Un guide pour implémenter l'IA et l'apprentissage automatique dans votre application existante

Lorsque nous parlons du présent, nous ne réalisons pas que nous parlons en fait du futur d'hier. Et l'une de ces technologies futuristes dont il faut parler est la façon d' implémenter le ML et d'ajouter l'IA à votre application . Vos sept prochaines minutes seront consacrées à apprendre quel est le rôle de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans l'industrie du développement d'applications mobiles et ce que vous pouvez faire pour en tirer parti.

L'époque des services génériques et des technologies plus simples est révolue et nous vivons aujourd'hui dans un monde fortement axé sur la machine. Des machines capables d'apprendre nos comportements et de rendre notre vie quotidienne plus facile que nous ne l'aurions jamais imaginé, ce qui nous oblige à comprendre le processus d' intégration de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans les applications .

Le domaine technologique d'aujourd'hui est suffisamment rapide pour basculer rapidement entre les marques, les applications et les technologies s'il arrive que l'on ne justifie pas ses besoins dans les cinq premières minutes d'utilisation . C'est aussi une réflexion sur la compétition à laquelle ce rythme rapide a conduit. Les entreprises de développement d'applications mobiles ne peuvent tout simplement pas se permettre d'être laissées pour compte dans la course aux technologies en constante évolution.

Aujourd'hui, si nous voyons, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont intégrés dans presque toutes les applications mobiles que nous choisissons d'utiliser. Ce qui rend d'autant plus important de savoir comment intégrer l'apprentissage automatique et l' intelligence artificielle dans les applications mobiles .

Par exemple, notre application de livraison de nourriture nous montrera les restaurants qui livrent le type de nourriture que nous aimons commander, nos applications de taxi à la demande nous montrent l'emplacement en temps réel de nos courses, les applications de gestion du temps nous disent ce qui est le plus approprié temps pour accomplir une tâche et comment prioriser notre travail.

En fait, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, qui étaient autrefois considérés comme les technologies les plus compliquées à travailler ou même à comprendre, font désormais partie de notre vie quotidienne sans même se rendre compte de sa présence. Une preuve en est les fonctionnalités suivantes offertes par les meilleures applications de marque.

La large inclusion des deux technologies associées a fait disparaître le besoin de s'inquiéter pour des choses simples, voire compliquées, car nos applications mobiles et nos smartphones le font pour nous.

Les statistiques fournies ci-dessous nous montreront que les applications mobiles alimentées par ML et AI sont une catégorie de premier plan parmi les startups et les entreprises financées.

• Allied Market Research a prédit que le marché du ML atteindra 5 537 millions de dollars en 2023, démontrant ainsi sa prévalence croissante.
  
  
• Selon l' enquête 2019 CIO Survey de Gartner, le nombre d'entreprises mettant en œuvre des technologies d'IA sous une forme ou une autre a augmenté de 270 % au cours des dernières années.
  
  
• Selon Microsoft , 44 % des entreprises craignent de perdre face aux startups si elles sont trop lentes à mettre en œuvre l'IA.
  
  
• Les recherches de Fortune Business Insights prédisent que 117,19 milliards de dollars représentent la valeur attendue du marché mondial de l'apprentissage automatique d'ici 2027 à un TCAC de 39,2 % au cours de la période de prévision.
  
  
• Le Wall Street Journal déclare que les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique ont le potentiel d'augmenter le PIB mondial de 14 % d'ici 2030.

L'idée derrière tout type d'entreprise est de faire des profits et cela ne peut être fait que lorsqu'ils gagnent de nouveaux utilisateurs et conservent leurs anciens utilisateurs. La tâche difficile peut être facilitée grâce à l'IA, car il s'agit de l'un des avantages ou des avantages de l'intégration de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans les applications .

Façons de mettre en œuvre l'IA et le ML

Il y a trois voies primordiales par lesquelles le pouvoir de L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle peuvent être intégrés dans les applications mobiles pour rendre l'application plus efficace, plus solide et plus intelligente. Les moyens qui sont également la réponse à la façon d'ajouter de l'IA et du ML à votre application .

Raisonnement

L'IA et le ML sont deux technologies performantes qui s'inspirent de la puissance du raisonnement pour résoudre des problèmes. Des applications comme Uber ou Google Maps qui sont utilisées par des particuliers pour se rendre dans différentes zones, modifient souvent le parcours ou l'itinéraire en fonction des conditions de circulation. C'est là que l'IA travaille - en exploitant ses capacités de réflexion. Cette installation est ce qui fait que l'IA bat un humain aux échecs et comment Uber utilise le raisonnement automatisé pour optimiser les itinéraires afin que les utilisateurs atteignent leur destination plus rapidement.

