Sviluppo di app di machine learning: interruzione del settore delle app mobili

Quando parliamo del presente, non ci rendiamo conto che in realtà stiamo parlando del futuro di ieri. E una di queste tecnologie futuristiche di cui parlare è lo sviluppo di app di apprendimento automatico o l'uso dell'IA nei servizi di sviluppo di app mobili. I tuoi prossimi sette minuti saranno dedicati all'apprendimento di come la tecnologia di Machine Learning sta sconvolgendo l'odierno settore dello sviluppo di app mobili.

“Il rilevamento del malware basato sulla firma è morto. L'intelligenza artificiale basata sull'apprendimento automatico è la difesa più potente contro l'avversario di nuova generazione e l'hash mutante".
― James Scott, Senior Fellow, Institute for Critical Infrastructure Technology

Il tempo dei servizi generici e delle tecnologie più semplici è ormai passato e oggi viviamo in un mondo fortemente guidato dalle macchine. Macchine in grado di apprendere i nostri comportamenti e rendere la nostra vita quotidiana più facile di quanto avessimo mai immaginato possibile.

Se approfondiamo questo pensiero, ci renderemo conto di quanto una tecnologia debba essere sofisticata per apprendere da sola qualsiasi modello comportamentale che seguiamo inconsciamente. Queste non sono macchine semplici, sono più che avanzate.

Il regno tecnologico oggi ha un ritmo abbastanza veloce da passare rapidamente tra marchi e app e tecnologie se uno non soddisfa le proprie esigenze nei primi cinque minuti di utilizzo. Questa è anche una riflessione sulla concorrenza a cui ha portato questo ritmo veloce. Le aziende di sviluppo di app mobili semplicemente non possono permettersi di essere lasciate indietro nella corsa alle tecnologie in continua evoluzione.

Oggi, se vediamo, c'è l'apprendimento automatico incorporato in quasi tutte le applicazioni mobili che decidiamo di utilizzare. Ad esempio, la nostra app per la consegna di cibo ci mostrerà i ristoranti che consegnano il tipo di cibo che ci piace ordinare, le nostre applicazioni di taxi su richiesta ci mostrano la posizione in tempo reale delle nostre corse, le applicazioni di gestione del tempo ci dicono qual è il più adatto tempo per completare un compito e come dare priorità al nostro lavoro. La necessità di preoccuparsi di cose semplici, anche complicate, cessa di esistere perché le nostre applicazioni mobili e i nostri dispositivi smartphone lo stanno facendo per noi.

Guardando le statistiche , ce lo mostreranno

• Le app basate su intelligenza artificiale e machine learning sono una categoria leader tra le startup finanziate
• Si prevede che il numero di aziende che investono in ML raddoppierà nei prossimi tre anni
• Il 40% delle aziende statunitensi utilizza il ML per migliorare le vendite e il marketing
• Il 76% delle aziende statunitensi ha superato i propri obiettivi di vendita a causa del riciclaggio
• Le banche europee hanno aumentato le vendite di prodotti del 10% e hanno abbassato i tassi di abbandono del 20% con il riciclaggio

L'idea alla base di qualsiasi tipo di attività è quella di realizzare profitti e ciò può essere fatto solo quando ottengono nuovi utenti e mantengono i loro vecchi utenti. Potrebbe essere un pensiero bizzarro per gli sviluppatori di app mobili, ma è altrettanto vero che lo sviluppo di app di apprendimento automatico ha il potenziale per trasformare le tue semplici app mobili in miniere d'oro. Vediamo come:

In che modo l'apprendimento automatico può essere vantaggioso per lo sviluppo di app mobili?

• Personalizzazione: qualsiasi algoritmo di apprendimento automatico collegato alla tua applicazione mobile simpleton può analizzare varie fonti di informazioni dalle attività sui social media alle valutazioni del credito e fornire consigli a ogni dispositivo dell'utente. L'app Web di apprendimento automatico e lo sviluppo di app mobili possono essere utilizzati per l'apprendimento.

