دليل لتطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تطبيقك الحالي

عندما نتحدث عن الحاضر ، لا ندرك أننا نتحدث بالفعل عن مستقبل الأمس. وإحدى هذه التقنيات المستقبلية التي يجب التحدث عنها هي كيفية تنفيذ ML وكيفية إضافة الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقك . ستقضي الدقائق السبع التالية في تعلم دور التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في صناعة تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة وما يمكنك القيام به للاستفادة منه.

لقد ولى زمن الخدمات العامة والتقنيات الأبسط منذ فترة طويلة ، ونحن نعيش اليوم في عالم يحركه الجهاز بشكل كبير. الآلات القادرة على تعلم سلوكياتنا وجعل حياتنا اليومية أسهل مما نتخيله من قبل ، على طول الطريق ، مما يجعل من الضروري بالنسبة لنا فهم عملية دمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في التطبيقات .

يتسم المجال التكنولوجي اليوم بالسرعة الكافية للتبديل السريع بين العلامات التجارية والتطبيقات والتقنيات إذا حدث عدم تبرير لاحتياجاته في الدقائق الخمس الأولى من استخدامه . هذا أيضًا انعكاس للمنافسة التي أدت إليها هذه الوتيرة السريعة. لا يمكن لشركات تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة ببساطة أن تتخلف عن الركب في سباق التقنيات المتطورة إلى الأبد.

اليوم ، إذا رأينا ، يوجد ذكاء اصطناعي وتعلم آلي مدمجان في كل تطبيق جوال تقريبًا نختار استخدامه. مما يجعل معرفة كيفية دمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تطبيقات الأجهزة المحمولة أمرًا أكثر أهمية .

على سبيل المثال ، سيُظهر لنا تطبيق توصيل الطعام الخاص بنا المطاعم التي تقدم نوع الطعام الذي نرغب في طلبه ، وتوضح لنا تطبيقات سيارات الأجرة عند الطلب الموقع في الوقت الفعلي لرحلاتنا ، وتخبرنا تطبيقات إدارة الوقت بما هو الأنسب حان الوقت لإكمال المهمة وكيفية تحديد أولويات عملنا.

في الواقع ، يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اللذان كانا يعتبران في السابق من أهم التقنيات المعقدة للعمل عليها أو حتى فهمها شيئًا أصبح جزءًا يوميًا من حياتنا دون استخدام إدراك وجوده. والدليل على ذلك هو الوظائف التالية التي تقدمها أفضل تطبيقات العلامات التجارية.

أدى التضمين الواسع للتقنيتين المرتبطتين إلى جعل الحاجة إلى القلق بشأن الأشياء البسيطة والمعقدة تتوقف عن الوجود لأن تطبيقاتنا المحمولة وأجهزتنا الذكية تفعل ذلك من أجلنا.

ستوضح لنا الإحصائيات المقدمة أدناه أن تطبيقات الأجهزة المحمولة التي تعمل بنظام ML و AI هي فئة رائدة بين الشركات الناشئة والشركات الممولة.

• توقعت شركة Allied Market Research أن يصل سوق ML إلى 5،537 مليون دولار في عام 2023 مما يدل على انتشاره المتزايد.
  
  
• وفقًا لمسح CIO لعام 2019 الذي أجرته شركة Gartner ، نما عدد الشركات التي تطبق تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل ما بنسبة 270٪ في السنوات الماضية.
  
  
• وفقًا لمايكروسوفت ، تخشى 44٪ من المؤسسات أنها ستخسر الشركات الناشئة إذا كانت بطيئة جدًا في تطبيق الذكاء الاصطناعي.
  
  
• تتوقع الأبحاث التي أجرتها Fortune Business Insights أن 117.19 مليار دولار هي القيمة المتوقعة لسوق التعلم الآلي العالمي بحلول عام 2027 بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 39.2٪ خلال فترة التوقعات.
  
  
• تذكر صحيفة وول ستريت جورنال أن التطورات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لديها القدرة على زيادة الناتج المحلي الإجمالي العالمي بنسبة 14٪ من الآن وحتى عام 2030.

