既存のアプリケーションにAIと機械学習を実装するためのガイド

公開: 2019-04-02

私たちが現在について話すとき、私たちは実際に昨日の未来について話していることに気づいていません。そして、そのような未来的なテクノロジーの1つは、 MLを実装する方法と、アプリにAIを追加する方法です。次の7分間は、モバイルアプリ開発業界における機械学習と人工知能の役割と、それを活用するためにできることを学ぶために費やされます。

James Scott's Quote

一般的なサービスとより単純なテクノロジーの時代は過ぎ去り、今日、私たちは高度に機械駆動の世界に住んでいます。私たちの行動を学習し、想像以上に日常生活を楽にすることができる機械。機械学習と人工知能をアプリに統合するプロセスを理解する必要があります。

今日の技術分野は、使用してから最初の5分間でニーズが正当化されない場合に、ブランドとアプリおよびテクノロジーをすばやく切り替えるのに十分なペースで進んでいます。これは、この速いペースがもたらした競争への反映でもあります。モバイルアプリ開発会社は、永遠に進化するテクノロジーの競争に取り残されるわけにはいきません。

今日、私たちが見ると、私たちが使用することを選択したほぼすべてのモバイルアプリケーションに人工知能と機械学習が組み込まれています。そのため、機械学習と人工知能をモバイルアプリに統合する方法を知ることがますます重要になっています。

たとえば、私たちのフードデリバリーアプリは私たちが注文したい種類の食べ物を配達するレストランを私たちに示し、私たちのオンデマンドタクシーアプリケーションは私たちの乗り物のリアルタイムの場所を私たちに示し、時間管理アプリケーションは私たちに最も適切なものを教えてくれますタスクを完了する時間と、作業に優先順位を付ける方法。

実際、かつては作業したり理解したりするのに最も複雑なテクノロジーと見なされていた人工知能と機械学習は、その存在に気付かずに日常生活の一部になっています。その証拠は、トップブランドのアプリが提供する次の機能です。

Examples of AI in Your Everyday Life

2つの関連テクノロジーが広く含まれているため、モバイルアプリケーションとスマートフォンデバイスが私たちのためにそれを行っているため、単純で複雑なものでさえ心配する必要がなくなりました。

以下に示す統計は、MLおよびAIを利用したモバイルアプリが、資金提供を受けたスタートアップや企業の中で主要なカテゴリであることを示しています。

Allied Market Researchは、MLの市場が2023年に55億3700万ドルに達すると予測しており、その普及がさらに進んでいることを示しています。
ガートナーによる2019年のCIO調査によると、何らかの形でAIテクノロジーを実装している企業の数は過去数年間で270％増加しています。
Microsoftによると、組織の44％は、AIの実装が遅すぎると、スタートアップに負けるのではないかと恐れています。
Fortune Business Insightsの調査によると、予測期間中のCAGRは39.2％で、2027年までに世界の機械学習市場の期待値は1171.9億ドルになると予測されています。
ウォールストリートジャーナルは、AIと機械学習の進歩により、現在から2030年までに世界のGDPが14％増加する可能性があると述べています。

あらゆる種類のビジネスの背後にある考え方は利益を上げることであり、それは彼らが新しいユーザーを獲得し、古いユーザーを維持するときにのみ行うことができます。機械学習と人工知能をアプリに統合することのメリットまたは利点の1つとして、AIを介して困難なタスクを簡単に行うことができます。

AIとMLを実装する方法

の力が通過する3つの主要な方法があります機械学習と人工知能をモバイルアプリに組み込んで、アプリケーションをより効率的、健全、インテリジェントにすることができます。アプリにAIとMLを追加する方法の答えでもある方法。

推論

AIとMLは、問題を解決するための推論の力を吸収する2つの熟練したテクノロジーです。個人がさまざまな地域に旅行するために使用するUberやGoogleマップなどのアプリケーションは、交通状況に基づいてコースやルートを変更することがよくあります。ここでAIが機能し、思考能力を活用します。この機能により、AIはチェスで人間を打ち負かし、Uberは自動推論を利用してルートを最適化し、ユーザーが目的地にすばやく到達できるようにします。

したがって、リアルタイムの迅速な意思決定は現在、最高の顧客サービスを提供するためにAIによって制御されています。

行動

ユーザーがアプリでどのように動作するかを学ぶことは、人工知能がセキュリティの世界に新しい境界を設定するのに役立ちます。誰かがあなたのデータを取得し、あなたの知らないうちにオンライントランザクションを偽装しようとするたびに、AIシステムは異常な動作を追跡し、そこでトランザクションを停止することができます。

