Kodsuz yapay zeka platformlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n programlama uzmanl\u0131\u011f\u0131na ihtiya\u00e7 duymadan ak\u0131ll\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler geli\u015ftirmelerini sa\u011flar. Otomasyon ve veriye dayal\u0131 karar alma s\u00fcre\u00e7lerine do\u011fru h\u0131zla ilerleyen bir d\u00fcnyada, bu her zamankinden daha \u00f6nemlidir. No-code AI platformlar\u0131, makine \u00f6\u011frenimini geli\u015ftirici olmayanlara a\u00e7ar ve her sekt\u00f6rde inovasyonu h\u0131zland\u0131r\u0131r.<\/p>\n
No-code AI, \u00e7e\u015fitli i\u015f alanlar\u0131nda yapay zeka kullan\u0131m\u0131n\u0131n \u00f6n\u00fcndeki engelleri kald\u0131rmak i\u00e7in ortaya \u00e7\u0131kan yapay zeka ortam\u0131n\u0131n bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. No-code AI\u2019dan bahsederken, kullan\u0131c\u0131 dostu, s\u00fcr\u00fckle-b\u0131rak aray\u00fcz\u00fcne sahip kodsuz bir geli\u015ftirme platformunu kastedilir.<\/p>\n
Bu t\u00fcr bir platform, m\u00fchendis olmayanlar\u0131n yani sigortac\u0131lar\u0131n, \u00fcr\u00fcn y\u00f6neticilerinin veya risk y\u00f6neticilerinin, verileri h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde s\u0131n\u0131fland\u0131rmak, analiz etmek ve dakikalar i\u00e7inde do\u011fru tahmin modelleri olu\u015fturmak i\u00e7in AI ve ML uygulamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Kodsuz makine \u00f6\u011frenimi ve yapay zeka, veri bilimcilerin daha karma\u015f\u0131k projeler \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na olanak tan\u0131rken, d\u00fczenli g\u00f6revler otomatikle\u015ftirilebilir.<\/p>\n
No-code AI yaz\u0131l\u0131m\u0131 genellikle mevcut sistemle sorunsuz bir \u015fekilde entegre edilebilen veya belirli i\u015f s\u00fcre\u00e7lerini otomatikle\u015ftirmek veya belirli g\u00f6revlerle ba\u015fa \u00e7\u0131kmak i\u00e7in ayr\u0131 olarak kullan\u0131labilen \u00f6zel bir platform veya modeldir. No-code AI\u2019\u0131n en \u00f6nemli fark\u0131, hemen kullan\u0131labilmesi ve \u00f6\u011frenme e\u011frisi gerektirmemesidir. Aray\u00fcz ve i\u015f ak\u0131\u015f\u0131, basitle\u015ftirilmi\u015f ve anla\u015f\u0131l\u0131rd\u0131r.<\/p>\n
Kodsuz geli\u015ftirme pazar\u0131 1990’lar\u0131n sonlar\u0131ndan bu yana olgunla\u015fmaktad\u0131r, ancak bir alt segment olarak no-code yapay zeka, aktif olarak b\u00fcy\u00fcmektedir.<\/p>\n
No-code AI\u2019da temel i\u015flevselli\u011fe g\u00f6rsel aray\u00fczler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla eri\u015filebilirken, bir\u00e7ok sat\u0131c\u0131 uygun veri al\u0131\u015fveri\u015fi i\u00e7in di\u011fer ara\u00e7larla entegrasyonlar\u0131 desteklemektedir.<\/p>\n
No-code AI, geni\u015f bir kullan\u0131c\u0131 kitlesinin yapay zekadan yararlanmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak inovasyonu te\u015fvik eder ve yarat\u0131c\u0131 problem \u00e7\u00f6zme becerilerini geli\u015ftirir. Bu yakla\u015f\u0131m, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n farkl\u0131 bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131lar\u0131 sayesinde belirli zorluklar\u0131 kar\u015f\u0131lamak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f benzersiz yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n olu\u015fturulmas\u0131na olanak tan\u0131r. Bu kapsay\u0131c\u0131 ortam, yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmlerini daha etkili bir \u015fekilde \u015fekillendiren \u00e7e\u015fitli bireylerden gelen girdileri davet ederek i\u015f birli\u011fini te\u015fvik eder. Sonu\u00e7 olarak bu, belirli i\u015f ihtiya\u00e7lar\u0131yla tam olarak uyumlu yenilik\u00e7i uygulamalar\u0131n geli\u015ftirilmesine yol a\u00e7ar.