Tworzenie aplikacji do uczenia maszynowego — zakłócanie pracy w branży aplikacji mobilnych

Kiedy mówimy o teraźniejszości, nie zdajemy sobie sprawy, że tak naprawdę mówimy o wczorajszej przyszłości. Jedną z takich futurystycznych technologii, o której można mówić, jest tworzenie aplikacji do uczenia maszynowego lub wykorzystanie sztucznej inteligencji w usługach tworzenia aplikacji mobilnych. Następne siedem minut spędzisz na nauce, w jaki sposób technologia uczenia maszynowego rewolucjonizuje dzisiejszą branżę tworzenia aplikacji mobilnych.

„Wykrywanie złośliwego oprogramowania opartego na sygnaturach nie działa. Oparta na uczeniu maszynowym sztuczna inteligencja jest najpotężniejszą obroną przeciwnika nowej generacji i mutującego haszu”.
― James Scott, Senior Fellow, Institute for Critical Infrastructure Technology

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.

Jeśli zagłębimy się w tę myśl, zdamy sobie sprawę, jak wyrafinowana musi być technologia, aby samodzielnie uczyć się wszelkich wzorców zachowań, które podświadomie podążamy. To nie są proste maszyny, są więcej niż zaawansowane.

Dziedzina technologii jest dziś wystarczająco szybka, aby szybko przełączać się między markami i aplikacjami oraz technologiami, jeśli zdarzy się, że nie zaspokoi ich potrzeb w ciągu pierwszych pięciu minut korzystania z nich. 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, uczenie maszynowe jest włączone w prawie każdą aplikację mobilną, z której zdecydujemy się korzystać. 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. Potrzeba martwienia się o proste, a nawet skomplikowane rzeczy przestaje istnieć, bo robią to za nas nasze aplikacje mobilne i smartfony.

Patrząc na statystyki , pokażą nam, że

• Aplikacje oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym to wiodąca kategoria wśród finansowanych startupów
• Oczekuje się, że w ciągu najbliższych trzech lat liczba firm inwestujących w ML podwoi się
• 40% firm w USA wykorzystuje ML do poprawy sprzedaży i marketingu
• 76% amerykańskich firm przekroczyło swoje cele sprzedażowe z powodu ML
• Europejskie banki zwiększyły sprzedaż produktów o 10% i obniżyły wskaźniki churn o 20% dzięki ML

Ideą każdego rodzaju działalności jest osiąganie zysków, a to można osiągnąć tylko wtedy, gdy zdobędą nowych użytkowników i zachowają starych. Może to być dziwaczna myśl dla programistów aplikacji mobilnych, ale jest tak prawdziwe, jak to możliwe, że tworzenie aplikacji do uczenia maszynowego może zamienić proste aplikacje mobilne w kopalnie złota. Zobaczmy, jak:

W jaki sposób uczenie maszynowe może być korzystne dla tworzenia aplikacji mobilnych?

• Personalizacja: Dowolny algorytm uczenia maszynowego dołączony do Twojej prostej aplikacji mobilnej może analizować różne źródła informacji, od działań w mediach społecznościowych po ratingi kredytowe, i dostarczać rekomendacje na każde urządzenie użytkownika. Do nauki można wykorzystać aplikację internetową do uczenia maszynowego, a także tworzenie aplikacji mobilnych.

1. Kim są Twoi klienci?
2. Co oni lubią?
3. Na co ich stać?
4. 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 dużych marek, które wykorzystują tworzenie aplikacji do uczenia maszynowego do swoich korzyści,

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

• Wyszukiwanie zaawansowane: pomysły na aplikacje do uczenia maszynowego umożliwiają optymalizację opcji wyszukiwania w aplikacjach mobilnych. ML sprawia, że ​​wyniki wyszukiwania są bardziej intuicyjne i kontekstowe dla użytkowników. Algorytmy ML 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 zachowań użytkowników: Największą zaletą tworzenia aplikacji uczenia maszynowego 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. Te 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 z branży przekonało się, że jedyny sposób na postęp na tym niekończącym się rynku konsumenckim można osiągnąć poprzez spersonalizowanie każdego doświadczenia dla każdego klienta.

„Większość marketingu analogowego trafia do niewłaściwych ludzi lub właściwych ludzi w niewłaściwym czasie. Technologia cyfrowa jest bardziej wydajna i ma większy wpływ, ponieważ może trafić tylko we właściwe osoby i tylko we właściwym czasie”. – Simon Silvester, wiceprezes wykonawczy, dyrektor ds. planowania w Y&R EMEA

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 mobilne mogą dziś łatwo skonsolidować dane z ML, co w zamian zaoszczędzi czas i pieniądze przeznaczone na nieodpowiednią reklamę 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 tworzenia bardzo skutecznego narzędzia marketingowego, uczenie maszynowe dla aplikacji mobilnych może 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, wykorzystują uczenie maszynowe w aplikacjach mobilnych, aby umożliwić użytkownikom używanie odcisków palców i identyfikatorów twarzy do konfigurowania blokad bezpieczeństwa w różnych witrynach internetowych i aplikacjach. W rzeczywistości BioID oferuje nawet okołooczne rozpoznawanie oczu dla częściowo widocznych twarzy.