الفكرة وراء أي نوع من الأعمال التجارية هي تحقيق أرباح ولا يمكن تحقيق ذلك إلا عندما يكتسبون مستخدمين جددًا ويحتفظون بمستخدميهم القدامى. يمكن تسهيل المهمة الصعبة من خلال الذكاء الاصطناعي لأنها تأتي كأحد مزايا أو مزايا دمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في التطبيقات .

طرق تنفيذ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

هناك ثلاث طرق أولية يتم من خلالها قوة يمكن دمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تطبيقات الأجهزة المحمولة لجعل التطبيق أكثر كفاءة وصوتًا وذكاءً. الطرق التي تعد أيضًا الإجابة على كيفية إضافة AI و ML إلى تطبيقك .

منطق

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما تقنيتان بارعتان تشربان قوة التفكير لحل المشكلات. تطبيقات مثل Uber أو Google Maps التي يستخدمها الأفراد للسفر إلى مناطق مختلفة ، تغير المسار أو المسار عدة مرات بناءً على ظروف حركة المرور. هذا هو المكان الذي يعمل فيه الذكاء الاصطناعي - من خلال تسخير قدراته على التفكير. هذا المرفق هو ما يجعل الذكاء الاصطناعي يتفوق على الإنسان في لعبة الشطرنج وكيف تستفيد أوبر من التفكير الآلي لتحسين الطرق لجعل المستخدمين يصلون إلى وجهتهم بشكل أسرع.

ومن ثم ، يتحكم الذكاء الاصطناعي حاليًا في القرارات السريعة في الوقت الفعلي لتقديم أفضل خدمة للعملاء.

توصية

نظرًا لأنك معتاد على منصات OTT مثل Netflix و Amazon وغيرها ؛ تكتسب ميزات البث لهذه الأنظمة الأساسية عددًا كبيرًا من العملاء مع معدلات عالية من ثقة المستخدم والاحتفاظ به. قام كل من Netflix و Amazon بتطبيق AI و ML في تطبيقاتهما التي تفحص قرار العميل بناءً على العمر والجنس والموقع وتفضيلاتهم. ثم تقترح التكنولوجيا التي تعتمد على اختيارات العميل البدائل الأكثر شيوعًا في قائمة التشغيل الخاصة بالساعة أو التي شاهدها الأفراد ذوو الأذواق المتشابهة.

لقد تبين أن إعطاء المستخدمين نظرة ثاقبة لما سيطلبونه بعد ذلك هو سر نجاح بعض أفضل العلامات التجارية في العالم - تستخدم أمازون ، فليبكارت ، نيتفليكس ، من بين آخرين ، القوة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لفترة طويلة جدًا الآن. هذه تقنية شائعة بشكل مذهل لخدمات البث ويتم تنفيذها حاليًا في العديد من التطبيقات الأخرى.

سلوكية

تعلم كيف يتصرف المستخدم في التطبيق يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في وضع حدود جديدة في عالم الأمان. في كل مرة يحاول شخص ما أخذ بياناتك ومحاولة انتحال شخصية أي معاملة عبر الإنترنت دون علمك ، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تتبع السلوك غير المألوف وإيقاف المعاملة هناك وبعد ذلك.

يمكن استخدام هذه القواعد الأساسية الثلاثة التي تجيب على أفضل الطرق لدمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تطوير التطبيقات بقدرات متعددة لتمكين تطبيقك من تقديم تجربة عملاء أفضل كثيرًا .

