Haberlerİş AnalitiğiAppSheet kodsuz uygulama geliştirme araçlarına prediktif makine öğrenmesi ekledi

Yeni özellikler, AppSheet’in insan konuşmasını anlamak için doğal dil işlemeyi içeren mevcut yapay zeka özelliklerini ekliyor.
2 Aralık 201916

No code uygulama yazılımı şirketi AppSheet, kullanıcıların daha akıllı işletme uygulamaları yapmalarına yardımcı olmak için platformuna öngörücü makine öğrenme yetenekleri ve optik karakter tanıma ekleyerek, yetenek setini genişletiyor.

AppSheet kodsuz uygulama geliştirme araçlarına prediktif makine öğrenmesi ekledi

AppSheet, kodlama becerisine sahip olmayan işletme çalışanlarının her türlü faydalı yazılım uygulamasını grafiksel bir arayüz üzerinden oluşturmalarını sağlayan birkaç “kodsuz” platform sağlayıcısından biridir. Bu hafta piyasaya sürülen yeni özellikler, çalışanların bu uygulamalara ilk kez makine öğrenmesi işleme yetenekleri ekleyebilmelerini ve veri girişi görevlerini hızlandırmasını sağlıyor.

Tahmini makine öğrenim modelleri özelliği, AppSheet ile oluşturulan uygulamaların artık gelecekteki sonuçlar hakkında daha iyi tahminler yapmak için oluşturdukları verilerin istatistiksel analizini yapabileceği anlamına geliyor.

AppSheet yetkilileri, “Bu tip öngörücü modelin bir örneği, müşteri girdilerinin geri bildirim örnekleri ve ait oldukları kategorilere göre sınıflandırılmasını ve müşteri örneklerini ve müşteri ilişkilerini sonlandırıp sonlandırmadıklarına ilişkin verileri kullanarak tahmin etmeyi içerir.” şeklinde konuştu.

Optik karakter tanıma, uygulamalara, metin girişini veya el yazısını doğrudan bir görüntüden okuma yeteneği verir; bu da veri girişini hızlandırabilir. Örneğin, bir uygulama görüntüde gördüğü bilgilere dayanarak bir formu otomatik olarak doldurabilir. Alternatif olarak konferans rozetlerini taramak için bir uygulama, katılımcının adı gibi verileri herhangi bir insan girişi olmadan saklayabilecek.

AppSheet’in kurucusu ve CEO’su Praveen Seshadri yaptığı açıklamada, “Yeni OCR ve tahmine dayalı model yeteneklerimiz, herhangi bir işletmenin uzman geliştiricilere veya veri bilim adamlarına ihtiyaç duymadan üretkenliği artırmaya yardımcı olmak için AI ve ML özelliklerini sezgisel yazılım çözümlerine nasıl yerleştirebildiğini gösteriyor.” dedi.