Przewodnik dotyczący wdrażania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w istniejącej aplikacji

Kiedy mówimy o teraźniejszości, nie zdajemy sobie sprawy, że tak naprawdę mówimy o wczorajszej przyszłości. Jedną z takich futurystycznych technologii, o której warto porozmawiać, jest implementacja ML i dodanie sztucznej inteligencji do aplikacji . Następne siedem minut spędzisz na nauce, jaka jest rola uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w branży tworzenia aplikacji mobilnych i co możesz zrobić, aby to wykorzystać.

Czasy ogólnych usług i prostszych technologii już dawno minęły, a dziś żyjemy w świecie silnie napędzanym maszynami. Maszyny, które są w stanie nauczyć się naszych zachowań i uczynić nasze codzienne życie łatwiejszym, niż kiedykolwiek sobie wyobrażaliśmy, przez cały czas, przez co konieczne jest zrozumienie procesu integracji uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z aplikacjami .

Dziedzina technologii jest dziś wystarczająco szybka, aby szybko przełączać się między markami i aplikacjami oraz technologiami, jeśli ktoś nie uzasadni swoich potrzeb w ciągu pierwszych pięciu minut korzystania z niego . To także refleksja na temat konkurencji, do której doprowadziło to szybkie tempo. Firmy tworzące aplikacje mobilne po prostu nie mogą sobie pozwolić na pozostawienie w tyle w wyścigu wiecznie ewoluujących technologii.

Dzisiaj, jeśli widzimy, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są wbudowane w prawie każdą aplikację mobilną, z której zdecydujemy się korzystać. Dlatego tym ważniejsze jest, aby wiedzieć, jak zintegrować uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję w aplikacjach mobilnych .

Na przykład nasza aplikacja dostarczająca jedzenie pokaże nam restauracje, które dostarczają rodzaj jedzenia, które lubimy zamawiać, nasze aplikacje taksówek na żądanie pokażą nam lokalizację naszych przejazdów w czasie rzeczywistym, aplikacje do zarządzania czasem podpowiedzą nam, co jest najbardziej odpowiednie czas na wykonanie zadania i ustalenie priorytetów naszej pracy.

W rzeczywistości sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, które kiedyś uważano za najbardziej skomplikowaną technologię do pracy lub nawet zrozumienia, stały się codzienną częścią naszego życia, nawet nie zdając sobie sprawy z jej obecności. Dowodem na to są następujące funkcjonalności oferowane przez aplikacje topowych marek.

Szerokie włączenie tych dwóch powiązanych technologii sprawiło, że przestała istnieć potrzeba martwienia się o proste, a nawet skomplikowane rzeczy, ponieważ nasze aplikacje mobilne i smartfony robią to za nas.

Poniższe statystyki pokażą nam, że aplikacje mobilne oparte na ML i AI są wiodącą kategorią wśród finansowanych startupów i firm.

• Allied Market Research przewidział, że rynek ML osiągnie 5 537 milionów dolarów w 2023 roku, co dodatkowo pokazuje jego rosnące rozpowszechnienie.
  
  
• Według badania CIO przeprowadzonego przez firmę Gartner z 2019 r. liczba firm wdrażających w jakiejś formie technologie AI wzrosła w ostatnich latach o 270%.
  
  
• Według Microsoftu 44% organizacji obawia się, że stracą na start-upach, jeśli będą zbyt wolno wdrażać sztuczną inteligencję.
  
  
• Badania przeprowadzone przez Fortune Business Insights przewidują, że oczekiwana wartość globalnego rynku uczenia maszynowego do 2027 r. to 117,19 mld USD przy współczynniku CAGR wynoszącym 39,2% w okresie prognozy.
  
  
• The Wall Street Journal stwierdza, że ​​postęp w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym może potencjalnie zwiększyć globalny PKB o 14% od teraz do 2030 roku.

Ideą każdego rodzaju działalności jest osiąganie zysków, a to można osiągnąć tylko wtedy, gdy zdobędą nowych użytkowników i zachowają starych. Trudne zadanie można ułatwić dzięki sztucznej inteligencji, ponieważ jest to jedna z korzyści lub zalet integracji uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w aplikacjach .

