Pengembangan Aplikasi Pembelajaran Mesin – Mengganggu Industri Aplikasi Seluler

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 pengembangan aplikasi pembelajaran mesin atau penggunaan AI dalam layanan pengembangan aplikasi seluler. Tujuh menit Anda berikutnya akan dihabiskan untuk mempelajari bagaimana teknologi Machine Learning mengganggu industri pengembangan aplikasi seluler saat ini.

“Deteksi malware berbasis tanda tangan sudah mati. Kecerdasan Buatan berbasis pembelajaran mesin adalah pertahanan paling kuat dari musuh generasi berikutnya dan hash yang bermutasi. ”
James Scott, Rekan Senior, Institut Teknologi Infrastruktur Kritis

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.

Jika kita masuk lebih dalam ke pemikiran ini, kita akan menyadari, betapa canggihnya sebuah teknologi untuk mempelajari sendiri pola perilaku yang kita ikuti secara tidak sadar. Ini bukan mesin sederhana, ini lebih dari canggih.

Dunia teknologi saat ini cukup cepat untuk beralih dengan cepat antara Merek dan Aplikasi dan teknologi jika seseorang kebetulan tidak memenuhi kebutuhan mereka dalam lima menit pertama mereka 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 pembelajaran mesin yang tergabung di hampir setiap aplikasi seluler yang kita putuskan untuk digunakan. 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. Kebutuhan untuk mengkhawatirkan hal-hal sederhana, bahkan rumit tidak lagi ada karena aplikasi seluler dan perangkat smartphone kita melakukannya untuk kita.

Melihat statistik , mereka akan menunjukkan kepada kita bahwa

• Aplikasi berbasis AI dan Machine Learning adalah kategori terkemuka di antara startup yang didanai
• Jumlah bisnis yang berinvestasi di ML diperkirakan akan berlipat ganda selama tiga tahun ke depan
• 40% perusahaan AS menggunakan ML untuk meningkatkan penjualan dan pemasaran
• 76% perusahaan AS telah melampaui target penjualan mereka karena ML
• Bank-bank Eropa telah meningkatkan penjualan produk sebesar 10% dan menurunkan tingkat penghentian sebesar 20% dengan ML

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. Ini mungkin pemikiran yang aneh bagi pengembang aplikasi seluler, tetapi memang benar bahwa pengembangan aplikasi pembelajaran mesin memiliki potensi untuk mengubah aplikasi seluler sederhana Anda menjadi tambang emas. Mari kita lihat caranya:

Bagaimana Pembelajaran Mesin Dapat Menguntungkan Untuk Pengembangan Aplikasi Seluler?

• Personalisasi: Algoritme pembelajaran mesin apa pun yang terpasang pada aplikasi seluler sederhana Anda dapat menganalisis berbagai sumber informasi mulai dari aktivitas media sosial hingga peringkat kredit dan memberikan rekomendasi ke setiap perangkat pengguna. Aplikasi web pembelajaran mesin, serta pengembangan aplikasi seluler, dapat digunakan untuk belajar.

1. Siapa pelanggan Anda?
2. Apa yang mereka suka?
3. Apa yang mereka mampu?
4. 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 memberi kesan bahwa teknologi aplikasi seluler Anda dengan AI disesuaikan khusus untuk mereka.

Untuk melihat beberapa contoh merek besar yang menggunakan pengembangan aplikasi pembelajaran mesin untuk keuntungan mereka,

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

• Pencarian Lanjutan: Ide aplikasi pembelajaran mesin memungkinkan Anda mengoptimalkan opsi pencarian di aplikasi seluler Anda. ML membuat hasil pencarian lebih intuitif dan kontekstual bagi penggunanya. Algoritme ML 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 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 ini 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, layanan makanan JJ, dan hiburan Qloo 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.

“Sebagian besar pemasaran analog mengenai orang yang salah atau orang yang tepat pada waktu yang salah. Digital lebih efisien dan lebih berdampak karena hanya dapat menjangkau orang yang tepat, dan hanya pada waktu yang tepat.” – Simon Silvester, Wakil Presiden Eksekutif Kepala Perencanaan di Y&R EMEA

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 seluler saat ini dapat dengan mudah mengkonsolidasikan data dari ML 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, 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 menggunakan pembelajaran mesin untuk aplikasi seluler 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.