<\/p>\n
Ayr\u0131ca, kodsuz yapay zeka, karma\u015f\u0131k uygulama ayr\u0131nt\u0131lar\u0131n\u0131 soyutlayarak s\u00fcreci kolayla\u015ft\u0131r\u0131r ve kullan\u0131c\u0131lar\u0131n teknik ayr\u0131nt\u0131lara tak\u0131lmak yerine hedeflere odaklanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu soyutlama, \u00f6zelle\u015ftirmeyi ve geli\u015fmi\u015f mod\u00fcler bile\u015fenlerin kullan\u0131m\u0131n\u0131 s\u0131n\u0131rlayabilse de, teknik olmayan ki\u015filer i\u00e7in giri\u015f engellerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r. Bu ki\u015filer konseptten i\u015flevsel yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmlerine h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde ge\u00e7erek geli\u015ftirme d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc k\u0131saltabilir ve yeni uygulamalar\u0131n piyasaya s\u00fcr\u00fclmesini h\u0131zland\u0131rabilir.<\/p>\n
No-code AI platformlar\u0131, uygulama ayarlamalar\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131ran ve programlama becerilerine olan ihtiyac\u0131 ortadan kald\u0131ran kullan\u0131c\u0131 dostu ve men\u00fc odakl\u0131 aray\u00fczler sunar. Bu uyarlanabilirlik, i\u015fletmelerin geli\u015fen ihtiya\u00e7lara h\u0131zla yan\u0131t vermesine ve yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmlerini teknik personelden ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak iyile\u015ftirmesine olanak tan\u0131r. Sonu\u00e7 olarak, geli\u015ftirme s\u00fcreci daha \u00e7evik ve uyarlanabilir hale gelir ve \u00e7e\u015fitli sekt\u00f6rlerde verimlili\u011fi ve \u00fcretkenli\u011fi art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
Low-code ve no-code yapay zekan\u0131n temel amac\u0131, yapay zeka ve makine \u00f6\u011frenimi uygulamalar\u0131n\u0131 herkes i\u00e7in kullan\u0131labilir hale getirerek ve maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrerek sadece b\u00fcy\u00fck i\u015fletmeler i\u00e7in de\u011fil, KOB\u0130’ler i\u00e7in de daha eri\u015filebilir ve uygun fiyatl\u0131 hale getirmektir. Teknolojinin yayg\u0131nla\u015fmas\u0131 son 4 y\u0131lda %270’e ula\u015fsa da, yap\u0131lan ara\u015ft\u0131rmalar b\u00fcy\u00fck \u015firketlerin bile %40’\u0131ndan daha az\u0131n\u0131n yapay zekay\u0131 benimsedi\u011fini g\u00f6stermektedir. Bu, kodsuz yapay zeka ile bile hala gidilecek bir yol oldu\u011fu anlam\u0131na gelmektedir.<\/p>\n
Peki i\u015fletmeler i\u00e7in no code makine \u00f6\u011frenimi ve yapay yaz\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n temel faydalar\u0131 nelerdir?<\/p>\n
