機械学習アプリの開発–モバイルアプリ業界の混乱
公開: 2018-10-22私たちが現在について話すとき、私たちは実際に昨日の未来について話していることに気づいていません。 そして、そのような未来的なテクノロジーの1つは、機械学習アプリの開発またはモバイルアプリ開発サービスでのAIの使用です。 次の7分間は、機械学習テクノロジーが今日のモバイルアプリ開発業界をどのように混乱させているかを学ぶために費やされます。
「シグネチャベースのマルウェア検出は機能していません。 機械学習ベースの人工知能は、次世代の敵であり、変化するハッシュに対して最も強力な防御です。」
―ジェームズ・スコット、重要インフラ技術研究所シニアフェロー
一般的なサービスとより単純なテクノロジーの時代は過ぎ去り、今日、私たちは高度に機械駆動の世界に住んでいます。 私たちの行動を学び、想像以上に日常生活を楽にすることができる機械。
この考えを深く掘り下げると、無意識のうちに従う行動パターンをそれ自体で学習するために、テクノロジーがいかに洗練されていなければならないかがわかります。 これらは単純な機械ではなく、高度なものです。
今日の技術分野は、ブランドとアプリ、テクノロジーを使用して最初の5分間でニーズが満たされない場合に、ブランドとアプリおよびテクノロジーをすばやく切り替えるのに十分なペースで進んでいます。 これは、この速いペースがもたらした競争への反映でもあります。 モバイルアプリ開発会社は、永遠に進化するテクノロジーの競争に取り残されるわけにはいきません。
今日、私たちが見ると、私たちが使用することを決定したほぼすべてのモバイルアプリケーションに機械学習が組み込まれています。 たとえば、私たちのフードデリバリーアプリは私たちが注文したい種類の食べ物を配達するレストランを私たちに示し、私たちのオンデマンドタクシーアプリケーションは私たちの乗り物のリアルタイムの場所を私たちに示し、時間管理アプリケーションは私たちに最も適切なものを教えてくれますタスクを完了するための時間と、作業に優先順位を付ける方法。 私たちのモバイルアプリケーションとスマートフォンデバイスが私たちのためにそれを行っているので、単純なもの、さらには複雑なものについて心配する必要はなくなりつつあります。
統計を見ると、彼らは私たちにそれを示します
- AIと機械学習主導のアプリは、資金提供を受けた新興企業の主要なカテゴリです
- MLに投資する企業の数は今後3年間で2倍になると予想されています
- 米国企業の40%は、販売とマーケティングを改善するためにMLを使用しています
- MLにより米国企業の76%が売上目標を上回った
- MLにより、ヨーロッパの銀行は商品の売り上げを10%増加させ、解約率を20%低下させました。
あらゆる種類のビジネスの背後にある考え方は利益を上げることであり、それは彼らが新しいユーザーを獲得し、古いユーザーを維持するときにのみ行うことができます。 モバイルアプリ開発者にとっては奇妙な考えかもしれませんが、機械学習アプリの開発には、シンプルなモバイルアプリを金鉱に変える可能性があることは事実です。 方法を見てみましょう:
機械学習はモバイルアプリ開発にどのように役立つのでしょうか?
- パーソナライズ:シンプトンモバイルアプリケーションに接続されている機械学習アルゴリズムは、ソーシャルメディアアクティビティからクレジット評価までのさまざまな情報源を分析し、すべてのユーザーデバイスに推奨事項を提供できます。 機械学習ウェブアプリとモバイルアプリ開発を使用して学習できます。
- あなたの顧客は誰ですか?
- 彼らは何が好きですか?
- 彼らは何を買う余裕がありますか?
- 彼らがさまざまな製品について話すために使用している言葉は何ですか?
