Il Machine Learning (ML) Low-code è un approccio innovativo allo sviluppo e all'implementazione di modelli di machine learning all'interno dei processi di sviluppo delle applicazioni, sfruttando un'interfaccia di programmazione visiva e semplificata. Eliminando le complessità tipicamente associate allo sviluppo di modelli ML tradizionali, low-code ML consente sia agli sviluppatori che agli utenti non tecnici di sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale (AI) per creare applicazioni basate sui dati in grado di adattarsi rapidamente alle mutevoli esigenze aziendali. Integrando il machine learning low-code nella propria piattaforma, AppMaster può offrire ai clienti la possibilità di aggiungere facilmente funzionalità intelligenti alle proprie applicazioni, accelerando ulteriormente il processo di sviluppo del software.
Lo sviluppo tradizionale del machine learning spesso richiede una significativa esperienza nel settore della scienza dei dati, insieme alla competenza in linguaggi di programmazione complessi come Python, R o Java. Ciò può creare una barriera all’ingresso per aziende e sviluppatori con esperienza limitata nel campo dell’intelligenza artificiale, ostacolando la loro capacità di sfruttare i vantaggi del machine learning nelle loro applicazioni. Il machine learning Low-code affronta queste sfide astraendo i linguaggi di programmazione sottostanti e offrendo un'interfaccia visiva semplificata per la creazione, la formazione e la distribuzione di modelli di machine learning.
Sfruttando elementi costitutivi drag-and-drop, modelli predefiniti e generazione automatica di codice, gli sviluppatori possono creare e distribuire rapidamente modelli di machine learning senza la necessità di competenze approfondite in materia di codifica o scienza dei dati. Secondo Gartner, le piattaforme low-code possono ridurre i tempi e i costi di sviluppo delle applicazioni fino al 90%. Inoltre, Forrester stima che il mercato low-code raggiungerà i 21,2 miliardi di dollari entro il 2022, a dimostrazione della crescente domanda di soluzioni che consentano un rapido sviluppo di applicazioni.
Le piattaforme ML Low-code forniscono in genere diverse funzionalità chiave per migliorare la facilità e l'efficienza dell'implementazione dei modelli ML, tra cui:
- Preelaborazione dei dati: gestione semplificata della pulizia dei dati, della trasformazione e dell'ingegneria delle funzionalità per preparare i dati grezzi per un utilizzo efficace nei modelli ML.
- Selezione del modello: raccomandazioni guidate sugli algoritmi ML più appropriati in base ai dati specifici e ai requisiti aziendali dell'applicazione.
- Ottimizzazione degli iperparametri: strumenti automatizzati per ottimizzare i parametri del modello ML per migliorare precisione e prestazioni.
- Valutazione del modello: metriche complete per valutare la qualità e l'efficacia del modello ML, garantendo che sia idoneo all'implementazione.
- Distribuzione del modello: integrazione perfetta del modello ML con i sistemi backend, le API o i componenti dell'applicazione esistenti, consentendo l'incorporazione semplificata delle funzionalità ML nell'applicazione di destinazione.
Integrando il machine learning low-code nella sua piattaforma, AppMaster consente ai clienti di creare applicazioni backend, web e mobili avanzate che utilizzano in modo intelligente i dati, si adattano ai mutevoli requisiti e automatizzano le attività di routine. Questa funzionalità risponde direttamente alle esigenze di un'ampia gamma di settori, come finanza, sanità, vendita al dettaglio e altri, dove le applicazioni devono evolversi con il panorama aziendale in rapida evoluzione e funzionare in modo efficiente su larga scala.
Un esempio di machine learning low-code in azione è la creazione di un sistema di consigli per l’e-commerce. Con le funzionalità ML low-code di AppMaster, gli sviluppatori potrebbero creare rapidamente un motore di consigli personalizzato sfruttando i dati di navigazione e di acquisto dei clienti. Ciò consentirebbe alla piattaforma di e-commerce di offrire in modo dinamico consigli di prodotti personalizzati a ciascun utente, favorendo in definitiva un aumento delle vendite e del coinvolgimento dei clienti.
Un altro caso d’uso del machine learning low-code potrebbe riguardare il rilevamento delle frodi per i fornitori di servizi finanziari. Costruendo e implementando rapidamente un modello ML per analizzare e identificare modelli associati a transazioni fraudolente, gli istituti finanziari possono rilevare attività fraudolente in modo più rapido e accurato. Ciò potrebbe far risparmiare al settore miliardi di dollari ogni anno e aumentare la fiducia complessiva dei clienti.
Le funzionalità ML low-code di AppMaster consentono ad aziende e sviluppatori diversi di sbloccare tutto il potenziale dell'apprendimento automatico all'interno delle loro applicazioni, con tempi di sviluppo più rapidi, migliore efficienza dei costi e maggiore qualità delle applicazioni. Ciò rende AppMaster la scelta ideale per le aziende che desiderano sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale e del machine learning per promuovere l’innovazione e mantenere un vantaggio competitivo in un mondo sempre più digitale.
