案立即可用，并提供各种用例和功能来增强业务决策。
Noogata的无代码AI解决方案可以立即实施，从第一天开始就提供立竿见影的好处并增强业务决策。
无代码AI和AutoML之间的区别对于许多人来说，自动化机器学习(AutoML)和无代码AI看起来很相似，但它们的实现和使用却截然不同。
AutoML使用机器学习(ML)来自动化AI模型并加快组织内AI和ML的开发。但要做到这一点，它们需要专业的数据科学团队，并且与其他AI解决方案一样，它们可能很慢且难以实施。
虽然AutoML可以很好地帮助数据科学家更快地开发模型，但将这些工具立即交到业务用户手中并没有帮助。事实上，它需要来自业务用户的更多输入和支持，以便于对这些模型进行微调，来适应特定的业务用户场景。
将此与无代码AI进行对比，无代码AI可以在很少或没有延迟的情况下实施，专门设计用于为最需要它的业务分析师解决现有和已知的业务场景。
Noogata如何让您利用无代码AINoogata的无代码AI平台提供了一系列工具，通过利用AI的力量以及专有和公共数据集的组合来增强和加速销售、营销和产品团队的决策。它们作为一组担当AI应用程序的角色的标准组件的AI模块提供，旨在回答特定的电子商务问题。
原文链接：No-CodeAI:WhatIsIt&WhyDoesItMatter?
数据科学、大数据、人工智能、机器学习的区别是什么
数据科学
数据科学是研究处理大量数据并为预测、规范和规范分析模型提供数据的研究。它有助于使用各种科学方法、算法、工具和流程从大量数据集中区分有用的原始数据/见解。它包括从大量数据集中挖掘、捕获、分析和利用数据。它是各种领域的组合，例如计算机科学、机器学习、人工智能、数学、商业和统计学。
数据科学帮助我们将业务问题转化为研究项目，然后再次将其转化为实用的解决方案。数据科学一词是由于数理统计、数据分析和大数据的发展而出现的。
数据科学的整个工作流程包括：理解商业问题、数据收集、数据清洗和准备、模型构建、评估和部署、结果可视化。
数据科学所需的技能
如果希望在数据科学领域转行，那么必须对数学、统计学、编程和分析工具有深入的了解。以下是在进入该领域之前应该具备的一些重要技能。
·精通Python、R、SAS和Scala编程语言等。
·SQL领域的强大实践知识。
·能够处理各种格式的数据，例如视频、文本、音频等。
·了解各种分析功能。
·机器学习和人工智能的基础知识。
大数据
大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
研究机构Gartner是这样定义的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
大数据具有五大特点，称为5V。
1.多样（Variety）
大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的，数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的，数据的呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等等。
2.大量（Volume）
大数据的大量性是指数据量的大小，采集、存储和计算的数据量都非常大。
3.高速（Velocity）
大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。
4.低价值密度（Value）
大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中，真正有价值的数据少之又少，许多数据可能是错误的，是不完整的，是无法利用的。总体而言，有价值的数据占据数据总量的密度极低，提炼数据好比浪里淘沙。
5.真实性（Veracity）
大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度，代表数据的质量。
大数据技术是继物联网、云计算之后IT产业的有一次颠覆性的技术改革，它包含了几层含义：
①数据价值的利用，包括数据采集、数据储存、数据分析、数据传输、数据挖掘、数据安全等。
②对数据的“加工”能力，比如数据处理的速度。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对数据进行专业化处理，通过加工实现数据的价值和增值。
③大数据技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算及平台、物联网和可扩展的存储系统。
大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息，更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。
大数据所需的技能
·对机器学习概念有深入的了解
·了解数据库，如SQL、NoSQL等。
·深入了解各种编程语言，如Hadoop、Java、Python等。
·了解ApacheKafka、Scala和云计算
·熟悉Hive等数据库仓库。
人工智能
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，通俗来讲就是用机器去做在过去只有人能做的事。
人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
研究范畴有自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法等。
人工智能所需的技能
·精通编程语言，如Python、C++、Java
·数据建模和评估
·概率和统计
·分布式计算
·机器学习算法
机器学习
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。
也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
机器学习领域知名学者TomM.Mitchell曾给机器学习做如下定义：
如果计算机程序针对某类任务T的性能（用P来衡量）能通过经验E来自我改善，则认为关于T和P，程序对E进行了学习。
通俗来讲，计算机针对某一任务，从经验中学习，并且能越做越好，这一过程就是机器学习。
一般情况下，“经验”都是以数据的方式存在的，计算机程序从这些数据中学习。学习的关键是模型算法，它可以学习已有的经验数据，用以预测未知数据。
根据是否在人类的监督下进行学习这个问题，机器学习任务可以划分为：监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。
机器学习（MachineLearning）是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法。
大数据和数据科学的区别与联系
数据科学、人工智能、机器学习之间的关系
机器学习是连接数据科学和AI的纽带。这是因为机器学习是从数据中不断学习的过程。因此，AI是帮助数据科学获得结果和解决用于特定问题的方案的工具。机器学习有助于实现这一目标。
因此确切地说，数据科学涵盖AI，包括机器学习。机器学习有另一个子技术——深度学习。
深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，通过运用多层次的分析和计算手段来得到结果，最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
总结：大数据产生方法，数据科学产生见解，机器学习产生预测，人工智能产生行为，大数据、数据科学、人工智能和机器学习相互重叠，但它们的具体功能不同，并且有各自的应用领域。