面向软件开发人员的低代码功能
现在我们来看看那些为软件开发人员提供机器学习功能的低代码平台。这些平台根据它们的编程模型和它们公开的低代码功能类型来选择机器学习的算法。
这份清单还不是很全面,还有 Create ML、MakeML、MonkeyLearn Studio、Obviously AI、Teachable Machine 等其他的平台。随着更多的低代码平台开发或开发机器学习功能的合作,机器学习平台的可能性会越来越多。
何时在低代码平台中使用机器学习功能
低代码平台将继续区分其功能集,因此我预计更多平台将添加它们启用用户体验时所需的机器学习功能。这意味着需要处理更多的文本和图像来支持工作流、投资组合管理平台的趋势分析以及 CRM 和营销工作流的集群。
但是当涉及到大规模监督和无监督学习、深度学习和Modelops时,更有可能需要使用和集成专门的数据科学和模型操作平台。更多低代码技术供应商可能会合作支持集成或提供入口,以便在 AWS、Azure、GCP和其他公共云上启用机器学习功能。
低代码技术使开发人员更容易创建和支持应用程序、集成和可视化,这种重要性会一直持续。所以,现在开始提高标准,并期待更多智能自动化和机器学习能力吧,无论是投资低代码平台于自己的 AI 能力还是与第三方数据科学平台集成起来。
作者:Isaac Sacolick 是 StarCIO 的总裁,也是亚马逊畅销书《推动数字化:通过技术实现业务转型的领导者指南》的作者,公认的顶级社交CIO和数字化转型影响者。他在 InfoWorld.com、CIO.com、他的博客 Social、Agile 和 Transformation 以及其他网站上发表了 700 多篇文章。
原文网址:
https://www.infoworld.com/article/3630454/how-low-code-platforms-enable-machine-learning.html