기존 애플리케이션에서 AI 및 머신 러닝 구현 가이드

게시 됨: 2019-04-02

우리가 현재에 대해 이야기할 때 우리는 실제로 어제의 미래에 대해 이야기하고 있다는 것을 깨닫지 못합니다. 그리고 이야기할 미래 기술 중 하나는 ML을 구현하는 방법과 앱에 AI를 추가하는 방법 입니다. 다음 7분은 모바일 앱 개발 산업에서 머신 러닝과 인공 지능의 역할과 이를 활용하기 위해 할 수 있는 일에 대해 알아봅니다.

James Scott's Quote

일반 서비스와 더 단순한 기술의 시대는 이미 지나갔고 오늘날 우리는 고도로 기계 중심적인 세상에 살고 있습니다. 우리의 행동을 학습할 수 있고 우리가 상상했던 것보다 일상 생활을 더 쉽게 만들 수 있는 기계는 기계 학습과 인공 지능을 앱에 통합 하는 과정을 이해하는 것이 필요합니다 .

오늘날의 기술 영역은 브랜드와 앱, 기술 을 사용한 후 처음 5분 동안 자신의 요구 사항을 정당화하지 못하면 빠르게 전환할 수 있을 만큼 빠르게 변화하고 있습니다 . 이것은 또한 이 빠른 속도가 초래한 경쟁에 대한 반영이기도 합니다. 모바일 앱 개발 회사는 끊임없이 진화하는 기술의 경쟁에서 뒤처지는 것을 용납할 수 없습니다.

오늘날 우리가 사용하기로 선택한 거의 모든 모바일 애플리케이션에는 인공 지능과 기계 학습이 통합되어 있습니다. 따라서 모바일 앱에서 기계 학습과 인공 지능 을 통합하는 방법을 아는 것이 더욱 중요합니다 .

예를 들어, 음식 배달 앱은 우리가 주문하고 싶은 음식을 배달하는 레스토랑을 보여주고, 주문형 택시 앱은 우리가 타는 곳의 실시간 위치를 보여주고, 시간 관리 앱은 가장 적합한 음식을 알려줍니다. 작업을 완료할 시간과 작업의 우선 순위를 지정하는 방법.

사실, 한 때 작업하거나 이해하기조차 어려운 최고의 복잡한 기술로 여겨졌던 인공 지능과 기계 학습은 그 존재를 자각하지 않고도 우리 삶의 일상적인 부분이 된 것입니다. 최고의 브랜드 앱에서 제공하는 다음 기능이 그 증거입니다.

Examples of AI in Your Everyday Life

두 가지 관련 기술이 광범위하게 포함되면서 모바일 응용 프로그램과 스마트폰 장치가 우리를 대신해 주기 때문에 간단하고 복잡한 일조차도 걱정할 필요가 없어졌습니다.

아래 제공된 통계는 ML 및 AI 기반 모바일 앱이 자금 지원을 받는 신생 기업 및 비즈니스 사이에서 선도적인 범주임을 보여줍니다.

연합 시장 조사( Allied Market Research )는 ML 시장이 2023년에 55억 3,700만 달러에 이를 것으로 예측했으며 이는 점점 더 확산되고 있음을 보여줍니다.
Gartner 의 2019 CIO 설문조사 에 따르면 어떤 형태로든 AI 기술을 구현하는 회사의 수가 지난 몇 년 동안 270% 증가했습니다.
Microsoft에 따르면 조직의 44%는 AI를 구현하는 데 너무 느리면 스타트업에게 패할 것을 두려워합니다.
Fortune Business Insights 의 연구 는 예측 기간 동안 39.2%의 CAGR로 2027년까지 1,171억 9000만 달러의 글로벌 머신 러닝 시장의 예상 가치가 될 것으로 예측합니다.
월스트리트 저널( The Wall Street Journal )은 AI와 머신 러닝의 발전이 지금부터 2030년까지 전 세계 GDP를 14% 증가시킬 잠재력이 있다고 밝혔습니다.

