Um guia para implementar IA e aprendizado de máquina em seu aplicativo existente

Quando falamos sobre o presente, não percebemos que na verdade estamos falando sobre o futuro de ontem. E uma dessas tecnologias futuristas para falar é como implementar ML e como adicionar IA ao seu aplicativo . Seus próximos sete minutos serão gastos para aprender qual é o papel do aprendizado de máquina e da inteligência artificial no setor de desenvolvimento de aplicativos móveis e o que você pode fazer para aproveitá-lo.

O tempo de serviços genéricos e tecnologias mais simples já se foi e hoje vivemos em um mundo altamente dirigido por máquinas. Máquinas que são capazes de aprender nossos comportamentos e tornar nosso dia a dia mais fácil do que jamais imaginamos ser possível, até o fim, tornando necessário que entendamos o processo de integração de Machine Learning e Inteligência Artificial em aplicativos .

O domínio tecnológico hoje é acelerado o suficiente para alternar rapidamente entre Marcas e Aplicativos e tecnologias, caso alguém não justifique suas necessidades nos primeiros cinco minutos de uso . Isso também é uma reflexão sobre a competição a que esse ritmo acelerado levou. As empresas de desenvolvimento de aplicativos móveis simplesmente não podem ficar para trás na corrida das tecnologias em constante evolução.

Hoje, se vemos, há Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina incorporados em quase todos os aplicativos móveis que escolhemos usar. O que torna ainda mais importante saber como integrar aprendizado de máquina e inteligência artificial em aplicativos móveis .

Por exemplo, nosso aplicativo de entrega de comida nos mostrará os restaurantes que entregam o tipo de comida que gostamos de pedir, nossos aplicativos de táxi sob demanda nos mostram a localização em tempo real de nossos passeios, aplicativos de gerenciamento de tempo nos dizem qual é o mais adequado tempo para completar uma tarefa e como priorizar nosso trabalho.

Na verdade, Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, que já foram considerados tecnologias complicadas para trabalhar ou até mesmo compreender, é algo que se tornou uma parte cotidiana de nossas vidas, mesmo sem perceber sua presença. Prova disso são as seguintes funcionalidades oferecidas pelos principais apps da marca.

A ampla inclusão das duas tecnologias relacionadas fez com que a necessidade de se preocupar com coisas simples e até complicadas deixasse de existir porque nossos aplicativos móveis e nossos dispositivos de smartphone estão fazendo isso por nós.

As estatísticas fornecidas abaixo nos mostrarão que os aplicativos móveis baseados em ML e AI são uma categoria líder entre startups e empresas financiadas.

• A Allied Market Research previu que o mercado de ML atingirá US$ 5.537 milhões em 2023, demonstrando ainda mais sua crescente prevalência.
  
  
• De acordo com a CIO Survey de 2019 da Gartner, o número de empresas que implementam tecnologias de IA de alguma forma cresceu 270% nos últimos anos.
  
  
• De acordo com a Microsoft , 44% das organizações temem perder para as startups se forem muito lentas para implementar a IA.
  
  
• Pesquisa da Fortune Business Insights prevê que US$ 117,19 bilhões é o valor esperado do mercado global de aprendizado de máquina até 2027 em um CAGR de 39,2% durante o período de previsão.
  
  
• O Wall Street Journal afirma que os avanços em IA e aprendizado de máquina têm potencial para aumentar o PIB global em 14% a partir de agora até 2030.

A ideia por trás de qualquer tipo de negócio é lucrar e isso só pode ser feito quando eles ganham novos usuários e retêm seus antigos usuários. A difícil tarefa pode ser facilitada por meio da IA, pois é um dos benefícios ou vantagens da integração de aprendizado de máquina e inteligência artificial em aplicativos .

Maneiras de implementar IA e ML

Existem três maneiras primordiais pelas quais o poder da Machine Learning e Inteligência Artificial podem ser incorporados em aplicativos móveis para tornar o aplicativo mais eficiente, sólido e inteligente. As maneiras que também são a resposta de como adicionar IA e ML ao seu aplicativo .

