يعد التعلم الآلي ذو التعليمات Low-code (ML) نهجًا مبتكرًا لتطوير نماذج التعلم الآلي وتنفيذها ضمن عمليات تطوير التطبيقات، مع الاستفادة من واجهة برمجة مرئية ومبسطة. من خلال إزالة التعقيدات المرتبطة عادةً بتطوير نموذج تعلم الآلة التقليدي، فإن تعلم الآلة low-code يمكّن المطورين والمستخدمين غير التقنيين على حدٍ سواء من تسخير قوة الذكاء الاصطناعي (AI) لإنشاء تطبيقات تعتمد على البيانات يمكنها التكيف بسرعة مع احتياجات العمل المتغيرة. من خلال دمج تعلم الآلة low-code في النظام الأساسي الخاص بهم، يمكن AppMaster أن يوفر للعملاء القدرة على إضافة وظائف ذكية بسهولة إلى تطبيقاتهم، مما يزيد من تسريع عملية تطوير البرامج.
غالبًا ما يتطلب تطوير التعلم الآلي التقليدي خبرة كبيرة في مجال علوم البيانات، إلى جانب إتقان لغات البرمجة المعقدة مثل Python أو R أو Java. وهذا يمكن أن يخلق عائقًا أمام دخول الشركات والمطورين ذوي الخبرة المحدودة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يعيق قدرتهم على استغلال فوائد التعلم الآلي في تطبيقاتهم. يعالج تعلم الآلة Low-code هذه التحديات من خلال تجريد لغات البرمجة الأساسية وتقديم واجهة مرئية مبسطة لبناء نماذج تعلم الآلة والتدريب عليها ونشرها.
من خلال الاستفادة من الكتل البرمجية الإنشائية drag-and-drop ، والقوالب المعدة مسبقًا، وإنشاء التعليمات البرمجية تلقائيًا، يمكن للمطورين إنشاء نماذج التعلم الآلي ونشرها بسرعة دون الحاجة إلى خبرة واسعة في البرمجة أو علوم البيانات. وفقًا لشركة Gartner، يمكن للمنصات low-code تقليل وقت وتكلفة تطوير التطبيقات بنسبة تصل إلى 90%. بالإضافة إلى ذلك، تقدر شركة Forrester أن سوق low-code سيصل إلى 21.2 مليار دولار بحلول عام 2022، مما يدل على الطلب المتزايد على الحلول التي تتيح التطوير السريع للتطبيقات.
عادةً ما توفر منصات تعلم الآلة Low-code العديد من الميزات الرئيسية لتعزيز سهولة وكفاءة تنفيذ نماذج تعلم الآلة، بما في ذلك:
- المعالجة المسبقة للبيانات: معالجة مبسطة لتنظيف البيانات وتحويلها وهندسة الميزات لإعداد البيانات الأولية للاستخدام الفعال في نماذج تعلم الآلة.
- اختيار النموذج: توصيات إرشادية حول خوارزميات تعلم الآلة الأكثر ملاءمة بناءً على البيانات المحددة ومتطلبات العمل الخاصة بالتطبيق.
- تحسين المعلمات الفائقة: أدوات تلقائية للمساعدة في ضبط معلمات نموذج تعلم الآلة لتحسين الدقة والأداء.
- تقييم النموذج: مقاييس شاملة لتقييم جودة وفعالية نموذج التعلم الآلي، والتأكد من ملاءمته للنشر.
- نشر النموذج: التكامل السلس لنموذج تعلم الآلة مع أنظمة الواجهة الخلفية الحالية أو واجهات برمجة التطبيقات أو مكونات التطبيق، مما يتيح الدمج المبسط لميزات تعلم الآلة في التطبيق المستهدف.
من خلال دمج تعلم الآلة low-code في نظامه الأساسي، يمكّن AppMaster العملاء من إنشاء تطبيقات خلفية وويب وتطبيقات الهاتف المحمول المتقدمة التي تستخدم البيانات بذكاء، وتتكيف مع المتطلبات المتغيرة، وتقوم بأتمتة المهام الروتينية. تلبي هذه القدرة بشكل مباشر احتياجات مجموعة واسعة من الصناعات، مثل التمويل والرعاية الصحية وتجارة التجزئة وغيرها، حيث يجب أن تتطور التطبيقات مع مشهد الأعمال المتغير بسرعة وتعمل بكفاءة على نطاق واسع.
أحد الأمثلة على تعلم الآلة low-code قيد التنفيذ هو إنشاء نظام توصيات التجارة الإلكترونية. ومن خلال إمكانات التعلم الآلي low-code AppMaster ، يمكن للمطورين إنشاء محرك توصيات مخصص بسرعة من خلال الاستفادة من تصفح العملاء وبيانات الشراء. وهذا من شأنه أن يمكّن منصة التجارة الإلكترونية من تقديم توصيات خاصة بالمنتجات لكل مستخدم بشكل ديناميكي، مما يؤدي في النهاية إلى زيادة المبيعات ومشاركة العملاء.
يمكن أن تكون حالة الاستخدام الأخرى لتعلم الآلة ذو low-code في مجال اكتشاف الاحتيال لمقدمي الخدمات المالية. من خلال بناء نموذج تعلم الآلة ونشره بسرعة لتحليل وتحديد الأنماط المرتبطة بالمعاملات الاحتيالية، يمكن للمؤسسات المالية اكتشاف النشاط الاحتيالي بسرعة أكبر وبدقة أكبر. وهذا يمكن أن يوفر على الصناعة مليارات الدولارات سنويًا ويعزز ثقة العملاء بشكل عام.
تتيح إمكانات التعلم الآلي low-code AppMaster للشركات والمطورين المتنوعين إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للتعلم الآلي داخل تطبيقاتهم، مما يؤدي إلى أوقات تطوير أسرع وتحسين كفاءة التكلفة وزيادة جودة التطبيقات. وهذا يجعل AppMaster خيارًا مثاليًا للشركات التي تتطلع إلى تسخير قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لدفع الابتكار والحفاظ على ميزة تنافسية في العالم الرقمي الأول بشكل متزايد.