모든 종류의 비즈니스 뒤에 있는 아이디어는 수익을 창출하는 것이며 이는 새로운 사용자를 확보하고 기존 사용자를 유지할 때만 가능합니다. 머신 러닝과 인공 지능을 앱 에 통합하는 이점 또는 이점 중 하나로 AI를 통해 어려운 작업을 쉽게 만들 수 있습니다 .

AI 및 ML을 구현하는 방법

의 힘을 통해 세 가지 기본 방법이 있습니다 기계 학습 및 인공 지능을 모바일 앱 에 통합하여 애플리케이션을 보다 효율적이고 건전하며 지능적으로 만들 수 있습니다. 앱에 AI 및 ML을 추가하는 방법에 대한 답변이기도 합니다 .

추리

AI와 ML은 문제 해결을 위한 추론의 힘을 흡수하는 두 가지 능숙한 기술입니다. 개인이 다른 지역으로 여행하는 데 사용하는 Uber 또는 Google 지도와 같은 애플리케이션은 교통 상황에 따라 코스나 경로를 변경하는 경우가 많습니다. AI는 사고 능력을 활용하여 작동합니다. 이 시설은 AI가 체스에서 인간을 이기게 하고 Uber가 자동 추론을 사용하여 경로를 최적화하여 사용자가 목적지에 더 빨리 도달할 수 있도록 하는 방법입니다.

따라서 실시간 빠른 결정은 현재 최고의 고객 서비스를 제공하기 위해 AI에 의해 제어됩니다.

행동

앱에서 사용자가 어떻게 행동하는지 학습하면 인공 지능이 보안 세계에서 새로운 경계를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 누군가가 당신의 데이터를 가져가려고 할 때마다 당신이 모르는 사이에 온라인 거래를 가장하려고 할 때마다 AI 시스템은 비정상적인 행동을 추적하고 거래를 중단할 수 있습니다.

애플리케이션 개발에 머신 러닝과 AI를 통합하는 가장 좋은 방법에 대한 답을 제공하는 이 세 가지 기본 기반은 앱이 훨씬 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있도록 다양한 기능으로 사용될 수 있습니다 .

이제 ML 통합과 함께 Android 앱에 AI를 통합 하는 방법을 살펴보았 으므로 그 이유 에 대해 답해 보겠습니다 .

머신 러닝과 AI를 모바일 앱 에 통합해야 하는 이유는 무엇 입니까?

기계 학습과 AI를 모바일 앱에 통합해야 하는 이유는 무엇입니까?

Integrate Machine Learning and AI

개인화

Simpleton 모바일 애플리케이션에 연결된 모든 AI 알고리즘은 소셜 미디어 활동에서 신용 등급에 이르기까지 다양한 정보 소스를 분석하고 모든 사용자 장치에 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 머신 러닝 애플리케이션 개발은 다음을 학습하는 데 사용할 수 있습니다.

귀하의 고객은 누구입니까?
그들은 무엇을 좋아합니까?
그들은 무엇을 감당할 수 있습니까?
다른 제품에 대해 이야기할 때 사용하는 단어는 무엇입니까?

이 모든 정보를 기반으로 고객 행동을 분류하고 해당 분류를 대상 마케팅에 사용할 수 있습니다. 간단히 말해서, ML을 사용하면 고객과 잠재 고객에게 보다 관련성 있고 매력적인 콘텐츠를 제공할 수 있으며 AI가 포함된 모바일 앱 기술이 특별히 맞춤화되어 있다는 인상을 줄 수 있습니다.

앱에서 머신 러닝을 구현하는 방법 에 대한 표준을 설정하고 있는 대기업의 AI ML 사례를 몇 가지 살펴 볼까요?

