Ein Leitfaden zur Implementierung von KI und maschinellem Lernen in Ihrer bestehenden Anwendung

Wenn wir über die Gegenwart sprechen, merken wir nicht, dass wir eigentlich über die Zukunft von gestern sprechen. Und eine solche futuristische Technologie, über die man sprechen sollte, ist die Implementierung von ML und das Hinzufügen von KI zu Ihrer App . In den nächsten sieben Minuten erfahren Sie, welche Rolle maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in der Branche der Entwicklung mobiler Apps spielen und was Sie tun können, um davon zu profitieren.

Die Zeit von generischen Diensten und einfacheren Technologien ist längst vorbei und wir leben heute in einer stark maschinengetriebenen Welt. Maschinen, die in der Lage sind, unser Verhalten zu lernen und unser tägliches Leben einfacher zu machen, als wir es je für möglich gehalten hätten, machen es für uns notwendig, den Prozess der Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in Apps zu verstehen .

Der technologische Bereich ist heute schnelllebig genug, um schnell zwischen Marken und Apps und Technologien zu wechseln, wenn man seine Bedürfnisse in den ersten fünf Minuten der Nutzung nicht rechtfertigt . Dies spiegelt auch den Wettbewerb wider, zu dem dieses hohe Tempo geführt hat. Unternehmen, die mobile Apps entwickeln, können es sich einfach nicht leisten, im Rennen um sich ständig weiterentwickelnde Technologien zurückzubleiben.

Heutzutage sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in fast jeder mobilen Anwendung, die wir verwenden, integriert. Umso wichtiger ist es zu wissen, wie man maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in mobile Apps integriert .

Zum Beispiel zeigt uns unsere Essensliefer-App die Restaurants, die die Art von Essen liefern, die wir gerne bestellen, unsere On-Demand-Taxi-Anwendungen zeigen uns den Standort unserer Fahrten in Echtzeit, Zeitmanagement-Anwendungen sagen uns, was am besten geeignet ist Zeit, um eine Aufgabe zu erledigen, und wie wir unsere Arbeit priorisieren.

Tatsächlich sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die einst als äußerst komplizierte Technologie galten, an der man arbeiten oder die man überhaupt verstehen kann, etwas, das zu einem alltäglichen Bestandteil unseres Lebens geworden ist, ohne dass man sich seiner Präsenz bewusst ist. Ein Beweis dafür sind die folgenden Funktionalitäten, die von den Top-Marken-Apps angeboten werden.

Die breite Einbeziehung der beiden verwandten Technologien hat die Notwendigkeit beseitigt, sich um einfache, sogar komplizierte Dinge zu kümmern, da unsere mobilen Anwendungen und unsere Smartphones dies für uns tun.

Die unten aufgeführten Statistiken zeigen uns, dass ML- und KI-gestützte mobile Apps eine führende Kategorie unter den finanzierten Startups und Unternehmen sind.

• Allied Market Research hat prognostiziert, dass der Markt für maschinelles Lernen im Jahr 2023 5.537 Millionen US-Dollar erreichen wird, was seine wachsende Verbreitung weiter unterstreicht.
  
  
• Laut der CIO-Umfrage 2019 von Gartner ist die Zahl der Unternehmen, die KI-Technologien in irgendeiner Form implementieren, in den letzten Jahren um 270 % gestiegen.
  
  
• Laut Microsoft befürchten 44 % der Unternehmen, dass sie gegenüber Startups den Kürzeren ziehen, wenn sie bei der Implementierung von KI zu langsam sind.
  
  
• Untersuchungen von Fortune Business Insights sagen voraus, dass 117,19 Milliarden US-Dollar der erwartete Wert des globalen Marktes für maschinelles Lernen bis 2027 bei einer CAGR von 39,2 % im Prognosezeitraum sein wird.
  
  
• Das Wall Street Journal stellt fest, dass die Fortschritte in KI und maschinellem Lernen das Potenzial haben, das globale BIP bis 2030 um 14 % zu steigern.

