노코드 머신러닝의 중요성
노코드 머신러닝 덕분에 더 스마트한 결정을 더 빠르게 내리는 것이 이전보다 훨씬 쉬워졌습니다. Gartner Magic Quadrant 분석에 따르면, 2025년까지 애플리케이션 개발의 65%가 노코드/로우코드 플랫폼에서 이루어질 것입니다...
노코드 머신러닝 덕분에 더 스마트한 결정을 더 빠르게 내리는 것이 이전보다 훨씬 쉬워졌습니다. Gartner Magic Quadrant 분석에 따르면, 2025년까지 애플리케이션 개발의 65%가 노코드/로우코드 플랫폼에서 이루어질 것입니다. 노코드 애플리케이션 플랫폼은 생산성 향상 측면에서 많은 가능성을 보여주었습니다. 클라우드 기반 모바일 앱을 통해 이러한 플랫폼은 기업들이 절차를 자동화하고 디지털화하는 데 도움을 줍니다.
기본적으로 기술적인 머신러닝의 코딩 언어를 이해하는 데 많은 시간, 프로세스, 에너지가 필요하다는 것을 곧 깨닫게 됩니다. 맞습니다. 머신러닝은 숙달하기가 매우 어렵고 상당한 노력이 필요합니다. 머신러닝을 이해하더라도 데이터 모델을 처음부터 구축하는 데 몇 달이 걸릴 수 있으며, 이는 이미 처리해야 할 다른 모든 일들에 더해지는 것입니다.
반면에 머신러닝은 기술적인 프로그래머에게만 국한될 필요가 없습니다. 분석가들은 노코드 머신러닝 플랫폼 덕분에 데이터 예측을 사용하여 더 빠르게 움직일 수 있으며, 이는 예산을 초과하지 않고도 창의적이고 능동적으로 생각하도록 회사를 도울 수 있음을 의미합니다.
노코드의 본질
프로그래밍할 컴퓨터가 존재하는 한, 프로그래밍을 더 쉽고, 더 빠르고, 덜 복잡하고, 훨씬 더 넓은 사용자층이 접근할 수 있도록 하려는 시도가 있었습니다. 기본적으로, 모든 최종 사용자 프로그래밍은 코딩 기술이 부족함에도 불구하고 대부분의 컴퓨터 사용자들이 다양한 도구의 응용 잠재력을 높이 평가할 것임을 나타냅니다 — 이 기술을 습득하는 데 필요한 노력이 최소한일 때에 한해서요.
노코드란 사용자가 전통적인 의미에서 프로그래밍하지 않고도 앱과 시스템을 만들 수 있게 해주는 도구 모음을 지칭합니다. 대신, 비주얼 인터페이스 및 안내된 사용자 활동, 그리고 데이터 공유를 위한 다른 도구와의 사전 구축된 커넥터를 통해 핵심 기능에 접근합니다.
노코드 세계는 계속 존재할 것이라고 당연하게 볼 수 있습니다. 당면한 작업과 현장 기술 면에서, 이러한 원칙에 기반한 AI 솔루션은 해당 분야가 너비뿐만 아니라 깊이에서도 확장되고 있음을 입증하고 있습니다.
AI와 ML의 장점
많은 수의 AI 및 머신러닝 기업들이 AI를 민주화한다고 주장하는데, 이는 그들의 각 목표 사용자, 즉 일반적으로 여전히 일반 엔지니어인 사용자들에게는 가장 정확할 것입니다. 노코드 기술을 개발하는 사람들이 이 모든 조직들 중에서 '사전 교육 없이 누구나'라는 목표에 가장 가깝습니다.
이 수준의 민주화는 오래전부터 기다려왔던 것으로 보입니다: 대부분의 기업들이 AI를 최대 잠재력과 규모로 적용하는데 어려움을 겪고 있다는 것이 반복해서 입증되었으며, 이는 이 타협의 용이성을 더욱 중요하게 만듭니다.
노코드 ML 사용으로 얻을 수 있는 몇 가지 장점은 다음과 같습니다:
1. 접근성:
미래에 데이터 과학 또는 AI 활용을 증가시키기 위한 발판으로 사용됩니다. 상대적으로 낮은 투자와 더불어 직원들이 AI 기술로 실습 경험을 얻게 되어 중소기업에서 AI 도입에 대한 가장 큰 장벽을 제거합니다.
2. 품질:
노코드 도구는 기술적인 학위가 없거나 심지어 해당 분야에 대한 광범위한 지식이 없을 수 있는 사람들을 위해 설계되었습니다. 이는 제품에 상당한 양의 작업이 필요하며, 합리적인 기본값과 안전 조치가 사용자를 대신하여 신중하게 선택되어야 합니다. 일부 AI 플랫폼은 내장된 인간 평가 기능을 갖추고 있으며 이러한 위험을 더욱 제한하기 위해 필요할 때 피드백을 요청합니다. 이 조합은 그러한 시스템의 초기 설정 중 인적 오류를 줄이고 일상 작업 중 플랫폼과의 직접적인 상호 작용을 허용합니다.