Sposoby wdrażania AI i ML

Istnieją trzy podstawowe sposoby, przez które moc Uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję można włączyć do aplikacji mobilnych , aby aplikacja była bardziej wydajna, dźwiękowa i inteligentna. Sposoby, które są również odpowiedzią na to, jak dodać AI i ML do swojej aplikacji .

Rozumowanie

AI i ML to dwie sprawne technologie, które wchłaniają moc rozumowania do rozwiązywania problemów. Aplikacje takie jak Uber lub Google Maps, które są wykorzystywane przez osoby do podróżowania w różne obszary, wielokrotnie zmieniają kurs lub trasę w zależności od warunków na drodze. Tutaj właśnie działa sztuczna inteligencja – wykorzystując swoje zdolności myślenia. Ta funkcja sprawia, że ​​sztuczna inteligencja pokonuje człowieka w szachach i jak Uber wykorzystuje zautomatyzowane rozumowanie do optymalizacji tras, aby użytkownicy szybciej dotarli do celu.

Dlatego sztuczna inteligencja kontroluje szybkie decyzje w czasie rzeczywistym, aby zapewnić najlepszą obsługę klienta.

Rekomendacje

Ponieważ znasz platformy OTT, takie jak Netflix, Amazon i inne; funkcje przesyłania strumieniowego tych platform pozyskują dużą liczbę klientów o wysokim poziomie zaufania i retencji użytkowników. Zarówno Netflix, jak i Amazon wdrożyły sztuczną inteligencję i ML do swoich aplikacji, które analizują decyzję klienta na podstawie wieku, płci, lokalizacji i jego preferencji. Technologia oparta na wyborach klientów sugeruje następnie najpopularniejsze alternatywy z ich listy odtwarzania lub oglądane przez osoby o podobnych gustach.

Zapewnienie użytkownikom wglądu w to, czego będą potrzebować w przyszłości, okazało się sekretem sukcesu niektórych z najlepszych marek na świecie – między innymi Amazon, Flipkart, Netflix , od bardzo dawna korzystają z mocy wspieranej przez sztuczną inteligencję Teraz. Jest to niezwykle popularna technologia dla usług przesyłania strumieniowego, która jest obecnie wdrażana w wielu innych aplikacjach.

Behawioralne

Dowiedzenie się, jak użytkownik zachowuje się w aplikacji, może pomóc sztucznej inteligencji ustawić nową granicę w świecie bezpieczeństwa. Za każdym razem, gdy ktoś próbuje zabrać Twoje dane i podszywać się pod jakąkolwiek transakcję online bez Twojej wiedzy, system AI może śledzić nietypowe zachowanie i zatrzymać transakcję od czasu do czasu.

Te trzy podstawowe podstawy, które odpowiadają na najlepsze sposoby włączenia uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do tworzenia aplikacji, mogą być wykorzystywane na wiele sposobów, aby Twoja aplikacja oferowała znacznie lepsze wrażenia klientów .

A teraz, gdy przyjrzeliśmy się, jak zintegrować sztuczną inteligencję w aplikacjach na Androida wraz z integracją ML , odpowiedzmy dlaczego?

Dlaczego warto zintegrować uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję ze swoją aplikacją mobilną?

Dlaczego warto zintegrować uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję z aplikacją mobilną?

Personalizacja

Dowolny algorytm sztucznej inteligencji dołączony do Twojej aplikacji mobilnej Simpleton może analizować różne źródła informacji, od działań w mediach społecznościowych po ratingi kredytowe, i dostarczać rekomendacje dla każdego urządzenia użytkownika. Tworzenie aplikacji do uczenia maszynowego może służyć do nauki:

• Kim są Twoi klienci?
• Co oni lubią?
• Na co ich stać?
• Jakich słów używają, aby mówić o różnych produktach?

Na podstawie wszystkich tych informacji możesz sklasyfikować zachowania klientów i wykorzystać tę klasyfikację do marketingu docelowego. Mówiąc prościej, ML pozwoli Ci dostarczać Twoim klientom i potencjalnym klientom bardziej odpowiednie i kuszące treści oraz sprawiać wrażenie, że technologie Twojej aplikacji mobilnej z AI są dostosowane specjalnie dla nich.

Aby przyjrzeć się kilku przykładom AI ML dużych marek, które wyznaczają standardy wdrażania uczenia maszynowego w aplikacjach?