機械学習とAIをアプリケーション開発に組み込むための最良の方法に答えるこれらの3つの主要な基盤は、アプリがはるかに優れたカスタマーエクスペリエンスを提供できるようにするために、複数の機能で使用できます。

そして、MLの統合とともにAndroidアプリにAIを統合する方法を見てきたので、その理由に答えましょう。

機械学習とAIをモバイルアプリに統合する必要があるのはなぜですか？

機械学習とAIをモバイルアプリに統合する理由

Integrate Machine Learning and AI

パーソナライズ

シンプルトンモバイルアプリケーションに接続されているAIアルゴリズムは、ソーシャルメディアアクティビティから信用格付けまでのさまざまな情報源を分析し、すべてのユーザーデバイスに推奨事項を提供できます。機械学習アプリケーションの開発は、次のことを学習するために使用できます。

あなたの顧客は誰ですか？
彼らは何が好きですか？
彼らは何を買う余裕がありますか？
彼らがさまざまな製品について話すために使用している言葉は何ですか？

このすべての情報に基づいて、顧客の行動を分類し、その分類をターゲットマーケティングに使用できます。簡単に言うと、MLを使用すると、顧客や潜在的な顧客に、より関連性の高い魅力的なコンテンツを提供し、AIを使用したモバイルアプリテクノロジーが彼らのために特別にカスタマイズされているという印象を与えることができます。

アプリに機械学習を実装する方法の基準を設定している大手ブランドのAIMLの例をいくつか見てみましょう。

注文を受け、質問に答え、好みに応じてメニュー項目を推奨するTacBotとしてのTacoBell。
UberはMLを使用して、到着予定時刻と費用をユーザーに提供します。
ImprompDoは、MLを使用してタスクを完了し、やることリストに優先順位を付けるのに適した時間を見つける時間管理アプリです。
片頭痛バディは、頭痛の可能性を予測するためにMLを採用し、それを防ぐ方法を推奨する優れたヘルスケアアプリです。
Optimize Fitnessは、利用可能なセンサーと遺伝子データを組み込んで、高度に個別のトレーニングプログラムをカスタマイズするスポーツアプリです。

高度な検索

AIと機械学習に基づくアプリ開発プロセスを通じて、モバイルアプリケーションの検索オプションを最適化できるアプリを入手できます。 AIと機械学習により、ユーザーにとって検索結果がより直感的でわかりやすくなります。アルゴリズムは、顧客からのさまざまなクエリから学習し、それらのクエリに基づいて結果に優先順位を付けます。

実際、最新のモバイルアプリケーションでは、検索アルゴリズムだけでなく、検索履歴や一般的なアクションなど、すべてのユーザーデータを収集できます。このデータは、行動データや検索リクエストと一緒に使用して、製品やサービスをランク付けし、適切な最良の結果を示すことができます。

音声検索やジェスチャー検索などのアップグレードを組み込んで、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。

ユーザーの行動を予測する

マーケター向けのAIベースの機械学習アプリ開発の最大の利点は、年齢、性別、場所、検索履歴、アプリの使用頻度などに関するさまざまな種類のデータを調べることで、ユーザーの好みや行動パターンを理解できることです。データは、アプリケーションとマーケティング活動の効果を向上させるための鍵です。

Amazonの提案メカニズムとNetflixの推奨は、MLが個人ごとにカスタマイズされた推奨を作成するのに役立つのと同じ原則に基づいて機能します。

また、AmazonやNetflixだけでなく、Youbox、JJフードサービス、QlooエンターテインメントなどのモバイルアプリはMLを採用してユーザーの好みを予測し、それに応じてユーザープロファイルを構築します。

より関連性の高い広告

多くの業界専門家は、この終わりのない消費者市場で前進する唯一の方法は、すべての顧客のすべてのエクスペリエンスをパーソナライズすることによって達成できるという点に取り組んできました。

Quote

The Relevancy groupのレポートによると、エグゼクティブの38％は、広告用のデータ管理プラットフォーム（DMP）の一部として、モバイルアプリの機械学習をすでに使用しています。

機械学習をモバイルアプリに統合することで、顧客が関心のない製品やサービスを顧客に提供することで、顧客を衰弱させることを回避できます。むしろ、各ユーザーの固有の空想や気まぐれに対応する広告の生成に全力を注ぐことができます。。

今日の機械学習アプリ開発会社は、データをインテリジェントに簡単に統合できるため、時間とお金を節約して不適切な広告に費やし、あらゆる企業のブランドの評判を向上させることができます。

