머신 러닝 앱 개발 – 모바일 앱 산업의 혁신

우리가 현재에 대해 이야기할 때 우리는 실제로 어제의 미래에 대해 이야기하고 있다는 것을 깨닫지 못합니다. 그리고 그러한 미래 기술 중 하나는 머신 러닝 앱 개발 또는 모바일 앱 개발 서비스에서 AI 사용입니다. 다음 7분은 기계 학습 기술이 오늘날의 모바일 앱 개발 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보는 데 사용됩니다.

“시그니처 기반 악성코드 탐지는 끝났다. 머신 러닝 기반 인공 지능은 차세대 적이자 돌연변이 해시가 가장 강력한 방어 수단입니다.”
― James Scott, 중요 인프라 기술 연구소 선임 연구원

일반 서비스와 더 단순한 기술의 시대는 이미 지나갔고 오늘날 우리는 고도로 기계 중심적인 세상에 살고 있습니다. 우리의 행동을 학습하고 우리가 상상했던 것보다 더 쉽게 일상 생활을 할 수 있는 기계.

이 생각에 더 깊이 들어가면 우리가 무의식적으로 따르는 행동 패턴을 스스로 학습하려면 기술이 얼마나 정교해야 하는지 깨닫게 될 것입니다. 이것들은 단순한 기계가 아니라 고급 그 이상입니다.

오늘날 기술 영역은 브랜드와 앱, 그리고 기술을 사용하는 첫 5분 동안 자신의 요구 사항을 충족하지 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 결정한 거의 모든 모바일 애플리케이션에 기계 학습이 통합되어 있습니다. 예를 들어, 음식 배달 앱은 우리가 주문하고 싶은 음식을 배달하는 레스토랑을 보여주고, 주문형 택시 애플리케이션은 우리가 타는 곳의 실시간 위치를 보여주고, 시간 관리 애플리케이션은 가장 적합한 음식을 알려줍니다. 작업을 완료할 시간과 작업의 우선 순위를 지정하는 방법. 우리의 모바일 애플리케이션과 스마트폰 장치가 우리를 대신하기 때문에 간단하고 복잡한 것조차도 걱정할 필요가 없습니다.

통계 를 보면

• AI 및 머신 러닝 기반 앱은 자금 지원을 받는 스타트업 중 선두 카테고리입니다.
• 머신러닝에 투자하는 기업의 수는 향후 3년 동안 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다.
• 미국 기업의 40%가 ML을 사용하여 영업 및 마케팅 개선
• 76%의 미국 기업이 ML로 인해 판매 목표를 초과했습니다.
• 유럽 ​​은행은 ML을 통해 제품 판매를 10% 늘리고 해지율을 20% 낮췄습니다.

모든 종류의 비즈니스 뒤에 있는 아이디어는 수익을 창출하는 것이며 이는 새로운 사용자를 확보하고 기존 사용자를 유지할 때만 가능합니다. 모바일 앱 개발자에게는 기이한 생각일 수 있지만 머신 러닝 앱 개발에는 단순한 모바일 앱을 금광으로 만들 수 있는 잠재력이 있는 만큼 사실입니다. 방법:

기계 학습이 모바일 앱 개발에 어떻게 유리할 수 있습니까?

• 개인화: Simpleton 모바일 애플리케이션에 연결된 모든 기계 학습 알고리즘은 소셜 미디어 활동에서 신용 등급에 이르기까지 다양한 정보 소스를 분석하고 모든 사용자 장치에 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 머신 러닝 웹 앱은 물론 모바일 앱 개발도 학습에 사용할 수 있습니다.

1. 귀하의 고객은 누구입니까?
2. 그들은 무엇을 좋아합니까?
3. 그들은 무엇을 감당할 수 있습니까?
4. 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.

머신 러닝 앱 개발을 이점으로 활용하는 대기업의 몇 가지 예를 살펴보려면,

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

• 고급 검색: 기계 학습 앱 아이디어를 사용하면 모바일 애플리케이션에서 검색 옵션을 최적화할 수 있습니다. ML은 검색 결과를 사용자에게 보다 직관적이고 상황에 맞게 만듭니다. ML 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 머신러닝 앱 개발의 가장 큰 장점은 연령, 성별, 위치, 검색 이력, 앱 사용 빈도 등에 대한 다양한 데이터를 검사하여 사용자의 선호도와 행동 패턴을 이해할 수 있다는 것입니다. 이 데이터는 애플리케이션 및 마케팅 활동의 효율성을 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

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.

• 관련성 높은 광고: 많은 업계 전문가들은 이 끝없는 소비자 시장에서 앞으로 나아갈 수 있는 유일한 방법은 모든 고객을 위한 모든 경험을 개인화하는 것뿐이라는 점을 강조했습니다.

“대부분의 아날로그 마케팅은 잘못된 시간에 잘못된 사람이나 올바른 사람을 공격합니다. 디지털은 적시에 적절한 사람에게만 타격을 줄 수 있기 때문에 더 효율적이고 더 영향력이 있습니다." – Simon Silvester, Y&R EMEA 기획 총괄 부사장

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 러닝 을 통합 하면 관심이 없는 제품과 서비스로 고객에게 접근하여 고객을 쇠약하게 만드는 것을 방지할 수 있습니다. 오히려 각 사용자의 고유한 환상과 변덕에 맞는 광고를 생성하는 데 모든 에너지를 집중할 수 있습니다. .

