Low-code 기계 학습(ML)은 시각적이고 단순화된 프로그래밍 인터페이스를 활용하여 애플리케이션 개발 프로세스 내에서 기계 학습 모델을 개발하고 구현하는 혁신적인 접근 방식입니다. low-code ML은 일반적으로 기존 ML 모델 개발과 관련된 복잡성을 제거함으로써 개발자와 기술 지식이 없는 사용자 모두 인공 지능(AI)의 기능을 활용하여 변화하는 비즈니스 요구에 신속하게 적응할 수 있는 데이터 기반 애플리케이션을 만들 수 있도록 해줍니다. AppMaster 플랫폼에 low-code ML을 통합함으로써 고객에게 애플리케이션에 지능형 기능을 쉽게 추가할 수 있는 기능을 제공하고 소프트웨어 개발 프로세스를 더욱 가속화할 수 있습니다.
전통적인 기계 학습 개발에는 Python, R 또는 Java와 같은 복잡한 프로그래밍 언어에 대한 숙련도와 함께 데이터 과학에 대한 상당한 도메인 전문 지식이 필요한 경우가 많습니다. 이는 AI 분야 경험이 제한된 기업과 개발자에게 진입 장벽을 만들어 애플리케이션에서 ML의 이점을 활용하는 능력을 방해할 수 있습니다. Low-code ML은 기본 프로그래밍 언어를 추상화하고 ML 모델 구축, 교육 및 배포를 위한 간소화된 시각적 인터페이스를 제공하여 이러한 문제를 해결합니다.
drag-and-drop 빌딩 블록, 사전 구축된 템플릿, 자동 코드 생성을 활용하여 개발자는 광범위한 코딩이나 데이터 과학 전문 지식 없이도 기계 학습 모델을 신속하게 구축하고 배포할 수 있습니다. Gartner에 따르면 low-code 플랫폼은 애플리케이션 개발 시간과 비용을 최대 90%까지 줄일 수 있습니다. 또한 Forrester는 low-code 시장이 2022년까지 212억 달러에 이를 것으로 예상하며 이는 신속한 애플리케이션 개발을 가능하게 하는 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음을 보여줍니다.
Low-code ML 플랫폼은 일반적으로 다음을 포함하여 ML 모델 구현의 용이성과 효율성을 향상시키는 몇 가지 주요 기능을 제공합니다.
- 데이터 전처리: ML 모델에서 효과적으로 사용할 수 있도록 원시 데이터를 준비하기 위해 데이터 정리, 변환 및 기능 엔지니어링 처리를 단순화했습니다.
- 모델 선택: 애플리케이션의 특정 데이터 및 비즈니스 요구 사항을 기반으로 가장 적절한 ML 알고리즘에 대한 권장 사항을 안내합니다.
- 하이퍼파라미터 최적화: 정확성과 성능 향상을 위해 ML 모델 매개변수를 미세 조정하는 데 도움이 되는 자동화된 도구입니다.
- 모델 평가: ML 모델의 품질과 효율성을 평가하여 배포에 적합한지 확인하는 포괄적인 지표입니다.
- 모델 배포: ML 모델을 기존 백엔드 시스템, API 또는 애플리케이션 구성 요소와 원활하게 통합하여 ML 기능을 대상 애플리케이션에 간편하게 통합할 수 있습니다.
AppMaster low-code ML을 플랫폼에 통합함으로써 고객이 데이터를 지능적으로 활용하고 변화하는 요구 사항에 적응하며 일상적인 작업을 자동화하는 고급 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원합니다. 이 기능은 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 맞춰 애플리케이션을 발전시키고 대규모로 효율적으로 운영해야 하는 금융, 의료, 소매 등 광범위한 산업의 요구 사항을 직접적으로 해결합니다.
실행 중인 low-code ML의 한 가지 예는 전자상거래 추천 시스템을 만드는 것입니다. AppMaster 의 low-code ML 기능을 통해 개발자는 고객 검색 및 구매 데이터를 활용하여 개인화된 추천 엔진을 신속하게 구축할 수 있습니다. 이를 통해 전자상거래 플랫폼은 각 사용자에게 맞춤형 제품 추천을 동적으로 제공하여 궁극적으로 매출과 고객 참여를 높일 수 있습니다.
low-code ML의 또 다른 사용 사례는 금융 서비스 제공업체의 사기 탐지 영역에 있을 수 있습니다. 사기 거래와 관련된 패턴을 분석하고 식별하는 ML 모델을 신속하게 구축 및 배포함으로써 금융 기관은 사기 활동을 보다 빠르고 정확하게 탐지할 수 있습니다. 이를 통해 업계는 연간 수십억 달러를 절약하고 전반적인 고객 신뢰를 높일 수 있습니다.
AppMaster 의 low-code ML 기능을 사용하면 다양한 기업과 개발자가 애플리케이션 내에서 기계 학습의 잠재력을 최대한 활용할 수 있어 개발 시간이 단축되고 비용 효율성이 향상되며 애플리케이션 품질이 향상됩니다. 따라서 AppMaster AI와 ML의 강력한 기능을 활용하여 점점 더 디지털화되는 세계에서 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 유지하려는 기업에 이상적인 선택입니다.