Die Idee hinter jeder Art von Geschäft ist es, Gewinne zu erzielen, und das kann nur erreicht werden, wenn sie neue Benutzer gewinnen und ihre alten Benutzer behalten. Die schwierige Aufgabe kann durch KI erleichtert werden, da dies einer der Vorteile oder Vorteile der Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in Apps ist .

Möglichkeiten zur Implementierung von KI und ML

Es gibt drei primäre Wege, durch die die Kraft von Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können in mobile Apps integriert werden , um die Anwendung effizienter, solider und intelligenter zu machen. Die Möglichkeiten, die auch die Antwort darauf sind, wie Sie KI und ML zu Ihrer App hinzufügen können .

Argumentation

KI und ML sind zwei kompetente Technologien, die die Kraft des Denkens zur Lösung von Problemen in sich aufnehmen. Anwendungen wie Uber oder Google Maps, die von Einzelpersonen verwendet werden, um in verschiedene Gebiete zu reisen, ändern oft den Kurs oder die Route basierend auf den Verkehrsbedingungen. Hier arbeitet KI – indem sie ihre Denkfähigkeiten nutzt. Diese Funktion ist es, die die KI dazu bringt, einen Menschen beim Schach zu schlagen, und wie Uber die automatisierte Argumentation zur Optimierung von Routen nutzt, damit die Benutzer ihr Ziel schneller erreichen.

Daher werden schnelle Entscheidungen in Echtzeit derzeit von KI gesteuert, um den besten Kundenservice zu bieten.

Empfehlung

Da Sie mit OTT-Plattformen wie Netflix, Amazon und anderen vertraut sind; Die Streaming-Funktionen dieser Plattformen gewinnen eine große Anzahl von Kunden mit hohen Vertrauens- und Bindungsraten der Benutzer. Sowohl Netflix als auch Amazon haben KI und ML in ihre Anwendungen implementiert, die die Entscheidung des Kunden anhand von Alter, Geschlecht, Standort und seinen Vorlieben untersuchen. Die Technologie, die auf der Auswahl des Kunden basiert, schlägt dann die beliebtesten Alternativen in seiner Watch-Playlist vor oder die Personen mit ähnlichem Geschmack angesehen haben.

Den Benutzern einen Einblick zu geben, was sie als nächstes benötigen, hat sich als Erfolgsgeheimnis einiger der Top-Marken der Welt herausgestellt – Amazon, Flipkart, Netflix und andere nutzen die von künstlicher Intelligenz unterstützte Kraft seit sehr langer Zeit jetzt. Dies ist eine erstaunlich beliebte Technologie für Streaming-Dienste und wird derzeit in zahlreichen anderen Anwendungen ausgeführt.

Verhalten

Zu lernen, wie sich der Benutzer in der App verhält, kann der künstlichen Intelligenz helfen, neue Grenzen in der Welt der Sicherheit zu setzen. Jedes Mal, wenn jemand versucht, Ihre Daten zu nehmen und versucht, sich ohne Ihr Wissen für eine Online-Transaktion auszugeben, kann das KI-System das ungewöhnliche Verhalten verfolgen und die Transaktion an Ort und Stelle stoppen.

Diese drei grundlegenden Grundlagen, die beantworten, was die besten Möglichkeiten zur Integration von maschinellem Lernen und KI in die Anwendungsentwicklung sind, können in mehreren Funktionen verwendet werden, damit Ihre App ein viel besseres Kundenerlebnis bietet .

Und jetzt, wo wir uns angesehen haben, wie man KI in Android-Apps zusammen mit der Integration von ML integriert , lassen Sie uns das Warum beantworten.

Warum sollten Sie maschinelles Lernen und KI in Ihre mobile App integrieren?

Warum maschinelles Lernen und KI in Ihre mobile App integrieren?