Taco Bell은 주문을 받고 질문에 답하고 선호도에 따라 메뉴 항목을 추천하는 TacBot입니다.
Uber는 ML을 사용하여 사용자에게 예상 도착 시간과 비용을 제공합니다.
ImprompDo는 ML을 사용하여 작업을 완료하고 할 일 목록의 우선 순위를 정하기에 적합한 시간을 찾는 시간 관리 앱입니다.
Migraine Buddy는 ML을 도입하여 두통의 가능성을 예측하고 예방 방법을 권장하는 훌륭한 건강 관리 앱입니다.
Optimize Fitness는 사용 가능한 센서와 유전 데이터를 통합하여 고도로 개별적인 운동 프로그램을 맞춤화하는 스포츠 앱입니다.

고급 검색

AI 및 기계 학습 기반 앱 개발 프로세스 를 통해 모바일 애플리케이션에서 검색 옵션을 최적화할 수 있는 앱을 얻게 됩니다. AI 및 기계 학습은 검색 결과를 사용자에게 보다 직관적이고 상황에 맞게 만듭니다. 알고리즘은 고객이 입력한 다양한 쿼리에서 학습하고 해당 쿼리를 기반으로 결과의 우선 순위를 지정합니다.

사실, 검색 알고리즘뿐만 아니라 최신 모바일 애플리케이션을 사용하면 검색 기록 및 일반적인 작업을 포함한 모든 사용자 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 데이터는 행동 데이터 및 검색 요청과 함께 사용하여 제품 및 서비스의 순위를 지정하고 적용 가능한 최상의 결과를 표시할 수 있습니다.

음성 검색 또는 제스처 검색과 같은 업그레이드는 더 나은 성능의 애플리케이션을 위해 통합될 수 있습니다.

사용자 행동 예측

마케터를 위한 AI 기반 머신러닝 앱 개발 의 가장 큰 장점은 연령, 성별, 위치, 검색 이력, 앱 사용 빈도 등 다양한 데이터 를 조사 하여 사용자의 선호도와 행동 패턴을 파악할 수 있다는 것입니다. 데이터는 애플리케이션 및 마케팅 활동의 효율성을 개선하는 열쇠입니다.

Amazon의 제안 메커니즘과 Netflix의 권장 사항은 ML이 각 개인에 대한 맞춤형 권장 사항을 생성하는 데 도움이 되는 것과 동일한 원칙에 따라 작동합니다.

그리고 Amazon, Netflix 뿐만 아니라 Youbox, JJ food service, Qloo 엔터테인먼트와 같은 모바일 앱은 ML을 채택하여 사용자 선호도를 예측하고 그에 따라 사용자 프로필을 구축합니다.

더 관련성 높은 광고

많은 업계 전문가들은 이 끝없는 소비자 시장에서 앞으로 나아갈 수 있는 유일한 방법은 모든 고객에게 모든 경험을 개인화하는 것이 달성될 수 있다는 점에 대해 노력해 왔습니다.

Quote

The Relevancy 그룹 의 보고서에 따르면 38%의 경영진이 이미 광고용 데이터 관리 플랫폼(DMP)의 일부로 모바일 앱용 머신 러닝을 사용하고 있습니다.

모바일 앱에 머신 러닝을 통합 하면 고객 이 관심이 없는 제품과 서비스로 접근하여 고객을 쇠약하게 만드는 것을 방지할 수 있습니다. 오히려 각 사용자의 고유한 공상과 변덕 에 맞는 광고를 생성하는 데 모든 에너지를 집중할 수 있습니다. .

오늘날 기계 학습 앱 개발 회사 는 데이터를 지능적으로 쉽게 통합할 수 있으므로 부적절한 광고에 들어가는 시간과 비용을 절약하고 모든 회사의 브랜드 평판을 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어, Coca-Cola는 인구 통계에 따라 광고를 맞춤화하는 것으로 유명합니다. 고객이 브랜드에 대해 이야기하도록 유도하는 상황에 대한 정보를 제공하여 광고를 제공하는 가장 좋은 방법을 정의했습니다.

