Panduan untuk Menerapkan AI dan Pembelajaran Mesin di Aplikasi Anda yang Ada

Ketika kita berbicara tentang masa kini, kita tidak menyadari bahwa kita sebenarnya sedang berbicara tentang masa depan kemarin. Dan salah satu teknologi futuristik untuk dibicarakan adalah bagaimana menerapkan ML dan bagaimana menambahkan AI ke aplikasi Anda . Tujuh menit Anda berikutnya akan dihabiskan untuk mempelajari apa peran Pembelajaran mesin dan Kecerdasan buatan dalam industri pengembangan aplikasi seluler dan apa yang dapat Anda lakukan untuk memanfaatkannya.

Waktu layanan generik dan teknologi yang lebih sederhana sudah lama berlalu dan hari ini kita hidup di dunia yang sangat digerakkan oleh mesin. Mesin yang mampu mempelajari perilaku kita dan membuat kehidupan kita sehari-hari lebih mudah dari yang pernah kita bayangkan, sepenuhnya, sehingga penting bagi kita untuk memahami proses mengintegrasikan Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan ke dalam aplikasi .

Ranah teknologi saat ini cukup cepat untuk beralih dengan cepat antara Merek dan Aplikasi dan teknologi jika seseorang tidak memenuhi kebutuhan mereka dalam lima menit pertama menggunakannya . Ini juga merupakan cerminan dari persaingan yang terjadi dengan langkah cepat ini. Perusahaan pengembang aplikasi seluler tidak boleh ketinggalan dalam perlombaan teknologi yang terus berkembang.

Saat ini, jika kita lihat, ada Artificial Intelligence dan Machine Learning yang tergabung di hampir setiap aplikasi seluler yang kita pilih untuk digunakan. Yang menjadikannya semakin penting untuk mengetahui Cara mengintegrasikan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dalam aplikasi seluler .

Misalnya, aplikasi pengiriman makanan kami akan menunjukkan kepada kami restoran yang mengantarkan jenis makanan yang kami ingin pesan, aplikasi taksi berdasarkan permintaan kami menunjukkan kepada kami lokasi perjalanan kami secara real-time, aplikasi manajemen waktu memberi tahu kami apa yang paling cocok waktu untuk menyelesaikan suatu tugas dan bagaimana memprioritaskan pekerjaan kita.

Faktanya, Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin yang pernah dianggap sebagai teknologi paling rumit untuk dikerjakan atau bahkan dipahami adalah sesuatu yang telah menjadi bagian hidup kita sehari-hari bahkan tanpa kita sadari keberadaannya. Buktinya adalah fungsi berikut yang ditawarkan oleh aplikasi merek teratas.

Penyertaan luas dari dua teknologi terkait telah membuat kebutuhan untuk mengkhawatirkan hal-hal sederhana, bahkan rumit tidak ada lagi karena aplikasi seluler dan perangkat ponsel cerdas kita melakukannya untuk kita.

Statistik yang diberikan di bawah ini akan menunjukkan kepada kita bahwa aplikasi seluler yang didukung ML dan AI adalah kategori terkemuka di antara startup dan bisnis yang didanai.

• Allied Market Research telah memperkirakan bahwa pasar untuk ML akan mencapai $5.537 juta pada tahun 2023 semakin menunjukkan prevalensinya yang terus meningkat.
  
  
• Menurut Survei CIO 2019 oleh Gartner, jumlah perusahaan yang menerapkan teknologi AI dalam beberapa bentuk telah tumbuh sebesar 270% dalam beberapa tahun terakhir.
  
  
• Menurut Microsoft , 44% organisasi takut mereka akan kalah dari startup jika mereka terlalu lambat untuk mengimplementasikan AI.
  
  
• Penelitian oleh Fortune Business Insights memperkirakan bahwa $117,19 miliar adalah nilai yang diharapkan dari pasar pembelajaran mesin global pada tahun 2027 dengan CAGR 39,2% selama periode perkiraan.
  
  
• T he Wall Street Journal , menyatakan bahwa kemajuan AI dan pembelajaran mesin berpotensi meningkatkan PDB global sebesar 14% dari, sekarang hingga 2030.

Ide di balik segala jenis bisnis adalah untuk menghasilkan keuntungan dan itu hanya dapat dilakukan ketika mereka mendapatkan pengguna baru dan mempertahankan pengguna lama mereka. Tugas yang sulit dapat dipermudah melalui AI karena merupakan salah satu manfaat atau keuntungan dari mengintegrasikan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dalam aplikasi .