Personalisierung

Jeder KI-Algorithmus, der an Ihre mobile Simpleton-Anwendung angeschlossen ist, kann verschiedene Informationsquellen von Social-Media-Aktivitäten bis hin zu Kreditratings analysieren und Empfehlungen für jedes Benutzergerät bereitstellen. Die Anwendungsentwicklung für maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Folgendes zu lernen:

• Wer sind Ihre Kunden?
• Was mögen sie?
• Was können sie sich leisten?
• Welche Wörter verwenden sie, um über verschiedene Produkte zu sprechen?

Basierend auf all diesen Informationen können Sie Ihr Kundenverhalten klassifizieren und diese Klassifizierung für zielgerichtetes Marketing verwenden. Einfach ausgedrückt, ML ermöglicht es Ihnen, Ihren Kunden und potenziellen Kunden relevantere und verlockendere Inhalte bereitzustellen und den Eindruck zu erwecken, dass Ihre mobilen App-Technologien mit KI speziell auf sie zugeschnitten sind.

Um sich ein paar KI-ML -Beispiele großer Marken anzusehen, die Maßstäbe bei der Implementierung von maschinellem Lernen in Apps setzen?

• Taco Bell als TacBot, der Bestellungen entgegennimmt, Fragen beantwortet und Menüoptionen basierend auf Ihren Vorlieben empfiehlt.
• Uber verwendet ML, um seinen Nutzern eine geschätzte Ankunftszeit und Kosten bereitzustellen.
• ImprompDo ist eine Zeitmanagement-App, die ML einsetzt, um eine geeignete Zeit für Sie zu finden, um Ihre Aufgaben zu erledigen und Ihre To-Do-Liste zu priorisieren
• Migraine Buddy ist eine großartige Gesundheits-App, die ML verwendet, um die Möglichkeit von Kopfschmerzen vorherzusagen und Möglichkeiten zu ihrer Vorbeugung zu empfehlen.
• Optimize Fitness ist eine Sport-App, die einen verfügbaren Sensor und genetische Daten enthält, um ein hochindividuelles Trainingsprogramm anzupassen.

Erweiterte Suche

Durch den auf KI und maschinellem Lernen basierenden App-Entwicklungsprozess erhalten Sie eine App, mit der Sie die Suchoptionen in Ihren mobilen Anwendungen optimieren können. KI und maschinelles Lernen machen die Suchergebnisse für die Benutzer intuitiver und kontextbezogener. Die Algorithmen lernen aus den verschiedenen Anfragen der Kunden und priorisieren die Ergebnisse basierend auf diesen Anfragen.

Tatsächlich ermöglichen es Ihnen nicht nur Suchalgorithmen, moderne mobile Anwendungen, alle Benutzerdaten zu sammeln, einschließlich Suchverläufen und typischen Aktionen. Diese Daten können zusammen mit den Verhaltensdaten und Suchanfragen verwendet werden, um Ihre Produkte und Dienstleistungen zu bewerten und die am besten geeigneten Ergebnisse anzuzeigen.

Upgrades wie Sprachsuche oder Gestensuche können für eine leistungsfähigere Anwendung integriert werden.

Vorhersage des Benutzerverhaltens

Der größte Vorteil der KI-basierten App-Entwicklung für maschinelles Lernen für Vermarkter besteht darin, dass sie die Vorlieben und Verhaltensmuster der Benutzer verstehen , indem sie verschiedene Arten von Daten zu Alter, Geschlecht, Standort, Suchverlauf, Häufigkeit der App-Nutzung usw. untersuchen. Dies Daten sind der Schlüssel zur Verbesserung der Effektivität Ihrer Bewerbungs- und Marketingaktivitäten.

Der Vorschlagsmechanismus von Amazon und die Empfehlung von Netflix funktionieren nach dem gleichen Prinzip, das ML bei der Erstellung individueller Empfehlungen für jeden Einzelnen unterstützt.

Und nicht nur Amazon und Netflix, sondern auch mobile Apps wie Youbox, JJ Food Service und Qloo Entertainment verwenden ML, um die Benutzerpräferenzen vorherzusagen und das Benutzerprofil entsprechend zu erstellen.