향상된 보안 수준

매우 효과적인 마케팅 도구를 만드는 것 외에도 모바일 앱용 인공 지능 및 기계 학습은 앱 인증을 간소화하고 보호할 수 있습니다. 이미지 인식 또는 오디오 인식과 같은 기능을 사용하면 사용자가 모바일 장치의 보안 인증 단계로 생체 데이터를 설정할 수 있습니다. ML은 또한 고객에 대한 액세스 권한을 설정하는 데에도 도움이 됩니다.

ZoOm Login 및 BioID와 같은 앱 은 사용자가 지문과 Face ID를 사용하여 다양한 웹사이트 및 앱에 보안 잠금을 설정할 수 있도록 ML 및 AI 애플리케이션 개발 에 투자했습니다. 사실, BioID는 부분적으로 보이는 얼굴에 대한 눈 주위 인식 기능도 제공합니다.

이제 우리는 AI와 ML의 응용 프로그램이 모바일 앱에 통합될 수 있는 다양한 영역을 살펴보았 으므로 이제 이를 가능 하게 할 플랫폼을 살펴볼 때입니다 . 원활한 구현을 위해 기업이 고안해야 하는 전략으로 넘어가기 전에

사용자 참여

AI 개발 서비스 및 솔루션은 조직이 균형 잡힌 고객 지원과 다양한 기능을 제공하도록 참여시킵니다. 소수의 앱은 고객이 애플리케이션을 일관되게 사용할 수 있도록 작은 인센티브를 제공합니다. 또한 엔터테인먼트 목적으로 수다스러운 AI 비서가 사용자를 돕고 언제든지 토론을 할 수 있습니다.

데이터 수집

데이터 검색이라고도 하는 데이터 마이닝에는 방대한 데이터 집합을 분석하여 유용한 정보를 수집하고 데이터 웨어하우스 등을 비롯한 다양한 영역에서 수집하는 작업이 포함됩니다. ML은 정보에 기반한 경험을 통해 일반적으로 자동으로 개선되는 데이터 알고리즘을 제공합니다. 데이터 세트 내에서 연관을 찾고 데이터를 손쉽게 수집하는 것을 매우 간단하게 만드는 새로운 알고리즘을 학습하는 방법을 따릅니다.

사기 감지

사기 사건은 모든 산업, 특히 은행 및 금융 분야에서 걱정거리입니다. 이 문제를 해결하기 위해 ML은 데이터 분석을 활용하여 대출 불이행, 사기 수표, 신용 카드 사기 등을 제한합니다.

또한 대출을 처리하는 개인의 능력과 대출 제공과 관련된 위험을 결정하는 데 도움이 됩니다. 전자 상거래 앱은 종종 ML을 활용하여 판촉 할인 및 제안을 찾습니다.

사물 및 얼굴 인식

안면 인식은 모바일 앱에서 가장 사랑받는 최신 기능입니다. 얼굴 인식은 애플리케이션의 보안을 강화하는 동시에 로그인 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 알 수 없는 출처의 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.

보안이 향상되어 의료 전문가가 안면 인식을 활용하여 환자의 얼굴을 검사하여 환자의 건강을 평가할 수 있습니다.

머신 러닝으로 모바일 앱을 개발하기 위한 최고의 플랫폼은?

Which are the Best Platforms for the development of a mobile application with Machine Learning

1. 애저

Azure는 Microsoft 클라우드 솔루션입니다. Azure에는 매우 큰 지원 커뮤니티, 고품질 다국어 문서 및 많은 수의 액세스 가능한 자습서가 있습니다. 이 플랫폼의 프로그래밍 언어는 R과 Python입니다. 고급 분석 메커니즘 덕분에 AI 앱 개발자 는 정확한 예측 기능을 갖춘 모바일 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

2. IBM 왓슨

IBM Watson을 사용하는 주요 특징은 개발자가 형식에 관계없이 사용자 요청을 포괄적으로 처리할 수 있다는 것입니다. 모든 종류의 데이터. 음성 메모, 이미지 또는 인쇄된 형식을 포함하여 여러 접근 방식을 통해 신속하게 분석됩니다. 이 검색 방법은 IBM Watson 이외의 다른 플랫폼에서 제공하지 않습니다. 다른 플랫폼에는 검색 속성에 대한 ANN의 복잡한 논리적 체인이 포함됩니다. IBM Watson의 멀티태스킹은 최소 위험 요소를 결정하므로 대부분의 경우에 우위를 점합니다.

