No-Code Image Recognition)은 전통적인 프로그래밍이나 코딩 지식 없이도 기계 학습 알고리즘과 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 이미지 인식 프로세스를 자동화하는 직관적이고 진보된 솔루션입니다. No-Code 이미지 인식은 개발 프로세스를 단순화함으로써 개인과 기업이 일반적으로 이러한 유형의 프로젝트와 관련된 시간, 노력 및 비용의 일부만으로 매우 정확하고 정교한 이미지 인식 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이러한 접근 방식은 이미지 인식 기술의 범위와 잠재력을 크게 확장하여 기술 전문 지식에 관계없이 광범위한 사용자가 접근할 수 있게 해줍니다.
최근 설문조사와 조사에 따르면 no-code 기술 채택이 눈에 띄게 증가한 것으로 나타났습니다. MarketsandMarkets에서 발표한 보고서에 따르면, no-code 개발 플랫폼 시장은 2017년에 43억 2천만 달러로 평가되었으며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 44.49%로 성장하여 2022년까지 272억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 기존 이미지 인식 시스템에 대한 효율적이고 확장 가능하며 비용 효과적인 대안에 대한 수요 증가는 No-Code 이미지 인식 솔루션의 출현을 이끄는 주요 요인이었습니다.
AppMaster 와 같은 플랫폼의 발전으로 사용자는 이제 직관적인 drag-and-drop 인터페이스와 사전 구축된 구성 요소를 사용하여 이미지 인식 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있습니다. 이는 개발 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 전문적인 프로그래밍 기술이 필요하지 않으며 오류 위험을 줄여줍니다. 또한 AppMaster 의 강력한 no-code 도구를 사용하면 고객은 시각적으로 데이터 모델을 생성하고, 시각적 비즈니스 프로세스(BP) 디자이너를 통해 비즈니스 로직을 설계하고, REST API 및 WSS(WebSocket Secure) 엔드포인트를 원활하게 생성하여 효율적인 데이터 전송 및 애플리케이션과 외부 시스템.
No-Code 이미지 인식 프로세스는 일반적으로 이미지 라이브러리, 소셜 미디어 플랫폼, 카메라 피드를 비롯한 다양한 채널에서 소스로 제공될 수 있는 이미지 데이터를 수집하고 구성하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 이 데이터는 데이터세트의 품질과 일관성을 보장하기 위해 이미지 크기 조정, 정규화, 확대 등의 기술을 사용하여 전처리됩니다. 다음으로, 기계 학습(ML) 알고리즘을 데이터 세트에 적용하여 정확한 이미지 분류를 위한 관련 기능과 패턴을 생성합니다. ML 모델은 데이터 노출이 증가함에 따라 지속적으로 개선되고 개선되어 예측 정확도가 높아지고 안정적인 이미지 인식 기능이 제공됩니다.
No-Code 이미지 인식의 주요 이점 중 하나는 기존 애플리케이션 개발과 관련된 기술적 부채를 제거한다는 것입니다. AppMaster 요구 사항이 수정될 때마다 처음부터 지능적으로 애플리케이션을 생성하여 다양한 사용 사례와 산업 전반에 걸쳐 원활한 확장성과 적응성을 제공합니다. 이 프로세스는 레거시 시스템, 오래된 기능 또는 호환성 문제로 인해 발생하는 잠재적인 병목 현상 및 오류의 위험을 크게 줄입니다. 또한 AppMaster 의 서버 중심 접근 방식을 통해 고객은 App Store 및 Play Market에 새 버전을 제출하지 않고도 모바일 애플리케이션의 UI, 로직 및 API 키를 업데이트할 수 있으므로 애플리케이션 유지 관리 및 업데이트 주기가 간소화됩니다.
No-Code 이미지 인식 솔루션은 소매, 의료, 보안, 농업, 운송 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되었습니다. 예를 들어, 소매업체는 이미지 인식 기술을 사용하여 시각적 제품 검색, 가격 비교, 개인화된 추천을 통해 고객 경험을 향상합니다. 마찬가지로 의료 서비스 제공업체는 이미지 인식 기능을 활용하여 의료 영상 분석을 수행하고 암, 알츠하이머병, 파킨슨병과 같은 질병의 진단 및 치료를 돕습니다.
No-Code 이미지 인식은 고급 이미지 인식 기능에 대한 액세스를 민주화하여 최소한의 코딩 전문 지식을 갖춘 사용자가 강력한 이미지 인식 애플리케이션을 개발, 구현 및 관리할 수 있도록 하는 혁신적인 기술입니다. AppMaster 와 같은 no-code 플랫폼을 활용하면 기업은 애플리케이션 개발 일정을 가속화하고 비용을 절감하며 기술 부채를 제거하여 보다 효율적이고 확장 가능한 이미지 인식 구현을 구현할 수 있습니다. 시장이 빠르게 성장하고 애플리케이션 가능성이 확대됨에 따라 No-Code 이미지 인식이 앞으로도 애플리케이션 개발 및 배포 발전의 원동력이 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.