Par conséquent, les décisions rapides en temps réel sont actuellement contrôlées par l'IA pour fournir le meilleur service client.

Recommandation

Comme vous êtes familier avec les plateformes OTT comme Netflix, Amazon et autres ; les fonctionnalités de streaming de ces plates-formes acquièrent un grand nombre de clients avec des taux élevés de confiance et de rétention des utilisateurs. Netflix et Amazon ont tous deux implémenté l'IA et le ML dans leurs applications qui examinent la décision du client en fonction de l'âge, du sexe, de l'emplacement et de ses préférences. La technologie basée sur les choix du client suggère alors les alternatives les plus populaires dans sa playlist de montres ou que des individus ayant des goûts similaires ont regardés.

Donner aux utilisateurs un aperçu de ce dont ils auraient besoin ensuite s'est avéré être le secret du succès de certaines des plus grandes marques au monde - Amazon, Flipkart, Netflix , entre autres, utilisent la puissance soutenue par l'intelligence artificielle depuis très longtemps. à présent. Il s'agit d'une technologie incroyablement populaire pour les services de streaming et est actuellement exécutée dans de nombreuses autres applications.

Comportemental

Apprendre comment l'utilisateur se comporte dans l'application peut aider l'intelligence artificielle à définir une nouvelle frontière dans le monde de la sécurité. Chaque fois que quelqu'un essaie de prendre vos données et tente d'usurper l'identité d'une transaction en ligne à votre insu, le système d'IA peut suivre le comportement inhabituel et arrêter la transaction sur-le-champ.

Ces trois bases primordiales qui répondent aux meilleures façons d'intégrer l'apprentissage automatique et l'IA dans le développement d'applications peuvent être utilisées à plusieurs titres pour permettre à votre application d'offrir une bien meilleure expérience client .

Et maintenant que nous avons examiné comment intégrer l'IA dans les applications Android avec l'intégration de ML , répondons pourquoi ?

Pourquoi devriez-vous intégrer l'apprentissage automatique et l'IA dans votre application mobile ?

Pourquoi intégrer l'apprentissage automatique et l'IA dans votre application mobile ?

Personnalisation

Tout algorithme d'IA attaché à votre application mobile simpleton peut analyser diverses sources d'informations allant des activités des médias sociaux aux cotes de crédit et fournir des recommandations à chaque appareil utilisateur. Le développement d'applications d'apprentissage automatique peut être utilisé pour apprendre :

• Qui sont vos clients ?
• Qu'est-ce qu'ils aiment?
• Que peuvent-ils se permettre ?
• Quels mots utilisent-ils pour parler de différents produits ?

Sur la base de toutes ces informations, vous pouvez classer les comportements de vos clients et utiliser cette classification pour le marketing ciblé. Pour faire simple, ML vous permettra de fournir à vos clients et clients potentiels un contenu plus pertinent et attrayant et de donner l'impression que vos technologies d'applications mobiles avec IA sont personnalisées spécialement pour eux.

Pour regarder quelques exemples AI ML de grandes marques qui établissent des normes sur la façon de mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans les applications ?

• Taco Bell en tant que TacBot qui prend les commandes, répond aux questions et recommande des éléments de menu en fonction de vos préférences.
• Uber utilise ML pour fournir une estimation de l'heure d'arrivée et du coût à ses utilisateurs.
• ImprompDo est une application de gestion du temps qui utilise ML pour trouver le moment qui vous convient pour accomplir vos tâches et hiérarchiser votre liste de tâches
• Migraine Buddy est une excellente application de soins de santé qui adopte ML pour prévoir la possibilité d'un mal de tête et recommande des moyens de le prévenir.
• Optimize fitness est une application sportive qui intègre un capteur disponible et des données génétiques pour personnaliser un programme d'entraînement très individuel.

Recherche Avancée

Grâce au processus de développement d'applications basé sur l'IA et l'apprentissage automatique , vous obtiendrez une application qui vous permettra d'optimiser les options de recherche dans vos applications mobiles. L'IA et l'apprentissage automatique rendent les résultats de recherche plus intuitifs et contextuels pour ses utilisateurs. Les algorithmes apprennent des différentes requêtes posées par les clients et hiérarchisent les résultats en fonction de ces requêtes.