Cara Menerapkan AI dan ML

Ada tiga cara utama di mana kekuatan Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan dapat digabungkan dalam aplikasi seluler untuk membuat aplikasi lebih efisien, sehat, dan cerdas. Cara-cara yang juga merupakan jawaban atas cara menambahkan AI dan ML ke aplikasi Anda .

Pemikiran

AI dan ML adalah dua teknologi mahir yang menyerap kekuatan penalaran untuk memecahkan masalah. Aplikasi seperti Uber atau Google Maps yang digunakan oleh individu untuk bepergian ke berbagai daerah, seringkali mengubah arah atau rute berdasarkan kondisi lalu lintas. Di sinilah AI bekerja – dengan memanfaatkan kapasitas berpikirnya. Fasilitas inilah yang membuat AI mengalahkan manusia dalam catur dan bagaimana Uber memanfaatkan penalaran otomatis untuk mengoptimalkan rute agar pengguna dapat mencapai tujuan mereka lebih cepat.

Oleh karena itu, keputusan cepat real-time saat ini dikendalikan oleh AI untuk memberikan layanan pelanggan terbaik.

Rekomendasi

Seperti yang Anda ketahui dengan platform OTT seperti Netflix, Amazon, dan lainnya; fitur streaming dari platform ini memperoleh banyak pelanggan dengan tingkat kepercayaan dan retensi pengguna yang tinggi. Baik Netflix maupun Amazon telah mengimplementasikan AI dan ML ke dalam aplikasi mereka yang memeriksa keputusan pelanggan berdasarkan usia, jenis kelamin, lokasi, dan preferensi mereka. Teknologi berdasarkan pilihan pelanggan kemudian menyarankan alternatif paling populer di daftar putar tontonan mereka atau yang telah ditonton oleh orang-orang dengan selera yang sama.

Memberikan wawasan kepada pengguna tentang apa yang mereka perlukan selanjutnya telah menjadi rahasia kesuksesan beberapa merek teratas di dunia – Amazon, Flipkart, Netflix , antara lain telah menggunakan kekuatan yang didukung Artificial Intelligence untuk waktu yang sangat lama sekarang. Ini adalah teknologi yang luar biasa populer untuk layanan streaming dan saat ini sedang dieksekusi ke banyak aplikasi lain.

Perilaku

Mempelajari bagaimana perilaku pengguna dalam aplikasi dapat membantu Kecerdasan Buatan menetapkan batas baru di dunia keamanan. Setiap kali seseorang mencoba mengambil data Anda dan mencoba meniru transaksi online apa pun tanpa sepengetahuan Anda, sistem AI dapat melacak perilaku yang tidak biasa dan menghentikan transaksi di sana dan kemudian.

Tiga dasar utama yang menjawab apa cara terbaik untuk menggabungkan pembelajaran mesin dan AI dalam pengembangan aplikasi dapat digunakan dalam berbagai kapasitas untuk memungkinkan aplikasi Anda menawarkan pengalaman pelanggan yang jauh lebih baik .

Dan sekarang kita telah melihat bagaimana mengintegrasikan AI di aplikasi android bersama dengan integrasi ML , mari kita jawab alasannya?

Mengapa Anda harus mengintegrasikan pembelajaran mesin dan AI ke dalam aplikasi seluler Anda?

Mengapa Mengintegrasikan Pembelajaran Mesin dan AI Ke Aplikasi Seluler Anda?

Personalisasi

Algoritme AI apa pun yang terpasang pada aplikasi seluler sederhana Anda dapat menganalisis berbagai sumber informasi dari aktivitas media sosial hingga peringkat kredit dan memberikan rekomendasi ke setiap perangkat pengguna. Pengembangan aplikasi pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mempelajari:

• Siapa pelanggan Anda?
• Apa yang mereka suka?
• Apa yang mereka mampu?
• Kata-kata apa yang mereka gunakan untuk membicarakan produk yang berbeda?

Berdasarkan semua informasi ini, Anda dapat mengklasifikasikan perilaku pelanggan Anda dan menggunakan klasifikasi tersebut untuk target pemasaran. Sederhananya, ML akan memungkinkan Anda untuk menyediakan pelanggan dan calon pelanggan Anda dengan konten yang lebih relevan dan menarik dan memberikan kesan bahwa teknologi aplikasi seluler Anda dengan AI disesuaikan khusus untuk mereka.

