يعد التعرف على الصور No-Code حلاً متقدمًا وبديهيًا لأتمتة عمليات التعرف على الصور من خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي وتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) دون الحاجة إلى البرمجة التقليدية أو معرفة الترميز. من خلال تبسيط عملية التطوير، تعمل تقنية التعرف على الصور No-Code على تمكين الأفراد والشركات من إنشاء تطبيقات دقيقة للغاية ومتطورة للتعرف على الصور في جزء صغير من الوقت والجهد والتكلفة المرتبطة عادةً بهذه الأنواع من المشاريع. يعمل هذا النهج على توسيع نطاق وإمكانات تقنية التعرف على الصور بشكل كبير، مما يجعلها في متناول مجموعة واسعة من المستخدمين، بغض النظر عن خبرتهم التقنية.
كشفت الدراسات الاستقصائية والأبحاث الأخيرة عن نمو مثير للإعجاب في اعتماد التقنيات التي no-code. وفقًا لتقرير نشرته MarketsandMarkets، بلغت قيمة سوق منصات التطوير no-code 4.32 مليار دولار في عام 2017 ومن المتوقع أن تصل إلى 27.23 مليار دولار بحلول عام 2022، لتنمو بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 44.49٪ خلال الفترة المتوقعة. لقد كان الطلب المتزايد على البدائل الفعالة والقابلة للتطوير والفعالة من حيث التكلفة لأنظمة التعرف على الصور التقليدية عاملاً رئيسياً في ظهور حلول التعرف على الصور No-Code.
مع تطور الأنظمة الأساسية مثل AppMaster ، يمكن للمستخدمين الآن إنشاء تطبيقات التعرف على الصور بسهولة باستخدام واجهات drag-and-drop البديهية والمكونات المعدة مسبقًا. وهذا لا يؤدي إلى تسريع عملية التطوير فحسب، بل يلغي أيضًا الحاجة إلى مهارات البرمجة المتخصصة ويقلل من مخاطر الخطأ. علاوة على ذلك، تتيح أدوات AppMaster القوية no-code للعملاء إمكانية إنشاء نماذج بيانات بشكل مرئي، وتصميم منطق الأعمال من خلال مصمم عمليات الأعمال المرئية (BP)، وإنشاء نقاط نهاية REST API وWebSocket Secure (WSS) بسلاسة لتسهيل نقل البيانات والتواصل بكفاءة بين التطبيق والأنظمة الخارجية.
تبدأ عملية التعرف على الصور No-Code عادةً بجمع وتنظيم بيانات الصور، والتي يمكن الحصول عليها من قنوات مختلفة، بما في ذلك مكتبات الصور ومنصات الوسائط الاجتماعية وخلاصات الكاميرا. تتم بعد ذلك معالجة هذه البيانات مسبقًا باستخدام تقنيات مثل تغيير حجم الصورة وتطبيعها وزيادتها لضمان جودة واتساق مجموعة البيانات. بعد ذلك، يتم تطبيق خوارزميات التعلم الآلي (ML) على مجموعة البيانات لإنشاء الميزات والأنماط ذات الصلة لتصنيف الصور بدقة. يتم تحسين نماذج تعلم الآلة وتحسينها بشكل مستمر مع زيادة التعرض للبيانات، مما يؤدي إلى دقة تنبؤ أعلى وقدرات موثوقة للتعرف على الصور.
إحدى الفوائد الرئيسية للتعرف على الصور No-Code هي التخلص من الديون التقنية المرتبطة بتطوير التطبيقات التقليدية. يقوم AppMaster بإنشاء التطبيقات بذكاء من الصفر كلما تم تعديل المتطلبات، مما يسمح بقابلية التوسع والتكيف بسلاسة عبر مختلف حالات الاستخدام والصناعات. تقلل هذه العملية بشكل كبير من مخاطر الاختناقات والفشل المحتمل الناتج عن الأنظمة القديمة أو الوظائف القديمة أو مشكلات التوافق. بالإضافة إلى ذلك، يتيح نهج AppMaster القائم على الخادم للعملاء تحديث واجهة المستخدم والمنطق ومفاتيح API لتطبيقات الهاتف المحمول دون إرسال إصدارات جديدة إلى App Store وPlay Market، مما يؤدي إلى تبسيط صيانة التطبيق ودورة التحديث.
تم اعتماد حلول التعرف على الصور No-Code على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من الصناعات، بما في ذلك البيع بالتجزئة والرعاية الصحية والأمن والزراعة والنقل. على سبيل المثال، يستخدم تجار التجزئة تقنية التعرف على الصور لتحسين تجربة العملاء من خلال البحث المرئي عن المنتجات ومقارنة الأسعار والتوصيات الشخصية. وبالمثل، يستفيد مقدمو الرعاية الصحية من قدرات التعرف على الصور لإجراء تحليل التصوير الطبي، مما يساعد في تشخيص وعلاج أمراض مثل السرطان ومرض الزهايمر ومرض باركنسون.
تعد تقنية No-Code Image Recognition تقنية تحويلية تعمل على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى إمكانات التعرف على الصور المتقدمة، مما يتيح للمستخدمين ذوي الخبرة الدنيا في البرمجة تطوير تطبيقات قوية للتعرف على الصور وتنفيذها وإدارتها. من خلال الاستفادة من الأنظمة الأساسية no-code مثل AppMaster ، يمكن للشركات تسريع الجداول الزمنية لتطوير التطبيقات الخاصة بها، وخفض التكاليف، والتخلص من الديون التقنية، مما يؤدي إلى تطبيقات أكثر كفاءة وقابلة للتطوير للتعرف على الصور. ومع النمو السريع للسوق وإمكانات التطبيقات الآخذة في الاتساع، ليس هناك شك في أن تقنية التعرف على الصور No-Code ستظل قوة دافعة في تطور تطوير التطبيقات ونشرها في السنوات القادمة.
