Una guía para implementar IA y aprendizaje automático en su aplicación existente

Cuando hablamos del presente, no nos damos cuenta de que en realidad estamos hablando del futuro de ayer. Y una de esas tecnologías futuristas de las que hablar es cómo implementar ML y cómo agregar IA a su aplicación . Sus próximos siete minutos se dedicarán a aprender cuál es el papel del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la industria del desarrollo de aplicaciones móviles y qué puede hacer para aprovecharlo.

El tiempo de los servicios genéricos y las tecnologías más simples se acabó y hoy vivimos en un mundo altamente impulsado por las máquinas. Máquinas que son capaces de aprender nuestros comportamientos y hacer que nuestra vida diaria sea más fácil de lo que jamás imaginamos posible, por lo que es necesario que entendamos el proceso de integración del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en las aplicaciones .

El ámbito tecnológico actual es lo suficientemente rápido como para cambiar rápidamente entre marcas y aplicaciones y tecnologías si uno no justifica sus necesidades en los primeros cinco minutos de uso . Esto también es un reflejo de la competencia a la que ha llevado este ritmo rápido. Las empresas de desarrollo de aplicaciones móviles simplemente no pueden permitirse quedarse atrás en la carrera de tecnologías en constante evolución.

Hoy, si vemos, hay inteligencia artificial y aprendizaje automático incorporados en casi todas las aplicaciones móviles que elegimos usar. Lo que hace que sea aún más importante saber cómo integrar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en las aplicaciones móviles .

Por ejemplo, nuestra aplicación de entrega de alimentos nos mostrará los restaurantes que entregan el tipo de comida que nos gusta pedir, nuestras aplicaciones de taxi a pedido nos muestran la ubicación en tiempo real de nuestros viajes, las aplicaciones de gestión del tiempo nos dicen cuál es el más adecuado tiempo para completar una tarea y cómo priorizar nuestro trabajo.

De hecho, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, que alguna vez se consideraron la tecnología más complicada para trabajar o incluso comprender, es algo que se ha convertido en una parte cotidiana de nuestras vidas sin siquiera darse cuenta de su presencia. Prueba de ello son las siguientes funcionalidades que ofrecen las apps de las mejores marcas.

La amplia inclusión de las dos tecnologías relacionadas ha hecho que la necesidad de preocuparse por cosas simples, incluso complicadas, deje de existir porque nuestras aplicaciones móviles y nuestros dispositivos inteligentes lo están haciendo por nosotros.

Las estadísticas proporcionadas a continuación nos mostrarán que las aplicaciones móviles impulsadas por ML y AI son una categoría líder entre las nuevas empresas y empresas financiadas.

• Allied Market Research ha pronosticado que el mercado de ML alcanzará los $ 5537 millones en 2023, lo que demuestra aún más su creciente prevalencia.
  
  
• Según la Encuesta de CIO de 2019 realizada por Gartner, la cantidad de empresas que implementan tecnologías de IA de alguna forma ha crecido un 270 % en los últimos años.
  
  
• Según Microsoft , el 44 % de las organizaciones temen perder frente a las nuevas empresas si tardan demasiado en implementar la IA.
  
  
• La investigación realizada por Fortune Business Insights predice que $117,19 mil millones es el valor esperado del mercado global de aprendizaje automático para 2027 a una CAGR del 39,2% durante el período de pronóstico.
  
  
• The Wall Street Journal afirma que los avances en IA y aprendizaje automático tienen el potencial de aumentar el PIB mundial en un 14 % desde ahora hasta 2030.

La idea detrás de cualquier tipo de negocio es obtener ganancias y eso solo se puede lograr cuando obtienen nuevos usuarios y retienen a los antiguos. La tarea difícil puede simplificarse a través de la IA, ya que se presenta como uno de los beneficios o ventajas de integrar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en las aplicaciones .

Formas de implementar IA y ML

Hay tres formas primarias a través de las cuales el poder de El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se pueden incorporar en las aplicaciones móviles para hacer que la aplicación sea más eficiente, sólida e inteligente. Las formas que también son la respuesta a cómo agregar AI y ML a su aplicación .

