Low-code机器学习 (ML) 是一种在应用程序开发流程中开发和实施机器学习模型的创新方法，利用可视化和简化的编程界面。通过消除通常与传统 ML 模型开发相关的复杂性， low-code ML 使开发人员和非技术用户等能够利用人工智能 (AI) 的力量来创建能够快速适应不断变化的业务需求的数据驱动应用程序。通过将low-code机器学习集成到其平台中， AppMaster可以使客户能够轻松地将智能功能添加到其应用程序中，从而进一步加快软件开发流程。
传统的机器学习开发通常需要大量的数据科学领域专业知识，以及熟练掌握 Python、R 或 Java 等复杂编程语言。这可能会对人工智能领域经验有限的企业和开发人员造成进入障碍，阻碍他们在应用程序中利用机器学习优势的能力。 Low-code ML 通过抽象底层编程语言并提供用于构建、训练和部署 ML 模型的简化的可视化界面来解决这些挑战。
通过利用drag-and-drop构建块、预构建模板和自动代码生成，开发人员可以快速构建和部署机器学习模型，而无需广泛的编码或数据科学专业知识。据 Gartner 称， low-code平台可以减少高达 90% 的应用程序开发时间和成本。此外，Forrester 估计，到 2022 年， low-code市场将达到 212 亿美元，这表明对支持快速应用程序开发的解决方案的需求不断增长。
Low-code ML 平台通常提供几个关键功能来提高实现 ML 模型的简便性和效率，包括：
- 数据预处理：简化数据清理、转换和特征工程的处理，以准备原始数据以便在机器学习模型中有效使用。
- 模型选择：根据应用程序的特定数据和业务需求，指导推荐最合适的机器学习算法。
- 超参数优化：自动化工具可帮助微调 ML 模型参数，以提高准确性和性能。
- 模型评估：评估 ML 模型的质量和有效性的综合指标，确保其适合部署。
- 模型部署：将 ML 模型与现有后端系统、API 或应用程序组件无缝集成，从而能够将 ML 功能简化地整合到目标应用程序中。
通过将low-code机器学习集成到其平台中， AppMaster使客户能够创建先进的后端、Web 和移动应用程序，智能地利用数据、适应不断变化的需求并自动执行日常任务。此功能直接满足金融、医疗保健、零售等众多行业的需求，这些行业的应用程序必须随着快速变化的业务环境而发展，并大规模高效运营。
low-code机器学习的一个例子是电子商务推荐系统的创建。借助AppMaster的low-code机器学习功能，开发人员可以利用客户浏览和购买数据快速构建个性化推荐引擎。这将使电子商务平台能够动态地向每个用户提供量身定制的产品推荐，最终推动销量和客户参与度的增加。
low-code机器学习的另一个用例可能是金融服务提供商的欺诈检测领域。通过快速构建和部署机器学习模型来分析和识别与欺诈交易相关的模式，金融机构可以更快、更准确地检测欺诈活动。这可以每年为行业节省数十亿美元，并增强客户的整体信任。
AppMaster的low-code机器学习功能使不同的企业和开发人员能够在其应用程序中释放机器学习的全部潜力，从而缩短开发时间、提高成本效率并提高应用程序质量。这使得AppMaster成为希望利用人工智能和机器学习的力量来推动创新并在日益数字化的世界中保持竞争优势的企业的理想选择。
