Machine Learning (ML) adalah subbidang Kecerdasan Buatan (AI) yang berfokus pada pengembangan algoritme dan model statistik yang memungkinkan komputer belajar dari dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. ML dapat dianggap sebagai proses yang memungkinkan mesin menganalisis dan menginterpretasikan sejumlah besar data, mengidentifikasi pola, membuat keputusan berdasarkan informasi, dan beradaptasi dengan informasi baru tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya. Dalam konteks No-Code, teknik Pembelajaran Mesin diterapkan untuk menyederhanakan, mempercepat, dan meningkatkan proses perancangan, pengembangan, dan penerapan aplikasi perangkat lunak menggunakan alat seperti platform no-code AppMaster.
Pada intinya, Machine Learning terdiri dari tiga komponen utama: data, algoritme, dan model. Data terdiri dari informasi terstruktur atau tidak terstruktur yang digunakan algoritma untuk belajar. Ini dapat mencakup, misalnya, data penjualan historis, data perilaku pengguna, atau ulasan produk. Algoritma yang menjadi tulang punggung sistem Pembelajaran Mesin adalah prosedur matematika atau komputasi yang digunakan untuk menganalisis data input dan menghasilkan prediksi. Contoh algoritma yang umum digunakan termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dan teknik pengelompokan. Model adalah hasil akhir dari proses Pembelajaran Mesin, yang menggambarkan hubungan antara titik data masukan dan menghasilkan prediksi atau klasifikasi untuk data masukan baru berdasarkan informasi yang dipelajari.
Dalam pengembangan perangkat lunak tanpa kode , teknik Pembelajaran Mesin terintegrasi untuk memberikan wawasan bisnis yang kuat, mengotomatiskan tugas analisis data, dan menawarkan antarmuka yang mudah digunakan untuk pengembangan aplikasi bebas kode. Dengan memanfaatkan algoritme dan model ML bawaan, platform No-Code seperti AppMaster memungkinkan developer dan non-developer untuk merancang, membuat, dan memublikasikan aplikasi yang berfungsi penuh tanpa memerlukan keahlian atau pengalaman pemrograman yang ekstensif. AppMaster, misalnya, menggunakan teknik pengembangan berbasis ML untuk menghasilkan aplikasi backend, web, dan seluler hanya dengan memungkinkan pengguna membuat model data, logika bisnis, dan antarmuka aplikasi melalui lingkungan visual drag-and-drop.
Pembelajaran Mesin dalam platform No-Code menawarkan banyak keuntungan. Pertama, sebagai hasil dari kemampuan otomatisasi yang disediakan oleh algoritme ML, waktu ke pasar berkurang secara signifikan, sehingga bisnis dapat dengan cepat melakukan iterasi dan menerapkan aplikasi sebagai respons terhadap permintaan pasar dan kebutuhan yang terus berkembang. Kedua, skalabilitas dan kemampuan beradaptasi yang melekat pada solusi berbasis ML memungkinkan aplikasi No-Code menangani volume data dinamis secara efisien dan mendukung penerapan skala besar tingkat perusahaan. Akhirnya, pengembang dan non-pengembang dapat memanfaatkan kemampuan AI dan ML dalam aplikasi mereka tanpa memerlukan keahlian mendalam atau pengetahuan khusus, membuat pengembangan aplikasi lebih mudah diakses dan hemat biaya.
Salah satu contoh utama integrasi Machine Learning dalam pengembangan No-Code adalah penggunaan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) dalam mengotomatisasi proses bisnis. Algoritme NLP dapat digunakan dalam pembuat proses bisnis No-Code untuk menganalisis dan mengekstrak informasi berharga dari sejumlah besar data teks, seperti pertanyaan pelanggan, dokumen hukum, atau deskripsi produk, sehingga meningkatkan pengambilan keputusan, meningkatkan dukungan pelanggan, dan merampingkan operasi . Analitik prediktif yang didukung ML juga dapat disematkan dalam aplikasi No-Code untuk mendorong pengambilan keputusan berdasarkan data dan menggali tren dan pola tersembunyi dalam kumpulan data yang luas, mendukung strategi yang kuat dan pengambilan keputusan yang cerdas.
AppMaster, sebagai platform No-Code, memanfaatkan kekuatan Pembelajaran Mesin untuk mengoptimalkan pengembangan aplikasi, memberikan solusi yang dapat diskalakan dan berkinerja tinggi melalui integrasi mulus dari API, model data, dan perancang proses bisnis. Dengan memberdayakan pengguna untuk membuat aplikasi web dan seluler yang responsif di atas layanan backend yang tangguh dalam hitungan menit, AppMaster merevolusi cara aplikasi dibuat, diuji, dan diterapkan di berbagai vertikal industri dan kasus penggunaan perusahaan. Selain itu, platform AppMaster memastikan kemudahan ekstensibilitas dan utang teknis nol dengan memungkinkan regenerasi lengkap tumpukan aplikasi berdasarkan persyaratan yang diperbarui dan cetak biru yang dimodifikasi.
Machine Learning memainkan peran penting dalam membentuk lanskap pengembangan perangkat lunak No-Code, menawarkan kecepatan, aksesibilitas, dan fleksibilitas yang tak tertandingi dalam merancang, membangun, dan menerapkan aplikasi. Dengan memanfaatkan teknik berbasis ML, platform No-Code seperti AppMaster menyediakan lingkungan pengembangan generasi berikutnya yang memungkinkan pengembang dan non-pengembang untuk memanfaatkan kekuatan AI dan analitik data, sangat meningkatkan proses pembuatan solusi perangkat lunak yang siap untuk perusahaan dan merevolusi bagaimana bisnis beroperasi.
