Học máy (ML) là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào phát triển các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính học hỏi và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu. ML có thể được coi là quá trình cho phép máy móc phân tích và giải thích lượng dữ liệu khổng lồ, xác định các mẫu, đưa ra quyết định sáng suốt và thích ứng với thông tin mới mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy. Trong bối cảnh No-Code, các kỹ thuật Máy học được áp dụng để đơn giản hóa, đẩy nhanh và nâng cao quá trình thiết kế, phát triển và triển khai các ứng dụng phần mềm bằng cách sử dụng các công cụ như nền tảng no-code AppMaster.
Về cốt lõi, Machine Learning bao gồm ba thành phần chính: dữ liệu, thuật toán và mô hình. Dữ liệu bao gồm thông tin có cấu trúc hoặc phi cấu trúc mà thuật toán sử dụng để tìm hiểu. Điều này có thể bao gồm, ví dụ, dữ liệu bán hàng lịch sử, dữ liệu hành vi người dùng hoặc đánh giá sản phẩm. Thuật toán, là xương sống của hệ thống Máy học, là một quy trình toán học hoặc tính toán được sử dụng để phân tích dữ liệu đầu vào và tạo dự đoán. Ví dụ về các thuật toán thường được sử dụng bao gồm cây quyết định, mạng thần kinh và kỹ thuật phân cụm. Mô hình là đầu ra cuối cùng của quy trình Machine Learning, mô tả mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu đầu vào và tạo dự đoán hoặc phân loại cho dữ liệu đầu vào mới dựa trên thông tin đã học.
Trong quá trình phát triển phần mềm không cần mã , các kỹ thuật Máy học được tích hợp để cung cấp thông tin chuyên sâu hiệu quả về kinh doanh, tự động hóa các tác vụ phân tích dữ liệu và cung cấp giao diện thân thiện với người dùng để phát triển ứng dụng không cần mã. Bằng cách tận dụng các mô hình và thuật toán ML dựng sẵn, các nền tảng No-Code như AppMaster cho phép các nhà phát triển cũng như những người không phải là nhà phát triển thiết kế, tạo và xuất bản các ứng dụng có đầy đủ chức năng mà không cần có chuyên môn hoặc kinh nghiệm lập trình sâu rộng. Ví dụ: AppMaster sử dụng các kỹ thuật phát triển dựa trên ML để tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động bằng cách đơn giản cho phép người dùng tạo mô hình dữ liệu, logic nghiệp vụ và giao diện ứng dụng thông qua môi trường trực quan drag-and-drop.
Machine Learning trong nền tảng No-Code mang lại nhiều lợi thế. Đầu tiên, do các khả năng tự động hóa do thuật toán ML cung cấp, thời gian đưa sản phẩm ra thị trường giảm đáng kể, cho phép các doanh nghiệp nhanh chóng lặp lại và triển khai các ứng dụng để đáp ứng nhu cầu thị trường và nhu cầu ngày càng tăng. Thứ hai, khả năng mở rộng và khả năng thích ứng vốn có của các giải pháp dựa trên ML cho phép các ứng dụng No-Code xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu động và hỗ trợ triển khai quy mô lớn, cấp doanh nghiệp. Cuối cùng, các nhà phát triển và những người không phải là nhà phát triển có thể tận dụng sức mạnh của các khả năng AI và ML trong các ứng dụng của họ mà không yêu cầu chuyên môn sâu hoặc kiến thức chuyên ngành, giúp việc phát triển ứng dụng trở nên dễ tiếp cận hơn và tiết kiệm chi phí.
Một ví dụ điển hình về tích hợp Máy học trong phát triển No-Code là việc sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong tự động hóa các quy trình kinh doanh. Các thuật toán NLP có thể được sử dụng trong các trình xây dựng quy trình kinh doanh No-Code để phân tích và trích xuất thông tin có giá trị từ lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, chẳng hạn như yêu cầu của khách hàng, tài liệu pháp lý hoặc mô tả sản phẩm, từ đó cải thiện quá trình ra quyết định, tăng cường hỗ trợ khách hàng và hợp lý hóa hoạt động . Các phân tích dự đoán dựa trên ML cũng có thể được nhúng trong các ứng dụng No-Code để thúc đẩy quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu và khám phá các xu hướng và mẫu ẩn trong các tập dữ liệu lớn, hỗ trợ các chiến lược mạnh mẽ và quá trình ra quyết định thông minh.
AppMaster, với tư cách là một nền tảng No-Code, khai thác sức mạnh của Máy học để tối ưu hóa quá trình phát triển ứng dụng, cung cấp các giải pháp có thể mở rộng, hiệu suất cao thông qua tích hợp liền mạch API, mô hình dữ liệu và các nhà thiết kế quy trình kinh doanh. Bằng cách trao quyền cho người dùng để tạo các ứng dụng di động và web đáp ứng trên các dịch vụ phụ trợ mạnh mẽ chỉ trong vài phút, AppMaster cách mạng hóa cách các ứng dụng được xây dựng, thử nghiệm và triển khai trên các ngành dọc khác nhau và các trường hợp sử dụng của doanh nghiệp. Hơn nữa, nền tảng AppMaster đảm bảo khả năng mở rộng dễ dàng và không có nợ kỹ thuật bằng cách cho phép tái tạo hoàn toàn ngăn xếp ứng dụng dựa trên các yêu cầu cập nhật và bản thiết kế đã sửa đổi.
Machine Learning đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình bối cảnh phát triển phần mềm No-Code, mang lại tốc độ, khả năng truy cập và tính linh hoạt vô song trong việc thiết kế, xây dựng và triển khai các ứng dụng. Bằng cách tận dụng các kỹ thuật dựa trên ML, các nền tảng No-Code như AppMaster cung cấp môi trường phát triển thế hệ tiếp theo cho phép các nhà phát triển và những người không phải là nhà phát triển khai thác sức mạnh của AI và phân tích dữ liệu, tăng cường đáng kể quá trình tạo giải pháp phần mềm sẵn sàng cho doanh nghiệp và cách mạng hóa doanh nghiệp hoạt động như thế nào.