Raciocínio

AI e ML são duas tecnologias proficientes que absorvem o poder do raciocínio para resolver problemas. Aplicativos como Uber ou Google Maps que são usados ​​por indivíduos para viajar para diferentes áreas, muitas vezes mudam o curso ou rota com base nas condições do trânsito. É aqui que a IA funciona – aproveitando suas capacidades de pensamento. Essa facilidade é o que faz a IA vencer um humano no xadrez e como o Uber usa o raciocínio automatizado para otimizar rotas para que os usuários cheguem ao seu destino mais rapidamente.

Portanto, decisões rápidas em tempo real estão sendo controladas pela IA para fornecer o melhor atendimento ao cliente.

Recomendação

Como você está familiarizado com plataformas OTT como Netflix, Amazon e outras; os recursos de streaming dessas plataformas conquistam um grande número de clientes com altos índices de confiança e retenção de usuários. Tanto a Netflix quanto a Amazon implementaram IA e ML em seus aplicativos que examinam a decisão do cliente com base em idade, sexo, localização e preferências. A tecnologia baseada nas escolhas do cliente sugere as alternativas mais populares em sua playlist de exibição ou que indivíduos com gostos semelhantes assistiram.

Dar aos usuários uma visão do que eles precisariam em seguida acabou sendo o segredo do sucesso de algumas das principais marcas do mundo – Amazon, Flipkart, Netflix , entre outras, usam o poder apoiado pela Inteligência Artificial há muito tempo agora. Esta é uma tecnologia incrivelmente popular para serviços de streaming e atualmente está sendo executada em vários outros aplicativos.

Comportamental

Aprender como o usuário se comporta no aplicativo pode ajudar a Inteligência Artificial a definir uma nova fronteira no mundo da segurança. Toda vez que alguém tenta pegar seus dados e tentar se passar por qualquer transação online sem o seu conhecimento, o sistema de IA pode rastrear o comportamento incomum e interromper a transação ali mesmo.

Essas três bases primárias que respondem quais são as melhores maneiras de incorporar aprendizado de máquina e IA no desenvolvimento de aplicativos podem ser usadas em várias capacidades para permitir que seu aplicativo ofereça uma experiência muito melhor ao cliente .

E agora que vimos como integrar a IA em aplicativos Android junto com a integração de ML , vamos responder o porquê?

Por que você deve integrar aprendizado de máquina e IA em seu aplicativo móvel?

Por que integrar aprendizado de máquina e IA em seu aplicativo móvel?

Personalização

Qualquer algoritmo de IA anexado ao seu aplicativo móvel simplório pode analisar várias fontes de informação, desde atividades de mídia social até classificações de crédito e fornecer recomendações para todos os dispositivos do usuário. O desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina pode ser usado para aprender:

• Quem são seus clientes?
• Do que eles gostam?
• O que eles podem pagar?
• Que palavras eles estão usando para falar sobre produtos diferentes?

Com base em todas essas informações, você pode classificar os comportamentos de seus clientes e usar essa classificação para o marketing de destino. Simplificando, o ML permitirá que você forneça a seus clientes e clientes em potencial conteúdo mais relevante e atraente e dê a impressão de que suas tecnologias de aplicativos móveis com IA são personalizadas especialmente para eles.

Para ver alguns exemplos de AI ML de grandes marcas que estão definindo padrões sobre como implementar o Machine Learning em aplicativos?

• Taco Bell como um TacBot que recebe pedidos, responde a perguntas e recomenda itens de menu com base em suas preferências.
• A Uber usa o ML para fornecer um tempo estimado de chegada e custo para seus usuários.
• ImprompDo é um app de gerenciamento de tempo que utiliza ML para encontrar um horário adequado para você completar suas tarefas e priorizar sua lista de tarefas
• O Migraine Buddy é um ótimo aplicativo de saúde que adota o ML para prever a possibilidade de dor de cabeça e recomenda maneiras de preveni-la.
• Optimize fitness é um aplicativo de esportes que incorpora um sensor disponível e dados genéticos para personalizar um programa de treino altamente individual.

Busca Avançada

Por meio do processo de desenvolvimento de aplicativos baseado em IA e aprendizado de máquina , você obterá um aplicativo que permite otimizar as opções de pesquisa em seus aplicativos móveis. A IA e o Machine Learning tornam os resultados da pesquisa mais intuitivos e contextuais para seus usuários. Os algoritmos aprendem com as diferentes consultas feitas pelos clientes e priorizam os resultados com base nessas consultas.