たとえば、コカ・コーラは人口統計に従って広告をカスタマイズすることで知られています。これは、どのような状況で顧客がブランドについて話すように促すかについての情報を持っていることによってそれを行い、したがって、広告を提供するための最良の方法を定義しました。

改善されたセキュリティレベル

非常に効果的なマーケティングツールを作成するだけでなく、モバイルアプリの人工知能と機械学習もアプリ認証を合理化して保護することができます。画像認識や音声認識などの機能により、ユーザーはモバイルデバイスのセキュリティ認証ステップとして生体認証データを設定できます。 MLは、顧客のアクセス権の確立にも役立ちます。

ZoOm LoginやBioIDなどのアプリは、ユーザーが指紋とFace IDを使用して、さまざまなWebサイトやアプリにセキュリティロックを設定できるようにするために、MLおよびAIアプリケーションの開発に投資しています。実際、BioIDは、部分的に見える顔の眼周囲の目の認識さえ提供します。

AIとMLのアプリケーションをモバイルアプリに組み込むことができるさまざまな分野を検討したので、今度はそれを可能にするプラットフォームを検討します。これは、私たちの立場でAIソフトウェア開発会社を経験したことです。スムーズな実装を確実にするために企業が考案すべき戦略に進む前に、これまで信頼してきました。

ユーザーエンゲージメント

AI開発サービスとソリューションは、バランスの取れた顧客サポートとさまざまな機能を提供するために組織を関与させます。顧客がアプリケーションを一貫して利用できるように、顧客に小さなインセンティブを提供するアプリはほとんどありません。また、娯楽目的のためだけに、おしゃべりなAIアシスタントがユーザーを支援し、いつでもディスカッションを行うことができます。

データマイニング

データマイニングは、データディスカバリとも呼ばれ、膨大なデータセットを分析して有用な情報を収集し、データウェアハウスなどのさまざまな領域で収集することを含みます。 MLは、情報に基づく経験を通じて一般的に自動的に改善されるデータアルゴリズムを提供します。これは、データセット内の関連付けを見つけてデータを簡単に収集できるようにする新しいアルゴリズムを学習する方法に従います。

不正検出

詐欺の事例は、すべての業界、特に銀行や金融にとって心配です。この問題を解決するために、MLはデータ分析を利用して、ローンのデフォルト、詐欺小切手、クレジットカード詐欺などを制限します。

また、ローンを処理する個人の能力とローンを提供することに関連する危険性を判断するのに役立ちます。 EコマースアプリはMLを頻繁に利用して、プロモーションの割引や特典を見つけます。

物体と顔の認識

顔認識は、モバイルアプリで最も愛されている最新の機能です。顔認識は、アプリケーションのセキュリティを向上させると同時に、ログインを高速化するのに役立ちます。また、未知のソースからのデータを保護するのにも役立ちます。

セキュリティが向上したことで、医療専門家は顔認識を利用して、患者の顔を調べて患者の健康状態を評価できます。

機械学習を使用してモバイルアプリを開発するのに最適なプラットフォームは？

Which are the Best Platforms for the development of a mobile application with Machine Learning

1. Azure

AzureはMicrosoftクラウドソリューションです。 Azureには、非常に大規模なサポートコミュニティ、高品質の多言語ドキュメント、および多数のアクセス可能なチュートリアルがあります。このプラットフォームのプログラミング言語はRとPythonです。高度な分析メカニズムにより、AIアプリ開発者は正確な予測機能を備えたモバイルアプリケーションを作成できます。

2. IBM Watson

IBM Watsonを使用する主な特徴は、開発者がフォーマットに関係なくユーザー要求を包括的に処理できることです。あらゆる種類のデータ。音声メモ、画像、印刷形式などは、複数のアプローチを使用してすばやく分析されます。この検索方法は、IBMWatson以外のプラットフォームでは提供されていません。他のプラットフォームには、検索プロパティ用のANNの複雑な論理チェーンが含まれます。 IBM Watsonのマルチタスクは、最小リスクの要因を決定するため、ほとんどの場合に優位に立っています。

3.Tensorflow

GoogleのオープンソースライブラリであるTensorを使用すると、 AIアプリケーション開発会社は、非線形問題を解決するために必要と見なされる深層機械学習に応じて、複数のソリューションを作成できます。 Tensorflowアプリケーションは、環境内のユーザーとのコミュニケーションエクスペリエンスを使用し、ユーザーの要求に従って徐々に正しい答えを見つけることで機能します。ただし、このオープンライブラリは初心者には最適ではありません。