• Taco Bell jako TacBot, który przyjmuje zamówienia, odpowiada na pytania i poleca pozycje menu w oparciu o Twoje preferencje.
• Uber wykorzystuje ML, aby zapewnić swoim użytkownikom szacowany czas przybycia i koszt.
• ImprompDo to aplikacja do zarządzania czasem, która wykorzystuje ML, aby znaleźć odpowiedni czas na wykonanie zadań i ustalić priorytety na liście rzeczy do zrobienia
• Migraine Buddy to świetna aplikacja do opieki zdrowotnej, która wykorzystuje ML do przewidywania możliwości wystąpienia bólu głowy i zaleca sposoby zapobiegania mu.
• Optimize fitness to aplikacja sportowa, która zawiera dostępny czujnik i dane genetyczne w celu dostosowania wysoce indywidualnego programu treningowego.

Zaawansowane wyszukiwanie

Dzięki procesowi tworzenia aplikacji opartemu na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym otrzymasz aplikację, która pozwoli zoptymalizować opcje wyszukiwania w aplikacjach mobilnych. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe sprawiają, że wyniki wyszukiwania są bardziej intuicyjne i kontekstowe dla użytkowników. Algorytmy uczą się na podstawie różnych zapytań wysyłanych przez klientów i ustalają priorytety wyników na podstawie tych zapytań.

W rzeczywistości nie tylko algorytmy wyszukiwania, nowoczesne aplikacje mobilne pozwalają na zbieranie wszystkich danych użytkownika, w tym historii wyszukiwania i typowych działań. Te dane mogą być używane wraz z danymi behawioralnymi i żądaniami wyszukiwania do uszeregowania produktów i usług oraz pokazania najlepszych możliwych wyników.

Ulepszenia, takie jak wyszukiwanie głosowe lub wyszukiwanie gestami, mogą być włączone w celu uzyskania lepszej wydajności aplikacji.

Przewidywanie zachowania użytkownika

Największą zaletą tworzenia aplikacji opartych na uczeniu maszynowym AI dla marketerów jest to, że rozumieją preferencje i wzorce zachowań użytkowników poprzez inspekcję różnego rodzaju danych dotyczących wieku, płci, lokalizacji, historii wyszukiwania, częstotliwości korzystania z aplikacji itp. dane są kluczem do poprawy skuteczności Twojej aplikacji i działań marketingowych.

Mechanizm sugestii Amazona i rekomendacje Netflix działają na tej samej zasadzie, na której ML pomaga w tworzeniu spersonalizowanych rekomendacji dla każdej osoby.

I nie tylko Amazon i Netflix, ale także aplikacje mobilne, takie jak Youbox, JJ food service i Qloo entertainment, wykorzystują ML do przewidywania preferencji użytkownika i budowania na ich podstawie profilu użytkownika.

Bardziej trafne reklamy

Wielu ekspertów branżowych podkreślało, że jedyny sposób na postęp na tym niekończącym się rynku konsumenckim można osiągnąć poprzez spersonalizowanie każdego doświadczenia dla każdego klienta.

Według raportu The Relevancy group 38% kierowników korzysta już z uczenia maszynowego w aplikacjach mobilnych w ramach platformy zarządzania danymi (DMP) do celów reklamowych.

Dzięki zintegrowaniu uczenia maszynowego z aplikacjami mobilnymi możesz uniknąć osłabiania swoich klientów, oferując im produkty i usługi, którymi nie są zainteresowani. Zamiast tego możesz skoncentrować całą swoją energię na generowaniu reklam, które zaspokoją wyjątkowe upodobania i zachcianki każdego użytkownika .

Firmy tworzące aplikacje do uczenia maszynowego mogą dziś łatwo i inteligentnie skonsolidować dane, co w zamian zaoszczędzi czas i pieniądze przeznaczone na nieodpowiednie reklamy i poprawi reputację marki każdej firmy.

Na przykład Coca-Cola znana jest z dostosowywania swoich reklam do danych demograficznych. Czyni to poprzez posiadanie informacji o tym, jakie sytuacje skłaniają klientów do rozmowy o marce i tym samym określiła najlepszy sposób obsługi reklam.

