Desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina – interrompendo a indústria de aplicativos móveis

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 o desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina ou uso de IA em serviços de desenvolvimento de aplicativos móveis. Seus próximos sete minutos serão gastos em aprender como a tecnologia Machine Learning está revolucionando o setor de desenvolvimento de aplicativos móveis de hoje.

“A detecção de malware baseada em assinatura está morta. A Inteligência Artificial baseada em aprendizado de máquina é a defesa mais potente contra o adversário de última geração e o hash mutante.”
― James Scott, Senior Fellow, Institute for Critical Infrastructure Technology

O tempo de serviços genéricos e tecnologias mais simples já se foi e hoje vivemos em um mundo altamente dirigido por máquinas. Máquinas capazes de aprender nossos comportamentos e tornar nosso dia a dia mais fácil do que jamais imaginamos ser possível.

Se aprofundarmos esse pensamento, perceberemos quão sofisticada uma tecnologia deve ser para aprender por si mesma quaisquer padrões comportamentais que seguimos inconscientemente. Não são máquinas simples, são mais do que avançadas.

O domínio tecnológico hoje é acelerado o suficiente para alternar rapidamente entre marcas e aplicativos e tecnologias se um deles não atender às 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 aprendizado de máquina incorporado em quase todos os aplicativos móveis que decidimos usar. 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. A necessidade de se preocupar com coisas simples e até complicadas está deixando de existir porque nossos aplicativos móveis e nossos dispositivos de smartphone estão fazendo isso por nós.

Olhando para as estatísticas , eles nos mostrarão que

• Aplicativos orientados por IA e Machine Learning são uma categoria líder entre as startups financiadas
• Número de empresas que investem em ML deve dobrar nos próximos três anos
• 40% das empresas dos EUA usam ML para melhorar as vendas e o marketing
• 76% das empresas dos EUA ultrapassaram suas metas de vendas por causa do ML
• Bancos europeus aumentaram as vendas de produtos em 10% e reduziram as taxas de churn em 20% com o ML

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. Pode ser um pensamento bizarro para desenvolvedores de aplicativos móveis, mas é verdade que o desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina tem o potencial de transformar seus aplicativos móveis simples em minas de ouro. Vejamos como:

Como o aprendizado de máquina pode ser vantajoso para o desenvolvimento de aplicativos móveis?

• Personalização: qualquer algoritmo de aprendizado de máquina conectado ao seu aplicativo móvel simplório pode analisar várias fontes de informação, desde atividades de mídia social até classificações de crédito e fornecer recomendações para cada dispositivo de usuário. O aplicativo da Web de aprendizado de máquina, bem como o desenvolvimento de aplicativos para dispositivos móveis, podem ser usados ​​para aprender.

1. Quem são seus clientes?
2. Do que eles gostam?
3. O que eles podem pagar?
4. 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 grandes marcas que usam o desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina para seus benefícios,

1. Taco Bell como um TacBot que recebe pedidos, responde a perguntas e recomenda itens de menu com base em suas preferências.
2. A Uber usa o ML para fornecer um tempo estimado de chegada e custo para seus usuários.
3. 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
4. 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.
5. Optimize fitness é um aplicativo de esportes que incorpora um sensor disponível e dados genéticos para personalizar um programa de treino altamente individual.

• Pesquisa avançada: as ideias de aplicativos de aprendizado de máquina permitem otimizar as opções de pesquisa em seus aplicativos móveis. O ML torna os resultados da pesquisa mais intuitivos e contextuais para seus usuários. Os algoritmos de ML 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.

• Previsão do comportamento do usuário: a maior vantagem do desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina para profissionais de marketing é que eles entendem as preferências e o padrão 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. Esses 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 têm demonstrado que a única maneira de avançar nesse mercado consumidor sem fim pode ser alcançada personalizando cada experiência para cada cliente.

“A maior parte do marketing analógico atinge as pessoas erradas ou as pessoas certas na hora errada. O digital é mais eficiente e mais impactante porque pode atingir apenas as pessoas certas e apenas na hora certa.” – Simon Silvester, vice-presidente executivo chefe de planejamento da Y&R EMEA

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 móveis podem consolidar facilmente os dados do ML 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, o aprendizado de máquina para aplicativos móveis também pode 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 usam aprendizado de máquina para aplicativos móveis 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.

O ML impede até que tráfego e dados maliciosos cheguem ao seu dispositivo móvel. Os algoritmos de aplicativos de aprendizado de máquina detectam e proíbem atividades suspeitas.

Como os desenvolvedores estão usando o poder da inteligência artificial no desenvolvimento de aplicativos móveis?

Depois de aprender o que é um aplicativo de aprendizado de máquina, vamos dar uma olhada nas vantagens dos aplicativos móveis com inteligência artificial, que são intermináveis ​​para usuários e desenvolvedores de aplicativos móveis. Um dos usos mais sustentáveis ​​para desenvolvedores é que eles podem criar aplicativos hiper-realistas usando Inteligência Artificial.

Os melhores usos podem ser:

• O aprendizado de máquina pode ser incorporado como parte da Inteligência Artificial na tecnologia móvel .
• Ele pode ser usado para análise preditiva que é basicamente o processamento de grandes volumes de dados para previsões do comportamento humano.
• O aprendizado de máquina para aplicativos móveis também pode ser usado para assimilar a segurança e filtrar dados prejudiciais .

O aprendizado de máquina capacita um aplicativo de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) a identificar e lembrar os caracteres que podem ter sido ignorados pelo desenvolvedor.

O conceito de aprendizado de máquina também vale para aplicativos de processamento de linguagem natural (NLP). Portanto, além de reduzir o tempo e os esforços de desenvolvimento, a combinação de IA e garantia de qualidade também reduz as fases de atualização e tempo de teste.

Quais são os desafios com Machine Learning e suas soluções?

Como qualquer outra tecnologia, há sempre uma série de desafios associados ao aprendizado de máquina. 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 de amostra de treinamento deve ser grande o suficiente para garantir uma perfeição fundamental no algoritmo de aprendizado de máquina.

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:

• 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.
• 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 que o aplicativo registre o objeto principal em um variedade de ambientes.
• 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.

Quais são as Melhores Plataformas para o desenvolvimento de um aplicativo móvel com Machine Learning?

• Azure – 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 podem criar aplicativos móveis com recursos de previsão precisos.
• IBM Watson – A principal característica do uso do IBM Watson é que ele permite que os desenvolvedores processem as solicitações dos usuários 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.

• Tensorflow – A biblioteca de código aberto do Google, Tensor, permite que os desenvolvedores criem várias soluções dependendo do aprendizado de máquina profundo que é 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.

• 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 (discutidos anteriormente) 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.

• 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 recursos de “histórico” que podem analisar dados sensíveis ao contexto e, portanto, podem gerar respostas altamente precisas às solicitações dos usuários e este 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.

Alguns dos aplicativos mais populares, como Netflix, Tinder, Snapchat, Google Maps e Dango, estão usando a tecnologia de IA em aplicativos móveis e aplicativos de negócios de aprendizado de máquina para oferecer aos usuários uma experiência altamente personalizada e personalizada.

O aprendizado de máquina para beneficiar aplicativos móveis é o caminho a seguir hoje, porque carrega seu aplicativo móvel com opções de personalização suficientes para torná-lo mais útil, eficiente e eficaz. Ter um ótimo conceito e interface do usuário é um pólo do ímã, mas incorporar o aprendizado de máquina está dando um passo à frente para fornecer a seus usuários as melhores experiências.

[Leia também: Estime o tempo, o custo e os resultados de um projeto de aplicativo de ML]