Razonamiento

AI y ML son dos tecnologías competentes que absorben el poder del razonamiento para resolver problemas. Las aplicaciones como Uber o Google Maps que utilizan las personas para viajar a diferentes áreas, muchas veces cambian el rumbo o la ruta en función de las condiciones del tráfico. Aquí es donde funciona la IA, aprovechando sus capacidades de pensamiento. Esta instalación es lo que hace que la IA venza a un humano en el ajedrez y cómo Uber utiliza el razonamiento automatizado para optimizar las rutas para que los usuarios lleguen a su destino más rápido.

Por lo tanto, las decisiones rápidas en tiempo real están siendo controladas actualmente por IA para brindar el mejor servicio al cliente.

Recomendación

Como está familiarizado con las plataformas OTT como Netflix, Amazon y otras; las características de transmisión de estas plataformas adquieren una gran cantidad de clientes con altas tasas de confianza y retención de usuarios. Tanto Netflix como Amazon han implementado AI y ML en sus aplicaciones que examinan la decisión del cliente en función de la edad, el género, la ubicación y sus preferencias. La tecnología basada en las elecciones del cliente luego sugiere las alternativas más populares en su lista de reproducción de relojes o que han visto personas con gustos similares.

Dar a los usuarios una idea de lo que necesitarían a continuación ha resultado ser el secreto del éxito de algunas de las principales marcas del mundo: Amazon, Flipkart, Netflix , entre otras, han estado utilizando el poder respaldado por Inteligencia Artificial durante mucho tiempo. ahora. Esta es una tecnología increíblemente popular para los servicios de transmisión y actualmente se está ejecutando en muchas otras aplicaciones.

conductual

Aprender cómo se comporta el usuario en la aplicación puede ayudar a la Inteligencia Artificial a establecer una nueva frontera en el mundo de la seguridad. Cada vez que alguien intenta tomar sus datos e intentar hacerse pasar por una transacción en línea sin su conocimiento, el sistema de inteligencia artificial puede rastrear el comportamiento poco común y detener la transacción en ese momento.

Estas tres bases principales que responden a cuáles son las mejores formas de incorporar el aprendizaje automático y la IA en el desarrollo de aplicaciones se pueden utilizar en múltiples capacidades para permitir que su aplicación ofrezca una experiencia de cliente mucho mejor .

Y ahora que hemos visto cómo integrar AI en aplicaciones de Android junto con la integración de ML , respondamos el por qué.

¿Por qué debería integrar el aprendizaje automático y la IA en su aplicación móvil?

¿Por qué integrar el aprendizaje automático y la IA en su aplicación móvil?

Personalización

Cualquier algoritmo de IA adjunto a su aplicación móvil simpleton puede analizar varias fuentes de información, desde actividades de redes sociales hasta calificaciones crediticias, y brindar recomendaciones para cada dispositivo de usuario. El desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático se puede utilizar para aprender:

• ¿Quiénes son sus clientes?
• ¿Qué les gusta?
• ¿Qué pueden permitirse?
• ¿Qué palabras están usando para hablar de diferentes productos?

Con base en toda esta información, puede clasificar los comportamientos de sus clientes y usar esa clasificación para el marketing objetivo. En pocas palabras, ML le permitirá brindarles a sus clientes y clientes potenciales contenido más relevante y atractivo y dar la impresión de que sus tecnologías de aplicaciones móviles con IA están personalizadas especialmente para ellos.

¿ Para ver algunos ejemplos de AI ML de grandes marcas que están estableciendo estándares sobre cómo implementar Machine Learning en aplicaciones?

• Taco Bell como un TacBot que toma pedidos, responde preguntas y recomienda elementos del menú según sus preferencias.
• Uber usa ML para proporcionar un tiempo estimado de llegada y costo a sus usuarios.
• ImprompDo es una aplicación de gestión del tiempo que emplea ML para encontrar un momento adecuado para completar sus tareas y priorizar su lista de tareas pendientes
• Migraine Buddy es una excelente aplicación de atención médica que adopta ML para pronosticar la posibilidad de un dolor de cabeza y recomienda formas de prevenirlo.
• Optimize fitness es una aplicación deportiva que incorpora un sensor disponible y datos genéticos para personalizar un programa de entrenamiento muy individual.

Búsqueda Avanzada

A través del proceso de desarrollo de aplicaciones basado en inteligencia artificial y aprendizaje automático , obtendrá una aplicación que le permitirá optimizar las opciones de búsqueda en sus aplicaciones móviles. AI y Machine Learning hacen que los resultados de búsqueda sean más intuitivos y contextuales para sus usuarios. Los algoritmos aprenden de las diferentes consultas realizadas por los clientes y priorizan los resultados en función de esas consultas.