والآن بعد أن نظرنا في كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات Android جنبًا إلى جنب مع دمج ML ، دعنا نجيب لماذا؟

لماذا يجب عليك دمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تطبيق الهاتف الخاص بك؟

لماذا يتم دمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تطبيق الهاتف المحمول الخاص بك؟

إضفاء الطابع الشخصي

يمكن لأي خوارزمية AI ملحقة بتطبيق الهاتف المحمول البسيط تحليل مصادر المعلومات المختلفة من أنشطة الوسائط الاجتماعية إلى التصنيفات الائتمانية وتقديم توصيات لكل جهاز مستخدم. يمكن استخدام تطوير تطبيقات التعلم الآلي لتعلم:

• من هم عملاؤك؟
• ماذا يحبون؟
• ما الذي يمكنهم تحمله؟
• ما الكلمات التي يستخدمونها للتحدث عن المنتجات المختلفة؟

بناءً على كل هذه المعلومات ، يمكنك تصنيف سلوكيات العملاء واستخدام هذا التصنيف للتسويق المستهدف. ببساطة ، سيسمح لك ML بتزويد عملائك وعملائك المحتملين بمحتوى أكثر صلة وإغراءًا وإعطاء انطباع بأن تقنيات تطبيقات الأجهزة المحمولة الخاصة بك باستخدام الذكاء الاصطناعي مخصصة لهم بشكل خاص.

لإلقاء نظرة على بعض أمثلة التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي للعلامات التجارية الكبرى التي تضع معايير حول كيفية تنفيذ التعلم الآلي في التطبيقات؟

• Taco Bell باعتباره TacBot يتلقى الطلبات ، ويجيب على الأسئلة ويوصي بعناصر القائمة بناءً على تفضيلاتك.
• تستخدم Uber ML لتوفير الوقت المقدر للوصول والتكلفة لمستخدميها.
• ImprompDo هو تطبيق لإدارة الوقت يستخدم ML لإيجاد وقت مناسب لك لإكمال مهامك ولإعطاء الأولوية لقائمة المهام الخاصة بك
• Migraine Buddy هو تطبيق رعاية صحية رائع يعتمد على ML للتنبؤ بإمكانية حدوث صداع ويوصي بطرق لمنعه.
• تحسين اللياقة البدنية هو تطبيق رياضي يتضمن مستشعرًا متاحًا وبيانات وراثية لتخصيص برنامج تمرين فردي للغاية.

البحث المتقدم

من خلال عملية تطوير التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، ستحصل على تطبيق يتيح لك تحسين خيارات البحث في تطبيقات الهاتف المحمول الخاصة بك. يجعل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي نتائج البحث أكثر سهولة وسياقية لمستخدميها. تتعلم الخوارزميات من الاستعلامات المختلفة التي يطرحها العملاء وترتيب النتائج حسب الأولوية بناءً على تلك الاستعلامات.

في الواقع ، ليس فقط خوارزميات البحث ، تسمح لك تطبيقات الهاتف المحمول الحديثة بجمع جميع بيانات المستخدم بما في ذلك سجلات البحث والإجراءات النموذجية. يمكن استخدام هذه البيانات جنبًا إلى جنب مع البيانات السلوكية وطلبات البحث لترتيب منتجاتك وخدماتك وإظهار أفضل النتائج القابلة للتطبيق.

يمكن دمج الترقيات ، مثل البحث الصوتي أو البحث الإيمائي من أجل تطبيق ذي أداء أفضل.

توقع سلوك المستخدم

تتمثل أكبر ميزة لتطوير تطبيقات التعلم الآلي القائمة على الذكاء الاصطناعي للمسوقين في فهمهم لتفضيلات المستخدمين وأنماط سلوكهم من خلال فحص أنواع مختلفة من البيانات المتعلقة بالعمر والجنس والموقع وتاريخ البحث وتكرار استخدام التطبيق وما إلى ذلك. البيانات هي المفتاح لتحسين فعالية التطبيق وجهود التسويق.

تعمل آلية اقتراح Amazon وتوصية Netflix على نفس المبدأ الذي يساعد ML في إنشاء توصيات مخصصة لكل فرد.

وليس فقط Amazon و Netflix ولكن تطبيقات الهاتف المحمول مثل Youbox و JJ food service و Qloo Entertainment تعتمد ML للتنبؤ بتفضيلات المستخدم وبناء ملف تعريف المستخدم وفقًا لذلك.

