Makine Öğrenimi (ML), bilgisayarların verilerden öğrenmesine ve verilere dayalı tahminler veya kararlar almasına olanak tanıyan algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirmeye odaklanan Yapay Zekanın (AI) bir alt alanıdır. Makine öğrenimi, makinelerin büyük miktarda veriyi analiz etmesini ve yorumlamasını, kalıpları tanımlamasını, bilinçli kararlar almasını ve açıkça programlanmadan yeni bilgilere uyum sağlamasını sağlama süreci olarak düşünülebilir. No-Code bir bağlamda, AppMaster no-code platform gibi araçları kullanarak yazılım uygulamalarını tasarlama, geliştirme ve dağıtma sürecini basitleştirmek, hızlandırmak ve geliştirmek için Makine Öğrenimi teknikleri uygulanır.
Makine Öğrenimi özünde üç ana bileşenden oluşur: veri, algoritma ve model. Veriler, algoritmanın öğrenmek için kullandığı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış bilgileri içerir. Bu, örneğin geçmiş satış verilerini, kullanıcı davranışı verilerini veya ürün incelemelerini içerebilir. Bir Makine Öğrenimi sisteminin omurgasını oluşturan algoritma, girdi verilerini analiz etmek ve tahminler oluşturmak için kullanılan matematiksel veya hesaplamalı bir prosedürdür. Yaygın olarak kullanılan algoritma örnekleri arasında karar ağaçları, sinir ağları ve kümeleme teknikleri bulunur. Model, girdi veri noktaları arasındaki ilişkileri açıklayan ve öğrenilen bilgilere dayalı olarak yeni girdi verileri için tahminler veya sınıflandırmalar üreten Makine Öğrenimi sürecinin nihai çıktısıdır.
Kodsuz yazılım geliştirmede, güçlü iş içgörüleri sağlamak, veri analizi görevlerini otomatikleştirmek ve kodsuz uygulama geliştirme için kullanıcı dostu arayüzler sunmak için Makine Öğrenimi teknikleri entegre edilmiştir. AppMaster gibi No-Code platformları, önceden oluşturulmuş makine öğrenimi algoritmalarından ve modellerinden yararlanarak, geliştiricilerin ve geliştirici olmayanların benzer şekilde kapsamlı programlama uzmanlığına veya deneyimine ihtiyaç duymadan tamamen işlevsel uygulamalar tasarlamasına, oluşturmasına ve yayınlamasına olanak tanır. Örneğin AppMaster, kullanıcıların bir drag-and-drop görsel ortamı aracılığıyla veri modelleri, iş mantığı ve uygulama arayüzleri oluşturmasına izin vererek arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmak için makine öğrenimi odaklı geliştirme tekniklerini kullanır.
No-Code platformlarda Makine Öğrenimi çok sayıda avantaj sunar. İlk olarak, makine öğrenimi algoritmalarının sağladığı otomasyon yeteneklerinin bir sonucu olarak, pazara giriş süresi önemli ölçüde azaltılarak işletmelerin pazar taleplerine ve gelişen ihtiyaçlara yanıt olarak uygulamaları hızlı bir şekilde yinelemesine ve devreye almasına olanak tanır. İkinci olarak, makine öğrenimi odaklı çözümlerin içsel ölçeklenebilirliği ve uyarlanabilirliği No-Code uygulamalarının dinamik veri hacimlerini verimli bir şekilde işlemesini ve büyük ölçekli, kurumsal düzeyde dağıtımları desteklemesini sağlar. Son olarak, geliştiriciler ve geliştirici olmayanlar, uygulama geliştirmeyi daha erişilebilir ve uygun maliyetli hale getirerek derinlemesine uzmanlık veya uzmanlık bilgisi gerektirmeden uygulamalarında yapay zeka ve makine öğrenimi yeteneklerinin gücünden yararlanabilir.
No-Code geliştirmede Makine Öğrenimi entegrasyonunun başlıca örneklerinden biri, iş süreçlerini otomatikleştirmede doğal dil işleme (NLP) tekniklerinin kullanılmasıdır. NLP algoritmaları, müşteri sorguları, yasal belgeler veya ürün açıklamaları gibi büyük miktarda metin verisinden değerli bilgileri analiz etmek ve çıkarmak için No-Code iş süreci oluşturucularında kullanılabilir, böylece karar vermeyi iyileştirir, müşteri desteğini geliştirir ve operasyonları kolaylaştırır. . Makine öğrenimi destekli tahmine dayalı analitik, veriye dayalı karar vermeyi yönlendirmek ve geniş veri kümelerindeki gizli eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarmak için No-Code uygulamalarına da yerleştirilebilir, sağlam stratejileri ve akıllı karar vermeyi destekler.
No-Code bir platform olarak AppMaster, API, veri modeli ve iş süreci tasarımcılarının sorunsuz entegrasyonu yoluyla ölçeklenebilir, yüksek performanslı çözümler sunarak uygulama geliştirmeyi optimize etmek için Makine Öğreniminin gücünden yararlanır. AppMaster kullanıcıların birkaç dakika içinde sağlam arka uç hizmetleri üzerinde duyarlı web ve mobil uygulamalar oluşturmasını sağlayarak, uygulamaların çeşitli sektör dikeylerinde ve kurumsal kullanım durumlarında oluşturulma, test edilme ve dağıtılma biçiminde devrim yaratıyor. Ayrıca AppMaster platformu, güncellenmiş gereksinimlere ve değiştirilmiş taslaklara dayalı olarak uygulama yığınının tamamen yenilenmesine izin vererek genişletilebilirlik kolaylığı ve sıfır teknik borç sağlar.
Makine Öğrenimi, uygulama tasarlama, oluşturma ve dağıtmada benzersiz hız, erişilebilirlik ve esneklik sunarak No-Code yazılım geliştirme ortamını şekillendirmede çok önemli bir rol oynar. AppMaster gibi No-Code platformları, makine öğrenimi odaklı tekniklerden yararlanarak, geliştiricilerin ve geliştirici olmayanların yapay zeka ve veri analitiğinin gücünden yararlanmasını sağlayan, kurumsal kullanıma hazır yazılım çözümleri oluşturma sürecini büyük ölçüde geliştiren ve devrim yaratan yeni nesil bir geliştirme ortamı sağlar. işletmeler nasıl çalışır.
