การเรียนรู้ของเครื่องแบบ Low-code (ML) เป็นแนวทางใหม่ในการพัฒนาและนำโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ภายในกระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชัน โดยใช้ประโยชน์จากอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแบบเห็นภาพและเรียบง่าย ด้วยการขจัดความซับซ้อนที่มักเกี่ยวข้องกับการพัฒนาโมเดล ML แบบดั้งเดิม ML low-code ช่วยให้นักพัฒนาและผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถควบคุมพลังของปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว ด้วยการรวม ML low-code ไว้ในแพลตฟอร์ม AppMaster สามารถให้ลูกค้าสามารถเพิ่มฟังก์ชันการทำงานอัจฉริยะให้กับแอปพลิเคชันของตนได้อย่างง่ายดาย อีกทั้งยังช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ให้เร็วขึ้นอีก
การพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมมักต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างมาก ควบคู่ไปกับความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อน เช่น Python, R หรือ Java สิ่งนี้สามารถสร้างอุปสรรคในการเข้าสู่ธุรกิจและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์จำกัดในด้าน AI ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อความสามารถในการใช้ประโยชน์จาก ML ในแอปพลิเคชันของตน ML Low-code จัดการกับความท้าทายเหล่านี้โดยการสรุปภาษาการเขียนโปรแกรมพื้นฐาน และนำเสนออินเทอร์เฟซแบบภาพที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้าง การฝึกอบรม และการปรับใช้โมเดล ML
ด้วยการใช้ประโยชน์จาก Building Block drag-and-drop เทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้า และการสร้างโค้ดอัตโนมัติ นักพัฒนาจึงสามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ดหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กว้างขวาง จากข้อมูลของ Gartner แพลตฟอร์ม low-code สามารถลดเวลาและต้นทุนในการพัฒนาแอปพลิเคชันได้มากถึง 90% นอกจากนี้ Forrester ประมาณการว่าตลาด low-code จะมีมูลค่าสูงถึง 21.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2565 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความต้องการโซลูชันที่เพิ่มขึ้นที่ช่วยให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันได้อย่างรวดเร็ว
โดยทั่วไปแพลตฟอร์ม ML Low-code จะมีคุณสมบัติหลักหลายประการเพื่อปรับปรุงความสะดวกและประสิทธิภาพของการนำโมเดล ML ไปใช้ รวมถึง:
- การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: การจัดการการล้างข้อมูล การแปลง และวิศวกรรมฟีเจอร์ที่ง่ายขึ้น เพื่อเตรียมข้อมูลดิบสำหรับการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพในโมเดล ML
- การเลือกรุ่น: คำแนะนำที่แนะนำเกี่ยวกับอัลกอริธึม ML ที่เหมาะสมที่สุดโดยอิงตามข้อมูลเฉพาะและข้อกำหนดทางธุรกิจของแอปพลิเคชัน
- การเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์: เครื่องมืออัตโนมัติเพื่อช่วยปรับแต่งพารามิเตอร์โมเดล ML เพื่อความแม่นยำและประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
- การประเมินโมเดล: ตัวชี้วัดที่ครอบคลุมเพื่อประเมินคุณภาพและประสิทธิผลของโมเดล ML เพื่อให้มั่นใจว่าเหมาะสมสำหรับการปรับใช้
- การปรับใช้โมเดล: การผสานรวมโมเดล ML เข้ากับระบบแบ็กเอนด์ API หรือส่วนประกอบแอปพลิเคชันที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น ทำให้สามารถรวมฟีเจอร์ ML เข้ากับแอปพลิเคชันเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ด้วยการรวม ML low-code เข้ากับแพลตฟอร์ม AppMaster ช่วยให้ลูกค้าสามารถสร้างแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ เว็บ และมือถือขั้นสูงที่ใช้ข้อมูลอย่างชาญฉลาด ปรับให้เข้ากับข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลง และทำให้งานประจำเป็นแบบอัตโนมัติ ความสามารถนี้ตอบสนองความต้องการของอุตสาหกรรมที่หลากหลายได้โดยตรง เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ การค้าปลีก และอื่นๆ ซึ่งแอปพลิเคชันต่างๆ จะต้องพัฒนาไปตามภูมิทัศน์ทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพในวงกว้าง
ตัวอย่างหนึ่งของการดำเนินการ ML low-code คือการสร้างระบบแนะนำอีคอมเมิร์ซ ด้วยความสามารถ ML low-code ของ AppMaster นักพัฒนาสามารถสร้างเครื่องมือแนะนำเฉพาะบุคคลได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลการเรียกดูและการซื้อของลูกค้า สิ่งนี้จะช่วยให้แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซสามารถเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละรายแบบไดนามิก ซึ่งท้ายที่สุดจะผลักดันยอดขายและการมีส่วนร่วมของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น
กรณีการใช้งานอื่นสำหรับ ML low-code อาจอยู่ในขอบเขตของการตรวจจับการฉ้อโกงสำหรับผู้ให้บริการทางการเงิน ด้วยการสร้างและปรับใช้โมเดล ML อย่างรวดเร็วเพื่อวิเคราะห์และระบุรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรมการฉ้อโกง สถาบันการเงินสามารถตรวจจับกิจกรรมการฉ้อโกงได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น สิ่งนี้สามารถประหยัดเงินในอุตสาหกรรมได้หลายพันล้านดอลลาร์ต่อปี และเพิ่มความไว้วางใจของลูกค้าโดยรวม
ความสามารถ ML low-code ของ AppMaster ช่วยให้ธุรกิจและนักพัฒนาที่หลากหลายสามารถปลดล็อกศักยภาพของการเรียนรู้ของเครื่องภายในแอปพลิเคชันของตนได้อย่างเต็มที่ ซึ่งนำไปสู่เวลาในการพัฒนาที่เร็วขึ้น ปรับปรุงความคุ้มค่าด้านต้นทุน และเพิ่มคุณภาพของแอปพลิเคชัน สิ่งนี้ทำให้ AppMaster เป็นตัวเลือกในอุดมคติสำหรับธุรกิจที่ต้องการควบคุมพลังของ AI และ ML เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขันในโลกดิจิทัลที่เพิ่มมากขึ้น