إعلانات أكثر صلة

لقد بذل العديد من خبراء الصناعة بشأن هذه النقطة أن الطريقة الوحيدة للمضي قدمًا في هذا السوق الاستهلاكي الذي لا ينتهي يمكن تحقيقه من خلال تخصيص كل تجربة لكل عميل.

وفقًا لتقرير صادر عن The Relevancy Group ، يستخدم 38 ٪ من المديرين التنفيذيين بالفعل التعلم الآلي لتطبيقات الأجهزة المحمولة كجزء من منصة إدارة البيانات (DMP) الخاصة بهم للإعلان.

بمساعدة دمج التعلم الآلي في تطبيقات الأجهزة المحمولة ، يمكنك تجنب إضعاف عملائك من خلال التعامل معهم بمنتجات وخدمات لا يهتمون بها. وبدلاً من ذلك ، يمكنك تركيز كل طاقتك في إنشاء إعلانات تلبي نزوات وأهواء كل مستخدم الفريدة .

يمكن لشركات تطوير تطبيقات Machine Learning اليوم دمج البيانات بسهولة بذكاء مما سيوفر في المقابل الوقت والمال الذي يتم إنفاقه في الإعلانات غير الملائمة وتحسين سمعة العلامة التجارية لأي شركة.

على سبيل المثال ، تشتهر Coca-Cola بتخصيص إعلاناتها وفقًا للتعداد السكاني. يقوم بذلك من خلال الحصول على معلومات حول المواقف التي تدفع العملاء إلى التحدث عن العلامة التجارية ، وبالتالي ، حددت أفضل طريقة لخدمة الإعلانات.

تحسين مستوى الأمان

إلى جانب صنع أداة تسويق فعالة للغاية ، يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتطبيقات الأجهزة المحمولة أيضًا تبسيط وتأمين مصادقة التطبيقات. تتيح ميزات مثل التعرف على الصور أو التعرف على الصوت للمستخدمين إعداد بيانات المقاييس الحيوية الخاصة بهم كخطوة مصادقة أمنية في أجهزتهم المحمولة. يساعدك ML أيضًا في إنشاء حقوق وصول لعملائك أيضًا.

استثمرت تطبيقات مثل ZoOm Login و BioID في تطوير تطبيقات ML و AI للسماح للمستخدمين باستخدام بصمات أصابعهم ومعرفات الوجه لإعداد أقفال أمان لمختلف مواقع الويب والتطبيقات. في الواقع ، يوفر BioID ميزة التعرف على العين حول العين للوجوه المرئية جزئيًا.

الآن بعد أن نظرنا في المجالات المختلفة التي يمكن فيها دمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تطبيق الهاتف المحمول ، حان الوقت الآن لإلقاء نظرة على الأنظمة الأساسية التي ستجعل ذلك ممكنًا ، والتي قمنا ، بصفتنا ، بتجربة شركة تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي كنا نعتمد عليها ، قبل أن ننتقل إلى الاستراتيجية التي يجب أن تضعها الشركة لضمان التنفيذ السلس.

مشاركة المستخدم

تعمل خدمات وحلول تطوير الذكاء الاصطناعي على إشراك المؤسسات لتقديم دعم متوازن للعملاء ومجموعة من الميزات. توفر تطبيقات قليلة حوافز صغيرة للعملاء حتى يتمكنوا من استخدام التطبيق باستمرار. أيضًا لأغراض الترفيه فقط ، يوجد مساعدو الذكاء الاصطناعي المتكلمون لمساعدة المستخدمين وإجراء مناقشة في أي ساعة.

بيانات التعدين

يتضمن التنقيب عن البيانات ، المعروف أيضًا باسم اكتشاف البيانات ، تحليل مجموعة كبيرة من البيانات لجمع معلومات مفيدة وجمعها في مناطق مختلفة ، بما في ذلك مستودعات البيانات وغيرها. يقدم ML خوارزميات البيانات التي ستتحسن بشكل عام تلقائيًا من خلال الخبرة القائمة على المعلومات. إنه يتبع طريقة تعلم الخوارزميات الجديدة التي تجعل من السهل جدًا العثور على ارتباطات داخل مجموعات البيانات وجمع البيانات دون عناء.