Kodsuz yapay zeka ile sunulan platformlar ve entegre edilebilir mod\u00fcller, eski yaz\u0131l\u0131mla e\u015fle\u015fmenin ve \u00f6zel olmamas\u0131n\u0131n dezavantajlar\u0131n\u0131 azaltman\u0131n en uygun yolunu yaratmaktad\u0131r. \u00c7o\u011fu durumda, kodsuz yapay zeka yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftiricileri bu hedefe ula\u015f\u0131r ve i\u015fletmelerin \u00f6zel gereksinimlerini kar\u015f\u0131layabilecek bir \u00fcr\u00fcn olu\u015fturur.<\/p>\n
Yapay zeka, ileti\u015fim do\u011frulama, form doldurma, belge s\u0131ralama, faturalama ve daha fazlas\u0131 gibi tekrarlayan g\u00f6revleri kolayca otomatikle\u015ftirebilir. PwC’nin y\u00f6neticiler aras\u0131nda yapt\u0131\u011f\u0131 bir ankete g\u00f6re, kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131n yar\u0131s\u0131ndan fazlas\u0131 yapay zekan\u0131n \u00fcretkenli\u011fi art\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 s\u00f6ylemektedir.<\/p>\n
\u00d6zel yapay zeka tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler birka\u00e7 kat daha maliyetlidir, genellikle i\u015fletme i\u00e7i m\u00fchendislerin i\u015fe al\u0131nmas\u0131n\u0131 gerektirir ve ekip i\u00e7in zaman al\u0131c\u0131 bir i\u015fe al\u0131m s\u00fcreci sa\u011flar. Kodsuz yapay zeka maliyetleri azalt\u0131r ve beraberindeki sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zer.<\/p>\n
No-code AI, i\u015fletmeler ve BI g\u00f6sterge tablolar\u0131 aras\u0131nda bir k\u00f6pr\u00fc olabilir. Yapay zeka, verileri manuel olarak yap\u0131labilece\u011finden daha h\u0131zl\u0131 ve daha verimli bir \u015fekilde toplar ve yap\u0131land\u0131r\u0131r, bu nedenle i\u015f s\u00fcre\u00e7leri ile \u00f6l\u00e7\u00fclebilir sonu\u00e7lar\u0131 aras\u0131nda harika bir ba\u011flant\u0131 olabilir.<\/p>\n
Sekt\u00f6re ve belirli bir i\u015fletmeye ba\u011fl\u0131 olarak, kodsuz yapay zeka i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin otomasyonu, karar verme, veri analizi, pazarlama giri\u015fimleri, m\u00fc\u015fteri hizmetleri, ileti\u015fim ve \u00e7ok daha fazlas\u0131 i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/p>\n
A\u015fa\u011f\u0131daki listede di\u011fer no-code AI \u00f6rneklerini bulabilirsiniz:<\/p>\n
Finans alan\u0131n\u0131n veri odakl\u0131 do\u011fas\u0131, onu yapay zeka tabanl\u0131 analiz ve karar verme i\u00e7in bir numaral\u0131 aday haline getirir. Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00fcr\u00fcnlerden hedef pazar ve kitlelerin ara\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131na veya kredi kararlar\u0131na kadar her bir karar verilere dayanmaktad\u0131r. Bankalar ve finansal hizmet sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in kodsuz yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri, kredi portf\u00f6y\u00fcn\u00fcn iyile\u015ftirilmesi, kredi verenler i\u00e7in risklerin azalt\u0131lmas\u0131, haklar\u0131n belirlenmesi, kay\u0131t s\u00fcrecinin otomatikle\u015ftirilmesi ve \u00e7ok daha fazlas\u0131 gibi bir dizi ama\u00e7 i\u00e7in kullan\u0131labilir. Temel s\u00fcre\u00e7leri daha h\u0131zl\u0131 ve daha uygun maliyetli hale getirir.<\/p>\n