오늘날 모바일 앱 개발 회사는 ML의 데이터를 쉽게 통합할 수 있으므로 부적절한 광고에 들어가는 시간과 비용을 절약하고 모든 회사의 브랜드 평판을 높일 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 머신 러닝은 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 앱은 모바일 앱용 머신 러닝을 사용하여 사용자가 지문과 Face ID를 사용하여 다양한 웹사이트 및 앱에 대한 보안 잠금을 설정할 수 있도록 합니다. 사실, BioID는 부분적으로 보이는 얼굴에 대한 눈 주위 인식 기능도 제공합니다.

ML은 악성 트래픽과 데이터가 모바일 장치에 도달하는 것도 방지합니다. 기계 학습 응용 프로그램 알고리즘은 의심스러운 활동을 감지하고 금지합니다.

개발자는 모바일 애플리케이션 개발에서 인공 지능의 힘을 어떻게 사용하고 있습니까?

머신 러닝 앱이 무엇인지 학습한 후 사용자와 모바일 앱 개발자 모두에게 끝이 없는 AI 기반 모바일 앱의 장점을 살펴보겠습니다 . 개발자를 위한 가장 지속 가능한 용도 중 하나는 인공 지능을 사용하여 초현실적인 앱을 만들 수 있다는 것입니다.

가장 좋은 사용법은 다음과 같습니다.

• 기계 학습은 모바일 기술에서 인공 지능 의 일부로 통합될 수 있습니다 .
• 기본적으로 인간 행동의 예측을 위해 대량의 데이터를 처리하는 예측 분석 에 사용할 수 있습니다 .
• 모바일 앱용 머신 러닝은 보안을 동화하고 유해한 데이터를 필터링하는 데 사용할 수도 있습니다 .

기계 학습은 광학 문자 인식(OCR) 애플리케이션이 개발자 측에서 건너뛸 수 있는 문자를 식별하고 기억할 수 있도록 합니다.

기계 학습의 개념은 자연어 처리(NLP) 앱에도 적용됩니다. 따라서 개발 시간과 노력을 줄이는 것 외에도 AI와 품질 보증을 결합하면 업데이트 및 테스트 시간 단계도 단축됩니다.

머신 러닝과 그 솔루션의 문제점은 무엇입니까?

다른 기술과 마찬가지로 기계 학습에도 항상 일련의 과제가 수반됩니다. 머신 러닝의 기본 작동 원리는 훈련 샘플로 충분한 리소스 데이터를 사용할 수 있다는 것입니다. 그리고 학습의 벤치마크로서 학습 샘플 데이터의 크기는 머신 러닝 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.

• 하드 샘플 마이닝 - 주제가 주 개체와 유사한 여러 개체로 구성되어 있는 경우 예를 들어 분석을 위해 제공된 샘플 크기가 충분히 크지 않은 경우 해당 개체 간에 혼동을 일으킬 수 있습니다. 여러 예의 도움으로 서로 다른 객체를 구별하는 것은 기계가 어떤 객체가 중심 객체인지 분석하는 방법을 학습하는 방법입니다.
• Data Augmentation – 문제의 이미지에서 중앙 이미지를 식별하기 위해 기계 또는 모바일 애플리케이션이 필요한 경우, 주제를 변경하지 않고 전체 이미지를 수정하여 앱이 메인 ​​오브젝트를 등록할 수 있도록 해야 합니다. 다양한 환경.
• 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.

머신 러닝을 사용한 모바일 애플리케이션 개발을 위한 최고의 플랫폼은 무엇입니까?

• Azure – 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 개발자는 정확한 예측 기능을 갖춘 모바일 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
• IBM Watson – IBM Watson 사용의 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.

• Tensorflow – Google의 오픈 소스 라이브러리인 Tensor를 사용하면 개발자가 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.

• 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. 개체는 중심 개체(이전에 논의됨)이고 역할은 중심 개체의 활동을 결정하는 동반 개체입니다. 또한 Api.ai의 제작자는 알고리즘을 강화하는 매우 강력한 데이터베이스를 만들었습니다.

• Wit.ai – Api.ai와 Wit.ai는 거의 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 플랫폼입니다.

Netflix, Tinder, Snapchat, Google 지도 및 Dango와 같은 가장 인기 있는 앱 중 일부는 사용자에게 고도로 맞춤화되고 개인화된 경험을 제공하기 위해 모바일 앱 및 머신 러닝 비즈니스 애플리케이션에서 AI 기술을 사용하고 있습니다.

모바일 앱에 이점을 제공하는 머신 러닝은 모바일 앱을 보다 유용하고 효율적이며 효과적으로 만들 수 있는 충분한 개인화 옵션을 로드하기 때문에 오늘날 가야 할 길입니다. 훌륭한 개념과 UI를 갖는 것은 자석의 한 극이지만 기계 학습을 통합하는 것은 사용자에게 최고의 경험을 제공하기 위해 한 단계 더 나아가고 있습니다.

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