في ظل التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي اليوم، ظل تطوير النماذج المهنية مقيدًا بالتكنولوجيا والموارد. إن البرمجة المعقدة، وتكاليف الحوسبة الباهظة، والمعرفة المتخصصة بالخوارزمية، جعلت من الصعب على الكثير من الأشخاص العاديين المليئين بالشغف تجاه الذكاء الاصطناعي المشاركة. ومع ذلك، فإن مجموعة أدوات بدون كود التي أطلقتها OpenLedger تعمل على تغيير هذا الوضع. مع ModelFactory وOpenLoRA كأساس، تكسر هذه المجموعة الحواجز التقليدية، مما يجعل العملية الكاملة من معالجة البيانات إلى نشر النماذج بسيطة وسهلة، مما يحقق حقًا إمكانية مشاركة الأشخاص العاديين في ابتكار الذكاء الاصطناعي.

تتمثل الميزة البارزة لهذه الفخ من أدوات بدون كود في تعميم عملية تطوير الذكاء الاصطناعي المتخصصة. يعمل ModelFactory كمنصة لتطوير النماذج المرئية، حيث يحول الخطوات التي تتطلب الترميز في تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي إلى عمليات سحب وإفلات بسيطة. لا يحتاج المستخدم إلى كتابة كود، بل يكفي اختيار سيناريو التطبيق المستهدف، وستقوم النظام بمطابقة النماذج الأساسية المناسبة تلقائيًا. خلال عملية تحميل البيانات، يمكن لأدوات معالجة البيانات المدمجة التعرف على المشكلات وإصلاحها تلقائيًا، وعرض توزيع البيانات من خلال الرسوم البيانية البديهية، مما يسمح لغير المتخصصين بتقييم جودة البيانات بسهولة.

تظهر حالة عملية واحدة القوة الكبيرة لهذه الأداة: على الرغم من أن أحد العاملين في الرعاية الصحية المجتمعية لم يكن لديه خبرة في تطوير الذكاء الاصطناعي، إلا أنه من خلال استخدام ModelFactory قام بتحميل بيانات المتابعة لمرضى الأمراض المزمنة المحليين، واستغرق تدريب نموذج توقع مخاطر الأمراض المزمنة في المنطقة ثلاث ساعات فقط. بلغت دقة النموذج في توقع مخاطر الإصابة بارتفاع ضغط الدم 83%، متجاوزة بكثير التوقعات.

في الوقت نفسه، تحل ميزة تحسين الموارد في OpenLoRA بشكل جذري مشكلة استهلاك الموارد في تطوير الذكاء الاصطناعي. لا تقلل هذه الطريقة المبتكرة من عتبة تطوير الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تفتح أيضًا إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات. مع انتشار هذه الأدوات، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المبتكرة من مجالات مختلفة، مما يدفع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى التطبيق والتطور في نطاق أوسع.