Ulepszony poziom bezpieczeństwa

Oprócz stworzenia bardzo skutecznego narzędzia marketingowego, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla aplikacji mobilnych mogą również usprawnić i zabezpieczyć uwierzytelnianie aplikacji. Funkcje, takie jak Rozpoznawanie obrazu lub Rozpoznawanie dźwięku, umożliwiają użytkownikom skonfigurowanie danych biometrycznych jako kroku uwierzytelniania bezpieczeństwa w swoich urządzeniach mobilnych. ML pomaga również w ustalaniu praw dostępu dla Twoich klientów.

Aplikacje takie jak ZoOm Login i BioID zainwestowały w rozwój aplikacji ML i AI, aby umożliwić użytkownikom używanie odcisków palców i identyfikatorów Face ID do konfigurowania blokad bezpieczeństwa na różnych stronach internetowych i aplikacjach. W rzeczywistości BioID oferuje nawet okołooczne rozpoznawanie oczu dla częściowo widocznych twarzy.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się różnym obszarom, w których aplikacje AI i ML mogą być włączone do aplikacji mobilnej , nadszedł czas, aby przyjrzeć się platformom, które to umożliwią, czego doświadczyliśmy w naszej firmie . na której polegaliśmy, zanim przejdziemy do strategii, którą firma powinna opracować, aby zapewnić płynną realizację.

Zaangażowanie użytkownika

Usługi i rozwiązania w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji angażują organizacje do oferowania zrównoważonej obsługi klienta i szeregu funkcji. Niewiele aplikacji zapewnia małe zachęty dla klientów, aby konsekwentnie korzystali z aplikacji. Również w celach rozrywkowych rozmowni asystenci AI są po to, aby pomóc użytkownikom i prowadzić dyskusję o każdej porze.

Eksploracja danych

Eksploracja danych, znana również jako odkrywanie danych, obejmuje analizę ogromnego zestawu danych w celu zebrania przydatnych informacji i zebrania ich w różnych obszarach, w tym w hurtowniach danych i innych. ML oferuje algorytmy danych, które zazwyczaj poprawiają się automatycznie dzięki doświadczeniu opartemu na informacjach. Podąża za sposobem uczenia się nowych algorytmów, które ułatwiają znajdowanie skojarzeń w zestawach danych i bezproblemowe gromadzenie danych.

Wykrywanie oszustw

Przypadki oszustw są zmartwieniem każdej branży, zwłaszcza bankowości i finansów. Aby rozwiązać ten problem, ML wykorzystuje analizę danych w celu ograniczenia niespłacania kredytów, kontroli oszustw, oszustw związanych z kartami kredytowymi i nie tylko.

Pomaga również w określeniu zdolności danej osoby do zajęcia się pożyczką oraz niebezpieczeństw związanych z udzieleniem pożyczki. Aplikacje e-commerce często wykorzystują ML do odkrywania promocyjnych rabatów i ofert.

Rozpoznawanie obiektów i twarzy

Rozpoznawanie twarzy to najbardziej lubiana i najnowsza funkcja aplikacji mobilnych. Rozpoznawanie twarzy może pomóc poprawić bezpieczeństwo aplikacji, a dodatkowo przyspieszyć logowanie. Pomaga również w zabezpieczeniu danych z nieznanych źródeł.

Dzięki ulepszonemu bezpieczeństwu rozpoznawanie twarzy może być wykorzystywane przez lekarzy do oceny stanu zdrowia pacjentów poprzez badanie twarzy pacjenta.

Najlepsze platformy do tworzenia aplikacji mobilnych z uczeniem maszynowym?

1. Lazurowy

Azure to rozwiązanie chmurowe firmy Microsoft. Platforma Azure ma bardzo dużą społeczność pomocy technicznej i wysokiej jakości dokumenty wielojęzyczne oraz dużą liczbę dostępnych samouczków. Językami programowania tej platformy są R i Python. Dzięki zaawansowanemu mechanizmowi analitycznemu twórcy aplikacji AI mogą tworzyć aplikacje mobilne z dokładnymi możliwościami prognozowania.

2. IBM Watson

Główną cechą korzystania z IBM Watson jest to, że umożliwia programistom kompleksowe przetwarzanie żądań użytkowników, niezależnie od formatu. Wszelkiego rodzaju dane. W tym notatki głosowe, obrazy lub formaty drukowane są szybko analizowane za pomocą wielu podejść. Ta metoda wyszukiwania nie jest udostępniana przez żadną inną platformę niż IBM Watson. Inne platformy obejmują złożone łańcuchy logiczne sieci SSN dla właściwości wyszukiwania. Wielozadaniowość w IBM Watson daje przewagę w większości przypadków, ponieważ określa czynnik minimalnego ryzyka.