Untuk melihat beberapa contoh AI ML dari merek besar yang menetapkan standar tentang cara menerapkan Pembelajaran Mesin di aplikasi?

• Taco Bell sebagai TacBot yang menerima pesanan, menjawab pertanyaan, dan merekomendasikan item menu berdasarkan preferensi Anda.
• Uber menggunakan ML untuk memberikan perkiraan waktu kedatangan dan biaya kepada penggunanya.
• ImprompDo adalah aplikasi manajemen Waktu yang menggunakan ML untuk menemukan waktu yang tepat bagi Anda untuk menyelesaikan tugas dan memprioritaskan daftar tugas Anda
• Migrain Buddy adalah aplikasi perawatan kesehatan hebat yang mengadopsi ML untuk memperkirakan kemungkinan sakit kepala dan merekomendasikan cara untuk mencegahnya.
• Optimalkan kebugaran adalah aplikasi olahraga yang menggabungkan sensor dan data genetik yang tersedia untuk menyesuaikan program latihan yang sangat individual.

Pencarian lanjutan

Melalui proses pengembangan aplikasi berbasis AI dan Machine learning , Anda akan mendapatkan aplikasi yang memungkinkan Anda mengoptimalkan opsi pencarian di aplikasi seluler Anda. AI dan Machine Learning membuat hasil pencarian lebih intuitif dan kontekstual bagi penggunanya. Algoritme belajar dari berbagai kueri yang diajukan oleh pelanggan dan memprioritaskan hasil berdasarkan kueri tersebut.

Faktanya, tidak hanya algoritme pencarian, aplikasi seluler modern memungkinkan Anda mengumpulkan semua data pengguna termasuk riwayat pencarian dan tindakan umum. Data ini dapat digunakan bersama dengan data perilaku dan permintaan pencarian untuk menentukan peringkat produk dan layanan Anda dan menunjukkan hasil terbaik yang dapat diterapkan.

Upgrade, seperti pencarian suara atau pencarian gestural dapat digabungkan untuk aplikasi yang berkinerja lebih baik.

Memprediksi perilaku pengguna

Keuntungan terbesar dari pengembangan aplikasi pembelajaran mesin berbasis AI untuk pemasar adalah mereka mendapatkan pemahaman tentang preferensi dan pola perilaku pengguna dengan memeriksa berbagai jenis data mengenai usia, jenis kelamin, lokasi, riwayat pencarian, frekuensi penggunaan aplikasi, dll. data adalah kunci untuk meningkatkan efektivitas aplikasi dan upaya pemasaran Anda.

Mekanisme saran Amazon dan rekomendasi Netflix bekerja dengan prinsip yang sama dengan ML membantu dalam membuat rekomendasi yang disesuaikan untuk setiap individu.

Dan tidak hanya Amazon dan Netflix tetapi aplikasi seluler seperti Youbox, JJ food service, dan Qloo entertainment mengadopsi ML untuk memprediksi preferensi pengguna dan membangun profil pengguna sesuai dengan itu.

Iklan yang lebih relevan

Banyak pakar industri telah menekankan hal ini bahwa satu-satunya cara untuk bergerak maju di pasar konsumen yang tidak pernah berakhir ini dapat dicapai dengan mempersonalisasi setiap pengalaman untuk setiap pelanggan.

Menurut sebuah laporan oleh grup Relevansi , 38% eksekutif sudah menggunakan pembelajaran mesin untuk aplikasi seluler sebagai bagian dari Platform Manajemen Data (DMP) mereka untuk iklan.

Dengan bantuan pengintegrasian pembelajaran mesin di aplikasi seluler , Anda dapat menghindari melemahkan pelanggan Anda dengan mendekati mereka dengan produk dan layanan yang tidak mereka minati. Sebaliknya, Anda dapat memusatkan seluruh energi Anda untuk menghasilkan iklan yang memenuhi selera dan keinginan unik setiap pengguna. .

Perusahaan pengembang aplikasi Machine Learning saat ini dapat dengan mudah mengkonsolidasikan data secara cerdas yang akan menghemat waktu dan uang untuk iklan yang tidak pantas dan meningkatkan reputasi merek perusahaan mana pun.