Pazarlama, \u00e7ok fazla yarat\u0131c\u0131l\u0131k ve ayn\u0131 zamanda \u00e7ok fazla kat\u0131l\u0131m ve ki\u015fiselle\u015ftirme gerektirir. Pazarlama kampanyalar\u0131n\u0131 m\u00fc\u015fterilerin beklenti ve ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re uygun \u015fekilde haz\u0131rlamak, hedeflemek ve \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in yapay zeka mod\u00fcllerinin yard\u0131m\u0131yla hedef kitleyle ba\u011flant\u0131 kurulabilir. \u00d6rne\u011fin, m\u00fc\u015fteri faaliyetleri, m\u00fc\u015fteri ya\u015fam boyu de\u011feri ve m\u00fc\u015fteri kayb\u0131 ile ilgili verileri analiz ederek i\u015fletmeler, m\u00fc\u015fterileri elde tutmaya ve m\u00fc\u015fteri hizmetlerini iyile\u015ftirmeye yard\u0131mc\u0131 olan segmente edilmi\u015f teklifler hakk\u0131nda kararlar alabilir.<\/p>\n
Hastalara zaman\u0131nda destek ve bilgi sa\u011flamak sa\u011fl\u0131k sekt\u00f6r\u00fcnde \u00e7ok \u00f6nemlidir. Yapay zeka destekli sohbet robotlar\u0131, hasta sorgular\u0131n\u0131 ve randevu planlamas\u0131n\u0131 verimli bir \u015fekilde ele alabilir ve genel sa\u011fl\u0131k tavsiyeleri sa\u011flayarak sa\u011fl\u0131k personelinin y\u00fck\u00fcn\u00fc azalt\u0131r ve hasta deneyimini geli\u015ftirir.<\/p>\n
No\u2011Code AI platformlar\u0131, sa\u011fl\u0131k kurulu\u015flar\u0131n\u0131n chatbot’lar\u0131n\u0131 geli\u015fmi\u015f kodlama bilgisine ihtiya\u00e7 duymadan olu\u015fturmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar. Sa\u011fl\u0131k hizmetleri y\u00f6neticileri ve personeli, s\u0131k sorulan sorular\u0131 ve olas\u0131 yan\u0131tlar\u0131 dahil ederek chatbot’un konu\u015fma ak\u0131\u015f\u0131n\u0131 tasarlayabilir.<\/p>\n
Kodsuz yapay zeka platformu, sohbet botunun hastalar\u0131n sorgular\u0131n\u0131 etkili bir \u015fekilde anlamas\u0131n\u0131 ve yan\u0131tlamas\u0131n\u0131 sa\u011flayan do\u011fal dil i\u015fleme (NLP) yeteneklerini kullan\u0131r. Sistem, do\u011fru ve ilgili bilgiler sa\u011flamak i\u00e7in kurulu\u015fun hasta veri taban\u0131 ve t\u0131bbi bilgi taban\u0131 ile entegre edilebilir.<\/p>\n
Sa\u011fl\u0131k hizmeti sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131 chatbot\u2019u kullanarak 7\/24 an\u0131nda destek sunabilir, yan\u0131t s\u00fcrelerini iyile\u015ftirebilir ve destek personeli \u00fczerindeki y\u00fck\u00fc azaltabilir. Bu da hasta memnuniyetinin artmas\u0131n\u0131 ve kaynaklar\u0131n verimli kullan\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
Envanter y\u00f6netimi, perakendeciler i\u00e7in optimum stok seviyelerini korumak, stok t\u00fckenmelerini \u00f6nlemek ve ta\u015f\u0131ma maliyetlerini en aza indirmek i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. Kodsuz yapay zeka, ge\u00e7mi\u015f sat\u0131\u015f verilerini, talep modellerini ve tedarik zinciri bilgilerini analiz ederek bu s\u00fcreci \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde kolayla\u015ft\u0131rabilir.<\/p>\n
Perakende i\u015f analistleri, ilgili veri kaynaklar\u0131n\u0131 se\u00e7erek ve tahmin parametrelerini tan\u0131mlayarak kodsuz bir yapay zeka platformu kullanarak bir envanter y\u00f6netim sistemi tasarlayabilir. Platformun yerle\u015fik tahmin algoritmalar\u0131, her \u00fcr\u00fcn i\u00e7in gelecekteki talebi tahmin etmek i\u00e7in ge\u00e7mi\u015f verileri kullan\u0131r.<\/p>\n
