Desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático: disrupción de la industria de aplicaciones móviles

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 el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático o el uso de IA en servicios de desarrollo de aplicaciones móviles. Sus próximos siete minutos se dedicarán a aprender cómo la tecnología de aprendizaje automático está revolucionando la industria de desarrollo de aplicaciones móviles de hoy.

“La detección de malware basada en firmas está muerta. La inteligencia artificial basada en el aprendizaje automático es la defensa más potente contra el adversario de próxima generación y el hash mutante”.
― James Scott, investigador sénior, Instituto de Tecnología de Infraestructura Crítica

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 nuestra vida diaria más fácil de lo que jamás imaginamos posible.

Si profundizamos en este pensamiento, nos daremos cuenta de lo sofisticada que tiene que ser una tecnología para aprender por sí sola cualquier patrón de comportamiento que seguimos inconscientemente. Estas no son máquinas simples, son más que avanzadas.

El ámbito tecnológico actual es lo suficientemente rápido como para cambiar rápidamente entre marcas y aplicaciones y tecnologías si una no satisface 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 aprendizaje automático incorporado en casi todas las aplicaciones móviles que decidimos usar. 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. La necesidad de preocuparnos por cosas simples, incluso complicadas, está dejando de existir porque nuestras aplicaciones móviles y nuestros dispositivos inteligentes lo están haciendo por nosotros.

Mirando las estadísticas , nos mostrarán que

• Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático son una categoría líder entre las nuevas empresas financiadas
• Se espera que el número de empresas que invierten en ML se duplique en los próximos tres años
• El 40% de las empresas estadounidenses utilizan ML para mejorar las ventas y el marketing
• El 76 % de las empresas estadounidenses han superado sus objetivos de ventas debido al ML
• Los bancos europeos han aumentado las ventas de productos en un 10 % y han reducido las tasas de abandono en un 20 % con ML

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. Puede ser un pensamiento extraño para los desarrolladores de aplicaciones móviles, pero es tan cierto como que el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático tiene el potencial de convertir sus aplicaciones móviles simples en minas de oro. Veamos cómo:

¿Cómo puede ser ventajoso el aprendizaje automático para el desarrollo de aplicaciones móviles?

• Personalización: cualquier algoritmo de aprendizaje automático 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. La aplicación web de aprendizaje automático, así como el desarrollo de aplicaciones móviles, se pueden utilizar para aprender.

1. ¿Quiénes son sus clientes?
2. ¿Qué les gusta?
3. ¿Qué pueden permitirse?
4. ¿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 grandes marcas que utilizan el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático para sus beneficios,

1. Taco Bell como un TacBot que toma pedidos, responde preguntas y recomienda elementos del menú según sus preferencias.
2. Uber usa ML para proporcionar un tiempo estimado de llegada y costo a sus usuarios.
3. 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
4. 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.
5. Optimize fitness es una aplicación deportiva que incorpora un sensor disponible y datos genéticos para personalizar un programa de entrenamiento muy individual.

• Búsqueda avanzada: las ideas de aplicaciones de aprendizaje automático le permiten optimizar las opciones de búsqueda en sus aplicaciones móviles. ML hace que los resultados de búsqueda sean más intuitivos y contextuales para sus usuarios. Los algoritmos de ML 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.

• Predicción del comportamiento del usuario: la mayor ventaja del desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático para los especialistas en marketing es que obtienen una comprensión de las preferencias y el patrón 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. Estos datos son la clave para mejorar la efectividad de su aplicación y 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.

“La mayor parte del marketing analógico llega a las personas equivocadas o a las personas adecuadas en el momento equivocado. Lo digital es más eficiente y más impactante porque solo puede llegar a las personas adecuadas y solo en el momento adecuado”. – Simon Silvester, vicepresidente ejecutivo y director de planificación de Y&R EMEA

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 móviles de hoy pueden consolidar fácilmente los datos de ML que, a cambio, ahorrarán el tiempo y el dinero invertidos en publicidad inapropiada y mejorarán la reputación de la 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, el aprendizaje automático para aplicaciones móviles también puede 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.

Las aplicaciones como ZoOm Login y BioID utilizan el aprendizaje automático para aplicaciones móviles 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.

ML incluso evita que el tráfico y los datos maliciosos lleguen a su dispositivo móvil. Los algoritmos de las aplicaciones de aprendizaje automático detectan y prohíben actividades sospechosas.

¿Cómo utilizan los desarrolladores el poder de la inteligencia artificial en el desarrollo de aplicaciones móviles?

Después de saber qué es una aplicación de aprendizaje automático, echemos un vistazo a las ventajas de las aplicaciones móviles impulsadas por IA que son interminables tanto para los usuarios como para los desarrolladores de aplicaciones móviles. Uno de los usos más sostenibles para los desarrolladores es que pueden crear aplicaciones hiperrealistas utilizando Inteligencia Artificial.

Los mejores usos pueden ser:

• El aprendizaje automático se puede incorporar como parte de la inteligencia artificial en la tecnología móvil .
• Se puede utilizar para el análisis predictivo, que es básicamente el procesamiento de grandes volúmenes de datos para predicciones del comportamiento humano.
• El aprendizaje automático para aplicaciones móviles también se puede utilizar para asimilar la seguridad y filtrar datos dañinos .

El aprendizaje automático permite que una aplicación de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) identifique y recuerde los caracteres que el desarrollador podría haber omitido.

El concepto de aprendizaje automático también se aplica a las aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Entonces, además de reducir el tiempo y los esfuerzos de desarrollo, la combinación de IA y control de calidad también reduce las fases de tiempo de actualización y prueba.

¿Cuáles son los desafíos con el aprendizaje automático y sus soluciones?

Como cualquier otra tecnología, siempre hay una serie de desafíos relacionados con el aprendizaje automático. 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 aprendizaje automático.

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, a continuación se detallan los diversos métodos que se pueden utilizar:

• Minería de muestra dura: 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.
• 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 un variedad de ambientes.
• 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.

¿Cuáles son las Mejores Plataformas para el desarrollo de una aplicación móvil con Machine Learning?

• Azure : 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 pueden crear aplicaciones móviles con capacidades de pronóstico precisas.
• IBM Watson: la característica principal del uso de 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.

• Tensorflow: la biblioteca de código abierto de Google, Tensor, permite a los desarrolladores 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.

• 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 (discutidos anteriormente) y los Roles son 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.

• 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 funciones de "historial" que pueden analizar datos sensibles al contexto y, por lo tanto, pueden generar respuestas altamente 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.

Algunas de las aplicaciones más populares, como Netflix, Tinder, Snapchat, Google Maps y Dango, utilizan tecnología de inteligencia artificial en aplicaciones móviles y aplicaciones comerciales de aprendizaje automático para brindar a sus usuarios una experiencia altamente personalizada.

El aprendizaje automático en beneficio de las aplicaciones móviles es el camino a seguir porque carga su aplicación móvil con suficientes opciones de personalización para que sea más usable, eficiente y eficaz. Tener un gran concepto y una interfaz de usuario es un polo del imán, pero incorporar el aprendizaje automático es dar un paso adelante para brindar a sus usuarios las mejores experiencias.

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