Misalnya, Coca-Cola dikenal karena menyesuaikan iklannya sesuai demografis. Itu dilakukan dengan memiliki informasi tentang situasi apa yang mendorong pelanggan untuk berbicara tentang merek dan, karenanya, menentukan cara terbaik untuk menayangkan iklan.

Tingkat keamanan yang ditingkatkan

Selain membuat alat pemasaran yang sangat efektif, Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin untuk aplikasi seluler juga dapat merampingkan dan mengamankan autentikasi aplikasi. Fitur seperti pengenalan gambar atau pengenalan audio memungkinkan pengguna untuk mengatur data biometrik mereka sebagai langkah otentikasi keamanan di perangkat seluler mereka. ML juga membantu Anda dalam menetapkan hak akses untuk pelanggan Anda juga.

Aplikasi seperti ZoOm Login dan BioID telah berinvestasi dalam pengembangan aplikasi ML dan AI untuk memungkinkan pengguna menggunakan sidik jari dan ID Wajah mereka untuk mengatur kunci keamanan ke berbagai situs web dan aplikasi. Faktanya, BioID bahkan menawarkan pengenalan mata periokular untuk sebagian wajah yang terlihat.

Sekarang kita telah melihat area yang berbeda di mana aplikasi AI dan ML dapat dimasukkan ke dalam aplikasi seluler , sekarang saatnya untuk melihat platform yang memungkinkan, yang dalam kapasitas kami telah berpengalaman di perusahaan pengembangan perangkat lunak AI. telah diandalkan, sebelum kita menuju ke strategi yang harus dirancang oleh bisnis untuk memastikan implementasi yang lancar.

Keterlibatan pengguna

Layanan dan solusi pengembangan AI melibatkan organisasi untuk menawarkan dukungan pelanggan yang seimbang dan berbagai fitur. Beberapa aplikasi memberikan insentif kecil kepada pelanggan sehingga mereka menggunakan aplikasi secara konsisten. Juga hanya untuk tujuan hiburan, asisten AI yang cerewet ada untuk membantu pengguna dan mengadakan diskusi kapan saja.

Penambangan data

Penambangan data, juga dikenal sebagai penemuan data, termasuk menganalisis kumpulan data yang sangat besar untuk mengumpulkan informasi bermanfaat dan mengumpulkannya di berbagai area, termasuk gudang data dan lainnya. ML menawarkan algoritme data yang umumnya akan meningkat secara otomatis melalui pengalaman berdasarkan informasi. Ini mengikuti cara mempelajari algoritme baru yang membuatnya cukup sederhana untuk menemukan asosiasi di dalam kumpulan data dan mengumpulkan data dengan mudah.

Deteksi penipuan

Kasus penipuan menjadi kekhawatiran bagi setiap industri, khususnya perbankan dan keuangan. Untuk mengatasi masalah ini, ML menggunakan analisis data untuk membatasi default pinjaman, cek penipuan, penipuan kartu kredit, dan banyak lagi.

Ini juga membantu Anda menentukan kemampuan seseorang untuk mengurus pinjaman dan bahaya yang terkait dengan memberikan pinjaman. Aplikasi e-niaga sering memanfaatkan ML untuk menemukan diskon dan penawaran promosi.

Pengenalan objek dan wajah

Pengenalan wajah adalah fitur yang paling disukai dan terbaru untuk aplikasi seluler. Pengenalan wajah dapat membantu meningkatkan keamanan aplikasi Anda sekaligus mempercepat proses masuk. Ini juga membantu dalam mengamankan data dari sumber yang tidak dikenal.

Dengan peningkatan keamanan, pengenalan wajah dapat dimanfaatkan oleh para profesional medis untuk mengevaluasi kesehatan pasien dengan memeriksa wajah pasien.

Platform Terbaik untuk Mengembangkan Aplikasi Seluler dengan Pembelajaran Mesin?

1. Azure

Azure adalah solusi cloud Microsoft. Azure memiliki komunitas dukungan yang sangat besar, dan dokumen multibahasa berkualitas tinggi, dan sejumlah besar tutorial yang dapat diakses. Bahasa pemrograman platform ini adalah R dan Python. Karena mekanisme analitik yang canggih, pengembang aplikasi AI dapat membuat aplikasi seluler dengan kemampuan perkiraan yang akurat.