3. 텐서플로

Google의 오픈 소스 라이브러리인 Tensor를 통해 AI 애플리케이션 개발 회사 는 비선형 문제를 해결하는 데 필요한 것으로 간주되는 딥 머신 러닝에 따라 여러 솔루션을 만들 수 있습니다. Tensorflow 애플리케이션은 자신의 환경에서 사용자와의 커뮤니케이션 경험을 사용하고 사용자의 요청에 따라 점차적으로 정답을 찾는 방식으로 작동합니다. 그러나 이 개방형 라이브러리는 초보자에게 최고의 선택이 아닙니다.

4. API.ai

컨텍스트 종속성을 사용하는 것으로 알려진 Google 개발 팀에서 만든 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 Android 및 iOS용 AI 기반 가상 비서 를 만드는 데 매우 성공적으로 사용할 수 있습니다 . Api.ai가 의존하는 두 가지 기본 개념은 엔터티와 역할입니다. 엔터티는 중심 개체이고 역할은 중심 개체의 활동을 결정하는 동반 개체입니다. 또한 Api.ai의 제작자는 알고리즘을 강화하는 매우 강력한 데이터베이스를 만들었습니다.

5. 위트아이

Api.ai와 Wit.ai는 대체로 유사한 플랫폼을 가지고 있습니다. Wit.ai의 또 다른 두드러진 특징은 음성 파일을 인쇄된 텍스트로 변환한다는 것입니다. Wit.ai는 또한 상황에 맞는 데이터를 분석할 수 있는 "기록" 기능을 활성화하여 사용자 요청에 대해 매우 정확한 답변을 생성할 수 있으며 이는 특히 상업용 웹사이트용 챗봇의 경우입니다 . 이것은 기계 학습을 사용하여 Windows, iOS 또는 Android 모바일 응용 프로그램을 만들기에 좋은 플랫폼 입니다.

6. 아마존 AI

유명한 AI 기반 플랫폼은 딥 머신 러닝 프로세스 의 도움으로 사람의 말, 시각적 개체를 식별하는 데 사용 됩니다. 이 솔루션은 클라우드 배포 목적에 완전히 적합하므로 복잡성이 낮은 AI 기반 모바일 앱을 개발할 수 있습니다.

7. 클래리파이

AI 기반 솔루션은 복잡하고 용량성 있는 알고리즘을 통해 정보를 분석합니다. 플랫폼을 사용하여 만든 앱(REST API를 사용하여 인앱 통합 가능) - 개별 사용자 경험에 적응할 수 있음 - 앱 개발을 위해 인공 지능에 투자하려는 개발자 가 세계에 진입 하려는 개발자에게 가장 선호되는 선택입니다. 지능형 비서의.

이제 모바일 앱이 AI 앱이 될 수 있는 방법과 머신 러닝 및 AI 앱 개발에 도움이 되는 도구를 알게 되었습니다. 다음이자 마지막이자 지금 논의할 가장 중요한 부분은 시작하는 방법입니다.

앱에 AI 구현을 시작하는 방법은 무엇입니까?

앱에 AI 구현 시작

애플리케이션에서 인공 또는 기계 학습을 구현하려면 지능 없이 작동하는 애플리케이션 운영에 있어 기념비적인 변화가 필요합니다.

AI가 요구하는 이러한 변화는 일반적인 모바일 앱 개발 프로세스 에 투자할 때 필요한 것과는 매우 다른 포인터를 바라볼 것을 요구하는 것입니다 .

AI 프로젝트를 관리할 때 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.