Perakendeciler, kodsuz yapay zeka sistemi sayesinde envanter yenileme s\u00fcrecini otomatikle\u015ftirebilir. Sistem, tahmin edilen talebe ve mevcut envanter seviyelerine g\u00f6re sat\u0131n alma sipari\u015fleri olu\u015fturarak do\u011fru \u00fcr\u00fcnlerin do\u011fru zamanda mevcut olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
Sonu\u00e7 olarak, perakendeciler fazla envanteri azaltabilir, stoksuzluklar\u0131 en aza indirebilir ve tedarik zinciri operasyonlar\u0131n\u0131 optimize ederek maliyet tasarrufu ve daha iyi m\u00fc\u015fteri memnuniyeti sa\u011flayabilir.<\/p>\n
\u00dcretimde, beklenmedik ekipman ar\u0131zalar\u0131 maliyetli duru\u015f s\u00fcrelerine ve \u00fcretim gecikmelerine yol a\u00e7abilir. Kodsuz yapay zeka taraf\u0131ndan desteklenen kestirimci bak\u0131m, \u00fcreticilerin potansiyel sorunlar\u0131 kritik ar\u0131zalara d\u00f6n\u00fc\u015fmeden \u00f6nce tespit etmelerine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
No\u2011code AI platformlar\u0131, \u00fcretim m\u00fchendislerinin end\u00fcstriyel ekipmanlardaki sens\u00f6rlere ve veri kaynaklar\u0131na ba\u011flanarak kestirimci bir bak\u0131m sistemi kurmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar. Platform, belirli ekipman ve bak\u0131m gereksinimlerine g\u00f6re \u00f6zelle\u015ftirilebilen kestirimci bak\u0131m i\u00e7in \u00f6nceden olu\u015fturulmu\u015f makine \u00f6\u011frenimi modelleri sa\u011flar.<\/p>\n
Kodsuz yapay zeka sistemi, makinelerin sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve performans\u0131n\u0131 izlemek i\u00e7in sens\u00f6rlerden ger\u00e7ek zamanl\u0131 verileri s\u00fcrekli olarak toplar ve analiz eder. Sistem, tahmine dayal\u0131 analitik uygulayarak potansiyel ekipman ar\u0131zalar\u0131n\u0131 g\u00f6steren kal\u0131plar\u0131 ve anormallikleri tespit edebilir.<\/p>\n
\u00dcreticiler, kodsuz yapay zekay\u0131 kullanarak bak\u0131m g\u00f6revlerini proaktif olarak planlayabilir, yedek par\u00e7alar\u0131 \u00f6nceden sipari\u015f edebilir ve planlanmam\u0131\u015f ar\u0131za s\u00fcrelerini en aza indirebilir. Bu yakla\u015f\u0131m ekipman performans\u0131n\u0131 optimize eder, varl\u0131k \u00f6mr\u00fcn\u00fc uzat\u0131r ve genel operasyonel verimlili\u011fi art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
Bu \u00f6rneklerin her birindeki mant\u0131kl\u0131 a\u00e7\u0131klama, kodsuz yapay zeka platformlar\u0131n\u0131n sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 eri\u015filebilirlik ve kullan\u0131m kolayl\u0131\u011f\u0131 etraf\u0131nda d\u00f6nmektedir. Farkl\u0131 sekt\u00f6rlerden i\u015fletmeler, \u00f6zel kodlama becerilerine, veri bilimcilerine ve pahal\u0131 altyap\u0131ya olan ihtiyac\u0131 ortadan kald\u0131rarak, kendi \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re uyarlanm\u0131\u015f yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmlerini h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde uygulayabilir ve b\u00f6ylece \u00fcretkenlik, verimlilik ve m\u00fc\u015fteri memnuniyeti artar.<\/p>\n
\u015eimdi dalga yaratan baz\u0131 kodsuz yapay zeka platformlar\u0131na bir g\u00f6z atal\u0131m:<\/p>\n