ML bahkan mencegah lalu lintas dan data berbahaya mencapai perangkat seluler Anda. Algoritma aplikasi Machine Learning mendeteksi dan melarang aktivitas mencurigakan.

Bagaimana pengembang menggunakan Kekuatan Kecerdasan Buatan Dalam pengembangan Aplikasi Seluler?

Setelah mempelajari apa itu aplikasi pembelajaran mesin, mari kita lihat keuntungan dari aplikasi seluler bertenaga AI yang tidak pernah berakhir untuk Pengguna dan juga untuk pengembang aplikasi seluler. Salah satu kegunaan paling berkelanjutan bagi pengembang adalah mereka dapat membuat aplikasi hiper-realistis menggunakan Kecerdasan Buatan.

Penggunaan terbaik dapat berupa:

• Pembelajaran mesin dapat dimasukkan sebagai bagian dari Kecerdasan Buatan dalam teknologi seluler .
• Ini dapat digunakan untuk analisis prediktif yang pada dasarnya adalah pemrosesan data dalam jumlah besar untuk prediksi perilaku manusia.
• Pembelajaran mesin untuk aplikasi seluler juga dapat digunakan untuk mengasimilasi keamanan dan memfilter data berbahaya .

Pembelajaran mesin memberdayakan aplikasi pengenalan karakter optik (OCR) untuk mengidentifikasi dan mengingat karakter yang mungkin telah dilewati dari ujung pengembang.

Konsep pembelajaran mesin juga berlaku untuk aplikasi Natural Language Processing (NLP). Jadi selain mengurangi waktu dan upaya pengembangan, kombinasi AI dan Jaminan Kualitas juga mengurangi fase waktu pembaruan dan pengujian.

Apa Tantangan dengan Machine Learning dan solusinya?

Seperti teknologi lainnya, selalu ada serangkaian tantangan yang melekat pada pembelajaran mesin 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 algoritma pembelajaran mesin.

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

• Penambangan Sampel Keras – Ketika subjek terdiri dari beberapa objek yang mirip dengan objek utama, mesin harus bingung antara 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.
• Augmentasi 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.
• 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.

Manakah Platform Terbaik untuk pengembangan aplikasi seluler dengan Machine Learning?

• 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, para pengembang dapat membuat aplikasi seluler dengan kemampuan peramalan yang akurat.
• 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.

• Tensorflow – Pustaka open-source Google, Tensor, memungkinkan pengembang untuk membuat beberapa solusi bergantung 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.

• 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 (dibahas sebelumnya) dan Peran adalah objek pendamping yang menentukan aktivitas objek pusat. Selain itu, pembuat Api.ai telah membuat database yang sangat kuat yang memperkuat algoritme mereka.

• 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 untuk permintaan pengguna dan ini terutama kasus chatbot untuk situs web komersial . Ini adalah platform yang bagus untuk pembuatan aplikasi seluler Windows, iOS atau Android dengan pembelajaran mesin.

Beberapa aplikasi paling populer seperti Netflix, Tinder, Snapchat, Google maps, dan Dango menggunakan teknologi AI di aplikasi seluler dan aplikasi bisnis pembelajaran mesin untuk memberikan pengalaman yang sangat disesuaikan dan dipersonalisasi kepada penggunanya.

Pembelajaran mesin untuk memanfaatkan aplikasi seluler adalah cara yang harus dilakukan hari ini karena memuat aplikasi seluler Anda dengan opsi personalisasi yang cukup untuk membuatnya lebih bermanfaat, efisien, dan efektif. Memiliki konsep yang hebat dan UI adalah salah satu kutub magnetnya, tetapi menggabungkan pembelajaran mesin akan selangkah lebih maju untuk memberikan pengalaman terbaik kepada pengguna Anda.

[Baca Juga: Perkirakan Waktu, Biaya, dan Hasil Kerja dari Proyek Aplikasi ML]