ローコード プラットフォームに関する不完全な推奨事項!

ソフトウェア開発者向けのローコード機能

それでは、ソフトウェア開発者に機械学習機能を提供するローコード プラットフォームを見てみましょう。これらのプラットフォームは、プログラミング モデルと公開するローコード機能の種類に基づいて機械学習アルゴリズムを選択します。

• Appian は、GCP Native Language、GCP Translation、GCP Vision、Azure Language Understanding (LUIS) など、複数の Google API との統合を提供します。
• Creatio は、電子メール テキスト マイニングや、リード、商談、アカウントのユニバーサル スコアリング モデルなど、さまざまな機械学習機能を備えたプロセス管理および顧客関係管理 (CRM) 用のローコード プラットフォームです。
• Google AppSheet は、インテリジェント検索、コンテンツ分類、感情分析などのさまざまなテキスト処理機能をサポートし、トレンド予測も提供します。データ ソース (Google スプレッドシートなど) を統合したら、さまざまなモデルを試し始めることができます。
• Mendix Marketplace には、Azure Face API および Amazon Rekognition への機械学習コネクタがあります。
• Microsoft Power Automate AI Builder には、名刺の読み取りや請求書や領収書の処理など、非構造化データの操作に関連する機能があります。キーフェーズ抽出、カテゴリ分類、エンティティ抽出など、さまざまなアルゴリズムを適用できます。
• OutSystems ML Builder は、エンドユーザー アプリケーションを開発する際に、テキスト分類、属性予測、異常検出、画像分類などの複数の機能を提供します。
• Thinkwise AutoML は、分類および回帰機械学習の問題向けに設計されており、計画プロセスで使用できます。
• Vantiq は、工場労働者の AI 監視やヒューマンマシンインターフェースのリアルタイム翻訳などのリアルタイム機械学習アプリケーションを強化できる、ローコードのイベント駆動型アーキテクチャ プラットフォームです。

このリストは包括的なものではなく、Create ML、MakeML、MonkeyLearn Studio、Obviously AI、Teachable Machine などの他のプラットフォームもあります。より多くのローコード プラットフォームが開発され、または機械学習機能の開発に協力するにつれて、機械学習プラットフォームの可能性は拡大します。

ローコードプラットフォームで機械学習機能を使用するタイミング

ローコード プラットフォームは機能セットを差別化し続けていくため、ユーザー エクスペリエンスを実現するために必要な機械学習機能を追加するプラットフォームが増えると予想されます。つまり、ワークフロー、ポートフォリオ管理プラットフォームのトレンド分析、CRM およびマーケティング ワークフローのクラスタリングをサポートするには、より多くのテキストと画像を処理する必要があります。

しかし、大規模な教師あり学習、教師なし学習、ディープラーニング、Modelops に関しては、専門的なデータ サイエンスおよびモデル操作プラットフォームを使用して統合する必要がある可能性が高くなります。より多くのローコード テクノロジー ベンダーが連携して、AWS、Azure、GCP、その他のパブリック クラウドで機械学習機能を有効にするための統合をサポートしたり、オンランプを提供したりする可能性があります。

ローコード テクノロジーにより、開発者はアプリケーション、統合、視覚化の作成とサポートが容易になり、この重要性は今後も続くでしょう。したがって、今すぐ基準を引き上げ、独自の AI 機能を備えたローコード プラットフォームに投資する場合でも、サードパーティのデータ サイエンス プラットフォームと統合する場合でも、よりインテリジェントな自動化と機械学習の機能を期待してください。

著者: Isaac Sacolick 氏は StarCIO の社長であり、Amazon のベストセラー『Driving Digital: A Leader's Guide to Business Transformation through Technology』の著者です。彼はトップクラスのソーシャル CIO およびデジタル トランスフォーメーションのインフルエンサーとして知られています。彼は、InfoWorld.com、CIO.com、自身のブログ「Social, Agile, and Transformation」、その他のサイトで 700 本を超える記事を公開しています。

元のURL:

https://www.infoworld.com/article/3630454/how-low-code-platforms-enable-machine-learning.html