Relevantere Anzeigen

Viele Branchenexperten haben darauf hingewiesen, dass der einzige Weg, um in diesem endlosen Verbrauchermarkt voranzukommen, darin besteht, jede Erfahrung für jeden Kunden zu personalisieren.

Laut einem Bericht von The Relevancy Group nutzen bereits 38 % der Führungskräfte maschinelles Lernen für mobile Apps als Teil ihrer Datenverwaltungsplattform (DMP) für Werbung.

Mithilfe der Integration von maschinellem Lernen in mobile Apps können Sie vermeiden, Ihre Kunden zu schwächen, indem Sie sie mit Produkten und Dienstleistungen ansprechen, an denen sie kein Interesse haben. Stattdessen können Sie Ihre ganze Energie darauf konzentrieren, Anzeigen zu generieren, die auf die einzigartigen Vorlieben und Launen jedes Benutzers eingehen .

Unternehmen, die Apps für maschinelles Lernen entwickeln, können heute auf einfache Weise Daten intelligent konsolidieren, was im Gegenzug Zeit und Geld für unangemessene Werbung spart und den Ruf der Marke eines Unternehmens verbessert.

Beispielsweise ist Coca-Cola dafür bekannt, seine Anzeigen an die demografischen Merkmale anzupassen. Dies geschieht durch Informationen darüber, in welchen Situationen Kunden dazu veranlasst werden, über die Marke zu sprechen, und hat daher die beste Art und Weise definiert, Werbung zu schalten.

Verbessertes Sicherheitsniveau

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für mobile Apps sind nicht nur ein sehr effektives Marketinginstrument, sondern können auch die App-Authentifizierung optimieren und sichern. Funktionen wie Bilderkennung oder Audioerkennung ermöglichen es Benutzern, ihre biometrischen Daten als Sicherheitsauthentifizierungsschritt in ihren Mobilgeräten einzurichten. ML unterstützt Sie auch bei der Einrichtung von Zugriffsrechten für Ihre Kunden.

Apps wie ZoOm Login und BioID haben in die Entwicklung von ML- und KI-Anwendungen investiert , damit Benutzer ihre Fingerabdrücke und Gesichts-IDs verwenden können, um Sicherheitssperren für verschiedene Websites und Apps einzurichten. Tatsächlich bietet BioID sogar eine periokulare Augenerkennung für teilweise sichtbare Gesichter.

Nachdem wir uns nun die verschiedenen Bereiche angesehen haben, in denen die Anwendung von KI und ML in die mobile App integriert werden kann , ist es nun an der Zeit, sich die Plattformen anzusehen, die dies ermöglichen, was wir in unserer Eigenschaft als erfahrenes KI-Softwareentwicklungsunternehmen haben auf die wir uns verlassen haben, bevor wir uns der Strategie zuwenden, die ein Unternehmen entwickeln sollte, um eine reibungslose Implementierung sicherzustellen.

Benutzerbindung

Die KI-Entwicklungsdienste und -lösungen binden Unternehmen ein, um einen ausgewogenen Kundensupport und eine Reihe von Funktionen anzubieten. Nur wenige Apps bieten den Kunden kleine Anreize, damit sie die Anwendung konsequent nutzen. Auch nur zu Unterhaltungszwecken sind gesprächige KI-Assistenten da, um den Benutzern zu helfen und zu jeder Stunde eine Diskussion zu führen.

Data-Mining

Data Mining, auch bekannt als Data Discovery, umfasst die Analyse der riesigen Menge an Daten, um hilfreiche Informationen zu sammeln und sie in verschiedenen Bereichen zu sammeln, einschließlich Data Warehouses und anderen. ML bietet Datenalgorithmen, die sich im Allgemeinen automatisch durch Erfahrung basierend auf Informationen verbessern. Es folgt dem Weg, neue Algorithmen zu lernen, die es ganz einfach machen, Assoziationen innerhalb der Datensätze zu finden und die Daten mühelos zu sammeln.