الكشف عن الغش

تعتبر حالات الاحتيال مصدر قلق لكل صناعة ، لا سيما البنوك والتمويل. لحل هذه المشكلة ، يستخدم ML تحليل البيانات للحد من حالات التخلف عن سداد القروض وفحوصات الاحتيال والاحتيال على بطاقات الائتمان والمزيد.

كما أنه يساعدك في تحديد قدرة الفرد على الاعتناء بالقرض والخطر المرتبط بمنح القرض. كثيرًا ما تستغل تطبيقات التجارة الإلكترونية ML لاكتشاف الخصومات والعروض الترويجية.

التعرف على الكائن والوجه

يعد التعرف على الوجوه أكثر الميزات المحبوبة وأحدثها لتطبيقات الأجهزة المحمولة. يمكن أن يساعد التعرف على الوجوه في تحسين أمان التطبيق الخاص بك بالإضافة إلى جعله أسرع في تسجيل الدخول. كما أنه يساعد في تأمين البيانات من مصادر غير معروفة.

مع الأمان المحسن ، يمكن استخدام التعرف على الوجه من قبل المتخصصين الطبيين لتقييم صحة المرضى من خلال فحص وجه المريض.

أفضل الأنظمة الأساسية لتطوير تطبيق جوال باستخدام التعلم الآلي؟

1. أزور

Azure هو حل سحابي من Microsoft. يحتوي Azure على مجتمع دعم كبير جدًا ومستندات متعددة اللغات عالية الجودة وعدد كبير من البرامج التعليمية التي يمكن الوصول إليها. لغات البرمجة لهذه المنصة هي R و Python. بسبب آلية التحليل المتقدمة ، يمكن لمطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي إنشاء تطبيقات محمولة ذات إمكانات تنبؤية دقيقة.

2. آي بي إم واتسون

السمة الرئيسية لاستخدام IBM Watson ، هي أنه يسمح للمطورين بمعالجة طلبات المستخدم بشكل شامل بغض النظر عن التنسيق. أي نوع من البيانات. بما في ذلك الملاحظات الصوتية والصور أو التنسيقات المطبوعة يتم تحليلها بسرعة بمساعدة طرق متعددة. لا يتم توفير طريقة البحث هذه بواسطة أي نظام أساسي آخر غير IBM Watson. تتضمن الأنظمة الأساسية الأخرى سلاسل منطقية معقدة من ANN لخصائص البحث. يضع تعدد المهام في IBM Watson اليد العليا في غالبية الحالات لأنه يحدد عامل الحد الأدنى من المخاطر.

3. Tensorflow

تتيح مكتبة Google مفتوحة المصدر ، Tensor ، لشركات تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي إنشاء حلول متعددة اعتمادًا على التعلم الآلي العميق الذي يعتبر ضروريًا لحل المشكلات غير الخطية. تعمل تطبيقات Tensorflow باستخدام تجربة الاتصال مع المستخدمين في بيئتهم وإيجاد الإجابات الصحيحة تدريجيًا وفقًا لطلبات المستخدمين. على الرغم من أن هذه المكتبة المفتوحة ليست الخيار الأفضل للمبتدئين.

4. Api.ai

إنها منصة تم إنشاؤها بواسطة فريق تطوير Google المعروف باستخدام التبعيات السياقية. يمكن استخدام هذه المنصة بنجاح كبير لإنشاء مساعدين افتراضيين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي لنظامي Android و iOS . المفهومان الأساسيان اللذان يعتمد عليهما Api.ai هما - الكيانات والأدوار. الكيانات هي الكائنات المركزية والأدوار المصاحبة للكائنات التي تحدد نشاط الكائن المركزي. علاوة على ذلك ، أنشأ منشئو Api.ai قاعدة بيانات قوية للغاية عززت خوارزمياتهم.