AI를 통해 해결해야 할 문제 식별

모바일 앱에서 AI를 적용할 경우 작동하는 것은 기사의 첫 번째 그림에서 보았듯이 여러 프로세스가 아닌 하나의 프로세스에서 기술을 적용하는 것입니다. 애플리케이션의 단일 기능에 기술을 적용하면 관리하기가 훨씬 쉬울 뿐만 아니라 최대한 활용할 수 있습니다 . 따라서 애플리케이션에서 인텔리전스의 이점을 얻을 수 있는 부분을 식별하십시오. 권장 사항입니까? 이 기술이 더 나은 ETA를 제공하는 데 도움이 될까요? – 그런 다음 해당 분야에서 구체적으로 데이터를 수집합니다.

데이터 파악

AI 앱 개발을 기대하기 전에 먼저 데이터의 출처를 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 가져오기 및 정제 단계에서 정보가 처음에 오는 플랫폼을 식별하는 데 도움이 됩니다 . 다음으로, AI 모듈에 제공할 데이터가 깨끗하고 중복되지 않으며 진정으로 유익한지 확인하여 데이터의 정제를 살펴봐야 합니다.

API가 충분하지 않다는 점 이해

다음으로 중요한 것은 모바일 앱에서 AI를 구현할 때 AI를 더 광범위하게 사용할수록 API(응용 프로그래밍 인터페이스) 가 더 불건전 하다는 것이 증명된다는 것을 이해하는 것입니다. 위에서 언급한 API는 앱을 AI 앱으로 변환하기에 충분하지만 본격적인 AI 솔루션을 지원하기에는 충분하지 않습니다. 요점 은 더 지능적인 모델을 원할수록 API만으로는 해결할 수 없는 데이터 모델링을 위해 더 많은 노력을 기울여야 한다는 것입니다.

AI의 효율성을 측정하는 데 도움이 되는 측정항목 설정

AI 또는 머신 러닝 기능을 모바일 앱에 구현하는 것은 효율성을 측정하는 메커니즘도 갖추기 전까지는 의미가 없습니다 . 따라서 모바일 앱에서 AI 또는 ML을 구현하기 전에 달성하고자 하는 것이 무엇인지 이해하십시오.

데이터 과학자를 고용하십시오

마지막으로 고려해야 할 가장 중요한 사항은 급여에 데이터 과학자 를 고용하거나 팀 에 데이터 과학자가 있는 모바일 앱 개발 에이전시 에 투자하는 것입니다. 데이터 과학자는 모든 데이터 정제 및 관리 요구 사항, 기본적으로 인공 지능 게임을 유지하고 능가하는 데 필요한 모든 것을 도와줄 것입니다.

이제 모바일 애플리케이션 에서 인텔리전스를 구현할 준비가 된 단계 입니다. 지난 편에서 데이터에 대한 이야기를 많이 했고, 데이터는 인공지능의 고유한 부분이기 때문에 데이터에서 발생할 수 있는 문제에 대한 해결책을 이별노트로 살펴보자.

실현 가능성과 실질적인 변화

이제 AI 및 기계 학습 앱의 구현에 대해, 왜, 어떻게 구현하는지 알았으므로 어떤 단계를 최우선 순위로 취해야 하는지, 애플리케이션이 어떻게 작동/나타날지와 같은 계획에 대한 아이디어가 있을 수 있습니다. 변경이 완료되면. 이러한 맥락에서 다음과 같이 진행하기 전에 몇 가지 확인을 수행하는 것이 이상적인 기회입니다.

향후 실행이 비즈니스에 이익이 되고 사용자 경험을 개선하며 참여도를 높일 수 있는지 알아보기 위해 빠른 가능성 테스트를 수행하십시오. 유익한 업그레이드는 기존 사용자와 고객을 행복하게 만들고 제품에 대해 더 많은 개인을 끌어들일 수 있는 업그레이드입니다. 업데이트로 효율성이 향상되지 않는다면 노력과 비용을 투자할 이유가 없습니다.
현재 그룹이 필요한 것을 제공할 수 있는지 분석하십시오. 내부 팀 용량이 적거나 없는 경우 새 직원을 고용하거나 신뢰할 수 있고 전문적인 인공 지능 개발 회사에 작업을 아웃소싱해야 합니다.