このすべての情報に基づいて、顧客の行動を分類し、その分類をターゲットマーケティングに使用できます。 簡単に言うと、MLを使用すると、顧客や潜在的な顧客に、より関連性の高い魅力的なコンテンツを提供し、AIを使用したモバイルアプリテクノロジーが彼らのために特別にカスタマイズされているという印象を与えることができます。
機械学習アプリの開発を活用して大手ブランドの例をいくつか見てみましょう。
- 注文を受け、質問に答え、好みに応じてメニュー項目を推奨するTacBotとしてのTacoBell。
- UberはMLを使用して、到着予定時刻と費用をユーザーに提供します。
- ImprompDoは、MLを使用してタスクを完了し、やることリストに優先順位を付けるのに適した時間を見つける時間管理アプリです。
- 片頭痛バディは、頭痛の可能性を予測するためにMLを採用し、それを防ぐ方法を推奨する優れたヘルスケアアプリです。
- Optimize Fitnessは、利用可能なセンサーと遺伝子データを組み込んで、高度に個別のトレーニングプログラムをカスタマイズするスポーツアプリです。
- 高度な検索:機械学習アプリのアイデアにより、モバイルアプリケーションの検索オプションを最適化できます。 MLを使用すると、検索結果がユーザーにとってより直感的でわかりやすくなります。 MLアルゴリズムは、顧客からのさまざまなクエリから学習し、それらのクエリに基づいて結果に優先順位を付けます。 実際、最新のモバイルアプリケーションでは、検索アルゴリズムだけでなく、検索履歴や一般的なアクションなど、すべてのユーザーデータを収集できます。 このデータは、行動データや検索リクエストと一緒に使用して、製品やサービスをランク付けし、適切な最良の結果を示すことができます。
音声検索やジェスチャー検索などのアップグレードを組み込んで、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。
- ユーザーの行動の予測:マーケターにとっての機械学習アプリ開発の最大の利点は、年齢、性別、場所、検索履歴、アプリの使用頻度などに関するさまざまな種類のデータを調べることで、ユーザーの好みや行動パターンを理解できることです。 。このデータは、アプリケーションとマーケティング活動の効果を向上させるための鍵です。
Amazonの提案メカニズムとNetflixの推奨は、MLが個人ごとにカスタマイズされた推奨を作成するのに役立つのと同じ原則に基づいて機能します。
また、AmazonやNetflixだけでなく、Youbox、JJフードサービス、QlooエンターテインメントなどのモバイルアプリはMLを採用してユーザーの好みを予測し、それに応じてユーザープロファイルを構築します。
- より関連性の高い広告:多くの業界専門家は、この終わりのない消費者市場で前進する唯一の方法は、すべての顧客のすべてのエクスペリエンスをパーソナライズすることによって達成できるという点に取り組んできました。
「ほとんどのアナログマーケティングは、間違った人や正しい人に間違ったタイミングで影響を与えます。 デジタルは、適切な人にのみ、適切なタイミングでのみヒットできるため、より効率的で影響力があります。」 – Y&R EMEAのエグゼクティブバイスプレジデント、プランニング責任者、Simon Silvester
The Relevancy groupのレポートによると、エグゼクティブの38%は、広告用のデータ管理プラットフォーム(DMP)の一部として、モバイルアプリの機械学習をすでに使用しています。
機械学習をモバイルアプリに統合することで、顧客が関心のない製品やサービスを顧客に提供することで、顧客を衰弱させることを回避できます。むしろ、各ユーザーの固有の空想や気まぐれに対応する広告の生成に全力を注ぐことができます。 。
今日のモバイルアプリ開発会社は、MLからのデータを簡単に統合できるため、不適切な広告に費やされる時間とお金を節約し、あらゆる企業のブランドの評判を向上させることができます。
たとえば、コカ・コーラは人口統計に従って広告をカスタマイズすることで知られています。 これは、どのような状況で顧客がブランドについて話すように促すかについての情報を持っていることによってそれを行い、したがって、広告を提供するための最良の方法を定義しました。
- セキュリティレベルの向上:非常に効果的なマーケティングツールを作成するだけでなく、モバイルアプリの機械学習によってアプリ認証を合理化および保護することもできます。 画像認識や音声認識などの機能により、ユーザーはモバイルデバイスのセキュリティ認証ステップとして生体認証データを設定できます。 MLは、顧客のアクセス権の確立にも役立ちます。
ZoOm LoginやBioIDなどのアプリは、モバイルアプリの機械学習を使用して、ユーザーが自分の指紋とFace IDを使用して、さまざまなWebサイトやアプリへのセキュリティロックを設定できるようにします。 実際、BioIDは、部分的に見える顔の眼周囲の目の認識さえ提供します。
MLは、悪意のあるトラフィックやデータがモバイルデバイスに到達するのを防ぎます。 機械学習アプリケーションのアルゴリズムは、疑わしいアクティビティを検出して禁止します。
開発者はモバイルアプリケーション開発で人工知能の力をどのように使用していますか?
機械学習アプリとは何かを学んだ後、ユーザーとモバイルアプリ開発者にとって終わりのないAIを利用したモバイルアプリの利点を見てみましょう。 開発者にとって最も持続可能な用途の1つは、人工知能を使用して超現実的なアプリを作成できることです。
最適な使用法は次のとおりです。
- 機械学習は、モバイルテクノロジーの人工知能の一部として組み込むことができます。
- これは、基本的に人間の行動を予測するための大量のデータの処理である予測分析に使用できます。
- モバイルアプリの機械学習は、セキュリティを吸収し、有害なデータを除外するためにも使用できます。
機械学習により、光学式文字認識(OCR)アプリケーションは、開発者側からスキップされた可能性のある文字を識別して記憶することができます。
機械学習の概念は、自然言語処理(NLP)アプリにも当てはまります。 そのため、開発の時間と労力を削減するだけでなく、AIと品質保証の組み合わせにより、更新とテストの時間フェーズも削減されます。
機械学習とそのソリューションの課題は何ですか?
