Машинное обучение Low-code (ML) — это инновационный подход к разработке и внедрению моделей машинного обучения в процессы разработки приложений с использованием визуального и упрощенного интерфейса программирования. Устраняя сложности, обычно связанные с разработкой традиционных моделей машинного обучения, машинное обучение low-code позволяет разработчикам и нетехническим пользователям использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ) для создания приложений, управляемых данными, которые могут быстро адаптироваться к меняющимся потребностям бизнеса. Интегрируя машинное обучение low-code в свою платформу, AppMaster может предоставить клиентам возможность легко добавлять интеллектуальные функции в свои приложения, что еще больше ускоряет процесс разработки программного обеспечения.
Традиционная разработка машинного обучения часто требует значительных знаний в области науки о данных, а также владения сложными языками программирования, такими как Python, R или Java. Это может создать барьер для входа компаний и разработчиков с ограниченным опытом в области искусственного интеллекта, ограничивая их способность использовать преимущества машинного обучения в своих приложениях. Машинное обучение Low-code решает эти проблемы, абстрагируя базовые языки программирования и предлагая оптимизированный визуальный интерфейс для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
Используя drag-and-drop, готовые шаблоны и автоматическую генерацию кода, разработчики могут быстро создавать и развертывать модели машинного обучения без необходимости обширных знаний в области кодирования или обработки данных. По данным Gartner, платформы low-code могут сократить время и стоимость разработки приложений до 90%. Кроме того, по оценкам Forrester, к 2022 году рынок low-code достигнет $21,2 млрд, что демонстрирует растущий спрос на решения, обеспечивающие быструю разработку приложений.
Платформы машинного обучения Low-code обычно предоставляют несколько ключевых функций, повышающих простоту и эффективность реализации моделей машинного обучения, в том числе:
- Предварительная обработка данных: упрощенная очистка, преобразование и разработка функций данных для подготовки необработанных данных для эффективного использования в моделях машинного обучения.
- Выбор модели: рекомендации по наиболее подходящим алгоритмам машинного обучения на основе конкретных данных и бизнес-требований приложения.
- Оптимизация гиперпараметров: автоматизированные инструменты, помогающие точно настроить параметры модели машинного обучения для повышения точности и производительности.
- Оценка модели: комплексные показатели для оценки качества и эффективности модели машинного обучения, гарантирующие ее пригодность для развертывания.
- Развертывание модели: бесшовная интеграция модели машинного обучения с существующими серверными системами, API-интерфейсами или компонентами приложения, что позволяет упростить внедрение функций машинного обучения в целевое приложение.
Интегрируя low-code машинное обучение в свою платформу, AppMaster позволяет клиентам создавать передовые серверные, веб- и мобильные приложения, которые разумно используют данные, адаптируются к меняющимся требованиям и автоматизируют рутинные задачи. Эта возможность напрямую отвечает потребностям широкого спектра отраслей, таких как финансы, здравоохранение, розничная торговля и т. д., где приложения должны развиваться в соответствии с быстро меняющейся бизнес-средой и эффективно работать в масштабе.
Одним из примеров ML low-code в действии является создание системы рекомендаций для электронной коммерции. Благодаря возможностям машинного обучения AppMaster с low-code разработчики могут быстро создать механизм персонализированных рекомендаций, используя данные о просмотре клиентов и покупках. Это позволит платформе электронной коммерции динамически предлагать индивидуальные рекомендации по продуктам каждому пользователю, что в конечном итоге приведет к увеличению продаж и привлечению клиентов.
Другой вариант использования ML с low-code может быть в сфере обнаружения мошенничества для поставщиков финансовых услуг. Быстро создавая и развертывая модель машинного обучения для анализа и выявления закономерностей, связанных с мошенническими транзакциями, финансовые учреждения могут быстрее и точнее обнаруживать мошенническую деятельность. Это могло бы сэкономить отрасли миллиарды долларов ежегодно и повысить общее доверие клиентов.
Возможности машинного обучения AppMaster low-code позволяют различным компаниям и разработчикам раскрыть весь потенциал машинного обучения в своих приложениях, что приводит к сокращению времени разработки, повышению экономической эффективности и повышению качества приложений. Это делает AppMaster идеальным выбором для компаний, которые хотят использовать возможности искусственного интеллекта и машинного обучения для стимулирования инноваций и поддержания конкурентоспособности в мире, который становится все более цифровым.