Na verdade, não apenas os algoritmos de pesquisa, os aplicativos móveis modernos permitem coletar todos os dados do usuário, incluindo históricos de pesquisa e ações típicas. Esses dados podem ser usados ​​junto com os dados comportamentais e solicitações de pesquisa para classificar seus produtos e serviços e mostrar os melhores resultados aplicáveis.

Atualizações, como pesquisa por voz ou pesquisa gestual, podem ser incorporadas para um aplicativo com melhor desempenho.

Prevendo o comportamento do usuário

A maior vantagem do desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina baseados em IA para profissionais de marketing é que eles entendem as preferências e os padrões de comportamento dos usuários por meio da inspeção de diferentes tipos de dados relativos à idade, sexo, localização, históricos de pesquisa, frequência de uso do aplicativo etc. os dados são a chave para melhorar a eficácia de seu aplicativo e esforços de marketing.

O mecanismo de sugestão da Amazon e a recomendação da Netflix funcionam com o mesmo princípio que o ML auxilia na criação de recomendações personalizadas para cada indivíduo.

E não apenas Amazon e Netflix, mas aplicativos móveis como Youbox, JJ food service e Qloo entertainment adotam ML para prever as preferências do usuário e construir o perfil do usuário de acordo com isso.

Anúncios mais relevantes

Muitos especialistas do setor afirmaram que a única maneira de avançar nesse mercado consumidor sem fim pode ser alcançada personalizando cada experiência para cada cliente.

De acordo com um relatório do grupo The Relevancy , 38% dos executivos já estão usando aprendizado de máquina para aplicativos móveis como parte de sua plataforma de gerenciamento de dados (DMP) para publicidade.

Com a ajuda da integração de aprendizado de máquina em aplicativos móveis , você pode evitar debilitar seus clientes ao abordá-los com produtos e serviços nos quais eles não têm interesse. Em vez disso, você pode concentrar toda a sua energia na geração de anúncios que atendem às fantasias e caprichos exclusivos de cada usuário .

Atualmente , as empresas de desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina podem consolidar facilmente dados de forma inteligente que, em troca, economizarão tempo e dinheiro investidos em publicidade inadequada e melhorarão a reputação da marca de qualquer empresa.

Por exemplo, a Coca-Cola é conhecida por personalizar seus anúncios de acordo com a demografia. Faz isso por ter informações sobre quais situações levam os clientes a falar sobre a marca e, assim, definiu a melhor forma de veicular anúncios.

Nível de segurança aprimorado

Além de ser uma ferramenta de marketing muito eficaz, a Inteligência Artificial e o aprendizado de máquina para aplicativos móveis também podem simplificar e proteger a autenticação de aplicativos. Recursos como reconhecimento de imagem ou reconhecimento de áudio possibilitam que os usuários configurem seus dados biométricos como uma etapa de autenticação de segurança em seus dispositivos móveis. O ML também ajuda você a estabelecer direitos de acesso para seus clientes.

Aplicativos como ZoOm Login e BioID investiram no desenvolvimento de aplicativos de ML e IA para permitir que os usuários usem suas impressões digitais e Face IDs para configurar bloqueios de segurança para vários sites e aplicativos. Na verdade, o BioID oferece ainda um reconhecimento ocular periocular para rostos parcialmente visíveis.

Agora que analisamos as diferentes áreas em que a aplicação de IA e ML pode ser incorporada no aplicativo móvel , agora é hora de olhar para as plataformas que tornarão isso possível, que nós, em nossa capacidade , experimentamos empresa de desenvolvimento de software de IA têm confiado, antes de seguirmos para a estratégia que uma empresa deve conceber para garantir uma implementação tranquila.

Engajamento do usuário

Os serviços e soluções de desenvolvimento de IA envolvem as organizações para oferecer suporte ao cliente equilibrado e uma variedade de recursos. Poucos aplicativos oferecem pequenos incentivos aos clientes para que eles utilizem o aplicativo de forma consistente. Também apenas para fins de entretenimento, os assistentes de IA tagarela estão lá para ajudar os usuários e manter uma discussão a qualquer hora.

