4가지 접근법으로 빠르게 구축하는 AI 앱: 로우코드와 노코드

최근 몇 년간 로우코드와 노코드 방식이 대세가 되면서, 많은 기업들이 이 방법을 활용하여 더욱 빠르고 효율적으로 AI 앱을 구축하고 있습니다. 이번 글에서는 로우코드와 노코드를 활용한 AI 앱 구축에 대해 살펴보고, 이를 위한 4가지 접근법에 대해 알아보겠습니다.

1. 적극적인 로우코드 및 노코드 툴 활용

AI 앱 구축을 위해 로우코드와 노코드 툴을 적극적으로 활용하는 것은 매우 중요합니다. 이는 개발자가 복잡한 코드를 작성하는 데 드는 시간과 비용을 절감하고, 더욱 빠르고 효율적으로 앱을 개발할 수 있게 합니다. 이를 위해, 대표적으로 사용되는 로우코드 및 노코드 툴로는 Mendix, OutSystems, Appian, Microsoft PowerApps, Google App Maker 등이 있습니다.

2. 데이터 분석 및 AI 모델링의 자동화

데이터 분석과 AI 모델링은 AI 앱을 구축하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 하지만, 이를 수동으로 수행하는 것은 시간과 비용 측면에서 매우 부담스럽습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자동화된 데이터 분석 및 AI 모델링 툴을 이용하는 것이 좋습니다. 이를 위해, 대표적으로 사용되는 툴로는 H2O.ai, DataRobot, Google AutoML, Microsoft Azure ML 등이 있습니다.

3. AI 앱을 위한 모바일 프레임워크 활용

AI 앱을 개발할 때 모바일 프레임워크를 활용하면 더욱 쉽게 개발할 수 있습니다. 모바일 프레임워크를 활용하면, iOS 및 Android 용 앱을 더 쉽게 개발할 수 있으며, 디자인 및 개발 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이를 위해, 대표적으로 사용되는 모바일 프레임워크로는 React Native, Flutter, Xamarin 등이 있습니다.

4. 클라우드 기반 AI

클라우드 기반 AI는 AI 앱을 더욱 쉽게 개발할 수 있게 해주는 매우 유용한 기술입니다. 클라우드 기반 AI를 이용하면, 복잡한 서버 및 인프라 구성에 대한 부담을 줄일 수 있습니다. 또한, 클라우드 기반 AI를 이용하면 보안성이 높아지고, 데이터 관리 및 처리가 용이해집니다. 이를 위해, 대표적으로 사용되는 클라우드 플랫폼으로는 AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, IBM Watson 등이 있습니다.
이렇게 4가지 접근법을 통해 로우코드와 노코드를 이용한 AI 앱 구축이 더욱 쉬워졌습니다. 이제 개발자들은 이러한 방법들을 활용하여 빠르게 AI 앱을 구축하고, 사용자들에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 될 것입니다.