1. Chi sono i tuoi clienti?
2. Cosa gli piace?
3. Cosa possono permettersi?
4. Quali parole usano per parlare di prodotti diversi?

Sulla base di tutte queste informazioni, puoi classificare i comportamenti dei tuoi clienti e utilizzare quella classificazione per il marketing target. In parole povere, ML ti consentirà di fornire ai tuoi clienti e potenziali clienti contenuti più pertinenti e allettanti e dare l'impressione che le tecnologie delle tue app mobili con IA siano personalizzate appositamente per loro.

Per guardare alcuni esempi di grandi marchi che utilizzano lo sviluppo di app di machine learning a loro vantaggio,

1. Taco Bell come TacBot che prende ordini, risponde a domande e consiglia voci di menu in base alle tue preferenze.
2. Uber utilizza ML per fornire ai propri utenti un orario di arrivo e un costo stimato.
3. ImprompDo è un'app di gestione del tempo che utilizza ML per trovare un momento adatto per completare le tue attività e dare priorità alla tua lista di cose da fare
4. Migraine Buddy è un'ottima app sanitaria che adotta il ML per prevedere la possibilità di un mal di testa e consiglia modi per prevenirlo.
5. Optimize fitness è un'app per lo sport che incorpora un sensore disponibile e dati genetici per personalizzare un programma di allenamento altamente individuale.

• Ricerca avanzata: le idee per le app di machine learning ti consentono di ottimizzare le opzioni di ricerca nelle tue applicazioni mobili. ML rende i risultati della ricerca più intuitivi e contestuali per i suoi utenti. Gli algoritmi ML apprendono dalle diverse query poste dai clienti e assegnano la priorità ai risultati in base a tali query. Infatti, non solo gli algoritmi di ricerca, le moderne applicazioni mobili consentono di raccogliere tutti i dati degli utenti comprese le cronologie di ricerca e le azioni tipiche. Questi dati possono essere utilizzati insieme ai dati comportamentali e alle richieste di ricerca per classificare i tuoi prodotti e servizi e mostrare i migliori risultati applicabili.

Gli aggiornamenti, come la ricerca vocale o la ricerca gestuale possono essere incorporati per un'applicazione dalle prestazioni migliori.

• Previsione del comportamento degli utenti: il più grande vantaggio dello sviluppo di app di apprendimento automatico per gli esperti di marketing è che ottengono una comprensione delle preferenze e del modello di comportamento degli utenti esaminando diversi tipi di dati relativi a età, sesso, posizione, cronologie di ricerca, frequenza di utilizzo delle app, ecc. Questi dati sono la chiave per migliorare l'efficacia della tua applicazione e delle tue iniziative di marketing.

Il meccanismo di suggerimento di Amazon e il consiglio di Netflix funzionano secondo lo stesso principio per cui il ML aiuta a creare consigli personalizzati per ogni individuo.

E non solo Amazon e Netflix, ma anche app mobili come Youbox, JJ food service e Qloo entertainment adottano il ML per prevedere le preferenze dell'utente e costruire il profilo dell'utente in base a ciò.

• Annunci più rilevanti: molti esperti del settore si sono sforzati su questo punto che l'unico modo per andare avanti in questo mercato di consumo infinito può essere ottenuto personalizzando ogni esperienza per ogni cliente.

“La maggior parte del marketing analogico colpisce le persone sbagliate o le persone giuste al momento sbagliato. Il digitale è più efficiente e di maggiore impatto perché può colpire solo le persone giuste e solo al momento giusto". – Simon Silvester, Executive Vice President Head of Planning presso Y&R EMEA

Secondo un rapporto del gruppo The Relevancy , il 38% dei dirigenti utilizza già l'apprendimento automatico per le app mobili come parte della propria piattaforma di gestione dei dati (DMP) per la pubblicità.

Con l'aiuto dell'integrazione dell'apprendimento automatico nelle app mobili , puoi evitare di debilitare i tuoi clienti avvicinandoli con prodotti e servizi a cui non sono interessati. Piuttosto puoi concentrare tutte le tue energie nella generazione di annunci che soddisfino le fantasie e i capricci unici di ogni utente .