4. Api.ai

これは、コンテキスト依存関係を使用することが知られているGoogle開発チームによって作成されたプラットフォームです。このプラットフォームは、AndroidおよびiOS用のAIベースの仮想アシスタントを作成するために非常にうまく使用できます。 Api.aiが依存する2つの基本的な概念は、エンティティとロールです。エンティティは中心的なオブジェクトであり、ロールは中心的なオブジェクトのアクティビティを決定する付随するオブジェクトです。さらに、Api.aiの作成者は、アルゴリズムを強化する非常に強力なデータベースを作成しました。

5. Wit.ai

Api.aiとWit.aiのプラットフォームはほぼ同じです。 Wit.aiのもう1つの顕著な特徴は、音声ファイルを印刷されたテキストに変換することです。 Wit.aiは、コンテキストに依存するデータを分析できる「履歴」機能も有効にしているため、ユーザーの要求に対して非常に正確な回答を生成できます。これは、特に商用Webサイトのチャットボットの場合です。これは、機械学習を使用してWindows、iOS、またはAndroidモバイルアプリケーションを作成するための優れたプラットフォームです。

6. Amazon AI

有名なAIベースのプラットフォームは、ディープマシン学習プロセスの助けを借りて、人間の音声や視覚オブジェクトを識別するために使用されます。このソリューションは、クラウド展開の目的に完全に適合しているため、複雑さの低いAIを利用したモバイルアプリを開発できます。

7.クラリファイ

AIに基づくソリューションは、複雑で容量性のアルゴリズムを使用して情報を分析します。プラットフォームを使用して作成されたアプリ（REST APIを使用してアプリ内に統合できます）–個々のユーザーエクスペリエンスに適応できます–これにより、アプリ開発のための人工知能に投資して世界に参入したい開発者にとって最も好ましい選択肢になりますインテリジェントアシスタントの。

これで、モバイルアプリがAIアプリになる方法と、機械学習とAIアプリの開発に役立つツールがわかりました。これから説明する次の、そして最後の、そして最も重要な部分は、どのように始めるかです。

アプリへのAIの実装を開始するにはどうすればよいですか？

アプリへのAIの実装を開始

アプリケーションに人工学習または機械学習を実装するには、インテリジェンスなしで機能するアプリケーションの操作に大きな変化が必要です。

AIによって求められるこのシフトは、通常のモバイルアプリ開発プロセスに投資するときに必要とされるものとは非常に異なるポインターを調べることを要求するものです。

AIプロジェクトを管理する際に考慮しなければならないことは次のとおりです。

AIを通じて解決すべき問題を特定する

記事の最初の図で見たように、モバイルアプリにAIを適用する場合に機能するのは、テクノロジーを複数ではなく1つのプロセスに適用することです。テクノロジーがアプリケーションの単一の機能に適用されると、管理だけでなく、最大限に活用することもはるかに簡単になります。では、インテリジェンスの恩恵を受けるアプリケーションの部分を特定します。それは推奨事項ですか？このテクノロジーは、より良いETAを提供するのに役立ちますか？ –次に、そのフィールドから具体的にデータを収集します。

あなたのデータを知っている

AIアプリの開発を楽しみにする前に、まずデータがどこから来るのかを理解することが重要です。データの取得と改良の段階では、そもそも情報の出所となるプラットフォームを特定するのに役立ちます。次に、データの改良点を確認する必要があります。AIモジュールにフィードする予定のデータがクリーンで、重複がなく、真に有益であることを確認してください。

APIだけでは不十分であることを理解する

次に重要なのは、モバイルアプリにAIを実装する場合、AIをより広範囲に使用するほど、不健全なアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）が増えることを理解することです。上記のAPIは、アプリをAIアプリに変換するのに十分ですが、重くて本格的なAIソリューションをサポートするには十分ではありません。重要なのは、モデルをインテリジェントにしたいほど、データモデリングに向けて取り組む必要があるということです。これは、APIだけでは解決できないことです。

AIの有効性を評価するのに役立つ指標を設定する

AIまたは機械学習機能をモバイルアプリに実装しても、その効果を測定するメカニズムが得られるまでは、ほとんど意味がありません。これは、何を解決したいのかを正確に理解して初めて引き出すことができます。そのため、モバイルアプリにAIやMLを実装する前に、達成したいことを理解してください。

データサイエンティストを雇用する

考慮すべき最後の最も重要なポイントは、給与にデータサイエンティストを採用するか、チームにデータサイエンティストがいるモバイルアプリ開発エージェンシーに投資することです。データサイエンティストは、データの精緻化と管理のすべてのニーズ、基本的には、人工知能ゲームに立ち向かい、卓越するために必要なレベルで必要なすべてのことを支援します。