5. خفة دم

لدى Api.ai و Wit.ai منصات متشابهة إلى حد كبير. من السمات البارزة الأخرى لـ Wit.ai أنه يحول ملفات الكلام إلى نصوص مطبوعة. يتيح موقع Wit.ai أيضًا ميزة "السجل" التي يمكنها تحليل البيانات الحساسة للسياق ، وبالتالي ، يمكن أن تولد إجابات دقيقة للغاية لطلبات المستخدم ، وهذا ينطبق بشكل خاص على روبوتات الدردشة لمواقع الويب التجارية . هذه منصة جيدة لإنشاء تطبيقات Windows أو iOS أو Android للجوال مع التعلم الآلي.

6. أمازون AI

يتم استخدام النظام الأساسي الشهير القائم على الذكاء الاصطناعي لتحديد الكلام البشري والأشياء المرئية بمساعدة عمليات التعلم الآلي العميقة. تم تكييف الحل بالكامل لغرض النشر السحابي ، وبالتالي يسمح لك بتطوير تطبيقات محمولة منخفضة التعقيد تعمل بالذكاء الاصطناعي.

7. كلاريفاي

الحل القائم على الذكاء الاصطناعي يحلل المعلومات بمساعدة خوارزميات معقدة وسعوية. التطبيقات التي تم إنشاؤها باستخدام النظام الأساسي (والتي يمكن دمجها داخل التطبيق باستخدام واجهة برمجة تطبيقات REST) ​​- يمكن أن تتكيف مع تجربة المستخدم الفردية - مما يجعلها الخيار المفضل للمطورين الذين يرغبون في الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لتطوير التطبيقات لدخول العالم من المساعدين الأذكياء.

من خلال هذا ، تعرف الآن أن الطرق التي يمكن أن يصبح بها تطبيق الهاتف المحمول الخاص بك تطبيقًا للذكاء الاصطناعي والأدوات التي ستساعد في التعلم الآلي وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. الجزء التالي والأخير والأهم الذي سنناقشه الآن هو كيفية البدء.

كيف تبدأ تنفيذ الذكاء الاصطناعي في التطبيقات؟

يستدعي تنفيذ التعلم الاصطناعي أو التعلم الآلي في أحد التطبيقات حدوث تحول هائل في تشغيل تطبيق يعمل بدون ذكاء.

هذا التحول الذي يطلبه الذكاء الاصطناعي هو ما يتطلب النظر إلى مؤشرات مختلفة تمامًا عما هو مطلوب عند الاستثمار في عملية تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة المعتادة .

فيما يلي الأشياء التي يجب عليك وضعها في الاعتبار عند إدارة مشروع الذكاء الاصطناعي:

تحديد المشكلة لحلها من خلال الذكاء الاصطناعي

ما ينجح في حالة تطبيق الذكاء الاصطناعي في تطبيق جوّال ، كما رأينا في الرسم التوضيحي الأول للمقال ، هو تطبيق التكنولوجيا في عملية واحدة بدلاً من عملية متعددة. عندما يتم تطبيق التكنولوجيا في ميزة واحدة من التطبيق ، يكون من الأسهل بكثير ليس فقط الإدارة ولكن أيضًا استغلالها إلى أقصى حد. لذا ، حدد أي جزء من تطبيقك يمكن أن يستفيد من الذكاء - هل هو توصية؟ هل ستساعد التكنولوجيا في إعطاء وقت وصول أفضل؟ - ثم قم بجمع البيانات على وجه التحديد من هذا المجال.

تعرف على بياناتك

قبل أن تتطلع إلى تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، من المهم أن تفهم أولاً مصدر البيانات. في مرحلة جلب البيانات وصقلها ، من المفيد تحديد الأنظمة الأساسية التي ستأتي منها المعلومات في المقام الأول. بعد ذلك ، سيتعين عليك النظر في تحسين البيانات - التأكد من أن البيانات التي تخطط لإدخالها في وحدة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك نظيفة وغير مكررة وغنية بالمعلومات حقًا.

