Développement d'applications d'apprentissage automatique - Perturbation de l'industrie des applications mobiles

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 le développement d'applications d'apprentissage automatique ou l'utilisation de l'IA dans les services de développement d'applications mobiles. Vos sept prochaines minutes seront consacrées à apprendre comment la technologie d'apprentissage automatique perturbe l'industrie actuelle du développement d'applications mobiles.

"La détection de logiciels malveillants basée sur les signatures est morte. L'intelligence artificielle basée sur l'apprentissage automatique est la défense la plus puissante contre l'adversaire de nouvelle génération et le hachage mutant.
― James Scott, chercheur principal, Institute for Critical Infrastructure Technology

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 n'aurions jamais imaginé possible.

Si nous approfondissons cette réflexion, nous réaliserons à quel point une technologie doit être sophistiquée pour apprendre par elle-même tous les modèles de comportement que nous suivons inconsciemment. Ce ne sont pas de simples machines, ce sont plus qu'avancées.

Le domaine technologique d'aujourd'hui est suffisamment rapide pour basculer rapidement entre les marques, les applications et les technologies si l'on ne répond pas à ses besoins dans les cinq premières minutes de son 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 le voyons, l'apprentissage automatique est intégré dans presque toutes les applications mobiles que nous décidons d'utiliser. 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. Le besoin de s'inquiéter pour des choses simples, voire compliquées, cesse d'exister car nos applications mobiles et nos smartphones le font pour nous.

En regardant les statistiques , ils nous montreront que

• Les applications basées sur l'IA et l'apprentissage automatique constituent une catégorie de premier plan parmi les startups financées
• Le nombre d'entreprises investissant dans le ML devrait doubler au cours des trois prochaines années
• 40 % des entreprises américaines utilisent le ML pour améliorer leurs ventes et leur marketing
• 76 % des entreprises américaines ont dépassé leurs objectifs de vente à cause du ML
• Les banques européennes ont augmenté leurs ventes de produits de 10 % et réduit les taux de désabonnement de 20 % grâce au ML

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. Cela peut sembler bizarre pour les développeurs d'applications mobiles, mais il est aussi vrai que possible que le développement d'applications d'apprentissage automatique a le potentiel de transformer vos applications mobiles simples en mines d'or. Voyons comment :

Comment l'apprentissage automatique peut-il être avantageux pour le développement d'applications mobiles ?

• Personnalisation : Tout algorithme d'apprentissage automatique 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. L'application Web d'apprentissage automatique, ainsi que le développement d'applications mobiles, peuvent être utilisés pour apprendre.

1. Qui sont vos clients ?
2. Qu'est-ce qu'ils aiment?
3. Que peuvent-ils se permettre ?
4. 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 examiner quelques exemples de grandes marques utilisant le développement d'applications d'apprentissage automatique à leurs avantages,

1. Taco Bell en tant que TacBot qui prend les commandes, répond aux questions et recommande des éléments de menu en fonction de vos préférences.
2. Uber utilise ML pour fournir une estimation de l'heure d'arrivée et du coût à ses utilisateurs.
3. 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
4. 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.
5. 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 : les idées d'applications d'apprentissage automatique vous permettent d'optimiser les options de recherche dans vos applications mobiles. ML rend les résultats de recherche plus intuitifs et contextuels pour ses utilisateurs. Les algorithmes ML 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 pour les spécialistes du marketing est qu'ils comprennent les préférences et le comportement 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. Ces données sont essentielles 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.

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

« La plupart des campagnes marketing analogiques touchent les mauvaises personnes ou les bonnes personnes au mauvais moment. Le numérique est plus efficace et plus percutant car il ne peut toucher que les bonnes personnes, et seulement au bon moment. » – Simon Silvester, vice-président exécutif responsable de la planification chez Y&R EMEA

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 mobiles peuvent facilement consolider les données de ML, 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'apprentissage automatique pour les applications mobiles peut 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 utilisent l'apprentissage automatique pour les applications mobiles afin de permettre aux utilisateurs d'utiliser leurs empreintes digitales et leurs identifiants de visage 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.

ML empêche même le trafic et les données malveillants d'atteindre votre appareil mobile. Les algorithmes des applications d'apprentissage automatique détectent et interdisent les activités suspectes.

Comment les développeurs utilisent-ils la puissance de l'intelligence artificielle dans le développement d'applications mobiles ?

Après avoir appris ce qu'est une application d'apprentissage automatique, examinons les avantages des applications mobiles alimentées par l'IA qui sont sans fin pour les utilisateurs ainsi que pour les développeurs d'applications mobiles. L'une des utilisations les plus durables pour les développeurs est qu'ils peuvent créer des applications hyperréalistes à l'aide de l'intelligence artificielle.

Les meilleures utilisations peuvent être :

• L' apprentissage automatique peut être intégré dans le cadre de l'intelligence artificielle dans la technologie mobile .
• Il peut être utilisé pour l'analyse prédictive qui est essentiellement le traitement de grands volumes de données pour les prédictions du comportement humain.
• L'apprentissage automatique pour les applications mobiles peut également être utilisé pour assimiler la sécurité et filtrer les données nuisibles .

L'apprentissage automatique permet à une application de reconnaissance optique de caractères (OCR) d'identifier et de mémoriser les caractères qui auraient pu être ignorés du côté du développeur.

Le concept d'apprentissage automatique est également vrai pour les applications de traitement du langage naturel (NLP). Ainsi, en plus de réduire le temps et les efforts de développement, la combinaison de l'IA et de l'assurance qualité réduit également les phases de mise à jour et de test.

Quels sont les défis de l'apprentissage automatique et de leurs solutions ?

Comme toute autre technologie, il y a toujours une série de défis liés à l'apprentissage automatique. 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 échantillons de données d'apprentissage doit être suffisamment grande pour assurer une perfection fondamentale de l'algorithme d'apprentissage automatique.

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 :

• 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.
• 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 un variété d'environnements.
• 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.

Quelles sont les Meilleures Plateformes pour le développement d'une application mobile avec Machine Learning ?

• Azure – 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 peuvent créer des applications mobiles avec des capacités de prévision précises.
• 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.

• Tensorflow - La bibliothèque open source de Google, Tensor, permet aux développeurs 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.

• 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 (discutés précédemment) 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.

• Wit.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.

Certaines des applications les plus populaires telles que Netflix, Tinder, Snapchat, Google Maps et Dango utilisent la technologie AI dans les applications mobiles et les applications commerciales d'apprentissage automatique pour offrir à leurs utilisateurs une expérience hautement personnalisée et personnalisée.

L'apprentissage automatique au profit des applications mobiles est la voie à suivre aujourd'hui, car il charge votre application mobile avec suffisamment d'options de personnalisation pour la rendre plus utilisable, efficace et efficiente. Avoir un excellent concept et une interface utilisateur est l'un des pôles de l'aimant, mais l'intégration de l'apprentissage automatique fait un pas en avant pour offrir à vos utilisateurs les meilleures expériences.

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