تطوير تطبيقات التعلم الآلي - تعطيل صناعة تطبيقات الأجهزة المحمولة

عندما نتحدث عن الحاضر ، لا ندرك أننا نتحدث بالفعل عن مستقبل الأمس. ومن بين هذه التقنيات المستقبلية التي يجب التحدث عنها تطوير تطبيقات التعلم الآلي أو استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمات تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة. ستقضي الدقائق السبع التالية في تعلم كيف تعمل تقنية التعلم الآلي على تعطيل صناعة تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة اليوم.

"الكشف عن البرامج الضارة المعتمد على التوقيع ميت. الذكاء الاصطناعي القائم على التعلم الآلي هو أقوى دفاع ضد خصم الجيل التالي والتجزئة المتغيرة. "
- جيمس سكوت ، زميل أول ، معهد تكنولوجيا البنية التحتية الحيوية

لقد ولى زمن الخدمات العامة والتقنيات الأبسط منذ فترة طويلة ، ونحن نعيش اليوم في عالم يحركه الجهاز بشكل كبير. آلات قادرة على تعلم سلوكياتنا وتجعل حياتنا اليومية أسهل مما نتخيله.

إذا تعمقنا في هذا الفكر ، فسوف ندرك ، كيف يجب أن تكون التكنولوجيا متطورة للتعلم من تلقاء نفسها أي أنماط سلوكية نتبعها دون وعي. هذه ليست آلات بسيطة ، إنها أكثر من متقدمة.

يتسم العالم التكنولوجي اليوم بخطى سريعة بما يكفي للتبديل بسرعة بين العلامات التجارية والتطبيقات والتقنيات إذا لم يلبي المرء احتياجاته 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 تعلم آلي مدمج في كل تطبيق جوال تقريبًا نقرر استخدامه. 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. إن الحاجة إلى القلق بشأن الأشياء البسيطة والمعقدة لم تعد موجودة لأن تطبيقاتنا المحمولة وأجهزتنا الذكية تفعل ذلك من أجلنا.

بالنظر إلى الإحصائيات ، سوف يظهرون لنا ذلك

• تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هي فئة رائدة بين الشركات الناشئة الممولة
• من المتوقع أن يتضاعف عدد الشركات التي تستثمر في ML خلال السنوات الثلاث المقبلة
• 40٪ من الشركات الأمريكية تستخدم ML لتحسين المبيعات والتسويق
• تجاوزت 76٪ من الشركات الأمريكية أهداف مبيعاتها بسبب ML
• زادت البنوك الأوروبية مبيعات المنتجات بنسبة 10٪ ومعدلات خفض الإنتاج بنسبة 20٪ باستخدام ML

الفكرة وراء أي نوع من الأعمال التجارية هي تحقيق أرباح ولا يمكن تحقيق ذلك إلا عندما يكتسبون مستخدمين جددًا ويحتفظون بمستخدميهم القدامى. قد يكون هذا أمرًا غريبًا بالنسبة لمطوري تطبيقات الأجهزة المحمولة ، ولكن هذا صحيح بقدر ما يمكن أن يكون تطوير تطبيقات التعلم الآلي لديه القدرة على تحويل تطبيقات الهاتف المحمول البسيطة إلى مناجم ذهب. دعونا نرى كيف:

كيف يمكن أن يكون التعلم الآلي مفيدًا لتطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة؟

• التخصيص: يمكن لأي خوارزمية للتعلم الآلي مرتبطة بتطبيق الهاتف المحمول البسيط تحليل مصادر مختلفة للمعلومات من أنشطة الوسائط الاجتماعية إلى التصنيفات الائتمانية وتقديم توصيات لكل جهاز مستخدم. يمكن استخدام تطبيق الويب للتعلم الآلي ، وكذلك تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة ، للتعلم.

1. من هم عملاؤك؟
2. ماذا يحبون؟
3. ما الذي يمكنهم تحمله؟
4. 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 الأمثلة على العلامات التجارية الكبرى التي تستخدم تطوير تطبيقات التعلم الآلي لمزاياها ،

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

• البحث المتقدم: تتيح لك أفكار تطبيقات التعلم الآلي تحسين خيارات البحث في تطبيقات الهاتف المحمول. يجعل ML نتائج البحث أكثر سهولة وسياقية لمستخدميها. تتعلم خوارزميات ML من الاستفسارات 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 في تطوير تطبيقات التعلم الآلي للمسوقين في فهمهم لتفضيلات المستخدمين ونمط سلوكهم من خلال فحص أنواع مختلفة من البيانات المتعلقة بالعمر والجنس والموقع وتاريخ البحث وتكرار استخدام التطبيق وما إلى ذلك. .تعتبر هذه البيانات هي المفتاح لتحسين فعالية تطبيقك وجهودك التسويقية.

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 تتبنى ML للتنبؤ بتفضيلات المستخدم وبناء ملف تعريف المستخدم وفقًا لذلك.