3. 속도:
최고의 노코드 사용자들은 AI 플랫폼으로 전체 머신러닝 가치 사슬에 걸쳐 신속하게 반복 작업을 할 수 있습니다. 이는 자신의 데이터로 무엇을 할 수 있는지 탐색하기 위한 더 빠른 실험을 가능하게 하고 그런 다음 작업으로 돌아갑니다. 누군가를 설득하기 위한 가장 좋은 접근 방법은 프로세스를 간단하고 명확한 방식으로 보여주는 것에 비할 바가 없습니다.
4. 사용성:
플러그 앤 플레이로 기업 내 모든 사람이 문제에 대한 AI 솔루션을 찾을 수 있으며, 대부분의 경우 저렴한 비용으로 가능합니다. 이 도구들은 비기술적 사용자와 개발자를 위해 설계되었습니다.
노코드 머신러닝의 이점
1. 데이터 과학팀 없이 데이터 중심
데이터 중심이 되고 싶은 대부분의 기업들은 데이터 과학팀이 없거나, 팀을 확장할 수 없거나, 자신들이 이용할 수 있는 데이터 과학자 도구에 대해 모르고 있습니다. 실제로, 기업의 83%가 AI가 전략적 우선 순위라고 하지만, 데이터 과학 인재 찾기에 어려움을 겪고 있습니다.
이는 조직들이 종종 인력을 찾거나 수요가 있는 데이터 과학자들에게 경쟁력 있는 급여를 지급하기 위해 예산을 조정해야 하므로 장애물을 초래합니다. 모델 구축에 대한 엄청난 수요는 분석 업무의 일상적인 작업에서 병목 현상을 일으킬 것입니다.
2. 머신러닝 기반 제품 생성 및 확장
개인화, 효율성, 콘텐츠 및 제품 큐레이션은 모두 고객들이 요구하는 것들입니다. 이를 위해 제품은 사용자의 요구 사항에 맞게 조정된 데이터 입력 및 출력이 필요합니다.
어려움은 대부분의 기업들이 이러한 제품을 만들 자원을 갖고 있지만, 노코드 머신러닝의 속도와 정확성을 활용하지 않으면 예측을 활용하는 경쟁자들에게 뒤처지게 될 것이라는 점입니다:
- 제품에 관해 정보에 입각한 선택을 한다.
- 시장 출시 시간을 단축한다.
- 일대일 상호 작용을 현실로 만든다.
UX 개선 – 기계 기반 학습 개인화를 통해 소비자와 잠재 고객이 원하는 독특한 경험을 제공할 수 있습니다.
3. 비용 절감과 동시에 수익 증대
프로그래밍 없이 머신러닝을 사용하면 이익 마진을 향상시키는 데도 도움이 될 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘에 과거 가격 데이터를 입력하여 소비자가 다양한 시간대에 얼마나 기꺼이 지출할 의향이 있는지 예측할 수 있습니다. 일일 고객 거래량이 많은 경우 이상적입니다.
또한 비용을 줄이고, 시간과 돈을 투자하고, 고객 유지율을 높일 위치에 관한 이전 데이터를 기반으로 예측을 생성할 수도 있습니다.
4. 의사 결정 개선
기업들은 현재 이용 가능한 과거 데이터로부터 인사이트를 도출하기 위해 보고, 비즈니스 인텔리전스 또는 스프레드시트를 이용한 임시 데이터 분석에 자주 의존합니다.
이 전략에 근본적으로 잘못된 점은 없지만, 문제는 다음과 같기 때문에 병목 현상을 발생시킨다는 것입니다:
- 리소스 집약적
- 데이터는 시간이 지남에 따라 오래될 수 있다.
- 인적 오류가 위험 요소이다.
- 결정을 내리는 데 걸리는 시간을 줄인다.
머신러닝을 활용하는 팀들은 실시간 데이터로 작업하여 잘 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 노코드 머신러닝 플랫폼을 사용하고 있다면 신속하고 정확하게 이러한 결정을 내리고 노력을 증가시킵니다.
노코드 머신러닝과 Klassifier
Klassifier는 위에서 언급된 모든 이점을 제공하는 노코드 플랫폼입니다. 비즈니스를 위한 데이터 과학자 팀 없이도 모든 프로그램을 수행할 수 있습니다. 노코드 머신러닝은 현재 상황에서 매우 인기가 높아지고 있습니다.
정성적 데이터 해석에 관해서는 저희가 도울 수 있습니다. Klassifier는 즉시 정성적 데이터로 시작할 수 있게 해주는 간단한 AI 기반 온라인 텍스트 분석 애플리케이션입니다. 자동 기능과 머신러닝 덕분에 원하는 모든 것을 분석할 수 있습니다. 단조로운 작업은 저희에게 맡기고 오늘 저희와 함께 모델을 구축하여 업무를 단순화하고 제품 피드백 데이터를 최대한 활용하세요.