En fait, non seulement les algorithmes de recherche, les applications mobiles modernes vous permettent de rassembler toutes les données des utilisateurs, y compris les historiques de recherche et les actions typiques. Ces données peuvent être utilisées avec les données comportementales et les requêtes de recherche pour classer vos produits et services et afficher les meilleurs résultats applicables.

Des mises à niveau, telles que la recherche vocale ou la recherche gestuelle peuvent être intégrées pour une application plus performante.

Prédire le comportement des utilisateurs

Le plus grand avantage du développement d'applications d'apprentissage automatique basé sur l'IA pour les spécialistes du marketing est qu'ils comprennent les préférences et les comportements des utilisateurs en inspectant différents types de données concernant l'âge, le sexe, l'emplacement, les historiques de recherche, la fréquence d'utilisation des applications, etc. les données sont la clé pour améliorer l'efficacité de vos efforts de candidature et de marketing.

Le mécanisme de suggestion d'Amazon et la recommandation de Netflix fonctionnent sur le même principe que le ML aide à créer des recommandations personnalisées pour chaque individu.

Et non seulement Amazon et Netflix, mais aussi des applications mobiles telles que Youbox, JJ food service et Qloo entertainment adoptent ML pour prédire les préférences de l'utilisateur et créer le profil de l'utilisateur en fonction de cela.

Des annonces plus pertinentes

De nombreux experts de l'industrie ont affirmé sur ce point que la seule façon d'avancer sur ce marché de consommation sans fin peut être obtenue en personnalisant chaque expérience pour chaque client.

Selon un rapport du groupe The Relevancy , 38 % des cadres utilisent déjà l'apprentissage automatique pour les applications mobiles dans le cadre de leur plate-forme de gestion des données (DMP) pour la publicité.

Avec l'aide de l' intégration de l'apprentissage automatique dans les applications mobiles , vous pouvez éviter d'affaiblir vos clients en les approchant avec des produits et services qui ne les intéressent pas. Vous pouvez plutôt concentrer toute votre énergie sur la génération d'annonces qui répondent aux envies et caprices uniques de chaque utilisateur. .

Aujourd'hui , les entreprises de développement d'applications d'apprentissage automatique peuvent facilement consolider les données de manière intelligente, ce qui permettra en retour d'économiser du temps et de l'argent consacrés à des publicités inappropriées et d'améliorer la réputation de la marque de toute entreprise.

Par exemple, Coca-Cola est connu pour personnaliser ses publicités en fonction de la démographie. Pour ce faire, il dispose d'informations sur les situations qui incitent les clients à parler de la marque et a donc défini la meilleure façon de diffuser des publicités.

Niveau de sécurité amélioré

En plus de constituer un outil de marketing très efficace, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour les applications mobiles peuvent également rationaliser et sécuriser l'authentification des applications. Des fonctionnalités telles que la reconnaissance d'image ou la reconnaissance audio permettent aux utilisateurs de configurer leurs données biométriques comme une étape d'authentification de sécurité dans leurs appareils mobiles. ML vous aide également à établir des droits d'accès pour vos clients.

Des applications telles que ZoOm Login et BioID ont investi dans le développement d'applications ML et AI pour permettre aux utilisateurs d'utiliser leurs empreintes digitales et Face ID pour configurer des verrous de sécurité sur divers sites Web et applications. En fait, BioID propose même une reconnaissance oculaire périoculaire pour les visages partiellement visibles.

Maintenant que nous avons examiné les différents domaines dans lesquels l' application de l'IA et du ML peuvent être incorporées dans l'application mobile , il est maintenant temps d'examiner les plates-formes qui le rendront possible, ce que nous avons expérimenté en notre qualité de société de développement de logiciels d'IA sur lesquelles nous nous appuyons, avant de passer à la stratégie qu'une entreprise doit concevoir pour assurer une mise en œuvre harmonieuse.

Engagement des utilisateurs

Les services et solutions de développement d'IA engagent les organisations à offrir un support client équilibré et un éventail de fonctionnalités. Peu d'applications offrent de petites incitations aux clients afin qu'ils utilisent l'application de manière cohérente. Toujours à des fins de divertissement, des assistants IA bavards sont là pour aider les utilisateurs et tenir une discussion à toute heure.

Exploration de données

L'exploration de données, également connue sous le nom de découverte de données, comprend l'analyse du vaste ensemble de données pour recueillir des informations utiles et les collecter dans différents domaines, y compris les entrepôts de données et autres. ML propose des algorithmes de données qui s'améliorent généralement automatiquement grâce à une expérience basée sur des informations. Il suit la voie de l'apprentissage de nouveaux algorithmes qui permettent de trouver assez simplement des associations à l'intérieur des ensembles de données et de rassembler les données sans effort.