Mineração de dados

A mineração de dados, também conhecida como descoberta de dados, inclui a análise do vasto conjunto de dados para coletar informações úteis e coletá-las em diferentes áreas, incluindo data warehouses e outras. O ML oferece algoritmos de dados que geralmente melhoram automaticamente por meio de experiência baseada em informações. Ele segue a maneira de aprender novos algoritmos que tornam bastante simples encontrar associações dentro dos conjuntos de dados e coletar os dados sem esforço.

Detecção de fraude

Os casos de fraude são uma preocupação para todos os setores, principalmente bancário e financeiro. Para resolver esse problema, o ML utiliza análise de dados para limitar inadimplências de empréstimos, verificações de fraude, fraude de cartão de crédito e muito mais.

Ele também ajuda você a determinar a capacidade de um indivíduo para cuidar de um empréstimo e o perigo relacionado com a concessão do empréstimo. Os aplicativos de comércio eletrônico frequentemente exploram o ML para descobrir descontos e ofertas promocionais.

Objeto e reconhecimento facial

O reconhecimento facial é o recurso mais amado e mais recente dos aplicativos móveis. O reconhecimento facial pode ajudar a melhorar a segurança do seu aplicativo, além de agilizar o login. Também ajuda a proteger os dados de fontes desconhecidas.

Com a segurança aprimorada, o reconhecimento facial pode ser utilizado por profissionais médicos para avaliar a saúde dos pacientes examinando o rosto de um paciente.

Melhores plataformas para desenvolver um aplicativo móvel com aprendizado de máquina?

1. Azure

O Azure é uma solução de nuvem da Microsoft. O Azure tem uma comunidade de suporte muito grande, documentos multilíngues de alta qualidade e um grande número de tutoriais acessíveis. As linguagens de programação desta plataforma são R e Python. Por causa de um mecanismo analítico avançado, os desenvolvedores de aplicativos de IA podem criar aplicativos móveis com recursos de previsão precisos.

2. IBM Watson

A principal característica do uso do IBM Watson é que ele permite que os desenvolvedores processem as solicitações do usuário de forma abrangente, independentemente do formato. Qualquer tipo de dado. A inclusão de notas de voz, imagens ou formatos impressos é analisada rapidamente com a ajuda de várias abordagens. Este método de procura não é fornecido por nenhuma outra plataforma além do IBM Watson. Outras plataformas envolvem cadeias lógicas complexas de RNA para propriedades de pesquisa. A multitarefa no IBM Watson tem vantagem na maioria dos casos, pois determina o fator de risco mínimo.

3. Fluxo tensor

A biblioteca de código aberto do Google, Tensor, permite que as empresas de desenvolvimento de aplicativos de IA criem várias soluções, dependendo do aprendizado de máquina profundo, considerado necessário para resolver problemas não lineares. Os aplicativos do Tensorflow funcionam usando a experiência de comunicação com os usuários em seu ambiente e gradualmente encontrando respostas corretas conforme as solicitações dos usuários. Embora esta biblioteca aberta não seja a melhor escolha para iniciantes.

4. Api.ai

É uma plataforma criada pela equipe de desenvolvimento do Google que é conhecida por usar dependências contextuais. Esta plataforma pode ser usada com muito sucesso para criar assistentes virtuais baseados em IA para Android e iOS . Os dois conceitos fundamentais dos quais o Api.ai depende são – Entidades e Funções. Entidades são os objetos centrais e Papéis são objetos acompanhantes que determinam a atividade do objeto central. Além disso, os criadores do Api.ai criaram um banco de dados altamente poderoso que fortaleceu seus algoritmos.

5. Wit.ai

Api.ai e Wit.ai têm plataformas bastante semelhantes. Outra característica proeminente do Wit.ai é que ele converte arquivos de fala em textos impressos. O Wit.ai também permite um recurso de “histórico” que pode analisar dados sensíveis ao contexto e, portanto, pode gerar respostas altamente precisas às solicitações dos usuários e isso é especialmente o caso de chatbots para sites comerciais . Esta é uma boa plataforma para a criação de aplicativos móveis Windows, iOS ou Android com aprendizado de máquina.

6. Amazon AI

A famosa plataforma baseada em IA é usada para identificar a fala humana, objetos visuais com a ajuda de processos de aprendizado de máquina profundos. A solução é totalmente adaptada para fins de implantação na nuvem e, assim, permite desenvolver aplicativos móveis de baixa complexidade com inteligência artificial.