De hecho, no solo los algoritmos de búsqueda, las aplicaciones móviles modernas le permiten recopilar todos los datos de los usuarios, incluidos los historiales de búsqueda y las acciones típicas. Estos datos se pueden usar junto con los datos de comportamiento y las solicitudes de búsqueda para clasificar sus productos y servicios y mostrar los mejores resultados aplicables.

Se pueden incorporar actualizaciones, como la búsqueda por voz o la búsqueda gestual, para lograr un mejor rendimiento de la aplicación.

Predecir el comportamiento del usuario

La mayor ventaja del desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático basadas en IA para los especialistas en marketing es que obtienen una comprensión de las preferencias y los patrones de comportamiento de los usuarios mediante la inspección de diferentes tipos de datos relacionados con la edad, el sexo, la ubicación, los historiales de búsqueda, la frecuencia de uso de la aplicación, etc. Los datos son la clave para mejorar la eficacia de su aplicación y sus esfuerzos de marketing.

El mecanismo de sugerencias de Amazon y la recomendación de Netflix funcionan según el mismo principio de que ML ayuda a crear recomendaciones personalizadas para cada individuo.

Y no solo Amazon y Netflix, sino también aplicaciones móviles como Youbox, JJ food service y Qloo entertainment adoptan ML para predecir las preferencias del usuario y crear el perfil del usuario de acuerdo con eso.

Anuncios más relevantes

Muchos expertos de la industria han insistido en este punto en que la única forma de avanzar en este mercado de consumo interminable se puede lograr personalizando cada experiencia para cada cliente.

Según un informe del grupo The Relevancy , el 38 % de los ejecutivos ya utilizan el aprendizaje automático para aplicaciones móviles como parte de su plataforma de gestión de datos (DMP) para publicidad.

Con la ayuda de la integración del aprendizaje automático en las aplicaciones móviles , puede evitar debilitar a sus clientes ofreciéndoles productos y servicios que no les interesan. Más bien, puede concentrar toda su energía en generar anuncios que se adapten a las fantasías y caprichos únicos de cada usuario. .

Las empresas de desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático de hoy en día pueden consolidar fácilmente los datos de manera inteligente, lo que a cambio ahorrará tiempo y dinero en publicidad inapropiada y mejorará la reputación de marca de cualquier empresa.

Por ejemplo, Coca-Cola es conocida por personalizar sus anuncios según la demografía. Lo hace al tener información sobre qué situaciones incitan a los clientes a hablar sobre la marca y, por lo tanto, ha definido la mejor manera de publicar anuncios.

Nivel de seguridad mejorado

Además de ser una herramienta de marketing muy efectiva, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para aplicaciones móviles también pueden simplificar y asegurar la autenticación de aplicaciones. Funciones como el reconocimiento de imágenes o el reconocimiento de audio permiten a los usuarios configurar sus datos biométricos como un paso de autenticación de seguridad en sus dispositivos móviles. ML también lo ayuda a establecer derechos de acceso para sus clientes.

Aplicaciones como ZoOm Login y BioID han invertido en el desarrollo de aplicaciones de ML e IA para permitir a los usuarios usar sus huellas dactilares y Face ID para configurar bloqueos de seguridad en varios sitios web y aplicaciones. De hecho, BioID incluso ofrece un reconocimiento ocular periocular para rostros parcialmente visibles.

Ahora que hemos analizado las diferentes áreas en las que se puede incorporar la aplicación de IA y ML en la aplicación móvil , ahora es el momento de analizar las plataformas que lo harán posible, que en nuestra capacidad hemos experimentado como empresa de desarrollo de software de IA. hemos estado confiando, antes de pasar a la estrategia que una empresa debe diseñar para garantizar una implementación sin problemas.

Compromiso del usuario

Los servicios y soluciones de desarrollo de IA involucran a las organizaciones para ofrecer una atención al cliente equilibrada y una gama de características. Pocas aplicaciones brindan pequeños incentivos a los clientes para que utilicen la aplicación de manera constante. También solo con fines de entretenimiento, los asistentes de IA conversadores están ahí para ayudar a los usuarios y mantener una discusión en cualquier momento.