Le aziende di sviluppo di app mobili oggi possono facilmente consolidare i dati dal ML che in cambio faranno risparmiare tempo e denaro destinati a pubblicità inappropriata e miglioreranno la reputazione del marchio di qualsiasi azienda.

Ad esempio, Coca-Cola è nota per personalizzare i suoi annunci in base alla fascia demografica. Lo fa avendo informazioni su quali situazioni spingono i clienti a parlare del marchio e ha, quindi, definito il modo migliore per servire gli annunci pubblicitari.

• Livello di sicurezza migliorato: oltre a essere uno strumento di marketing molto efficace, l'apprendimento automatico per le app mobili può anche semplificare e proteggere l'autenticazione delle app. Funzionalità come il riconoscimento delle immagini o il riconoscimento dell'audio consentono agli utenti di impostare i propri dati biometrici come passaggio di autenticazione di sicurezza nei propri dispositivi mobili. ML ti aiuta anche a stabilire i diritti di accesso per i tuoi clienti.

App come ZoOm Login e BioID utilizzano l'apprendimento automatico per le app mobili per consentire agli utenti di utilizzare le proprie impronte digitali e Face ID per impostare blocchi di sicurezza su vari siti Web e app. Infatti, BioID offre anche un riconoscimento oculare perioculare per i volti parzialmente visibili.

Il ML impedisce persino che traffico e dati dannosi raggiungano il tuo dispositivo mobile. Gli algoritmi delle applicazioni di Machine Learning rilevano e vietano le attività sospette.

In che modo gli sviluppatori utilizzano la potenza dell'intelligenza artificiale nello sviluppo di applicazioni mobili?

Dopo aver appreso che cos'è un'app di apprendimento automatico, diamo un'occhiata ai vantaggi delle app mobili basate sull'intelligenza artificiale che non finiscono mai per gli utenti e per gli sviluppatori di app mobili. Uno degli usi più sostenibili per gli sviluppatori è che possono creare app iperrealistiche usando l'Intelligenza Artificiale.

I migliori utilizzi possono essere:

• L' apprendimento automatico può essere incorporato come parte dell'intelligenza artificiale nella tecnologia mobile .
• Può essere utilizzato per l'analisi predittiva che è fondamentalmente l'elaborazione di grandi volumi di dati per le previsioni del comportamento umano.
• L'apprendimento automatico per le app mobili può essere utilizzato anche per assimilare la sicurezza e filtrare i dati dannosi .

L'apprendimento automatico consente a un'applicazione di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) di identificare e ricordare i caratteri che potrebbero essere stati ignorati dalla fine dello sviluppatore.

Il concetto di machine learning vale anche per le app Natural Language Processing (NLP). Quindi, oltre a ridurre i tempi e gli sforzi di sviluppo, la combinazione di AI e Quality Assurance riduce anche le fasi di aggiornamento e test.

Quali sono le sfide con l'apprendimento automatico e le loro soluzioni?

Come qualsiasi altra tecnologia, anche l'apprendimento automatico presenta sempre una serie di sfide. Il principio di funzionamento di base alla base dell'apprendimento automatico è la disponibilità di dati di risorse sufficienti come campione di addestramento. E come punto di riferimento dell'apprendimento, la dimensione dei dati del campione di addestramento dovrebbe essere sufficientemente grande da garantire una perfezione fondamentale nell'algoritmo di apprendimento automatico.

Al fine di evitare i rischi di interpretazione errata di segnali visivi o di qualsiasi altra informazione digitale da parte della macchina o dell'applicazione mobile, di seguito sono riportati i vari metodi che possono essere utilizzati:

