แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมและแบบจำลองทางสถิติที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจจากข้อมูลได้ ML อาจถูกมองว่าเป็นกระบวนการที่ทำให้เครื่องจักรสามารถวิเคราะห์และตีความข้อมูลจำนวนมหาศาล ระบุรูปแบบ ตัดสินใจอย่างรอบรู้ และปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนให้ทำเช่นนั้น ในบริบท No-Code เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจะถูกนำมาใช้เพื่อลดความซับซ้อน เร่งความเร็ว และปรับปรุงกระบวนการออกแบบ พัฒนา และปรับใช้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์โดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น แพลตฟอร์ม no-code AppMaster
โดยพื้นฐานแล้ว Machine Learning ประกอบด้วยองค์ประกอบหลัก 3 ส่วน ได้แก่ ข้อมูล อัลกอริทึม และโมเดล ข้อมูลประกอบด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างที่อัลกอริทึมใช้ในการเรียนรู้ ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลการขายในอดีต ข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้ หรือบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ อัลกอริทึมซึ่งเป็นแกนหลักของระบบแมชชีนเลิร์นนิงเป็นขั้นตอนทางคณิตศาสตร์หรือการคำนวณที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลอินพุตและสร้างการคาดคะเน ตัวอย่างของอัลกอริทึมที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ ต้นไม้การตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม และเทคนิคการจัดกลุ่ม แบบจำลองเป็นผลลัพธ์สุดท้ายของกระบวนการการเรียนรู้ของเครื่อง โดยอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลอินพุตและการสร้างการคาดการณ์หรือการจำแนกประเภทสำหรับข้อมูลอินพุตใหม่ตามข้อมูลที่เรียนรู้
ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ แบบไม่ใช้โค้ด เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องถูกรวมเข้าไว้ด้วยกันเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่ทรงพลัง ทำให้งานวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ และนำเสนออินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้สำหรับการพัฒนาแอปโดยไม่ต้องใช้โค้ด ด้วยการใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมและโมเดล ML ที่สร้างไว้ล่วงหน้า แพลตฟอร์ม No-Code เช่น AppMaster ช่วยให้นักพัฒนาและผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาสามารถออกแบบ สร้าง และเผยแพร่แอปพลิเคชันที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์โดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญหรือประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรมที่กว้างขวาง ตัวอย่างเช่น AppMaster ใช้เทคนิคการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย ML เพื่อสร้างแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันมือถือโดยเพียงแค่อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างแบบจำลองข้อมูล ตรรกะทางธุรกิจ และอินเทอร์เฟซแอปพลิเคชันผ่านสภาพแวดล้อมภาพ drag-and-drop
แมชชีนเลิร์นนิงในแพลตฟอร์ม No-Code มีข้อดีมากมาย ประการแรก เนื่องจากความสามารถในการทำงานอัตโนมัติโดยอัลกอริธึม ML ทำให้เวลาออกสู่ตลาดลดลงอย่างมาก ทำให้ธุรกิจสามารถทำซ้ำและปรับใช้แอปพลิเคชันได้อย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองความต้องการของตลาดและความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป ประการที่สอง ความสามารถในการปรับขนาดและความสามารถในการปรับตัวโดยธรรมชาติของโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย ML ช่วยให้แอปพลิเคชัน No-Code สามารถจัดการปริมาณข้อมูลไดนามิกได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสนับสนุนการปรับใช้ขนาดใหญ่ระดับองค์กร ประการสุดท้าย นักพัฒนาและผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของความสามารถของ AI และ ML ในแอปพลิเคชันของตนโดยไม่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญเชิงลึกหรือความรู้เฉพาะด้าน ทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นและประหยัดค่าใช้จ่าย
ตัวอย่างที่สำคัญอย่างหนึ่งของการรวม Machine Learning ในการพัฒนา No-Code คือการใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในกระบวนการทางธุรกิจโดยอัตโนมัติ สามารถใช้อัลกอริทึม NLP ภายในตัวสร้างกระบวนการทางธุรกิจ No-Code เพื่อวิเคราะห์และดึงข้อมูลที่มีค่าจากข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล เช่น การสอบถามลูกค้า เอกสารทางกฎหมาย หรือคำอธิบายผลิตภัณฑ์ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการตัดสินใจ ปรับปรุงการสนับสนุนลูกค้า และทำให้การดำเนินงานคล่องตัวขึ้น . การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย ML ยังสามารถฝังอยู่ภายในแอปพลิเคชัน No-Code เพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และเปิดเผยแนวโน้มและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ สนับสนุนกลยุทธ์ที่แข็งแกร่งและการตัดสินใจที่ชาญฉลาด
AppMaster เป็นแพลตฟอร์ม No-Code ใช้ประโยชน์จากพลังของการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาแอปพลิเคชัน มอบโซลูชันที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพสูงผ่านการผสานรวม API โมเดลข้อมูล และตัวออกแบบกระบวนการทางธุรกิจอย่างราบรื่น AppMaster ปฏิวัติวิธีสร้าง ทดสอบ และปรับใช้แอปพลิเคชันในแนวดิ่งของอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานระดับองค์กรด้วยการให้อำนาจแก่ผู้ใช้ในการสร้างเว็บและแอปพลิเคชั่นมือถือที่ตอบสนองบนบริการแบ็กเอนด์ที่มีประสิทธิภาพในเวลาไม่กี่นาที นอกจากนี้ แพลตฟอร์ม AppMaster ยังรับประกันความง่ายในการขยายและหนี้ทางเทคนิคเป็นศูนย์โดยอนุญาตให้สร้างชุดแอปพลิเคชันใหม่ทั้งหมดตามข้อกำหนดที่อัปเดตและพิมพ์เขียวที่แก้ไข
แมชชีนเลิร์นนิงมีบทบาทสำคัญในการกำหนดแนวการพัฒนาซอฟต์แวร์ No-Code ซึ่งนำเสนอความเร็วที่เหนือชั้น การเข้าถึง และความยืดหยุ่นในการออกแบบ สร้าง และปรับใช้แอปพลิเคชัน ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคนิคที่ขับเคลื่อนด้วย ML ทำให้แพลตฟอร์ม No-Code เช่น AppMaster มอบสภาพแวดล้อมการพัฒนารุ่นต่อไปที่ช่วยให้นักพัฒนาและผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล ปรับปรุงกระบวนการสร้างโซลูชันซอฟต์แวร์ที่พร้อมใช้งานสำหรับองค์กรอย่างมาก และปฏิวัติวงการ วิธีการดำเนินธุรกิจ
