App-Entwicklung für maschinelles Lernen – Disrupting Mobile App Industry

Wenn wir über die Gegenwart sprechen, merken wir nicht, dass wir eigentlich über die Zukunft von gestern sprechen. Und eine dieser futuristischen Technologien, über die man sprechen sollte, ist die Entwicklung von Apps für maschinelles Lernen oder die Verwendung von KI in Entwicklungsdiensten für mobile Apps. In den nächsten sieben Minuten erfahren Sie, wie die Technologie des maschinellen Lernens die heutige Branche der Entwicklung mobiler Apps revolutioniert.

„Die signaturbasierte Malware-Erkennung ist tot. Auf maschinellem Lernen basierende künstliche Intelligenz ist die stärkste Verteidigung gegen den Gegner der nächsten Generation und den mutierenden Hash.“
― James Scott, Senior Fellow, Institut für Technologie kritischer Infrastrukturen

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.

Wenn wir diesen Gedanken vertiefen, werden wir erkennen, wie ausgeklügelt eine Technologie sein muss, um von sich aus alle Verhaltensmuster zu lernen, denen wir unbewusst folgen. Dies sind keine einfachen Maschinen, diese sind mehr als fortschrittlich.

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 seiner Nutzung nicht erfüllt. 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 ist maschinelles Lernen in fast jede mobile Anwendung integriert, für die wir uns entscheiden. 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 für die Erledigung einer Aufgabe und wie wir unsere Arbeit priorisieren. Die Notwendigkeit, sich um einfache, sogar komplizierte Dinge zu kümmern, hört auf zu existieren, weil unsere mobilen Anwendungen und unsere Smartphones dies für uns tun.

Wenn man sich die Statistiken ansieht , werden sie uns das zeigen

• Auf KI und maschinellem Lernen basierende Apps sind eine führende Kategorie unter den finanzierten Startups
• Die Zahl der Unternehmen, die in ML investieren, wird sich in den nächsten drei Jahren voraussichtlich verdoppeln
• 40 % der US-Unternehmen nutzen ML zur Verbesserung von Vertrieb und Marketing
• 76 % der US-Unternehmen haben ihre Umsatzziele aufgrund von ML übertroffen
• Europäische Banken haben mit ML ihre Produktverkäufe um 10 % gesteigert und die Abwanderungsraten um 20 % gesenkt

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. Es mag ein bizarrer Gedanke für Entwickler mobiler Apps sein, aber es ist so wahr wie es sein kann, dass die Entwicklung von maschinell lernenden Apps das Potenzial hat, Ihre einfachen mobilen Apps in Goldminen zu verwandeln. Lassen Sie uns sehen, wie:

Wie kann maschinelles Lernen für die Entwicklung mobiler Apps von Vorteil sein?

• Personalisierung: Jeder maschinelle Lernalgorithmus, der an Ihre mobile Simpleton-Anwendung angehängt ist, kann verschiedene Informationsquellen von Social-Media-Aktivitäten bis hin zu Kreditratings analysieren und Empfehlungen für jedes Benutzergerät geben. Die Web-App für maschinelles Lernen sowie die Entwicklung mobiler Apps können zum Lernen verwendet werden.

1. Wer sind Ihre Kunden?
2. Was mögen sie?
3. Was können sie sich leisten?
4. 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 einige Beispiele großer Marken anzusehen, die die App-Entwicklung mit maschinellem Lernen zu ihren Vorteilen nutzen,

1. Taco Bell als TacBot, der Bestellungen entgegennimmt, Fragen beantwortet und Menüoptionen basierend auf Ihren Vorlieben empfiehlt.
2. Uber verwendet ML, um seinen Nutzern eine geschätzte Ankunftszeit und Kosten bereitzustellen.
3. 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
4. Migraine Buddy ist eine großartige Gesundheits-App, die ML verwendet, um die Möglichkeit von Kopfschmerzen vorherzusagen und Möglichkeiten zu ihrer Vorbeugung zu empfehlen.
5. Optimize Fitness ist eine Sport-App, die einen verfügbaren Sensor und genetische Daten enthält, um ein hochindividuelles Trainingsprogramm anzupassen.

• Erweiterte Suche: App-Ideen für maschinelles Lernen ermöglichen es Ihnen, die Suchoptionen in Ihren mobilen Anwendungen zu optimieren. ML macht die Suchergebnisse für seine Benutzer intuitiver und kontextbezogener. ML-Algorithmen lernen aus den verschiedenen Anfragen von 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 App-Entwicklung mit maschinellem 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 Diese Daten sind der Schlüssel zur Verbesserung der Effektivität Ihrer Bewerbungs- und Marketingbemühungen.

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.

„Das meiste analoge Marketing trifft die falschen Leute oder die richtigen Leute zur falschen Zeit. Digital ist effizienter und wirkungsvoller, weil es nur die richtigen Leute und nur zum richtigen Zeitpunkt treffen kann.“ – Simon Silvester, Executive Vice President, Planungsleiter bei Y&R EMEA

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 mobile Apps entwickeln, können heute problemlos Daten aus ML 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.