• Estrazione di campioni hard - Quando un soggetto è costituito da più oggetti simili all'oggetto principale, la macchina dovrebbe confondere tra quegli oggetti se la dimensione del campione fornita per l'analisi come esempio se non è abbastanza grande. La differenziazione tra diversi oggetti con l'aiuto di più esempi è il modo in cui la macchina impara ad analizzare quale oggetto è l'oggetto centrale.
• Data Augmentation – Quando c'è un'immagine in questione in cui la macchina o l'applicazione mobile devono identificare un'immagine centrale, dovrebbero essere apportate modifiche all'intera immagine mantenendo inalterato il soggetto, consentendo così all'app di registrare l'oggetto principale in un varietà di ambienti.
• Imitazione dell'aggiunta di dati: in questo metodo, alcuni dati vengono annullati mantenendo solo le informazioni sull'oggetto centrale. Questo viene fatto in modo che la memoria della macchina contenga solo i dati relativi all'immagine principale del soggetto e non gli oggetti circostanti.

Quali sono le Migliori Piattaforme per lo sviluppo di un'applicazione mobile con Machine Learning?

• Azure – Azure è una soluzione cloud Microsoft. Azure ha una community di supporto molto ampia, documenti multilingue di alta qualità e un numero elevato di tutorial accessibili. I linguaggi di programmazione di questa piattaforma sono R e Python. Grazie a un meccanismo analitico avanzato, gli sviluppatori possono creare applicazioni mobili con capacità di previsione accurate.
• IBM Watson: la caratteristica principale dell'utilizzo di IBM Watson è che consente agli sviluppatori di elaborare le richieste degli utenti in modo completo, indipendentemente dal formato. Qualsiasi tipo di dato. Comprese note vocali, immagini o formati stampati vengono analizzati rapidamente con l'aiuto di molteplici approcci. Questo metodo di ricerca non è fornito da alcuna piattaforma diversa da IBM Watson. Altre piattaforme coinvolgono catene logiche complesse di ANN per le proprietà di ricerca. Il multitasking in IBM Watson ha il sopravvento nella maggior parte dei casi poiché determina il fattore di rischio minimo.

• Tensorflow: la libreria open source di Google, Tensor, consente agli sviluppatori di creare più soluzioni in base al deep machine learning ritenuto necessario per risolvere problemi non lineari. Le applicazioni Tensorflow funzionano utilizzando l'esperienza di comunicazione con gli utenti nel loro ambiente e trovando gradualmente risposte corrette secondo le richieste degli utenti. Tuttavia, questa libreria aperta non è la scelta migliore per i principianti.

• Api.ai – È una piattaforma creata dal team di sviluppo di Google che è noto per utilizzare le dipendenze contestuali. Questa piattaforma può essere utilizzata con successo per creare assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale per Android e iOS . I due concetti fondamentali da cui dipende Api.ai sono: Entità e Ruoli. Le entità sono gli oggetti centrali (discussi in precedenza) ei ruoli sono oggetti di accompagnamento che determinano l'attività dell'oggetto centrale. Inoltre, i creatori di Api.ai hanno creato un database molto potente che ha rafforzato i loro algoritmi.

• Wit.ai – Api.ai e Wit.ai hanno piattaforme in gran parte simili. Un'altra caratteristica importante di Wit.ai è che converte i file vocali in testi stampati. Wit.ai abilita anche funzionalità di “storia” in grado di analizzare dati sensibili al contesto e quindi di generare risposte altamente accurate alle richieste degli utenti e questo è soprattutto il caso dei chatbot per siti web commerciali . Questa è una buona piattaforma per la creazione di applicazioni mobili Windows, iOS o Android con machine learning.

Alcune delle app più popolari come Netflix, Tinder, Snapchat, Google Maps e Dango utilizzano la tecnologia AI nelle app mobili e nelle applicazioni aziendali di apprendimento automatico per offrire ai propri utenti un'esperienza altamente personalizzata.

L'apprendimento automatico a vantaggio delle app mobili è la strada da percorrere oggi perché carica la tua app mobile con sufficienti opzioni di personalizzazione per renderla più utilizzabile, efficiente ed efficace. Avere un'idea e un'interfaccia utente eccezionali è un polo del magnete, ma incorporare l'apprendimento automatico è un passo avanti per fornire ai tuoi utenti le migliori esperienze.

[Leggi anche: Stima del tempo, dei costi e dei risultati finali di un progetto di app ML]