7. Clarifa

A solução baseada em IA analisa as informações com a ajuda de algoritmos complicados e capacitivos. Os aplicativos feitos usando a plataforma (que podem ser integrados no aplicativo usando a API REST) ​​– podem se adaptar à experiência individual do usuário – o que o torna a escolha preferida para os desenvolvedores que desejam investir em Inteligência Artificial para o desenvolvimento de aplicativos para entrar no mundo de assistentes inteligentes.

Com isso, agora você sabe como seu aplicativo móvel pode se tornar um aplicativo de IA e as ferramentas que ajudarão no aprendizado de máquina e no desenvolvimento de aplicativos de IA. A próxima e a última e mais importante parte que vamos discutir agora é como começar.

Como iniciar a implementação de IA em aplicativos?

A implementação de Aprendizado Artificial ou de Máquina em um aplicativo exige uma mudança monumental na operação de um aplicativo que funciona sem inteligência.

Essa mudança solicitada pela IA é o que exige olhar para indicadores muito diferentes do que é necessário ao investir no processo usual de desenvolvimento de aplicativos móveis .

Aqui estão as coisas que você terá que levar em consideração ao gerenciar um projeto de IA:

Identifique o problema a ser resolvido por meio da IA

O que funciona no caso de aplicação de IA em um aplicativo móvel, como vimos na primeira ilustração do artigo, é aplicar a tecnologia em um processo ao invés de vários. Quando a tecnologia é aplicada em um único recurso do aplicativo, é muito mais fácil não apenas gerenciar, mas também explorar ao máximo . Então , identifique qual é a parte do seu aplicativo que se beneficiaria da inteligência – é recomendação? A tecnologia ajudaria a fornecer um ETA melhor? – E então colete dados especificamente desse campo.

Conheça seus dados

Antes de esperar o desenvolvimento de aplicativos de IA, é importante primeiro entender de onde os dados viriam. Na fase de busca e refinamento de dados, ajudaria a identificar as plataformas de onde as informações viriam em primeiro lugar. Em seguida, você terá que analisar o refinamento dos dados – garantindo que os dados que você planeja alimentar em seu módulo de IA sejam limpos, não duplicados e verdadeiramente informativos.

Entenda que APIs não são suficientes

A próxima grande coisa, quando se trata de implementar a IA em um aplicativo móvel, é entender que, quanto mais extensivamente você a usa, mais infundadas as interfaces de programação de aplicativos (APIs) provam ser. Embora as APIs que mencionamos acima sejam suficientes para converter seu aplicativo em um aplicativo de IA, elas não são suficientes para oferecer suporte a uma solução de IA pesada e completa . O ponto é que, quanto mais você quiser que um modelo seja inteligente, mais você terá que trabalhar na modelagem de dados – algo que as APIs não podem resolver.

Defina métricas que ajudariam a avaliar a eficácia da IA

Não adianta ter um recurso de IA ou Machine Learning implementado em seu aplicativo móvel até que você também tenha o mecanismo para medir sua eficácia – algo que só pode ser desenhado depois de entender exatamente o que você deseja que ele resolva. Portanto, antes de começar a implementar IA ou até ML em seu aplicativo móvel, entenda o que você gostaria que ele alcançasse.

Empregar cientistas de dados

O último ponto mais importante a considerar é empregar cientistas de dados em sua folha de pagamento ou investir em uma agência de desenvolvimento de aplicativos móveis que tenha cientistas de dados em sua equipe. Os cientistas de dados irão ajudá-lo com todas as suas necessidades de refinamento e gerenciamento de dados, basicamente, tudo o que é necessário em um nível obrigatório para se destacar e superar seu jogo de Inteligência Artificial.

Este é o estágio em que você está pronto para implementar a inteligência em seu aplicativo móvel. Já que falamos muito sobre dados no último segmento e porque os dados são uma parte inerente da Inteligência Artificial, vejamos a solução de problemas que podem surgir dos dados como a nota de despedida.