Entdeckung eines Betruges

Die Betrugsfälle bereiten allen Branchen Sorgen, insbesondere dem Bank- und Finanzwesen. Um dieses Problem zu lösen, nutzt ML Datenanalysen, um Kreditausfälle, Betrugsprüfungen, Kreditkartenbetrug und mehr zu begrenzen.

Es hilft Ihnen auch bei der Bestimmung der Fähigkeit einer Person, sich um ein Darlehen zu kümmern, und der Risiken, die mit der Vergabe des Darlehens verbunden sind. E-Commerce-Apps nutzen ML häufig, um Werberabatte und Angebote zu entdecken.

Objekt- und Gesichtserkennung

Die Gesichtserkennung ist die beliebteste und neueste Funktion für die mobilen Apps. Die Gesichtserkennung kann dazu beitragen, die Sicherheit Ihrer Anwendung zu verbessern und gleichzeitig die Anmeldung zu beschleunigen. Es hilft auch bei der Sicherung der Daten aus unbekannten Quellen.

Mit der verbesserten Sicherheit kann die Gesichtserkennung von medizinischem Fachpersonal verwendet werden, um die Gesundheit von Patienten durch Untersuchung des Gesichts eines Patienten zu bewerten.

Beste Plattformen für die Entwicklung einer mobilen App mit maschinellem Lernen?

1. Azurblau

Azure ist eine Cloud-Lösung von Microsoft. Azure verfügt über eine sehr große Support-Community, hochwertige mehrsprachige Dokumente und eine große Anzahl zugänglicher Tutorials. Die Programmiersprachen dieser Plattform sind R und Python. Aufgrund eines fortschrittlichen Analysemechanismus können die KI-App-Entwickler mobile Anwendungen mit genauen Prognosefunktionen erstellen.

2. IBM Watson

Das Hauptmerkmal der Verwendung von IBM Watson besteht darin, dass es den Entwicklern ermöglicht, Benutzeranfragen unabhängig vom Format umfassend zu verarbeiten. Jede Art von Daten. Das Einbeziehen von Sprachnotizen, Bildern oder gedruckten Formaten wird mithilfe mehrerer Ansätze schnell analysiert. Diese Suchmethode wird von keiner anderen Plattform als IBM Watson bereitgestellt. Andere Plattformen beinhalten komplexe logische Ketten von ANN für Sucheigenschaften. Das Multitasking in IBM Watson überwiegt in den meisten Fällen, da es den Faktor des minimalen Risikos bestimmt.

3. Tensorflow

Die Open-Source-Bibliothek von Google, Tensor, ermöglicht es Unternehmen , KI-Anwendungen zu entwickeln , mehrere Lösungen zu erstellen, abhängig von tiefem maschinellem Lernen, das als notwendig erachtet wird, um nichtlineare Probleme zu lösen. Tensorflow-Anwendungen funktionieren, indem sie die Kommunikationserfahrung mit Benutzern in ihrer Umgebung nutzen und nach und nach die richtigen Antworten gemäß den Anforderungen der Benutzer finden. Diese offene Bibliothek ist jedoch nicht die beste Wahl für Anfänger.

4. API.ai

Es ist eine Plattform, die vom Google-Entwicklungsteam erstellt wurde, das dafür bekannt ist, kontextabhängige Abhängigkeiten zu verwenden. Diese Plattform kann sehr erfolgreich verwendet werden, um KI-basierte virtuelle Assistenten für Android und iOS zu erstellen . Die zwei grundlegenden Konzepte, von denen Api.ai abhängt, sind – Entitäten und Rollen. Entitäten sind die zentralen Objekte und Rollen begleitende Objekte, die die Aktivität des zentralen Objekts bestimmen. Darüber hinaus haben die Entwickler von Api.ai eine äußerst leistungsfähige Datenbank erstellt, die ihre Algorithmen verstärkt.