2. IBM Watson

Karakteristik utama dari penggunaan IBM Watson, adalah memungkinkan pengembang untuk memproses permintaan pengguna secara komprehensif terlepas dari formatnya. Data apa saja. Termasuk catatan suara, gambar atau format cetak dianalisis dengan cepat dengan bantuan berbagai pendekatan. Metode pencarian ini tidak disediakan oleh platform lain selain IBM Watson. Platform lain melibatkan rantai logis ANN yang kompleks untuk properti pencarian. Multitasking di IBM Watson menempatkan keunggulan dalam sebagian besar kasus karena menentukan faktor risiko minimum.

3. Tensorflow

Pustaka open-source Google, Tensor, memungkinkan perusahaan pengembangan aplikasi AI untuk membuat beberapa solusi tergantung pada pembelajaran mesin mendalam yang dianggap perlu untuk memecahkan masalah nonlinier. Aplikasi Tensorflow bekerja dengan menggunakan pengalaman komunikasi dengan pengguna di lingkungan mereka dan secara bertahap menemukan jawaban yang benar sesuai permintaan pengguna. Meskipun demikian, perpustakaan terbuka ini bukanlah pilihan terbaik untuk pemula.

4. Api.ai

Ini adalah platform yang dibuat oleh tim pengembangan Google yang dikenal menggunakan dependensi kontekstual. Platform ini bisa sangat berhasil digunakan untuk membuat asisten virtual berbasis AI untuk Android dan iOS . Dua konsep dasar yang bergantung pada Api.ai adalah – Entitas dan Peran. Entitas adalah objek pusat dan Peran adalah objek yang menyertai yang menentukan aktivitas objek pusat. Selain itu, pembuat Api.ai telah membuat database yang sangat kuat yang memperkuat algoritme mereka.

5. Wit.ai

Api.ai dan Wit.ai memiliki platform yang hampir sama. Karakteristik menonjol lainnya dari Wit.ai adalah ia mengubah file ucapan menjadi teks tercetak. Wit.ai juga mengaktifkan fitur "riwayat" yang dapat menganalisis data peka konteks dan oleh karena itu, dapat menghasilkan jawaban yang sangat akurat atas permintaan pengguna dan ini khususnya kasus chatbot untuk situs web komersial . Ini adalah platform yang bagus untuk pembuatan aplikasi seluler Windows, iOS atau Android dengan pembelajaran mesin.

6. Amazon AI

Platform berbasis AI yang terkenal digunakan untuk mengidentifikasi ucapan manusia, objek visual dengan bantuan proses pembelajaran mesin yang mendalam. Solusi ini sepenuhnya disesuaikan untuk tujuan penyebaran cloud dan dengan demikian memungkinkan Anda untuk mengembangkan aplikasi seluler bertenaga AI dengan kompleksitas rendah.

7. Clarifai

Solusi berdasarkan AI menganalisis informasi dengan bantuan algoritma yang rumit dan kapasitif. Aplikasi yang dibuat menggunakan platform (yang dapat diintegrasikan dalam aplikasi menggunakan REST API) – dapat beradaptasi dengan pengalaman pengguna individu – yang menjadikannya pilihan paling disukai bagi pengembang yang ingin berinvestasi dalam Kecerdasan buatan untuk pengembangan aplikasi memasuki dunia dari asisten cerdas.

Dengan ini, Anda sekarang tahu bahwa cara aplikasi seluler Anda dapat menjadi aplikasi AI dan alat yang akan membantu pembelajaran Mesin dan pengembangan aplikasi AI. Bagian selanjutnya dan terakhir dan terpenting yang akan kita bahas sekarang adalah bagaimana memulainya.

Bagaimana Memulai Implementasi AI ke dalam Aplikasi?

Implementasi Pembelajaran Buatan atau Mesin dalam sebuah aplikasi membutuhkan perubahan besar dalam pengoperasian aplikasi yang bekerja tanpa kecerdasan.

Pergeseran yang diminta oleh AI inilah yang menuntut untuk melihat petunjuk yang sangat berbeda dari apa yang dibutuhkan saat berinvestasi dalam proses pengembangan aplikasi seluler biasa .