3. Przepływ tensorowy

Biblioteka Google o otwartym kodzie źródłowym, Tensor, umożliwia firmom zajmującym się tworzeniem aplikacji AI tworzenie wielu rozwiązań w zależności od głębokiego uczenia maszynowego, które jest uważane za niezbędne do rozwiązywania problemów nieliniowych. Aplikacje Tensorflow działają, wykorzystując komunikację z użytkownikami w ich środowisku i stopniowo znajdując poprawne odpowiedzi zgodnie z żądaniami użytkowników. Chociaż ta otwarta biblioteka nie jest najlepszym wyborem dla początkujących.

4. Api.ai

Jest to platforma stworzona przez zespół programistów Google, który znany jest z wykorzystywania zależności kontekstowych. Platforma ta może być z powodzeniem wykorzystywana do tworzenia wirtualnych asystentów opartych na sztucznej inteligencji dla systemów Android i iOS . Dwie podstawowe koncepcje, na których opiera się Api.ai, to: Jednostki i Role. Jednostki są obiektami centralnymi, a Role są obiektami towarzyszącymi, które określają aktywność obiektu centralnego. Co więcej, twórcy Api.ai stworzyli bardzo potężną bazę danych, która wzmocniła ich algorytmy.

5. Wit.ai

Api.ai i Wit.ai mają w dużej mierze podobne platformy. Inną charakterystyczną cechą Wit.ai jest to, że konwertuje pliki mowy na drukowane teksty. Wit.ai udostępnia również funkcję „historii”, która może analizować dane kontekstowe, a zatem może generować bardzo dokładne odpowiedzi na żądania użytkowników, co jest szczególnie widoczne w przypadku chatbotów dla komercyjnych witryn internetowych . To dobra platforma do tworzenia aplikacji mobilnych Windows, iOS lub Android z uczeniem maszynowym.

6. Amazon AI

Słynna platforma oparta na sztucznej inteligencji służy do identyfikacji ludzkiej mowy, obiektów wizualnych za pomocą procesów głębokiego uczenia maszynowego . Rozwiązanie jest w pełni przystosowane do wdrożenia w chmurze, co pozwala na tworzenie aplikacji mobilnych o niskiej złożoności opartych na sztucznej inteligencji.

7. Clarifai

Rozwiązanie oparte na AI analizuje informacje za pomocą skomplikowanych i pojemnościowych algorytmów. Aplikacje wykonane za pomocą platformy (którą można zintegrować w aplikacji za pomocą REST API) – mogą dostosowywać się do indywidualnego doświadczenia użytkownika – co sprawia, że ​​jest to najbardziej preferowany wybór dla programistów, którzy chcą zainwestować w sztuczną inteligencję, aby rozwijać aplikację , aby wejść w świat inteligentnych asystentów.

Dzięki temu wiesz już, w jaki sposób Twoja aplikacja mobilna może stać się aplikacją AI oraz narzędzia, które pomogą w uczeniu maszynowym i tworzeniu aplikacji AI. Następna i ostatnia i najważniejsza część, którą teraz omówimy, to jak zacząć.

Jak rozpocząć wdrażanie AI do aplikacji?

Implementacja sztucznego lub uczenia maszynowego w aplikacji wymaga monumentalnej zmiany w działaniu aplikacji, która działa bez inteligencji.

Ta zmiana, o którą prosi sztuczna inteligencja, wymaga spojrzenia na wskaźniki, które bardzo różnią się od tego, co jest potrzebne podczas inwestowania w zwykły proces tworzenia aplikacji mobilnych .

Oto rzeczy, które będziesz musiał wziąć pod uwagę podczas zarządzania projektem AI:

Zidentyfikuj problem do rozwiązania za pomocą sztucznej inteligencji

To, co sprawdza się w przypadku zastosowania AI w aplikacji mobilnej, jak widzieliśmy na pierwszej ilustracji artykułu, to zastosowanie technologii w jednym procesie, a nie w wielu. Kiedy technologia jest zastosowana w jednej funkcji aplikacji, znacznie łatwiej jest nie tylko zarządzać, ale także eksploatować w jak największym stopniu. Więc określ, która część Twojej aplikacji mogłaby skorzystać na analizie — czy jest to rekomendacja? Czy technologia pomogłaby w uzyskaniu lepszego ETA? – A potem zbieraj dane konkretnie z tego pola.