5. Wit.ai

Api.ai und Wit.ai haben weitgehend ähnliche Plattformen. Ein weiteres herausragendes Merkmal von Wit.ai ist, dass es Sprachdateien in gedruckte Texte umwandelt. Wit.ai ermöglicht auch eine „Verlaufs“-Funktion, die kontextsensitive Daten analysieren und daher sehr genaue Antworten auf Benutzeranfragen generieren kann, was insbesondere bei Chatbots für kommerzielle Websites der Fall ist . Dies ist eine gute Plattform für die Erstellung von mobilen Windows-, iOS- oder Android-Anwendungen mit maschinellem Lernen.

6. Amazon-KI

Die berühmte KI-basierte Plattform wird verwendet, um menschliche Sprache und visuelle Objekte mit Hilfe von tiefgreifenden maschinellen Lernprozessen zu identifizieren . Die Lösung ist vollständig für den Zweck der Cloud-Bereitstellung angepasst und ermöglicht Ihnen somit die Entwicklung von KI-gestützten mobilen Apps mit geringer Komplexität.

7. Clarifai

Die auf KI basierende Lösung analysiert Informationen mithilfe komplizierter und kapazitiver Algorithmen. Die mit der Plattform erstellten Apps (die über die REST-API in die App integriert werden können) – können sich an die individuelle Benutzererfahrung anpassen – was sie zur bevorzugten Wahl für Entwickler macht, die in künstliche Intelligenz investieren möchten, um die Welt der App-Entwicklung zu betreten von intelligenten Assistenten.

Damit wissen Sie jetzt, wie Ihre mobile App zu einer KI-App werden kann und welche Tools beim maschinellen Lernen und der Entwicklung von KI-Apps helfen. Der nächste und letzte und wichtigste Teil, den wir jetzt besprechen werden, ist, wie man anfängt.

Wie starte ich die Implementierung von KI in Apps?

Die Implementierung von künstlichem oder maschinellem Lernen in einer Anwendung erfordert eine monumentale Veränderung im Betrieb einer Anwendung, die ohne Intelligenz funktioniert.

Diese Verschiebung, die von der KI gefordert wird, erfordert es, auf Hinweise zu achten, die sich sehr von dem unterscheiden, was bei der Investition in den üblichen Entwicklungsprozess für mobile Apps erforderlich ist .

Hier sind die Dinge, die Sie bei der Verwaltung eines KI-Projekts berücksichtigen müssen:

Identifizieren Sie das Problem, das durch KI gelöst werden soll

Was bei der Anwendung von KI in einer mobilen App funktioniert, wie wir in der ersten Abbildung des Artikels gesehen haben, ist die Anwendung der Technologie in einem Prozess statt in mehreren. Wenn die Technologie in einem einzelnen Feature der Anwendung angewendet wird, ist es viel einfacher, sie nicht nur zu verwalten, sondern auch optimal zu nutzen . Identifizieren Sie also , welcher Teil Ihrer Anwendung von Informationen profitieren würde – ist es eine Empfehlung? Würde die Technologie helfen, eine bessere ETA zu geben? – Und dann gezielt Daten aus diesem Bereich erheben.

Kennen Sie Ihre Daten

Bevor Sie sich auf die Entwicklung von KI-Apps freuen, ist es wichtig, sich zunächst ein Bild davon zu machen, woher die Daten kommen würden. In der Phase des Datenabrufs und der Verfeinerung würde es helfen, die Plattformen zu identifizieren, von denen die Informationen überhaupt stammen würden . Als nächstes müssen Sie sich mit der Verfeinerung der Daten befassen – um sicherzustellen, dass die Daten, die Sie in Ihr KI-Modul einspeisen möchten, sauber, nicht dupliziert und wirklich informativ sind.