Berikut adalah hal-hal yang harus Anda pertimbangkan saat mengelola proyek AI:

Identifikasi masalah untuk dipecahkan melalui AI

Apa yang berhasil jika menerapkan AI di aplikasi seluler, seperti yang kita lihat di ilustrasi pertama artikel ini adalah menerapkan teknologi dalam satu proses, bukan beberapa. Ketika teknologi diterapkan dalam satu fitur aplikasi, jauh lebih mudah untuk tidak hanya mengelola tetapi juga mengeksploitasi secara maksimal. Jadi , identifikasi bagian mana dari aplikasi Anda yang akan mendapat manfaat dari intelijen – apakah itu rekomendasi? Akankah teknologi membantu dalam memberikan ETA yang lebih baik? – Dan kemudian kumpulkan data khusus dari bidang itu.

Ketahui data Anda

Sebelum Anda menantikan pengembangan aplikasi AI, penting untuk terlebih dahulu memahami dari mana data itu berasal. Pada tahap pengambilan dan penyempurnaan data, akan membantu untuk mengidentifikasi platform dari mana informasi akan berasal . Selanjutnya, Anda harus melihat penyempurnaan data – memastikan bahwa data yang Anda rencanakan untuk dimasukkan ke dalam modul AI Anda bersih, tidak terduplikasi, dan benar-benar informatif.

Pahami bahwa API saja tidak cukup

Hal besar berikutnya, ketika mengimplementasikan AI dalam aplikasi seluler adalah memahami bahwa semakin banyak Anda menggunakannya, semakin banyak Application Programming Interfaces (API) yang tidak sehat . Meskipun API yang kami sebutkan di atas cukup untuk mengubah aplikasi Anda menjadi aplikasi AI, mereka tidak cukup untuk mendukung solusi AI yang berat dan lengkap. Intinya adalah, semakin Anda menginginkan model menjadi cerdas, semakin Anda harus bekerja untuk pemodelan data – sesuatu yang tidak dapat dipecahkan oleh API semata.

Tetapkan metrik yang akan membantu mengukur efektivitas AI

Hampir tidak ada gunanya menerapkan fitur AI atau Pembelajaran Mesin di aplikasi seluler Anda sampai Anda juga memiliki mekanisme untuk mengukur keefektifannya – sesuatu yang hanya dapat ditarik setelah mendapatkan pemahaman tentang apa yang sebenarnya Anda ingin selesaikan. Jadi, sebelum Anda menerapkan AI atau bahkan ML di aplikasi seluler Anda, pahami apa yang ingin Anda capai.

Mempekerjakan ilmuwan data

Poin terakhir yang paling penting untuk dipertimbangkan adalah mempekerjakan ilmuwan data di gaji Anda atau berinvestasi di agen pengembangan aplikasi seluler yang memiliki ilmuwan data di tim mereka. Ilmuwan data akan membantu Anda dengan semua kebutuhan pemurnian dan manajemen data Anda, pada dasarnya, semua yang dibutuhkan pada tingkat yang harus dimiliki untuk berdiri dan unggul dalam permainan Kecerdasan Buatan Anda.

Ini adalah tahap di mana Anda sekarang siap untuk menerapkan kecerdasan di aplikasi seluler Anda. Karena kita banyak berbicara tentang data di segmen terakhir dan karena data adalah bagian yang tidak terpisahkan dari Kecerdasan Buatan, mari kita lihat solusi masalah yang dapat muncul dari data sebagai catatan perpisahan.

Kelayakan dan perubahan praktis untuk dilakukan

Sekarang setelah Anda mengetahui yang mana, mengapa, dan bagaimana penerapan aplikasi AI dan Pembelajaran Mesin, Anda mungkin memiliki gagasan mengenai rencana dalam pikiran seperti langkah apa yang harus diambil sebagai prioritas utama dan bagaimana aplikasi Anda akan bekerja/tampil, sekali perubahan dilakukan. Oleh karena itu, ini adalah kesempatan yang ideal untuk melakukan beberapa pemeriksaan sebelum melanjutkan, misalnya, –

• Lakukan tes kemungkinan cepat untuk mengetahui apakah eksekusi Anda di masa mendatang akan menguntungkan bisnis Anda, meningkatkan pengalaman pengguna, dan meningkatkan keterlibatan. Peningkatan yang bermanfaat adalah yang dapat membuat pengguna dan pelanggan yang ada senang dan menarik lebih banyak individu terhadap produk Anda. Jika pembaruan tidak memperluas efisiensi Anda, maka tidak ada alasan untuk mengerahkan upaya dan uang untuk itu.
• Analisis apakah grup Anda saat ini dapat memberikan apa yang dibutuhkan. Jika kapasitas tim internal kurang atau tidak ada maka Anda perlu merekrut karyawan baru atau melakukan outsourcing pekerjaan ke perusahaan pengembangan kecerdasan buatan yang andal dan ahli.