RunwayML, m\u00fckemmel g\u00f6rsel aray\u00fcz\u00fc ile modelleri h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde e\u011fitmeyi kolayla\u015ft\u0131ran harika bir kodsuz makine \u00f6\u011frenimi platformudur. Ayr\u0131ca metin, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc olu\u015fturma ve hareket yakalamay\u0131 da destekler. Bu kodsuz makine \u00f6\u011frenimi platformu, \u00e7e\u015fitli disiplinlerden \u00f6\u011frenciler ve yarat\u0131c\u0131 uygulay\u0131c\u0131lar i\u00e7in m\u00fckemmeldir.<\/p>\n
DeepLobe, herhangi bir kodlama yapmadan \u00f6zel modeller olu\u015fturmay\u0131 ve yinelemeyi kolayla\u015ft\u0131ran g\u00fc\u00e7l\u00fc bir yapay zeka ve bilgisayarla g\u00f6rme arac\u0131d\u0131r. DeepLobe ile herhangi bir metin, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc veya videodan h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde zengin, g\u00f6m\u00fcl\u00fc veri i\u00e7g\u00f6r\u00fcleri olu\u015fturabilirsiniz. G\u00f6r\u00fcnt\u00fc segmentasyonu, OCR, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rma, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc benzerli\u011fi ve nesne alg\u0131lama \u00e7\u00f6z\u00fcmleri sunar. \u00d6nceden olu\u015fturulmu\u015f modelleri kullanabilir veya bunlar\u0131 ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za g\u00f6re \u00f6zelle\u015ftirebilir ve daha da iyi sonu\u00e7lar elde etmek i\u00e7in e\u011fitebilirsiniz. DeepLobe hata tespiti, i\u00e7erik denetimi ve belge s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131 i\u00e7in m\u00fckemmeldir.<\/p>\n
Studio creatio, i\u015fletmelere zahmetsizce uygulama olu\u015fturma g\u00fcc\u00fc veren kodsuz bir yapay zeka platformu sa\u011flar. Sezgisel bir tasar\u0131m aray\u00fcz\u00fc ve g\u00fc\u00e7l\u00fc i\u015f ak\u0131\u015f\u0131 otomasyon yetenekleri ile kullan\u0131c\u0131lar herhangi bir kodlama bilgisi olmadan sayfalar, veri modelleri, i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131 ve entegrasyonlar olu\u015fturabilir ve de\u011fi\u015ftirebilir. Platform ayr\u0131ca kullan\u0131ma haz\u0131r konekt\u00f6rler, mobil uygulama tasar\u0131m\u0131 ve AI\/ML entegrasyonu sunarak i\u015fletmelerin s\u00fcre\u00e7leri kolayla\u015ft\u0131rmas\u0131n\u0131, verimlili\u011fi art\u0131rmas\u0131n\u0131 ve veri odakl\u0131 kararlar almas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
Clarifai, bilgisayarla g\u00f6rme ve NLP \u00e7\u00f6z\u00fcmleri sa\u011flamak i\u00e7in olu\u015fturulmu\u015f kodsuz bir ara\u00e7t\u0131r. T\u00fcm yapay zeka modeli ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fc boyunca yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f verileri y\u00f6netmek i\u00e7in u\u00e7tan uca bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sa\u011flar. Bu, geli\u015fmi\u015f bir makine \u00f6\u011frenimi platformunun \u00fczerine in\u015fa edilmi\u015f g\u00f6r\u00fcnt\u00fc, video ve metin tan\u0131ma yeteneklerini i\u00e7erir. Ayr\u0131ca h\u0131zl\u0131 bir API ile do\u011fru ve ayr\u0131nt\u0131l\u0131 sonu\u00e7lar sunar. \u0130nsanlar, ara\u00e7lar ve genel dedekt\u00f6rler gibi kullan\u0131m i\u00e7in \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f baz\u0131 modeller mevcuttur.<\/p>\n