Détection de fraude

Les cas de fraude sont une préoccupation pour tous les secteurs, en particulier la banque et la finance. Pour résoudre ce problème, ML utilise l'analyse des données pour limiter les défauts de paiement, les contrôles de fraude, la fraude par carte de crédit, etc.

Il vous aide également à déterminer la capacité d'un individu à prendre en charge un prêt et le danger lié à l'octroi du prêt. Les applications de commerce électronique exploitent fréquemment le ML pour découvrir des remises et des offres promotionnelles.

Reconnaissance d'objets et faciale

La reconnaissance faciale est la fonctionnalité la plus appréciée et la plus récente des applications mobiles. La reconnaissance faciale peut aider à améliorer la sécurité de votre application tout en accélérant la connexion. Cela aide également à sécuriser les données provenant de sources inconnues.

Grâce à la sécurité améliorée, la reconnaissance faciale peut être utilisée par les professionnels de la santé pour évaluer la santé des patients en examinant le visage d'un patient.

Meilleures plateformes pour développer une application mobile avec Machine Learning ?

1. Azur

Azure est une solution cloud de Microsoft. Azure dispose d'une très grande communauté de support, de documents multilingues de haute qualité et d'un grand nombre de didacticiels accessibles. Les langages de programmation de cette plateforme sont R et Python. Grâce à un mécanisme analytique avancé, les développeurs d'applications d'IA peuvent créer des applications mobiles avec des capacités de prévision précises.

2. IBM Watson

La principale caractéristique de l'utilisation d'IBM Watson est qu'elle permet aux développeurs de traiter les demandes des utilisateurs de manière exhaustive, quel que soit le format. Tout type de données. Y compris les notes vocales, les images ou les formats imprimés sont analysés rapidement à l'aide de plusieurs approches. Cette méthode de recherche n'est fournie par aucune autre plate-forme qu'IBM Watson. D'autres plates-formes impliquent des chaînes logiques complexes d'ANN pour les propriétés de recherche. Le multitâche chez IBM Watson prime dans la majorité des cas puisqu'il détermine le facteur de risque minimum.

3. Tensorflow

La bibliothèque open source de Google, Tensor, permet aux sociétés de développement d'applications d'IA de créer plusieurs solutions en fonction de l'apprentissage automatique en profondeur, jugé nécessaire pour résoudre des problèmes non linéaires. Les applications Tensorflow fonctionnent en utilisant l'expérience de communication avec les utilisateurs dans leur environnement et en trouvant progressivement les réponses correctes selon les demandes des utilisateurs. Bien que cette bibliothèque ouverte ne soit pas le meilleur choix pour les débutants.

4. API.ai

Il s'agit d'une plate-forme créée par l'équipe de développement de Google, connue pour utiliser des dépendances contextuelles. Cette plate-forme peut être utilisée avec beaucoup de succès pour créer des assistants virtuels basés sur l'IA pour Android et iOS . Les deux concepts fondamentaux dont dépend Api.ai sont les entités et les rôles. Les entités sont les objets centraux et les rôles sont des objets d'accompagnement qui déterminent l'activité de l'objet central. De plus, les créateurs d'Api.ai ont créé une base de données très puissante qui a renforcé leurs algorithmes.

5. Avec.ai

Api.ai et Wit.ai ont des plates-formes largement similaires. Une autre caractéristique importante de Wit.ai est qu'il convertit les fichiers vocaux en textes imprimés. Wit.ai permet également une fonction "historique" qui peut analyser des données contextuelles et donc, peut générer des réponses très précises aux demandes des utilisateurs et c'est notamment le cas des chatbots pour les sites Web commerciaux . C'est une bonne plateforme pour la création d'applications mobiles Windows, iOS ou Android avec machine learning.

6. Amazon IA

La célèbre plate-forme basée sur l'IA est utilisée pour identifier la parole humaine, les objets visuels à l'aide de processus d'apprentissage automatique en profondeur. La solution est entièrement adaptée aux fins de déploiement dans le cloud et vous permet ainsi de développer des applications mobiles à faible complexité alimentées par l'IA.