Procesamiento de datos

La minería de datos, también conocida como descubrimiento de datos, incluye analizar el vasto conjunto de datos para recopilar información útil y recopilarla en diferentes áreas, incluidos los almacenes de datos y otros. ML ofrece algoritmos de datos que generalmente mejorarán automáticamente a través de la experiencia basada en información. Sigue la forma de aprender nuevos algoritmos que hacen que sea bastante simple encontrar asociaciones dentro de los conjuntos de datos y recopilar los datos sin esfuerzo.

Detección de fraude

Los casos de fraude son una preocupación para todas las industrias, particularmente la bancaria y la financiera. Para resolver este problema, ML utiliza el análisis de datos para limitar los impagos de préstamos, los cheques fraudulentos, el fraude con tarjetas de crédito y más.

También le ayuda a determinar la capacidad de una persona para hacerse cargo de un préstamo y el peligro relacionado con la concesión del préstamo. Las aplicaciones de comercio electrónico con frecuencia explotan ML para descubrir ofertas y descuentos promocionales.

Objeto y reconocimiento facial

El reconocimiento facial es la característica más querida y más reciente de las aplicaciones móviles. El reconocimiento facial puede ayudar a mejorar la seguridad de su aplicación y, al mismo tiempo, acelerar el inicio de sesión. También ayuda a proteger los datos de fuentes desconocidas.

Con la seguridad mejorada, los profesionales médicos pueden utilizar el reconocimiento facial para evaluar la salud de los pacientes al examinar la cara de un paciente.

¿Las mejores plataformas para desarrollar una aplicación móvil con aprendizaje automático?

1. Azur

Azure es una solución en la nube de Microsoft. Azure tiene una comunidad de soporte muy grande, documentos multilingües de alta calidad y una gran cantidad de tutoriales accesibles. Los lenguajes de programación de esta plataforma son R y Python. Debido a un mecanismo analítico avanzado, los desarrolladores de aplicaciones de IA pueden crear aplicaciones móviles con capacidades de pronóstico precisas.

2. IBM Watson

La característica principal de usar IBM Watson es que permite a los desarrolladores procesar las solicitudes de los usuarios de manera integral, independientemente del formato. Cualquier tipo de datos. Incluyendo notas de voz, imágenes o formatos impresos se analiza rápidamente con la ayuda de múltiples enfoques. Este método de búsqueda no lo proporciona ninguna otra plataforma que no sea IBM Watson. Otras plataformas involucran cadenas lógicas complejas de ANN para propiedades de búsqueda. La multitarea en IBM Watson se impone en la mayoría de los casos ya que determina el factor de riesgo mínimo.

3. Flujo de tensor

La biblioteca de código abierto de Google, Tensor, permite a las empresas de desarrollo de aplicaciones de IA crear múltiples soluciones según el aprendizaje automático profundo que se considera necesario para resolver problemas no lineales. Las aplicaciones de Tensorflow funcionan utilizando la experiencia de comunicación con los usuarios en su entorno y encontrando gradualmente las respuestas correctas según las solicitudes de los usuarios. Aunque, esta biblioteca abierta no es la mejor opción para principiantes.

4. API.ai

Es una plataforma creada por el equipo de desarrollo de Google que se sabe que usa dependencias contextuales. Esta plataforma se puede utilizar con mucho éxito para crear asistentes virtuales basados ​​en IA para Android e iOS . Los dos conceptos fundamentales de los que depende Api.ai son: Entidades y Roles. Las entidades son los objetos centrales y los Roles son los objetos acompañantes que determinan la actividad del objeto central. Además, los creadores de Api.ai crearon una base de datos muy poderosa que fortaleció sus algoritmos.

5. Wit.ai

Api.ai y Wit.ai tienen plataformas muy similares. Otra característica destacada de Wit.ai es que convierte archivos de voz en textos impresos. Wit.ai también habilita una función de "historial" que puede analizar datos sensibles al contexto y, por lo tanto, puede generar respuestas muy precisas a las solicitudes de los usuarios, y este es especialmente el caso de los chatbots para sitios web comerciales . Esta es una buena plataforma para la creación de aplicaciones móviles Windows, iOS o Android con aprendizaje automático.

6. IA de Amazon

La famosa plataforma basada en IA se utiliza para identificar el habla humana, objetos visuales con la ayuda de procesos profundos de aprendizaje automático. La solución está completamente adaptada con el propósito de la implementación en la nube y, por lo tanto, le permite desarrollar aplicaciones móviles impulsadas por IA de baja complejidad.

