Low-code Makine Öğrenimi (ML), görsel ve basitleştirilmiş bir programlama arayüzünden yararlanarak uygulama geliştirme süreçlerinde makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesine ve uygulanmasına yönelik yenilikçi bir yaklaşımdır. low-code ML, genellikle geleneksel makine öğrenimi modeli geliştirmeyle ilişkili karmaşıklıkları ortadan kaldırarak, geliştiricilerin ve teknik olmayan kullanıcıların, değişen iş ihtiyaçlarına hızla uyum sağlayabilen veri odaklı uygulamalar oluşturmak için yapay zekanın (AI) gücünden yararlanmasına olanak tanır. AppMaster, low-code ML'yi platformlarına entegre ederek müşterilere uygulamalarına kolayca akıllı işlevler ekleme olanağı sunarak yazılım geliştirme sürecini daha da hızlandırabilir.
Geleneksel makine öğrenimi geliştirme genellikle veri biliminde önemli alan uzmanlığının yanı sıra Python, R veya Java gibi karmaşık programlama dillerinde uzmanlığı gerektirir. Bu, yapay zeka alanında sınırlı deneyime sahip işletmeler ve geliştiriciler için girişte bir engel oluşturabilir ve uygulamalarında ML'nin faydalarından yararlanma yeteneklerini engelleyebilir. Low-code ML, temel programlama dillerini soyutlayarak ve ML modellerini oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için akıcı, görsel bir arayüz sunarak bu zorlukların üstesinden gelir.
Geliştiriciler drag-and-drop yapı taşlarından, önceden oluşturulmuş şablonlardan ve otomatik kod oluşturmadan yararlanarak, kapsamlı kodlama veya veri bilimi uzmanlığına ihtiyaç duymadan makine öğrenimi modellerini hızla oluşturup dağıtabilir. Gartner'a göre low-code platformlar, uygulama geliştirme süresini ve maliyetini %90'a kadar azaltabilir. Ayrıca Forrester, low-code pazarın 2022 yılına kadar 21,2 milyar dolara ulaşacağını tahmin ediyor; bu da hızlı uygulama geliştirmeyi mümkün kılan çözümlere olan talebin arttığını gösteriyor.
Low-code makine öğrenimi platformları genellikle makine öğrenimi modellerinin uygulanmasının kolaylığını ve verimliliğini artırmak için aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli temel özellikler sağlar:
- Veri Ön İşleme: Ham verileri ML modellerinde etkili kullanıma hazırlamak için veri temizleme, dönüştürme ve özellik mühendisliğinin basitleştirilmiş kullanımı.
- Model Seçimi: Uygulamanın belirli verilerine ve iş gereksinimlerine göre en uygun makine öğrenimi algoritmalarına ilişkin rehberli öneriler.
- Hiperparametre Optimizasyonu: Gelişmiş doğruluk ve performans için ML modeli parametrelerinin ince ayarının yapılmasına yardımcı olan otomatik araçlar.
- Model Değerlendirmesi: ML modelinin kalitesini ve etkililiğini değerlendirerek dağıtıma uygun olmasını sağlayan kapsamlı ölçümler.
- Model Dağıtımı: ML modelinin mevcut arka uç sistemleri, API'ler veya uygulama bileşenleriyle sorunsuz entegrasyonu, ML özelliklerinin hedef uygulamaya sorunsuz şekilde dahil edilmesini sağlar.
AppMaster, low-code ML'yi platformuna entegre ederek müşterilerin verileri akıllıca kullanan, değişen gereksinimlere uyum sağlayan ve rutin görevleri otomatikleştiren gelişmiş arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. Bu yetenek, uygulamaların hızla değişen iş ortamına göre gelişmesi ve uygun ölçekte verimli bir şekilde çalışması gereken finans, sağlık hizmetleri, perakende ve daha fazlası gibi çok çeşitli sektörlerin ihtiyaçlarını doğrudan karşılar.
low-code ML'nin uygulamalı örneklerinden biri, bir e-ticaret öneri sisteminin oluşturulmasıdır. AppMaster low-code ML yetenekleri sayesinde geliştiriciler, müşteri tarama ve satın alma verilerinden yararlanarak hızlı bir şekilde kişiselleştirilmiş bir öneri motoru oluşturabilirler. Bu, e-ticaret platformunun her kullanıcıya dinamik olarak özel ürün önerileri sunmasını ve sonuçta satışların ve müşteri katılımının artmasını sağlayacaktır.
low-code makine öğreniminin başka bir kullanım alanı, finansal hizmet sağlayıcılar için dolandırıcılık tespiti alanında olabilir. Finans kurumları, sahtekarlık işlemleriyle ilişkili kalıpları analiz etmek ve tanımlamak için bir makine öğrenimi modelini hızlı bir şekilde oluşturup dağıtarak, dolandırıcılık faaliyetlerini daha hızlı ve doğru bir şekilde tespit edebilir. Bu, sektörde yılda milyarlarca dolar tasarruf sağlayabilir ve genel müşteri güvenini artırabilir.
AppMaster low-code makine öğrenimi yetenekleri, çeşitli işletmelerin ve geliştiricilerin, uygulamalarında makine öğreniminin tüm potansiyelini açığa çıkarmasına olanak tanıyarak geliştirme sürelerinin daha hızlı olmasını, maliyet verimliliğinin artmasını ve uygulama kalitesinin artmasını sağlar. Bu, AppMaster, yenilikçiliği teşvik etmek ve dijitalin giderek ön plana çıktığı dünyada rekabet avantajını sürdürmek için yapay zeka ve makine öğreniminin gücünden yararlanmak isteyen işletmeler için ideal bir seçim haline getiriyor.