7. Clarification

La solution basée sur l'IA analyse les informations à l'aide d'algorithmes compliqués et capacitifs. Les applications créées à l'aide de la plate-forme (qui peuvent être intégrées dans l'application à l'aide de l'API REST) ​​- peuvent s'adapter à l'expérience utilisateur individuelle - ce qui en fait le choix préféré des développeurs qui souhaitent investir dans l' intelligence artificielle pour que le développement d'applications entre dans le monde . d'assistants intelligents.

Avec cela, vous savez maintenant comment votre application mobile peut devenir une application d'IA et les outils qui aideront à l'apprentissage automatique et au développement d'applications d'IA. La prochaine et la dernière et la partie la plus importante dont nous allons discuter maintenant est de savoir comment commencer.

Comment démarrer la mise en œuvre de l'IA dans les applications ?

La mise en œuvre de l'apprentissage artificiel ou automatique dans une application nécessite un changement monumental dans le fonctionnement d'une application qui fonctionne sans intelligence.

Ce changement demandé par l'IA est ce qui exige de regarder des pointeurs qui sont très différents de ce qui est nécessaire lorsqu'on investit dans le processus de développement d'applications mobiles habituel .

Voici les éléments que vous devrez garder à l'esprit lors de la gestion d'un projet d'IA :

Identifier le problème à résoudre grâce à l'IA

Ce qui fonctionne en cas d'application de l'IA dans une application mobile, comme nous l'avons vu dans la première illustration de l'article, est d'appliquer la technologie en un seul processus au lieu de plusieurs. Lorsque la technologie est appliquée à une seule fonctionnalité de l'application, il est beaucoup plus facile non seulement de la gérer, mais aussi de l'exploiter au mieux . Alors , identifiez quelle est la partie de votre application qui bénéficierait de l'intelligence - est-ce une recommandation ? La technologie aiderait-elle à donner un meilleur ETA ? – Et puis collecter des données spécifiquement à partir de ce champ.

Connaissez vos données

Avant d'envisager le développement d'applications d'IA, il est important de comprendre d'abord d'où proviendraient les données. Au stade de la récupération et de l'affinement des données, cela aiderait à identifier les plates-formes d'où proviendraient les informations en premier lieu. Ensuite, vous devrez examiner le raffinement des données - en vous assurant que les données que vous prévoyez d'alimenter dans votre module d'IA sont propres, non dupliquées et vraiment informatives.

Comprendre que les API ne suffisent pas

La prochaine grande chose, lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre l'IA dans une application mobile, est de comprendre que plus vous l'utilisez de manière intensive, plus les interfaces de programmation d'application (API) se révéleront peu fiables. Bien que les API que nous avons mentionnées ci-dessus soient suffisantes pour convertir votre application en une application d'IA, elles ne suffisent pas pour prendre en charge une solution d'IA lourde et à part entière. Le fait est que plus vous voulez qu'un modèle soit intelligent, plus vous devrez travailler à la modélisation des données - quelque chose que les API seules ne peuvent pas résoudre.

Définir des mesures qui aideraient à évaluer l'efficacité de l'IA

Il ne sert à rien d'implémenter une fonctionnalité d'IA ou d'apprentissage automatique dans votre application mobile tant que vous n'avez pas également le mécanisme pour mesurer son efficacité - quelque chose qui ne peut être dessiné qu'après avoir compris exactement ce que vous voulez qu'il résolve. Donc, avant de vous lancer dans l'implémentation de l'IA ou même du ML dans votre application mobile, comprenez ce que vous aimeriez qu'elle réalise.

Employez des data scientists

Le dernier point le plus important à considérer est d'employer des scientifiques des données sur votre masse salariale ou d'investir dans une agence de développement d'applications mobiles qui compte des scientifiques des données dans son équipe. Les scientifiques des données vous aideront avec tous vos besoins d'affinage et de gestion des données, en gros, tout ce qui est nécessaire à un niveau indispensable pour se démarquer et exceller dans votre jeu d'intelligence artificielle.

C'est l'étape où vous êtes maintenant prêt à implémenter l'intelligence dans votre application mobile. Puisque nous avons beaucoup parlé des données dans le dernier segment et parce que les données font partie intégrante de l'intelligence artificielle, examinons la solution des problèmes qui peuvent survenir à partir des données comme note d'adieu.