7. Clarifai

La solución basada en IA analiza la información con la ayuda de algoritmos complicados y capacitivos. Las aplicaciones creadas con la plataforma (que se pueden integrar en la aplicación mediante la API REST), pueden adaptarse a la experiencia del usuario individual, lo que la convierte en la opción preferida para los desarrolladores que desean invertir en inteligencia artificial para el desarrollo de aplicaciones para ingresar al mundo . de asistentes inteligentes.

Con esto, ahora sabe las formas en que su aplicación móvil puede convertirse en una aplicación de IA y las herramientas que ayudarán con el aprendizaje automático y el desarrollo de aplicaciones de IA. La siguiente, la última y la parte más importante que vamos a discutir ahora es cómo empezar.

¿Cómo iniciar la implementación de la IA en las aplicaciones?

La implementación de aprendizaje artificial o automático en una aplicación requiere un cambio monumental en el funcionamiento de una aplicación que funciona sin inteligencia.

Este cambio que pide la IA es lo que exige mirar indicadores que son muy diferentes de los que se necesitan cuando se invierte en el proceso habitual de desarrollo de aplicaciones móviles .

Estas son las cosas que deberá tener en cuenta al administrar un proyecto de IA:

Identificar el problema a resolver a través de la IA

Lo que funciona en el caso de aplicar IA en una aplicación móvil, como vimos en la primera ilustración del artículo, es aplicar la tecnología en un proceso en lugar de múltiples. Cuando la tecnología se aplica en una sola función de la aplicación, es mucho más fácil no solo administrarla sino también explotarla al máximo . Entonces , identifique cuál es esa parte de su aplicación que se beneficiaría de la inteligencia: ¿es una recomendación? ¿Ayudaría la tecnología a dar una mejor ETA? – Y luego recopilar datos específicamente de ese campo.

Conoce tus datos

Antes de esperar el desarrollo de aplicaciones de IA, es importante comprender primero de dónde provendrían los datos. En la etapa de obtención y refinamiento de datos, ayudaría identificar las plataformas de donde provendría la información en primer lugar. A continuación, deberá observar el refinamiento de los datos, asegurándose de que los datos que planea introducir en su módulo de IA estén limpios, no duplicados y sean realmente informativos.

Comprenda que las API no son suficientes

El siguiente gran paso, cuando se trata de implementar IA en una aplicación móvil, es comprender que cuanto más la use, menos sólidas serán las interfaces de programación de aplicaciones (API) . Si bien las API que mencionamos anteriormente son suficientes para convertir su aplicación en una aplicación de IA, no son suficientes para admitir una solución de IA pesada y completa. El punto es que cuanto más desee que un modelo sea inteligente, más tendrá que trabajar en el modelado de datos, algo que las API por sí solas no pueden resolver.

Establecer métricas que ayuden a medir la eficacia de la IA

Apenas tiene sentido tener una función de inteligencia artificial o aprendizaje automático implementada en su aplicación móvil hasta que también tenga el mecanismo para medir su efectividad, algo que solo se puede dibujar después de comprender qué es exactamente lo que quiere que resuelva. Entonces, antes de salir a implementar AI o incluso ML en su aplicación móvil, comprenda lo que le gustaría lograr.

Emplear científicos de datos

El último punto más importante a considerar es contratar científicos de datos en su nómina o invertir en una agencia de desarrollo de aplicaciones móviles que tenga científicos de datos en su equipo. Los científicos de datos lo ayudarán con todas sus necesidades de refinamiento y administración de datos, básicamente, todo lo que se necesita en un nivel imprescindible para mantenerse y sobresalir en su juego de Inteligencia Artificial.

Esta es la etapa en la que ahora está listo para implementar la inteligencia en su aplicación móvil. Dado que hablamos mucho sobre los datos en el último segmento y debido a que los datos son una parte inherente de la Inteligencia Artificial, veamos la solución de los problemas que pueden surgir a partir de los datos como nota de despedida.