Poznaj swoje dane

Zanim zaczniesz opracowywać aplikacje AI, ważne jest, aby najpierw zrozumieć, skąd miałyby pochodzić dane. Na etapie pobierania i udoskonalania danych pomogłoby to przede wszystkim zidentyfikować platformy, z których informacje miałyby pochodzić . Następnie będziesz musiał przyjrzeć się doprecyzowaniu danych – upewniając się, że dane, które planujesz wprowadzić do modułu AI, są czyste, niepowielane i naprawdę pouczające.

Zrozum, że interfejsy API to za mało

Kolejną wielką rzeczą, jeśli chodzi o wdrażanie sztucznej inteligencji w aplikacji mobilnej, jest zrozumienie, że im intensywniej z niej korzystasz, tym bardziej niepewne będą interfejsy programowania aplikacji (API) . Chociaż interfejsy API, o których wspomnieliśmy powyżej, wystarczą do przekształcenia Twojej aplikacji w aplikację AI, nie są wystarczające do obsługi ciężkiego, w pełni rozwiniętego rozwiązania AI. Chodzi o to, że im bardziej chcesz, aby model był inteligentny, tym więcej będziesz musiał pracować nad modelowaniem danych – czymś, czego same API nie mogą rozwiązać.

Ustaw metryki, które pomogłyby ocenić skuteczność AI

Nie ma sensu mieć funkcji sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego zaimplementowanej w aplikacji mobilnej, dopóki nie będziesz mieć również mechanizmu pomiaru jej skuteczności – coś, co można narysować dopiero po zrozumieniu, co dokładnie chcesz rozwiązać. Tak więc, zanim zaczniesz wdrażać sztuczną inteligencję, a nawet ML w swojej aplikacji mobilnej, zrozum, co chcesz osiągnąć.

Zatrudnij analityków danych

Ostatnią najważniejszą kwestią do rozważenia jest zatrudnienie analityków danych na liście płac lub zainwestowanie w agencję rozwoju aplikacji mobilnych, która ma w swoim zespole analityków danych. Analitycy danych pomogą Ci we wszystkich Twoich potrzebach w zakresie udoskonalania danych i zarządzania, w zasadzie wszystkiego, co jest potrzebne na niezbędnym poziomie, aby stać się i doskonalić Twoją grę ze sztuczną inteligencją.

Na tym etapie jesteś gotowy do wdrożenia inteligencji w swojej aplikacji mobilnej. Ponieważ w ostatnim segmencie dużo mówiliśmy o danych i ponieważ dane są nieodłączną częścią Sztucznej Inteligencji, spójrzmy na rozwiązanie problemów, które mogą wynikać z danych, jak na notatkę pożegnalną.

Wykonalność i praktyczne zmiany do wprowadzenia

Teraz, gdy wiesz, co, dlaczego i jak wdrożyć aplikacje AI i Machine Learning, możesz mieć pomysł na plan, na przykład, jakie kroki należy podjąć jako najwyższy priorytet i jak Twoja aplikacja będzie działać/wyglądać, po wprowadzeniu zmian. W związku z tym jest to idealna okazja do przeprowadzenia kilku kontroli przed przejściem do przodu, na przykład –

• Wykonaj szybki test możliwości, aby dowiedzieć się, czy Twoja przyszła realizacja przyniesie korzyści Twojej firmie, poprawi wrażenia użytkownika i zwiększy zaangażowanie. Owocne ulepszenie to takie, które może uszczęśliwić dotychczasowych użytkowników i klientów oraz przyciągnąć bardziej indywidualne podejście do Twojego produktu. Jeśli aktualizacja nie zwiększa Twojej wydajności, nie ma powodu, aby wkładać w to wysiłek i pieniądze.
• Przeanalizuj, czy Twoja obecna grupa może dostarczyć to, co jest wymagane. Jeśli zespół wewnętrzny ma mniejszą lub nie ma zdolności, musisz zatrudnić nowych pracowników lub zlecić pracę niezawodnej i eksperckiej firmie zajmującej się rozwojem sztucznej inteligencji.