Faisabilité et changements pratiques à apporter

Maintenant que vous savez quoi, pourquoi et comment à propos de la mise en œuvre des applications d'IA et d'apprentissage automatique, vous avez peut-être une idée d'un plan en tête, comme les étapes à suivre en priorité et comment votre application fonctionnerait/apparaîtrait, une fois les modifications effectuées. Dans ce sens, c'est une occasion idéale d'effectuer quelques vérifications avant d'aller de l'avant, par exemple, -

• Effectuez un test de possibilité rapide pour savoir si votre future exécution profitera à votre entreprise, améliorera l'expérience utilisateur et augmentera l'engagement. Une mise à niveau fructueuse est celle qui pourrait rendre les utilisateurs et clients existants heureux et attirer plus d'individus vers votre produit. Si une mise à jour n'augmente pas votre efficacité, il n'y a aucune raison d'y consacrer des efforts et de l'argent.
• Analysez si votre groupe actuel peut fournir ce qui est requis. S'il y a moins ou pas de capacité d'équipe interne, vous devez embaucher de nouveaux employés ou sous-traiter le travail à une société de développement d'intelligence artificielle fiable et experte.

Intégration et sécurité des données

Lors de la mise en œuvre de projets d'apprentissage automatique pour les applications mobiles, votre application nécessitera un meilleur modèle de configuration des informations. Les anciennes données, qui sont composées de manière différente, peuvent influencer l'efficacité de votre déploiement ML.

Lorsqu'il est décidé quelles capacités et fonctionnalités seront ajoutées à l'application, il est important de se concentrer sur les ensembles de données. Des données efficaces et bien organisées ainsi qu'une intégration soignée aideront à fournir à votre application des performances de haute qualité à long terme.

La sécurité est un autre problème fondamental, qui ne peut être négligé. Pour que votre application reste solide et sécurisée, vous devez penser à la bonne disposition pour intégrer les implications en matière de sécurité, en vous accrochant aux normes et aux besoins de votre produit.

Utiliser des aides technologiques de soutien solides

Vous devez choisir la bonne technologie et les bonnes solutions numériques pour soutenir votre application. Votre espace de stockage de données, vos outils de sécurité, vos logiciels de sauvegarde, vos services d'optimisation, etc., doivent être solides et sécurisés, pour assurer la cohérence de votre application. Sans cela, la diminution drastique des performances peut se produire.

Des solutions aux défis les plus courants de la technologie de l'IA ?

Comme toute autre technologie, il y a toujours une série de défis liés à l'IA. Le principe de fonctionnement de base derrière l'apprentissage automatique est la disponibilité de suffisamment de données de ressources comme échantillon d'apprentissage. Et en tant que référence d'apprentissage, la taille des données d'échantillon d'entraînement doit être suffisamment grande pour assurer une perfection fondamentale de l'algorithme d'IA.

Afin d'éviter les risques de mauvaise interprétation des repères visuels ou de toute autre information numérique par la machine ou l'application mobile, voici les différentes méthodes qui peuvent être utilisées :

1. Extraction d'échantillons durs

Lorsqu'un sujet se compose de plusieurs objets similaires à l'objet principal, la machine doit confondre ces objets si la taille de l'échantillon fourni pour l'analyse à titre d'exemple n'est pas assez grande. La différenciation entre différents objets à l'aide de plusieurs exemples est la manière dont la machine apprend à analyser quel objet est l'objet central.

2. Augmentation des données

Lorsqu'il y a une image en question dans laquelle la machine ou l'application mobile doit identifier une image centrale, des modifications doivent être apportées à l'image entière en gardant le sujet inchangé, permettant ainsi à l'application d'enregistrer l'objet principal dans une variété d'environnements .

3. Imitation d'ajout de données

Dans cette méthode, certaines des données sont annulées en ne conservant que les informations sur l'objet central. Ceci est fait pour que la mémoire de la machine ne contienne que les données concernant l'image du sujet principal et non les objets environnants.

Réflexions finales

Maintenant que vous connaissez les raisons et comment implémenter des applications mobiles, il est temps d'appliquer ensemble les performances et la qualité de premier ordre pour l'IA et le ML afin de tirer le meilleur parti de l'application. L'IA et le ML sont ensemble l'avenir de l'avancement du développement d'applications mobiles.

Si vous êtes toujours confus et que vous souhaitez dissiper vos doutes, vous pouvez nous contacter. Si vous cherchez à développer une application qui évolue avec le temps et la technologie et que vous souhaitez mettre à jour votre application existante avec toutes les dernières fonctionnalités technologiques, vous devez vous associer à une société de développement ML et AI bien adaptée aux besoins changeants du marché. . Vous pouvez également opter pour des prestataires de développement professionnel dans votre région, tels que les services de développement AI USA ou d'autres régions. Mais assurez-vous de choisir le meilleur pour obtenir des résultats de qualité.