Viabilidade e mudanças práticas para fazer

Agora que você sabe o que, por que e como sobre a implementação de aplicativos de IA e Machine Learning, você pode ter uma ideia sobre um plano em mente, como quais etapas devem ser tomadas como prioridade máxima e como seu aplicativo funcionaria/apareceria, uma vez que as alterações são feitas. Nesse sentido, é uma oportunidade ideal para realizar algumas verificações antes de seguir em frente, por exemplo, –

• Faça um teste rápido de possibilidade para saber se sua execução futura trará lucro para o seu negócio, melhorará a experiência do usuário e aumentará o engajamento. Uma atualização frutífera é aquela que pode deixar os usuários e clientes existentes felizes e atrair mais pessoas para o seu produto. Se uma atualização não está expandindo sua eficiência, então não há razão para investir esforço e dinheiro para isso.
• Analise se o seu grupo atual pode entregar o que é necessário. Se houver menos ou nenhuma capacidade interna da equipe, você precisará contratar novos funcionários ou terceirizar o trabalho para uma empresa de desenvolvimento de inteligência artificial confiável e especializada.

Integração e segurança de dados

Ao implementar projetos de Machine Learning para aplicativos móveis, seu aplicativo exigirá um modelo de configuração de informações melhor. Dados antigos, compostos de maneira diferente, podem influenciar a eficácia de sua implantação de ML.

Quando se decide quais habilidades e recursos serão adicionados ao aplicativo, é importante focar nos conjuntos de dados. Dados eficientes e bem organizados, juntamente com uma integração cuidadosa, ajudarão a fornecer ao seu aplicativo um desempenho de alta qualidade a longo prazo.

A segurança é outra questão básica, que não pode ser negligenciada. Para manter seu aplicativo forte e seguro, você precisa pensar no arranjo correto para integrar as implicações de segurança, apegando-se aos padrões e às necessidades do seu produto.

Use recursos tecnológicos de apoio fortes

Você precisa escolher a tecnologia certa e as soluções digitais para apoiar seu aplicativo. Seu espaço de armazenamento de dados, ferramentas de segurança, software de backup, serviços de otimização e assim por diante devem ser fortes e seguros para manter seu aplicativo consistente. Sem isso, a diminuição drástica no desempenho pode ocorrer.

Soluções para os desafios mais comuns na tecnologia de IA?

Como qualquer outra tecnologia, há sempre uma série de desafios associados à IA. O princípio básico de funcionamento por trás do aprendizado de máquina é a disponibilidade de dados de recursos suficientes como amostra de treinamento. E como referência de aprendizado, o tamanho dos dados da amostra de treinamento deve ser grande o suficiente para garantir uma perfeição fundamental no algoritmo de IA.

Para evitar os riscos de interpretação errônea de dicas visuais ou qualquer outra informação digital pela máquina ou aplicativo móvel, a seguir estão os vários métodos que podem ser usados:

1. Mineração de amostra difícil

Quando um assunto consiste em vários objetos semelhantes ao objeto principal, a máquina deve confundir esses objetos se o tamanho da amostra fornecido para análise como exemplo não for grande o suficiente. Diferenciar entre diferentes objetos com a ajuda de vários exemplos é como a máquina aprende a analisar qual objeto é o objeto central.

2. Aumento de dados

Quando houver uma imagem em questão em que a máquina ou aplicativo móvel seja obrigado a identificar uma imagem central, devem ser feitas modificações em toda a imagem mantendo o assunto inalterado, permitindo assim que o aplicativo registre o objeto principal em diversos ambientes .

3. Imitação de adição de dados

Neste método, alguns dos dados são anulados mantendo apenas as informações sobre o objeto central. Isso é feito para que a memória da máquina contenha apenas os dados referentes à imagem principal do assunto e não sobre os objetos ao redor.

Considerações Finais

Agora que você conhece os motivos e como implementar aplicativos móveis, é hora de aplicar o melhor desempenho e qualidade para IA e ML juntos para trazer o melhor do aplicativo. AI e ML juntos são o futuro do avanço do desenvolvimento de aplicativos móveis.

Se você ainda está confuso e quer tirar suas dúvidas, você pode entrar em contato conosco. Se você deseja desenvolver um aplicativo que está avançando com o tempo e a tecnologia e deseja atualizar seu aplicativo existente com todos os recursos de tecnologia mais recentes, faça parceria com uma empresa de desenvolvimento de ML e IA que esteja bem adaptada às necessidades do mercado em constante mudança. . Você também pode optar por provedores de desenvolvimento profissional em sua área, como serviços de desenvolvimento de IA nos EUA ou em outras regiões. Mas certifique-se de escolher o melhor para obter resultados de qualidade.