데이터 통합 및 보안

모바일 애플리케이션용 머신 러닝 프로젝트를 구현하는 동안 앱에는 더 나은 정보 구성 모델이 필요합니다. 다른 방식으로 구성된 오래된 데이터는 ML 배포의 효율성에 영향을 줄 수 있습니다.

애플리케이션에 어떤 기능과 기능을 추가할지 결정할 때 데이터 세트에 집중하는 것이 중요합니다. 신중한 통합과 함께 효율적이고 잘 구성된 데이터는 장기적으로 앱에 고품질 성능을 제공하는 데 도움이 됩니다.

보안은 간과할 수 없는 또 다른 기본 문제입니다. 애플리케이션을 강력하고 안전하게 유지하려면 제품의 요구 사항과 표준을 준수하면서 보안 관련 사항을 통합하기 위한 올바른 배열을 생각해야 합니다.

강력한 지원 기술 지원 사용

애플리케이션을 뒷받침할 올바른 기술과 디지털 솔루션을 선택해야 합니다. 데이터 저장 공간, 보안 도구, 백업 소프트웨어, 서비스 최적화 등은 앱의 일관성을 유지하기 위해 강력하고 안전해야 합니다. 이것이 없으면 성능이 급격히 저하될 수 있습니다.

AI 기술의 가장 일반적인 문제에 대한 솔루션은?

다른 기술과 마찬가지로 AI에도 항상 일련의 과제가 수반됩니다. 머신 러닝의 기본 작동 원리는 훈련 샘플로 충분한 리소스 데이터를 사용할 수 있다는 것입니다. 그리고 학습의 벤치마크로 학습 샘플 데이터의 크기는 AI 알고리즘의 근본적인 완성도를 보장할 수 있을 만큼 커야 합니다.

기계 또는 모바일 응용 프로그램에서 시각적 신호 또는 기타 디지털 정보를 잘못 해석하는 위험을 피하기 위해 다음과 같은 다양한 방법을 사용할 수 있습니다.

1. 하드 샘플 마이닝

주체가 주객체와 유사한 여러 개의 객체로 구성되어 있을 때, 예를 들어 분석을 위해 제공한 표본의 크기가 충분하지 않다면 기계는 이들 객체를 혼동할 수밖에 없다. 여러 예의 도움으로 서로 다른 객체를 구별하는 것은 기계가 어떤 객체가 중심 객체인지 분석하는 방법을 학습하는 방법입니다.

2. 데이터 증강

중심 이미지를 식별하기 위해 머신이나 모바일 애플리케이션이 필요한 문제의 이미지가 있는 경우 전체 이미지를 수정하여 피사체를 변경하지 않고 앱에서 다양한 환경에서 메인 오브젝트를 등록할 수 있도록 해야 합니다. .

3. 데이터 추가 모방

이 방법에서는 중심 객체에 대한 정보만 유지하면서 일부 데이터를 무효화합니다. 이것은 기계 메모리에 주변 물체가 아닌 주요 피사체 이미지에 관한 데이터만 포함하도록 수행됩니다.

결론

이제 모바일 앱을 구현하는 이유와 방법을 알았으므로 AI와 ML에 대한 최고 수준의 성능과 품질을 함께 적용하여 애플리케이션에서 최고를 이끌어낼 때입니다. AI와 ML은 함께 모바일 앱 개발의 미래입니다.

여전히 혼란스럽고 의심을 없애고 싶다면 저희에게 연락하십시오. 시간과 기술로 발전하는 앱을 개발하고 모든 최신 기술 기능으로 기존 앱을 업데이트하려는 경우 변화하는 시장 요구에 잘 적응하는 ML 및 AI 개발 회사와 파트너 관계를 맺어야 합니다. . AI 개발 서비스 미국 또는 기타 지역과 같은 해당 지역의 전문 개발 제공자를 선택할 수도 있습니다. 그러나 양질의 결과를 얻으려면 최선을 선택하십시오.