DataRobot, sezgisel kodsuz yapay zeka uygulama platformuyla yapay zekan\u0131n benimsenmesini sa\u011flayarak teknik bilgisi olmayan kullan\u0131c\u0131lar\u0131n karma\u015f\u0131k uygulamalar olmadan yapay zekan\u0131n g\u00fcc\u00fcnden yararlanmas\u0131na olanak tan\u0131r. \u0130\u015fletmeler, ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki zorluklar\u0131 ele almak, veriye dayal\u0131 karar vermeyi kolayla\u015ft\u0131rmak ve somut de\u011fer sunmak i\u00e7in h\u0131zla yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri geli\u015ftirebilir ve uygulayabilir. DataRobot ile yapay zeka her b\u00fcy\u00fckl\u00fckteki i\u015fletme i\u00e7in eri\u015filebilir ve uygulanabilir hale gelir.<\/p>\n
MonkeyLearn, i\u015fletmeler i\u00e7in metin analizini basitle\u015ftiren, m\u00fc\u015fteri geri bildirimlerini zahmetsizce analiz etmelerini ve g\u00f6rselle\u015ftirmelerini sa\u011flayan ba\u015fka bir kodsuz yapay zeka platformudur. \u00d6nceden olu\u015fturulmu\u015f ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir makine \u00f6\u011frenimi modelleri ile kullan\u0131c\u0131lar herhangi bir kodlama gerekmeden de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde edebilir. \u0130\u015f \u015fablonlar\u0131 ve yerel entegrasyonlar, uygulamalara ve BI ara\u00e7lar\u0131na ba\u011flanmay\u0131 sorunsuz hale getirerek veri odakl\u0131 kararlar al\u0131nmas\u0131n\u0131 sa\u011flar ve i\u015f s\u00fcre\u00e7lerini geli\u015ftirir.<\/p>\n
Clarifai, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n yapay zeka destekli uygulamalar\u0131 zahmetsizce olu\u015fturmalar\u0131n\u0131 sa\u011flayan kodsuz bir yapay zeka platformudur. G\u00fc\u00e7l\u00fc bilgisayar g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fc, NLP ve ses tan\u0131ma ara\u00e7lar\u0131yla, yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f verileri ola\u011fan\u00fcst\u00fc h\u0131z ve do\u011frulukla yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bilgilere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. Platform, karma\u015f\u0131k kodlama olmadan h\u0131zl\u0131 yapay zeka geli\u015ftirme i\u00e7in \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f modeller ve i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131 sa\u011flayan sorunsuz, u\u00e7tan uca bir \u00e7al\u0131\u015fma alan\u0131 sunar.<\/p>\n
ZBrain, i\u015fletmelerin m\u00fc\u015fterilerin \u00f6zel verileriyle dakikalar i\u00e7inde uygulamalar olu\u015fturmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan, oyunun kurallar\u0131n\u0131 de\u011fi\u015ftiren, d\u00fc\u015f\u00fck kodlu bir yapay zeka platformudur. Sezgisel aray\u00fczler, sorunsuz veri entegrasyonu ve b\u00fcy\u00fck dil modellerine ba\u011flanma yetene\u011fi ile ZBrain, karma\u015f\u0131k kodlama ihtiyac\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131rarak geli\u015ftirme s\u00fcrecini basitle\u015ftirir. ZBrain’in kullan\u0131c\u0131 dostu, kodsuz yakla\u015f\u0131m\u0131 ile yapay zekan\u0131n g\u00fcc\u00fcnden yararlan\u0131rken \u00fcretkenlik ve verimlilik art\u0131r\u0131labilir.<\/p>\n
Her biri makine \u00f6\u011frenimini daha sezgisel ve ula\u015f\u0131labilir hale getirmeyi ama\u00e7layan bu platformlar\u0131n yetenekleri h\u0131zla art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