Factibilidad y cambios prácticos a realizar

Ahora que sabe cuál, por qué y cómo sobre la implementación de aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, es posible que tenga una idea con respecto a un plan en mente, como qué pasos se deben tomar como una prioridad principal y cómo funcionaría/aparecería su aplicación. una vez realizados los cambios. En este sentido, es una oportunidad ideal para realizar un par de comprobaciones antes de seguir adelante, por ejemplo:

• Realice una prueba de posibilidad rápida para saber si su ejecución futura beneficiará a su negocio, mejorará la experiencia del usuario y aumentará el compromiso. Una actualización fructífera es aquella que podría hacer felices a los usuarios y clientes existentes y atraer a más personas hacia su producto. Si una actualización no está aumentando su eficiencia, entonces no hay razón para poner esfuerzo y dinero para ello.
• Analice si su grupo actual puede entregar lo que se requiere. Si la capacidad del equipo interno es menor o nula, debe contratar nuevos empleados o subcontratar el trabajo a una empresa de desarrollo de inteligencia artificial confiable y experta.

Integración de datos y seguridad.

Al implementar proyectos de Machine Learning para aplicaciones móviles, su aplicación requerirá un mejor modelo de configuración de información. Los datos antiguos, que se componen de una manera diferente, pueden influir en la eficacia de su implementación de ML.

Cuando se decide qué capacidades y funciones se agregarán a la aplicación, es importante centrarse en los conjuntos de datos. Los datos eficientes y bien organizados junto con una integración cuidadosa ayudarán a proporcionar a su aplicación un rendimiento de alta calidad a largo plazo.

La seguridad es otro tema básico, que no se puede pasar por alto. Para mantener su aplicación sólida y segura, debe pensar en la disposición correcta para integrar las implicaciones de seguridad, aferrándose a los estándares y las necesidades de su producto.

Utilizar fuertes ayudas tecnológicas de apoyo

Debe elegir la tecnología y las soluciones digitales adecuadas para respaldar su aplicación. Su espacio de almacenamiento de datos, herramientas de seguridad, software de copia de seguridad, servicios de optimización, etc., deben ser sólidos y seguros para mantener la coherencia de su aplicación. Sin esto, puede ocurrir una disminución drástica en el rendimiento.

¿Soluciones a los desafíos más comunes en la tecnología de IA?

Como cualquier otra tecnología, siempre hay una serie de desafíos relacionados con la IA. El principio de funcionamiento básico detrás del aprendizaje automático es la disponibilidad de suficientes datos de recursos como muestra de capacitación. Y como punto de referencia del aprendizaje, el tamaño de los datos de muestra de entrenamiento debe ser lo suficientemente grande como para garantizar una perfección fundamental en el algoritmo de IA.

Para evitar los riesgos de mala interpretación de las señales visuales o cualquier otra información digital por parte de la máquina o la aplicación móvil, se pueden utilizar los siguientes métodos:

1. Minería de muestras duras

Cuando un sujeto consta de varios objetos similares al objeto principal, la máquina debe confundir entre esos objetos si el tamaño de muestra proporcionado para el análisis como ejemplo no es lo suficientemente grande. Diferenciar entre diferentes objetos con la ayuda de múltiples ejemplos es cómo la máquina aprende a analizar qué objeto es el objeto central.

2. Aumento de datos

Cuando hay una imagen en cuestión en la que se requiere que la máquina o la aplicación móvil identifique una imagen central, se deben realizar modificaciones en toda la imagen manteniendo el sujeto sin cambios, lo que permite que la aplicación registre el objeto principal en una variedad de entornos. .

3. Imitación de adición de datos

En este método, algunos de los datos se anulan manteniendo solo la información sobre el objeto central. Esto se hace para que la memoria de la máquina solo contenga los datos sobre la imagen del sujeto principal y no sobre los objetos circundantes.

Pensamientos concluyentes

Ahora que conoce las razones y cómo implementar aplicaciones móviles, es hora de aplicar el rendimiento y la calidad de primer nivel para AI y ML juntos para sacar lo mejor de la aplicación. AI y ML juntos son el futuro del avance del desarrollo de aplicaciones móviles.

Si aún estás confundido y quieres despejar tus dudas, puedes contactarnos. Si está buscando desarrollar una aplicación que avance con el tiempo y la tecnología y desea actualizar su aplicación existente con todas las características tecnológicas más recientes, entonces debe asociarse con una empresa de desarrollo de ML e IA que esté bien adaptada a las necesidades cambiantes del mercado. . También puede optar por proveedores de desarrollo profesional en su área, como los servicios de desarrollo de IA de EE. UU. u otras regiones. Pero asegúrate de elegir lo mejor para obtener resultados de calidad.