ML zapobiega nawet przedostawaniu się złośliwego ruchu i danych do urządzenia mobilnego. Algorytmy aplikacji uczenia maszynowego wykrywają i blokują podejrzane działania.

W jaki sposób programiści wykorzystują moc sztucznej inteligencji w tworzeniu aplikacji mobilnych?

Po zapoznaniu się z tym, czym jest aplikacja do uczenia maszynowego, przyjrzyjmy się zaletom aplikacji mobilnych opartych na sztucznej inteligencji , które nie mają końca zarówno dla Użytkowników, jak i dla twórców aplikacji mobilnych. Jednym z najbardziej zrównoważonych zastosowań dla programistów jest możliwość tworzenia hiperrealistycznych aplikacji przy użyciu sztucznej inteligencji.

Najlepsze zastosowania to:

• Uczenie maszynowe może zostać włączone jako część sztucznej inteligencji w technologii mobilnej .
• Może być używany do analizy predykcyjnej, która zasadniczo polega na przetwarzaniu dużych ilości danych w celu przewidywania ludzkich zachowań.
• Uczenie maszynowe dla aplikacji mobilnych może być również wykorzystywane do asymilacji zabezpieczeń i filtrowania szkodliwych danych .

Uczenie maszynowe umożliwia aplikacji optycznego rozpoznawania znaków (OCR) identyfikowanie i zapamiętywanie znaków, które mogły zostać pominięte przez programistę.

Koncepcja uczenia maszynowego sprawdza się również w przypadku aplikacji do przetwarzania języka naturalnego (NLP). Tak więc oprócz skrócenia czasu i wysiłków na rzecz rozwoju, połączenie sztucznej inteligencji i zapewniania jakości skraca również fazy aktualizacji i testowania.

Jakie są wyzwania związane z uczeniem maszynowym i ich rozwiązaniami?

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

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

• Hard Sample mining – Gdy obiekt składa się z kilku obiektów podobnych do głównego obiektu, 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.
• Rozszerzanie danych — gdy istnieje obraz, w którym maszyna lub aplikacja mobilna jest wymagana do zidentyfikowania centralnego obrazu, należy wprowadzić modyfikacje w całym obrazie, zachowując temat niezmieniony, umożliwiając w ten sposób aplikacji zarejestrowanie głównego obiektu w różnorodność środowisk.
• Imitacja dodawania danych – W tej metodzie część danych jest unieważniana, zachowując jedynie informacje o obiekcie centralnym. Dzieje się tak, aby pamięć maszyny zawierała tylko dane dotyczące głównego obrazu obiektu, a nie otaczających go obiektów.

Jakie są najlepsze platformy do tworzenia aplikacji mobilnych z uczeniem maszynowym?

• Azure – 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 programiści mogą tworzyć aplikacje mobilne z możliwością dokładnego prognozowania.
• 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.

• Tensorflow — biblioteka Google o otwartym kodzie źródłowym, Tensor, umożliwia programistom 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.

• Api.ai – jest to platforma stworzona przez zespół programistów Google, która znana 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. Encje to obiekty centralne (omówione wcześniej), a Role to obiekty towarzyszące, które określają aktywność obiektu centralnego. Co więcej, twórcy Api.ai stworzyli bardzo potężną bazę danych, która wzmocniła ich algorytmy.

• 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 funkcje „historii”, które mogą analizować dane kontekstowe, a tym samym generować bardzo dokładne odpowiedzi na zapytania 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.

Niektóre z najpopularniejszych aplikacji, takie jak Netflix, Tinder, Snapchat, mapy Google i Dango, wykorzystują technologię sztucznej inteligencji w aplikacjach mobilnych i aplikacjach biznesowych opartych na uczeniu maszynowym, aby zapewnić swoim użytkownikom wysoce spersonalizowane i spersonalizowane wrażenia.

Uczenie maszynowe przynoszące korzyści aplikacjom mobilnym jest obecnie najlepszym rozwiązaniem, ponieważ ładuje aplikację mobilną z wystarczającą liczbą opcji personalizacji, aby uczynić ją bardziej użyteczną, wydajną i skuteczną. Świetna koncepcja i interfejs użytkownika to jeden z biegunów magnesu, ale włączenie uczenia maszynowego jest krokiem naprzód, aby zapewnić użytkownikom najlepsze wrażenia.

[Przeczytaj również: Oszacuj czas, koszt i wyniki projektu aplikacji ML]