Low-code ve no-code geli\u015ftirme, uygulama geli\u015ftirme s\u00fcrecini basitle\u015ftirmeye ve h\u0131zland\u0131rmaya y\u00f6nelik yakla\u015f\u0131mlard\u0131r. Aralar\u0131ndaki farklar a\u015fa\u011f\u0131daki \u015fekildedir:<\/p>\n
Fakt\u00f6r<\/strong><\/td>\n| Low-code Geli\u015ftirme<\/strong><\/td>\n | No-code Geli\u015ftirme<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n | \nGeli\u015ftirme Yakla\u015f\u0131m\u0131<\/strong><\/td>\n | Uygulama geli\u015ftirmeyi basitle\u015ftirir ama bir miktar kodlama bilgisi gerektirir.<\/td>\n | Hi\u00e7bir kodlama bilgisi olmadan AI uygulamalar\u0131 olu\u015fturulmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/td>\n<\/tr>\n | Kodlama Bilgisi<\/strong><\/td>\n | Bir miktar kod bilgisi gerektirir.<\/td>\n | Kodlama bilgisi gerekmez.<\/td>\n<\/tr>\n | Geli\u015ftirme H\u0131z\u0131<\/strong><\/td>\n | H\u0131zl\u0131 geli\u015ftirme sa\u011flar.<\/td>\n | Daha da h\u0131zl\u0131 geli\u015ftirme sa\u011flar.<\/td>\n<\/tr>\n | \u00d6zelle\u015ftirme<\/strong><\/td>\n | Belirli \u00f6l\u00e7\u00fcde \u00f6zelle\u015ftirme yap\u0131labilir.<\/td>\n | \u00d6zelle\u015ftirme \u00e7ok s\u0131n\u0131rl\u0131d\u0131r.<\/td>\n<\/tr>\n | Uygulama Karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131<\/strong><\/td>\n | Karma\u015f\u0131k uygulamalar i\u00e7in uygundur.<\/td>\n | Basit uygulamalar i\u00e7in uygundur.<\/td>\n<\/tr>\n | Maliyet<\/strong><\/td>\n | Daha pahal\u0131d\u0131r.<\/td>\n | Daha ekonomiktir.<\/td>\n<\/tr>\n | Bak\u0131m<\/strong><\/td>\n | Daha fazla bak\u0131m gerektirir.<\/td>\n | Daha az bak\u0131m gerektirir.<\/td>\n<\/tr>\n | \u00d6l\u00e7eklenebilirlik<\/strong><\/td>\n | Y\u00fcksek derecede \u00f6l\u00e7eklenebilir.<\/td>\n | Daha az \u00f6l\u00e7eklenebilir.<\/td>\n<\/tr>\n | Esneklik<\/strong><\/td>\n | Daha esnektir.<\/td>\n | Daha k\u0131s\u0131tl\u0131d\u0131r.<\/td>\n<\/tr>\n | G\u00fcvenlik<\/strong><\/td>\n | Daha iyi g\u00fcvenlik sa\u011flar.<\/td>\n | Minimum g\u00fcvenlik sunar.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n | D\u00fc\u015f\u00fck kodlu ve kodsuz geli\u015ftirme aras\u0131ndaki se\u00e7im, projenin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na, mevcut kaynaklara ve geli\u015ftirme ekibinin uzmanl\u0131\u011f\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Baz\u0131 projeler, uygulaman\u0131n farkl\u0131 b\u00f6l\u00fcmlerinin \u00f6zel gereksinimlerine ba\u011fl\u0131 olarak her iki metodolojiden de yararlanarak hibrit bir yakla\u015f\u0131mdan faydalanabilir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Kodsuz yapay zeka platformlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n programlama uzmanl\u0131\u011f\u0131na ihtiya\u00e7 duymadan ak\u0131ll\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler geli\u015ftirmelerini sa\u011flar. Otomasyon ve veriye dayal\u0131 karar…\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4641,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_singular_sidebar":"","csco_page_header_type":"","csco_appearance_grid":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_post_video_location":[],"csco_post_video_location_hash":"","csco_post_video_url":"","csco_post_video_bg_start_time":0,"csco_post_video_bg_end_time":0},"categories":[4],"tags":[],"yoast_head":"\n |