Verstehen Sie, dass APIs nicht ausreichen

Die nächste große Sache bei der Implementierung von KI in einer mobilen App ist das Verständnis, dass sich Application Programming Interfaces (APIs) als unsolider erweisen, je umfassender Sie sie verwenden. Während die oben erwähnten APIs ausreichen, um Ihre App in eine KI-App umzuwandeln, reichen sie nicht aus, um eine schwere, vollwertige KI- Lösung zu unterstützen. Der Punkt ist, je mehr Sie möchten, dass ein Modell intelligent ist, desto mehr müssen Sie auf die Datenmodellierung hinarbeiten – etwas, das APIs allein nicht lösen können.

Legen Sie Metriken fest, die helfen würden, die Effektivität von KI zu messen

Es macht kaum Sinn, eine KI- oder maschinelle Lernfunktion in Ihre mobile App zu implementieren, bis Sie auch über den Mechanismus verfügen, um ihre Wirksamkeit zu messen – etwas, das nur gezogen werden kann, nachdem Sie verstanden haben, was genau Sie damit lösen möchten. Bevor Sie sich also auf den Weg machen, KI oder sogar ML in Ihrer mobilen App zu implementieren, sollten Sie verstehen, was Sie damit erreichen möchten.

Stellen Sie Data Scientists ein

Der letzte wichtige Punkt, den Sie berücksichtigen sollten, ist die Beschäftigung von Data Scientists auf Ihrer Gehaltsliste oder die Investition in eine Entwicklungsagentur für mobile Apps , die Data Scientists in ihrem Team hat. Data Scientists helfen Ihnen bei all Ihren Datenverfeinerungs- und Verwaltungsanforderungen, im Grunde alles, was auf einem Must-Have-Niveau benötigt wird, um Ihr Spiel mit künstlicher Intelligenz zu bestehen und zu übertreffen.

Dies ist die Phase, in der Sie nun bereit sind, die Intelligenz in Ihrer mobilen Anwendung zu implementieren. Da wir im letzten Segment viel über Daten gesprochen haben und Daten ein fester Bestandteil der Künstlichen Intelligenz sind, schauen wir uns zum Abschied noch einmal die Lösung von Problemen an, die aus Daten entstehen können.

Durchführbarkeit und praktische Änderungen vorzunehmen

Nachdem Sie nun wissen, was, warum und wie bei der Implementierung von KI- und Machine-Learning-Apps, haben Sie vielleicht eine Vorstellung von einem Plan im Kopf, z. B. welche Schritte mit höchster Priorität unternommen werden sollten und wie Ihre Anwendung funktionieren/aussehen würde. sobald die Änderungen vorgenommen wurden. In diesem Sinne ist es eine ideale Gelegenheit, einige Checks durchzuführen, bevor Sie fortfahren, zum Beispiel –

• Führen Sie einen schnellen Möglichkeitstest durch, um festzustellen, ob Ihre zukünftige Ausführung Ihrem Unternehmen zugute kommt, die Benutzererfahrung verbessert und das Engagement erhöht. Ein fruchtbares Upgrade ist dasjenige, das die bestehenden Benutzer und Kunden glücklich machen und mehr Individualität für Ihr Produkt gewinnen könnte. Wenn ein Update Ihre Effizienz nicht steigert, gibt es keinen Grund dafür Aufwand und Geld zu investieren.
• Analysieren Sie, ob Ihre aktuelle Gruppe das Erforderliche liefern kann. Wenn es weniger oder keine interne Teamkapazität gibt, müssen Sie neue Mitarbeiter einstellen oder die Arbeit an ein zuverlässiges und kompetentes Entwicklungsunternehmen für künstliche Intelligenz auslagern.

Datenintegration und Sicherheit

Bei der Implementierung von Machine-Learning-Projekten für mobile Anwendungen benötigt Ihre App ein besseres Informationskonfigurationsmodell. Alte Daten, die anders zusammengesetzt sind, können die Effektivität Ihrer ML-Bereitstellung beeinflussen.

Wenn entschieden wird, welche Fähigkeiten und Funktionen der Anwendung hinzugefügt werden, ist es wichtig, sich auf Datensätze zu konzentrieren. Effiziente und gut organisierte Daten sowie eine sorgfältige Integration tragen dazu bei, dass Ihre App langfristig eine qualitativ hochwertige Leistung erbringt.