Integrasi dan keamanan data

Saat mengimplementasikan proyek Machine Learning untuk aplikasi seluler, aplikasi Anda akan memerlukan model konfigurasi informasi yang lebih baik. Data lama, yang disusun dengan cara yang berbeda, dapat memengaruhi efektivitas penerapan ML Anda.

Ketika diputuskan kemampuan dan fitur apa yang akan ditambahkan dalam aplikasi, penting untuk fokus pada kumpulan data. Data yang efisien dan terorganisir dengan baik bersama dengan integrasi yang cermat akan membantu menyediakan aplikasi Anda dengan kinerja berkualitas tinggi dalam jangka panjang.

Keamanan adalah masalah dasar lainnya, yang tidak dapat diabaikan. Untuk menjaga aplikasi Anda kuat dan aman, Anda perlu memikirkan pengaturan yang benar untuk mengintegrasikan implikasi keamanan, berpegang teguh pada standar dan kebutuhan produk Anda.

Gunakan bantuan teknologi pendukung yang kuat

Anda perlu memilih teknologi dan solusi digital yang tepat untuk mendukung aplikasi Anda. Ruang penyimpanan data Anda, alat keamanan, perangkat lunak pencadangan, layanan pengoptimalan, dan sebagainya harus kuat dan aman, agar aplikasi Anda tetap konsisten. Tanpa ini, penurunan drastis dalam kinerja dapat terjadi.

Solusi untuk Tantangan Paling Umum dalam Teknologi AI?

Seperti teknologi lainnya, selalu ada serangkaian tantangan yang melekat pada AI juga. Prinsip kerja dasar di balik pembelajaran mesin adalah ketersediaan data sumber daya yang cukup sebagai sampel pelatihan. Dan sebagai tolok ukur pembelajaran, ukuran data sampel pelatihan harus cukup besar untuk memastikan kesempurnaan mendasar dalam algoritme AI.

Untuk menghindari risiko salah tafsir isyarat visual atau informasi digital lainnya oleh mesin atau aplikasi seluler, berikut adalah berbagai metode yang dapat digunakan:

1. Penambangan sampel keras

Ketika subjek terdiri dari beberapa objek yang mirip dengan objek utama, mesin harus bingung antara objek-objek tersebut jika ukuran sampel yang disediakan untuk analisis sebagai contoh jika tidak cukup besar. Membedakan antara objek yang berbeda dengan bantuan beberapa contoh adalah bagaimana mesin belajar menganalisis objek mana yang merupakan objek pusat.

2. Penambahan data

Ketika ada gambar yang dipertanyakan di mana mesin atau aplikasi seluler diperlukan untuk mengidentifikasi gambar pusat, harus ada modifikasi yang dilakukan pada seluruh gambar dengan menjaga subjek tidak berubah, sehingga memungkinkan aplikasi untuk mendaftarkan objek utama di berbagai lingkungan .

3. Imitasi penambahan data

Dalam metode ini, beberapa data dibatalkan hanya dengan menyimpan informasi tentang objek pusat. Hal ini dilakukan agar memori mesin hanya berisi data mengenai gambar subjek utama dan bukan tentang objek di sekitarnya.

Kesimpulan

Sekarang setelah Anda mengetahui alasan dan cara menerapkan aplikasi seluler, sekarang saatnya untuk menerapkan kinerja dan kualitas terbaik untuk AI dan ML bersama-sama untuk menghasilkan yang terbaik dalam aplikasi. AI dan ML bersama-sama adalah masa depan kemajuan pengembangan aplikasi seluler.

Jika Anda masih bingung dan ingin menghilangkan keraguan Anda, Anda bisa menghubungi kami. Jika Anda ingin mengembangkan aplikasi yang berkembang seiring waktu dan teknologi dan ingin memperbarui aplikasi yang ada dengan semua fitur teknologi terbaru, maka Anda harus bermitra dengan perusahaan pengembang ML dan AI yang beradaptasi dengan baik dengan kebutuhan pasar yang terus berubah. . Anda juga dapat memilih penyedia pengembangan profesional di wilayah Anda seperti layanan pengembangan AI AS atau wilayah lain. Namun pastikan Anda memilih yang terbaik untuk mendapatkan hasil yang berkualitas.