Học máy Low-code (ML) là một cách tiếp cận sáng tạo để phát triển và triển khai các mô hình học máy trong các quy trình phát triển ứng dụng, tận dụng giao diện lập trình trực quan và đơn giản hóa. Bằng cách loại bỏ sự phức tạp thường liên quan đến việc phát triển mô hình ML truyền thống, ML low-code cho phép các nhà phát triển cũng như người dùng không rành về kỹ thuật khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra các ứng dụng dựa trên dữ liệu có thể nhanh chóng thích ứng với nhu cầu kinh doanh đang thay đổi. Bằng cách tích hợp ML low-code trong nền tảng của họ, AppMaster có thể cung cấp cho khách hàng khả năng dễ dàng thêm chức năng thông minh vào ứng dụng của họ, đẩy nhanh hơn nữa quá trình phát triển phần mềm.
Việc phát triển máy học truyền thống thường đòi hỏi chuyên môn sâu về lĩnh vực khoa học dữ liệu, cùng với khả năng thành thạo các ngôn ngữ lập trình phức tạp như Python, R hoặc Java. Điều này có thể tạo ra rào cản gia nhập cho các doanh nghiệp và nhà phát triển có kinh nghiệm hạn chế trong lĩnh vực AI, cản trở khả năng khai thác lợi ích của ML trong ứng dụng của họ. ML Low-code giải quyết những thách thức này bằng cách trừu tượng hóa các ngôn ngữ lập trình cơ bản và cung cấp giao diện trực quan, hợp lý để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML.
Bằng cách tận dụng các khối xây dựng drag-and-drop, các mẫu dựng sẵn và tạo mã tự động, các nhà phát triển có thể nhanh chóng xây dựng và triển khai các mô hình học máy mà không cần phải có chuyên môn sâu về mã hóa hoặc khoa học dữ liệu. Theo Gartner, nền tảng low-code có thể giảm tới 90% thời gian và chi phí phát triển ứng dụng. Ngoài ra, Forrester ước tính rằng thị trường low-code sẽ đạt 21,2 tỷ USD vào năm 2022, chứng tỏ nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp cho phép phát triển ứng dụng nhanh chóng.
Nền tảng ML Low-code thường cung cấp một số tính năng chính để nâng cao sự dễ dàng và hiệu quả khi triển khai các mô hình ML, bao gồm:
- Xử lý trước dữ liệu: Xử lý đơn giản hóa việc làm sạch, chuyển đổi dữ liệu và kỹ thuật tính năng để chuẩn bị dữ liệu thô nhằm sử dụng hiệu quả trong các mô hình ML.
- Lựa chọn mô hình: Các đề xuất có hướng dẫn về thuật toán ML phù hợp nhất dựa trên dữ liệu cụ thể và yêu cầu kinh doanh của ứng dụng.
- Tối ưu hóa siêu tham số: Các công cụ tự động giúp tinh chỉnh các tham số mô hình ML để cải thiện độ chính xác và hiệu suất.
- Đánh giá mô hình: Các số liệu toàn diện để đánh giá chất lượng và hiệu quả của mô hình ML, đảm bảo mô hình phù hợp để triển khai.
- Triển khai mô hình: Tích hợp liền mạch mô hình ML với các hệ thống phụ trợ, API hoặc thành phần ứng dụng hiện có, cho phép tích hợp hợp lý các tính năng ML vào ứng dụng đích.
Bằng cách tích hợp ML low-code vào nền tảng của mình, AppMaster cho phép khách hàng tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động nâng cao sử dụng dữ liệu một cách thông minh, thích ứng với các yêu cầu thay đổi và tự động hóa các tác vụ thông thường. Khả năng này trực tiếp giải quyết nhu cầu của nhiều ngành, chẳng hạn như tài chính, y tế, bán lẻ, v.v., trong đó các ứng dụng phải phát triển theo bối cảnh kinh doanh đang thay đổi nhanh chóng và hoạt động hiệu quả trên quy mô lớn.
Một ví dụ về hoạt động của ML low-code là việc tạo ra hệ thống đề xuất thương mại điện tử. Với khả năng ML low-code của AppMaster, các nhà phát triển có thể nhanh chóng xây dựng công cụ đề xuất được cá nhân hóa bằng cách tận dụng dữ liệu duyệt và mua hàng của khách hàng. Điều này sẽ cho phép nền tảng thương mại điện tử tự động đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp cho từng người dùng, cuối cùng là thúc đẩy doanh số bán hàng và mức độ tương tác của khách hàng tăng lên.
Một trường hợp sử dụng khác của ML low-code có thể là trong lĩnh vực phát hiện gian lận đối với các nhà cung cấp dịch vụ tài chính. Bằng cách nhanh chóng xây dựng và triển khai mô hình ML để phân tích và xác định các mẫu liên quan đến giao dịch gian lận, các tổ chức tài chính có thể phát hiện hoạt động gian lận nhanh chóng và chính xác hơn. Điều này có thể tiết kiệm cho ngành hàng tỷ đô la hàng năm và nâng cao niềm tin chung của khách hàng.
Khả năng ML low-code của AppMaster cho phép các doanh nghiệp và nhà phát triển đa dạng khai thác toàn bộ tiềm năng của máy học trong ứng dụng của họ, dẫn đến thời gian phát triển nhanh hơn, cải thiện hiệu quả chi phí và tăng chất lượng ứng dụng. Điều này làm cho AppMaster trở thành lựa chọn lý tưởng cho các doanh nghiệp đang tìm cách khai thác sức mạnh của AI và ML để thúc đẩy đổi mới và duy trì lợi thế cạnh tranh trong thế giới ngày càng chú trọng đến kỹ thuật số.