Integracja i bezpieczeństwo danych

Wdrażając projekty Machine Learning dla aplikacji mobilnych, Twoja aplikacja będzie wymagała lepszego modelu konfiguracji informacji. Stare dane, które są skomponowane w inny sposób, mogą wpływać na skuteczność wdrożenia ML.

Kiedy zostanie podjęta decyzja, jakie możliwości i funkcje zostaną dodane do aplikacji, ważne jest, aby skupić się na zestawach danych. Wydajne i dobrze zorganizowane dane wraz ze staranną integracją pomogą zapewnić Twojej aplikacji wysoką wydajność na dłuższą metę.

Bezpieczeństwo to kolejna podstawowa kwestia, której nie można przeoczyć. Aby Twoja aplikacja była silna i bezpieczna, musisz pomyśleć o prawidłowym rozmieszczeniu, aby zintegrować implikacje bezpieczeństwa, trzymając się standardów i potrzeb Twojego produktu.

Używaj silnych wspierających pomocy technologicznych

Musisz wybrać odpowiednią technologię i rozwiązania cyfrowe, aby wesprzeć swoją aplikację. Twoje miejsce do przechowywania danych, narzędzia zabezpieczające, oprogramowanie do tworzenia kopii zapasowych, usługi optymalizujące itd. powinny być mocne i bezpieczne, aby Twoja aplikacja była spójna. Bez tego może nastąpić drastyczny spadek wydajności.

Rozwiązania najczęstszych wyzwań w technologii AI?

Jak w przypadku każdej innej technologii, ze sztuczną inteligencją zawsze wiąże się szereg wyzwań. Podstawową zasadą działania uczenia maszynowego jest dostępność wystarczającej ilości danych o zasobach jako próbki szkoleniowej. A jako punkt odniesienia dla uczenia się, rozmiar danych próbki treningowej powinien być na tyle duży, aby zapewnić fundamentalną doskonałość w algorytmie AI.

Aby uniknąć ryzyka błędnej interpretacji wskazówek wizualnych lub jakichkolwiek innych informacji cyfrowych przez urządzenie lub aplikację mobilną, można zastosować następujące metody:

1. Wydobywanie twardych próbek

Gdy obiekt składa się z kilku obiektów podobnych do obiektu głównego, maszyna powinna pomylić te obiekty, jeśli wielkość próbki podana do analizy jako przykład nie jest wystarczająco duża. Rozróżnianie różnych obiektów za pomocą wielu przykładów to sposób, w jaki maszyna uczy się analizować, który obiekt jest obiektem centralnym.

2. Powiększanie danych

Gdy istnieje obraz, w którym maszyna lub aplikacja mobilna jest wymagana do zidentyfikowania centralnego obrazu, należy wprowadzić modyfikacje w całym obrazie, zachowując przedmiot niezmieniony, umożliwiając w ten sposób aplikacji zarejestrowanie głównego obiektu w różnych środowiskach .

3. Imitacja dodawania danych

W tej metodzie część danych jest anulowana, zachowując jedynie informacje o obiekcie centralnym. Dzieje się tak, aby pamięć maszyny zawierała tylko dane dotyczące głównego obrazu obiektu, a nie otaczających go obiektów.

Myśli końcowe

Teraz, gdy znasz już powody i sposoby wdrażania aplikacji mobilnych, nadszedł czas, aby zastosować najwyższą wydajność i jakość dla AI i ML, aby wydobyć to, co najlepsze w aplikacji. AI i ML razem to przyszłość rozwoju aplikacji mobilnych.

Jeśli nadal jesteś zdezorientowany i chcesz rozwiać swoje wątpliwości, możesz skontaktować się z nami. Jeśli chcesz opracować aplikację, która postępuje wraz z upływem czasu i technologią oraz chcesz zaktualizować istniejącą aplikację o wszystkie najnowsze funkcje technologiczne, powinieneś współpracować z firmą programistyczną ML i AI, która jest dobrze dostosowana do zmieniających się potrzeb rynku . Możesz również wybrać dostawców usług rozwoju zawodowego w Twojej okolicy, takich jak usługi rozwoju AI w USA lub w innych regionach. Ale upewnij się, że wybierasz najlepsze, aby uzyskać wysokiej jakości wyniki.