Sicherheit ist ein weiteres grundlegendes Thema, das nicht übersehen werden darf. Um Ihre Anwendung stark und sicher zu halten, müssen Sie über die richtige Anordnung nachdenken, um Sicherheitsimplikationen zu integrieren und sich an Standards und die Anforderungen Ihres Produkts zu halten.

Verwenden Sie starke unterstützende technologische Hilfsmittel

Sie müssen die richtige Technologie und die richtigen digitalen Lösungen auswählen, um Ihre Bewerbung zu unterstützen. Ihr Speicherplatz für Daten, Sicherheitstools, Sicherungssoftware, Optimierungsdienste usw. sollte stark und sicher sein, damit Ihre App konsistent bleibt. Ohne dies kann es zu einem drastischen Leistungsabfall kommen.

Lösungen für die häufigsten Herausforderungen in der KI-Technologie?

Wie bei jeder anderen Technologie gibt es auch bei KI immer eine Reihe von Herausforderungen. Das grundlegende Arbeitsprinzip des maschinellen Lernens ist die Verfügbarkeit von genügend Ressourcendaten als Trainingsmuster. Und als Maßstab für das Lernen sollte die Größe der Trainingsbeispieldaten groß genug sein, um eine grundlegende Perfektion des KI-Algorithmus sicherzustellen.

Um das Risiko einer Fehlinterpretation visueller Hinweise oder anderer digitaler Informationen durch die Maschine oder mobile Anwendung zu vermeiden, können die folgenden verschiedenen Methoden verwendet werden:

1. Hard-Sample-Mining

Wenn ein Subjekt aus mehreren Objekten besteht, die dem Hauptobjekt ähnlich sind, sollte die Maschine zwischen diesen Objekten verwechseln, wenn die für die Analyse als Beispiel vorgesehene Stichprobengröße nicht groß genug ist. Durch die Unterscheidung verschiedener Objekte anhand mehrerer Beispiele lernt die Maschine zu analysieren, welches Objekt das zentrale Objekt ist.

2. Datenerweiterung

Wenn es sich um ein fragliches Bild handelt, in dem die Maschine oder mobile Anwendung ein zentrales Bild identifizieren muss, sollten Änderungen am gesamten Bild vorgenommen werden, wobei das Motiv unverändert bleibt, sodass die App das Hauptobjekt in einer Vielzahl von Umgebungen registrieren kann .

3. Nachahmung der Datenaddition

Bei diesem Verfahren werden einige der Daten annulliert, wobei nur die Informationen über das zentrale Objekt beibehalten werden. Dies geschieht, damit der Maschinenspeicher nur die Daten zum Hauptmotivbild und nicht zu den umgebenden Objekten enthält.

Abschließende Gedanken

Jetzt, da Sie die Gründe und die Implementierung mobiler Apps kennen, ist es an der Zeit, die erstklassige Leistung und Qualität für KI und ML zusammen anzuwenden, um das Beste aus der Anwendung herauszuholen. KI und ML zusammen sind die Zukunft der Weiterentwicklung der Entwicklung mobiler Apps.

Wenn Sie immer noch verwirrt sind und Ihre Zweifel ausräumen möchten, können Sie uns kontaktieren. Wenn Sie eine App entwickeln möchten, die mit der Zeit und der Technologie voranschreitet, und Ihre vorhandene App mit den neuesten Technologiefunktionen aktualisieren möchten, sollten Sie mit einem ML- und KI-Entwicklungsunternehmen zusammenarbeiten, das gut an die sich ändernden Marktanforderungen angepasst ist . Sie können sich auch für professionelle Entwicklungsanbieter in Ihrer Nähe wie KI-Entwicklungsdienste in den USA oder anderen Regionen entscheiden. Stellen Sie jedoch sicher, dass Sie das Beste auswählen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.