افهم أن واجهات برمجة التطبيقات ليست كافية

الشيء الكبير التالي ، عندما يتعلق الأمر بتطبيق الذكاء الاصطناعي في تطبيق الهاتف المحمول هو فهم أنه كلما زاد استخدامه على نطاق واسع ، ستثبت واجهات برمجة التطبيقات (APIs) غير السليمة. على الرغم من أن واجهات برمجة التطبيقات التي ذكرناها أعلاه كافية لتحويل تطبيقك إلى تطبيق AI ، إلا أنها ليست كافية لدعم حل AI ثقيل ومتكامل. النقطة المهمة هي أنه كلما أردت أن يكون النموذج أكثر ذكاءً ، زاد العمل على نمذجة البيانات - وهو أمر لا تستطيع واجهات برمجة التطبيقات وحدها حله.

ضع مقاييس من شأنها أن تساعد في قياس فعالية الذكاء الاصطناعي

لا تكاد توجد نقطة في تطبيق ميزة AI أو Machine Learning في تطبيق الهاتف المحمول الخاص بك حتى يكون لديك أيضًا آلية لقياس فعاليتها - وهو شيء لا يمكن رسمه إلا بعد فهم ما تريده بالضبط لحلها. لذا ، قبل أن تتوجه إلى تطبيق AI أو حتى ML في تطبيق الهاتف المحمول الخاص بك ، افهم ما الذي ترغب في تحقيقه.

توظيف علماء البيانات

النقطة الأخيرة الأكثر أهمية التي يجب مراعاتها هي توظيف علماء البيانات إما في كشوف المرتبات الخاصة بك أو الاستثمار في وكالة تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة التي تضم علماء بيانات في فريقهم. سيساعدك علماء البيانات في تلبية جميع احتياجاتك المتعلقة بتكرير وإدارة البيانات ، بشكل أساسي ، كل ما هو مطلوب على مستوى لا بد منه للوقوف والتميز في لعبة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك .

هذه هي المرحلة التي تكون فيها الآن جاهزًا لتنفيذ الذكاء في تطبيق هاتفك المحمول. نظرًا لأننا تحدثنا كثيرًا عن البيانات في المقطع الأخير ولأن البيانات جزء لا يتجزأ من الذكاء الاصطناعي ، فلنلقِ نظرة على حل المشكلات التي يمكن أن تنشأ من البيانات كملاحظة فراق.

الجدوى والتغييرات العملية التي يتعين القيام بها

الآن بعد أن عرفت أيها ولماذا وماذا عن تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، قد يكون لديك فكرة بشأن خطة في الاعتبار مثل الخطوات التي يجب اتخاذها كأولوية قصوى وكيف سيعمل / يظهر التطبيق الخاص بك ، بمجرد إجراء التغييرات. على هذا المنوال ، إنها فرصة مثالية لإجراء فحصين قبل المضي قدمًا ، على سبيل المثال ، -

• قم بإجراء اختبار احتمال سريع لمعرفة ما إذا كان تنفيذك المستقبلي سيفيد عملك ، ويحسن تجربة المستخدم ويزيد من المشاركة. الترقية المثمرة هي التي يمكن أن تجعل المستخدمين الحاليين والعملاء سعداء وتجذب المزيد من الأفراد نحو منتجك. إذا كان التحديث لا يوسع من كفاءتك ، فلا داعي لبذل الجهد والمال لذلك.
• قم بتحليل ما إذا كانت مجموعتك الحالية يمكنها تقديم ما هو مطلوب. إذا كانت هناك قدرة فريق داخلية أقل أو معدومة ، فأنت بحاجة إلى تعيين موظفين جدد أو الاستعانة بمصادر خارجية للعمل إلى شركة تطوير ذكاء اصطناعي موثوقة وخبيرة.

تكامل البيانات والأمان

أثناء تنفيذ مشاريع التعلم الآلي لتطبيقات الأجهزة المحمولة ، سيتطلب تطبيقك نموذج تكوين معلومات أفضل. قد تؤثر البيانات القديمة ، التي تتكون بطريقة مختلفة ، على فعالية نشر ML الخاص بك.