• المزيد من الإعلانات ذات الصلة: لقد بذل العديد من خبراء الصناعة بشأن هذه النقطة أن الطريقة الوحيدة للمضي قدمًا في هذا السوق الاستهلاكية التي لا تنتهي أبدًا يمكن تحقيقها من خلال تخصيص كل تجربة لكل عميل.

"معظم التسويق التناظري يصيب الأشخاص الخطأ أو الأشخاص المناسبين في الوقت الخطأ. الرقمية أكثر كفاءة وتأثيرًا لأنها يمكن أن تصل إلى الأشخاص المناسبين فقط ، وفي الوقت المناسب فقط ". - Simon Silvester ، نائب الرئيس التنفيذي ورئيس التخطيط في Y&R EMEA

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 الأجهزة المحمولة اليوم دمج البيانات بسهولة من ML مما سيؤدي في المقابل إلى توفير 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.

• مستوى أمان محسّن: إلى جانب إنشاء أداة تسويق فعالة للغاية ، يمكن للتعلم 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.

تستخدم تطبيقات مثل ZoOm Login و BioID التعلم الآلي لتطبيقات الأجهزة المحمولة 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.

يمنع ML حتى حركة المرور والبيانات الضارة من الوصول إلى جهازك المحمول. تكتشف خوارزميات تطبيقات التعلم الآلي الأنشطة المشبوهة وتحظرها.

كيف يستخدم المطورون قوة الذكاء الاصطناعي في تطوير تطبيقات الهاتف؟

بعد معرفة ما هو تطبيق التعلم الآلي ، دعونا نلقي نظرة على مزايا تطبيقات الأجهزة المحمولة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي لا تنتهي أبدًا للمستخدمين وكذلك لمطوري تطبيقات الأجهزة المحمولة. أحد الاستخدامات الأكثر استدامة للمطورين هو أنه يمكنهم إنشاء تطبيقات واقعية للغاية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

يمكن أن تكون أفضل الاستخدامات:

• يمكن دمج التعلم الآلي كجزء من الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا الهاتف المحمول .
• يمكن استخدامه للتحليل التنبئي الذي هو أساسًا معالجة كميات كبيرة من البيانات للتنبؤ بالسلوك البشري.
• يمكن أيضًا استخدام التعلم الآلي لتطبيقات الأجهزة المحمولة لاستيعاب الأمان وتصفية البيانات الضارة .

يمكّن التعلم الآلي تطبيق التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) لتحديد وتذكر الأحرف التي ربما تم تخطيها من نهاية المطور.

ينطبق مفهوم التعلم الآلي أيضًا على تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP). لذا إلى جانب تقليل وقت التطوير والجهود المبذولة ، فإن الجمع بين الذكاء الاصطناعي وضمان الجودة يقلل أيضًا من مراحل التحديث والاختبار.

ما هي التحديات مع التعلم الآلي وحلولها؟

مثل أي تقنية أخرى ، هناك دائمًا سلسلة من التحديات المرتبطة بالتعلم الآلي 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 التعلم الآلي.

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

• تعدين العينة الصلبة - 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.
• 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.
• 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.

ما هي أفضل المنصات لتطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة باستخدام التعلم الآلي؟

• Azure - 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 للمطورين إنشاء تطبيقات محمولة ذات إمكانات تنبؤ دقيقة.
• IBM Watson - 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.

• Tensorflow - تتيح مكتبة Google مفتوحة المصدر ، Tensor ، للمطورين 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.

• Api.ai - هو نظام أساسي تم إنشاؤه 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 (تمت مناقشتها من قبل) والأدوار هي الكائنات المصاحبة التي تحدد نشاط الكائن المركزي. علاوة على ذلك ، أنشأ منشئو Api.ai قاعدة بيانات قوية للغاية عززت خوارزمياتهم.

• Wit.ai - 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 ميزات "المحفوظات" 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.

تستخدم بعض التطبيقات الأكثر شيوعًا مثل Netflix و Tinder و Snapchat وخرائط Google و Dango تقنية الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الأجهزة المحمولة وتطبيقات أعمال التعلم الآلي لمنح مستخدميها تجربة مخصصة وشخصية للغاية.

التعلم الآلي للاستفادة من تطبيقات الأجهزة المحمولة هو الطريق الذي يجب اتباعه اليوم لأنه يقوم بتحميل تطبيق الجوال الخاص بك بخيارات تخصيص كافية لجعله أكثر قابلية للاستخدام وكفاءة وفعالية. يعد امتلاك مفهوم رائع وواجهة مستخدم أحد أقطاب المغناطيس ، لكن دمج التعلم الآلي يمضي خطوة إلى الأمام لتزويد المستخدمين بأفضل التجارب.

[اقرأ أيضًا: تقدير الوقت والتكلفة والتسليمات لمشروع تطبيق ML]