• Verbesserte Sicherheitsstufe: Maschinelles Lernen für mobile Apps ist nicht nur ein sehr effektives Marketinginstrument, sondern kann 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 nutzen maschinelles Lernen für mobile Apps, 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.

ML verhindert sogar, dass schädlicher Datenverkehr und Daten Ihr Mobilgerät erreichen. Die Algorithmen von Machine-Learning-Anwendungen erkennen und sperren verdächtige Aktivitäten.

Wie nutzen Entwickler die Kraft der künstlichen Intelligenz bei der Entwicklung mobiler Anwendungen?

Nachdem wir erfahren haben, was eine App für maschinelles Lernen ist, werfen wir einen Blick auf die Vorteile von KI-gestützten mobilen Apps , die sowohl für Benutzer als auch für Entwickler mobiler Apps unendlich sind. Eine der nachhaltigsten Anwendungen für Entwickler ist, dass sie mithilfe von künstlicher Intelligenz hyperrealistische Apps erstellen können.

Die besten Verwendungen können sein:

• Maschinelles Lernen kann als Teil der künstlichen Intelligenz in die mobile Technologie integriert werden .
• Es kann für die prädiktive Analyse verwendet werden, bei der es sich im Grunde um die Verarbeitung großer Datenmengen für Vorhersagen menschlichen Verhaltens handelt.
• Maschinelles Lernen für mobile Apps kann auch dazu verwendet werden, Sicherheit zu integrieren und schädliche Daten herauszufiltern .

Durch maschinelles Lernen kann eine Anwendung zur optischen Zeichenerkennung (OCR) die Zeichen identifizieren und sich merken, die vom Entwickler möglicherweise übersprungen wurden.

Das Konzept des maschinellen Lernens gilt auch für Apps zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Die Kombination aus KI und Qualitätssicherung reduziert also nicht nur die Entwicklungszeit und -aufwände, sondern auch die Aktualisierungs- und Testzeitphasen.

Was sind die Herausforderungen beim maschinellen Lernen und deren Lösungen?

Wie bei jeder anderen Technologie gibt es auch beim maschinellen Lernen 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 maschinellen Lernalgorithmus sicherzustellen.

Um das Risiko einer Fehlinterpretation von visuellen Hinweisen oder anderen digitalen Informationen durch die Maschine oder mobile Anwendung zu vermeiden, können folgende verschiedene Methoden verwendet werden:

• Hard Sample Mining – Wenn ein Objekt aus mehreren Objekten besteht, die dem Hauptobjekt ähnlich sind, sollte die Maschine zwischen diesen Objekten verwechseln, wenn die für die Analyse als Beispiel bereitgestellte Probengröße nicht groß genug ist. Durch die Unterscheidung verschiedener Objekte anhand mehrerer Beispiele lernt die Maschine zu analysieren, welches Objekt das zentrale Objekt ist.
• 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, damit die App das Hauptobjekt in a registrieren kann Vielzahl von Umgebungen.
• Nachahmung der Datenaddition – Bei dieser Methode 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.

Welches sind die besten Plattformen für die Entwicklung einer mobilen Anwendung mit maschinellem Lernen?

• Azure – 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 Entwickler mobile Anwendungen mit genauen Prognosefunktionen erstellen.
• IBM Watson – Das Hauptmerkmal der Verwendung von IBM Watson ist, 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.

• Tensorflow – Die Open-Source-Bibliothek von Google, Tensor, ermöglicht es Entwicklern, mehrere Lösungen in Abhängigkeit von tiefem maschinellem Lernen zu erstellen, 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.

• 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 (zuvor besprochen) und Rollen sind 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.

• 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, und dies gilt insbesondere für Chatbots für kommerzielle Websites . Dies ist eine gute Plattform für die Erstellung von mobilen Windows-, iOS- oder Android-Anwendungen mit maschinellem Lernen.

Einige der beliebtesten Apps wie Netflix, Tinder, Snapchat, Google Maps und Dango verwenden KI-Technologie in mobilen Apps und Geschäftsanwendungen für maschinelles Lernen, um ihren Benutzern ein hochgradig individuelles und personalisiertes Erlebnis zu bieten.

Maschinelles Lernen zum Nutzen mobiler Apps ist heute der richtige Weg, da es Ihre mobile App mit genügend Personalisierungsoptionen lädt, um sie benutzerfreundlicher, effizienter und effektiver zu machen. Ein großartiges Konzept und eine UI sind ein Pol des Magneten, aber die Integration von maschinellem Lernen ist ein Schritt nach vorne, um Ihren Benutzern die besten Erfahrungen zu bieten.

[Lesen Sie auch: Schätzen Sie Zeit, Kosten und Ergebnisse eines ML-App-Projekts]