عندما يتم تحديد القدرات والميزات التي سيتم إضافتها في التطبيق ، من المهم التركيز على مجموعات البيانات. ستساعد البيانات الفعالة والمنظمة جيدًا جنبًا إلى جنب مع التكامل الدقيق في تزويد تطبيقك بأداء عالي الجودة على المدى الطويل.

الأمن هو قضية أساسية أخرى لا يمكن التغاضي عنها. للحفاظ على تطبيقك قويًا وآمنًا ، عليك التفكير في الترتيب الصحيح لدمج الآثار الأمنية ، والتشبث بالمعايير واحتياجات منتجك.

استخدم معينات تكنولوجية داعمة قوية

تحتاج إلى اختيار التكنولوجيا المناسبة والحلول الرقمية لدعم تطبيقك. يجب أن تكون مساحة تخزين البيانات وأدوات الأمان وبرامج النسخ الاحتياطي وتحسين الخدمات وما إلى ذلك قوية وآمنة للحفاظ على اتساق تطبيقك. بدون هذا ، قد يحدث انخفاض حاد في الأداء.

حلول لأكثر التحديات شيوعًا في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي؟

مثل أي تقنية أخرى ، هناك دائمًا سلسلة من التحديات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي أيضًا. مبدأ العمل الأساسي وراء التعلم الآلي هو توافر بيانات موارد كافية كعينة تدريب. وكمعيار للتعلم ، يجب أن يكون حجم بيانات عينة التدريب كبيرًا بما يكفي لضمان الكمال الأساسي في خوارزمية الذكاء الاصطناعي.

من أجل تجنب مخاطر سوء تفسير الإشارات المرئية أو أي معلومات رقمية أخرى بواسطة الجهاز أو تطبيق الهاتف المحمول ، فيما يلي الطرق المختلفة التي يمكن استخدامها:

1. التعدين الصعب العينة

عندما يتكون موضوع ما من عدة كائنات مشابهة للكائن الرئيسي ، يجب أن تخلط الآلة بين هذه الكائنات إذا كان حجم العينة المقدم للتحليل كمثال إذا لم يكن كبيرًا بدرجة كافية. إن التفريق بين الكائنات المختلفة بمساعدة أمثلة متعددة هو كيفية تعلم الآلة لتحليل أي كائن هو الكائن المركزي.

2. زيادة البيانات

عندما تكون هناك صورة معنية يلزم فيها الجهاز أو تطبيق الهاتف المحمول لتحديد صورة مركزية ، يجب إجراء تعديلات على الصورة بأكملها مع الاحتفاظ بالموضوع دون تغيير ، وبالتالي تمكين التطبيق من تسجيل الكائن الرئيسي في مجموعة متنوعة من البيئات .

3. تقليد إضافة البيانات

في هذه الطريقة ، يتم إلغاء بعض البيانات مع الاحتفاظ فقط بالمعلومات حول الكائن المركزي. يتم ذلك بحيث تحتوي ذاكرة الجهاز فقط على البيانات المتعلقة بصورة الموضوع الرئيسي وليس حول الكائنات المحيطة.

أفكار ختامية

الآن بعد أن عرفت الأسباب وكيفية تنفيذ تطبيقات الأجهزة المحمولة ، فقد حان الوقت لتطبيق الأداء والجودة من الدرجة الأولى لـ AI و ML معًا لإخراج أفضل ما في التطبيق. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي معًا هما مستقبل تقدم تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة.

إذا كنت لا تزال في حيرة من أمرك وتريد إزالة شكوكك ، يمكنك الاتصال بنا. إذا كنت تتطلع إلى تطوير تطبيق يتقدم مع الوقت والتكنولوجيا وترغب في تحديث تطبيقك الحالي بجميع ميزات التكنولوجيا الحديثة ، فعليك أن تشترك مع شركة تطوير ML و AI التي تتكيف جيدًا مع احتياجات السوق المتغيرة . يمكنك أيضًا اختيار مزودي التطوير الاحترافي في منطقتك مثل خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي بالولايات المتحدة الأمريكية أو مناطق أخرى. ولكن تأكد من اختيار الأفضل للحصول على نتائج عالية الجودة.