他のテクノロジーと同様に、機械学習にも常に一連の課題が伴います。 機械学習の背後にある基本的な動作原理は、トレーニングサンプルとして十分なリソースデータを利用できることです。 また、学習のベンチマークとして、トレーニングサンプルデータのサイズは、機械学習アルゴリズムの基本的な完全性を確保するために十分な大きさである必要があります。
機械またはモバイルアプリケーションによる視覚的手がかりまたはその他のデジタル情報の誤解のリスクを回避するために、使用できるさまざまな方法を以下に示します。
- ハードサンプルマイニング–サブジェクトがメインオブジェクトに類似した複数のオブジェクトで構成されている場合、サンプルサイズが例として十分に大きくない場合、マシンはそれらのオブジェクト間で混乱するはずです。 複数の例を使用して異なるオブジェクトを区別することは、マシンがどのオブジェクトが中心オブジェクトであるかを分析する方法を学習する方法です。
- データ拡張–マシンまたはモバイルアプリケーションが中央の画像を識別する必要がある問題の画像がある場合、被写体を変更せずに画像全体に変更を加えて、アプリがメインオブジェクトをさまざまな環境。
- データ追加の模倣–この方法では、中央のオブジェクトに関する情報のみを保持して、一部のデータが無効になります。 これは、マシンのメモリに主要な被写体の画像に関するデータのみが含まれ、周囲のオブジェクトに関するデータは含まれないようにするために行われます。
機械学習を使用したモバイルアプリケーションの開発に最適なプラットフォームはどれですか?
- Azure –AzureはMicrosoftクラウドソリューションです。 Azureには、非常に大規模なサポートコミュニティ、高品質の多言語ドキュメント、および多数のアクセス可能なチュートリアルがあります。 このプラットフォームのプログラミング言語はRとPythonです。 高度な分析メカニズムにより、開発者は正確な予測機能を備えたモバイルアプリケーションを作成できます。
- IBM Watson – IBM Watsonを使用する主な特徴は、開発者がフォーマットに関係なくユーザー要求を包括的に処理できることです。 あらゆる種類のデータ。 音声メモ、画像、印刷形式などは、複数のアプローチを使用してすばやく分析されます。 この検索方法は、IBMWatson以外のプラットフォームでは提供されていません。 他のプラットフォームには、検索プロパティ用のANNの複雑な論理チェーンが含まれます。 IBM Watsonのマルチタスクは、最小リスクの要因を決定するため、ほとんどの場合に優位に立っています。
- Tensorflow – GoogleのオープンソースライブラリであるTensorを使用すると、開発者は、非線形問題を解決するために必要と見なされる深層機械学習に応じて、複数のソリューションを作成できます。 Tensorflowアプリケーションは、環境内のユーザーとのコミュニケーションエクスペリエンスを使用し、ユーザーの要求に従って徐々に正しい答えを見つけることで機能します。 ただし、このオープンライブラリは初心者には最適ではありません。
- Api.ai –コンテキスト依存関係を使用することが知られているGoogle開発チームによって作成されたプラットフォームです。 このプラットフォームは、AndroidおよびiOS用のAIベースの仮想アシスタントを作成するために非常にうまく使用できます。 Api.aiが依存する2つの基本的な概念は、エンティティとロールです。 エンティティは(前に説明した)中心的なオブジェクトであり、ロールは中心的なオブジェクトのアクティビティを決定する付随するオブジェクトです。 さらに、Api.aiの作成者は、アルゴリズムを強化する非常に強力なデータベースを作成しました。
- Wit.ai –Api.aiとWit.aiのプラットフォームはほぼ同じです。 Wit.aiのもう1つの顕著な特徴は、音声ファイルを印刷されたテキストに変換することです。 Wit.aiは、コンテキストに依存するデータを分析できる「履歴」機能も有効にしているため、ユーザーの要求に対して非常に正確な回答を生成できます。これは、特に商用Webサイトのチャットボットの場合です。 これは、機械学習を使用してWindows、iOS、またはAndroidモバイルアプリケーションを作成するための優れたプラットフォームです。
Netflix、Tinder、Snapchat、Googleマップ、Dangoなどの最も人気のあるアプリのいくつかは、モバイルアプリや機械学習ビジネスアプリケーションでAIテクノロジーを使用して、ユーザーに高度にカスタマイズされたパーソナライズされたエクスペリエンスを提供しています。
モバイルアプリにメリットをもたらす機械学習は、モバイルアプリに十分なパーソナライズオプションをロードして、より使いやすく、効率的かつ効果的にするため、今日の道です。 優れたコンセプトとUIを持つことは、磁石の1つの極ですが、機械学習を組み込むことは、ユーザーに最高のエクスペリエンスを提供するための一歩を踏み出します。
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