これは、モバイルアプリケーションにインテリジェンスを実装する準備ができた段階です。前のセグメントでデータについて多くのことを話しましたが、データは人工知能の本質的な部分であるため、別れのメモとしてデータから発生する可能性のある問題の解決策を見てみましょう。

実現可能性と実際的な変更

AIアプリと機械学習アプリの実装について、どの、なぜ、どのように行うかがわかったので、最優先事項としてどのような手順を実行する必要があるか、アプリケーションがどのように機能/表示されるかなど、計画に関するアイデアが得られるかもしれません。変更が行われたら。これらの方針に沿って、先に進む前にいくつかのチェックを実行することは理想的な機会です。たとえば、–

迅速な可能性テストを実行して、将来の実行がビジネスに利益をもたらし、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、エンゲージメントを高めるかどうかを確認します。実りあるアップグレードとは、既存のユーザーと顧客を満足させ、製品に対してより多くの個人を引き付けることができるアップグレードです。更新によって効率が向上しない場合は、それに労力とお金をかける理由はありません。
現在のグループが必要なものを提供できるかどうかを分析します。内部チームの能力が少ないかまったくない場合は、新しい従業員を雇うか、信頼できる専門家の人工知能開発会社に作業をアウトソーシングする必要があります。

データ統合とセキュリティ

モバイルアプリケーション用の機械学習プロジェクトを実装する際、アプリにはより優れた情報構成モデルが必要になります。別の方法で構成された古いデータは、MLデプロイメントの有効性に影響を与える可能性があります。

アプリケーションに追加する機能と機能を決定するときは、データセットに焦点を当てることが重要です。効率的で適切に整理されたデータと注意深い統合は、長期的にアプリに高品質のパフォーマンスを提供するのに役立ちます。

セキュリティはもう1つの基本的な問題であり、見逃すことはできません。アプリケーションを強力かつ安全に保つには、セキュリティへの影響を統合し、標準と製品のニーズに固執するための正しい配置を考える必要があります。

強力なサポート技術支援を使用する

アプリケーションをバックアップするには、適切なテクノロジーとデジタルソリューションを選択する必要があります。アプリの一貫性を保つために、データ保存スペース、セキュリティツール、バックアップソフトウェア、最適化サービスなどは強力で安全である必要があります。これがないと、パフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。

AIテクノロジーの最も一般的な課題に対するソリューション？

他のテクノロジーと同様に、AIにも常に一連の課題があります。機械学習の背後にある基本的な動作原理は、トレーニングサンプルとして十分なリソースデータを利用できることです。また、学習のベンチマークとして、トレーニングサンプルデータのサイズは、AIアルゴリズムの基本的な完全性を確保するために十分な大きさである必要があります。

機械またはモバイルアプリケーションによる視覚的手がかりまたはその他のデジタル情報の誤解のリスクを回避するために、使用できるさまざまな方法を以下に示します。

1.ハードサンプルマイニング

サブジェクトがメインオブジェクトに類似した複数のオブジェクトで構成されている場合、例としてサンプルサイズが十分に大きくない場合、マシンはそれらのオブジェクト間で混乱するはずです。複数の例を使用して異なるオブジェクトを区別することは、マシンがどのオブジェクトが中心オブジェクトであるかを分析する方法を学習する方法です。

2.データ拡張

中央の画像を識別するためにマシンまたはモバイルアプリケーションが必要な問題の画像がある場合、被写体を変更せずに画像全体に変更を加えて、アプリがさまざまな環境でメインオブジェクトを登録できるようにする必要があります。

3.データ追加の模倣

この方法では、中央のオブジェクトに関する情報のみを保持して、一部のデータが無効になります。これは、マシンのメモリに主要な被写体の画像に関するデータのみが含まれ、周囲のオブジェクトに関するデータは含まれないようにするために行われます。

結論

モバイルアプリを実装する理由と方法がわかったので、AIとMLの最高のパフォーマンスと品質を一緒に適用して、アプリケーションで最高のものを引き出すときが来ました。 AIとMLは共に、モバイルアプリ開発の進歩の未来です。

それでも混乱していて疑問を解消したい場合は、お問い合わせください。時間と技術が進歩しているアプリを開発し、既存のアプリをすべての最新技術機能で更新したい場合は、変化する市場のニーズにうまく適応しているMLおよびAI開発会社と提携する必要があります。また、米国のAI開発サービスやその他の地域など、お住まいの地域の専門的な開発プロバイダーを選ぶこともできます。ただし、高品質の結果を得るには、必ず最良のものを選択してください。