Un ghid pentru implementarea AI și a învățării automate în aplicația dvs. existentă

Când vorbim despre prezent, nu ne dăm seama că vorbim de fapt despre viitorul de ieri. Și o astfel de tehnologie futuristă despre care să vorbim este cum să implementezi ML și cum să adaugi AI în aplicația ta . Următoarele șapte minute vor fi petrecute pentru a afla care este rolul învățării automate și al inteligenței artificiale în industria dezvoltării aplicațiilor mobile și ce puteți face pentru a profita de ele.

Vremea serviciilor generice și a tehnologiilor mai simple a trecut de mult și astăzi trăim într-o lume puternic condusă de mașini. Mașini care sunt capabile să ne învețe comportamentele și să ne facă viața de zi cu zi mai ușoară decât ne-am imaginat vreodată posibil, până la urmă, făcându-ne necesar să înțelegem procesul de integrare a învățării automate și a inteligenței artificiale în aplicații .

Domeniul tehnologic de astăzi este suficient de rapid pentru a comuta rapid între mărci și aplicații și tehnologii dacă se întâmplă să nu își justifice nevoile în primele cinci minute de utilizare . Aceasta este, de asemenea, o reflecție asupra competiției la care a dus-o acest ritm rapid. Companiile de dezvoltare de aplicații mobile pur și simplu nu își pot permite să rămână în urmă în cursa tehnologiilor în continuă evoluție.

Astăzi, dacă vedem, există inteligență artificială și învățare automată încorporate în aproape fiecare aplicație mobilă pe care alegem să o folosim. Ceea ce face cu atât mai important să știți Cum să integrați învățarea automată și inteligența artificială în aplicațiile mobile .

De exemplu, aplicația noastră de livrare a alimentelor ne va arăta restaurantele care livrează tipul de mâncare pe care ne place să o comandăm, aplicațiile noastre de taxi la cerere ne arată locația în timp real a curselor noastre, aplicațiile de gestionare a timpului ne spun care este cel mai potrivit timpul pentru a finaliza o sarcină și cum să ne acordăm prioritate muncii.

De fapt, inteligența artificială și învățarea automată, care au fost considerate cândva tehnologii complicate de top de lucrat sau chiar de înțeles, sunt ceva care a devenit o parte de zi cu zi a vieții noastre fără să ne dăm seama de prezența sa. O dovadă în acest sens sunt următoarele funcționalități oferite de aplicațiile de top brand.

Includerea pe scară largă a celor două tehnologii asociate a făcut ca nevoia de a ne îngrijora pentru lucruri simple, chiar complicate, nu mai există, deoarece aplicațiile noastre mobile și dispozitivele noastre smartphone fac asta pentru noi.

Statisticile furnizate mai jos ne vor arăta că aplicațiile mobile bazate pe ML și AI sunt o categorie lider printre startup-urile și companiile finanțate.

• Allied Market Research a prezis că piața ML va ajunge la 5.537 milioane USD în 2023, demonstrând și mai mult prevalența sa în creștere.
  
  
• Conform sondajului CIO din 2019 realizat de Gartner, numărul companiilor care implementează tehnologii AI într-o anumită formă a crescut cu 270% în ultimii ani.
  
  
• Potrivit Microsoft , 44% dintre organizații se tem că vor pierde în fața startup-urilor dacă sunt prea lente pentru a implementa AI.
  
  
• Cercetările realizate de Fortune Business Insights estimează că 117,19 miliarde de dolari este valoarea așteptată a pieței globale de învățare automată până în 2027, la un CAGR de 39,2% în perioada de prognoză.
  
  
• Wall Street Journal afirmă că progresele în inteligența artificială și învățarea automată au potențialul de a crește PIB-ul global cu 14% de acum până în 2030 .

Ideea din spatele oricărui tip de afaceri este să obțină profit și asta se poate face doar atunci când câștigă noi utilizatori și își păstrează vechii utilizatori. Sarcina dificilă poate fi ușoară prin AI, deoarece este unul dintre beneficiile sau avantajele integrării învățării automate și inteligenței artificiale în aplicații .

Modalități de implementare AI și ML

Există trei căi primare prin care puterea de Învățarea automată și inteligența artificială pot fi încorporate în aplicațiile mobile pentru a face aplicația mai eficientă, sunetă și inteligentă. Modalitățile care sunt, de asemenea, răspunsul la cum să adăugați AI și ML în aplicația dvs.

Raţionament

AI și ML sunt două tehnologii competente care absorb puterea raționamentului pentru rezolvarea problemelor. Aplicații precum Uber sau Google Maps care sunt folosite de persoane pentru a călători în diferite zone, de multe ori schimbă cursul sau traseul în funcție de condițiile de trafic. Aici funcționează AI - prin valorificarea capacităților sale de gândire. Această facilitate este ceea ce face ca AI să bată un om la șah și modul în care Uber folosește raționamentul automat pentru optimizarea rutelor pentru a-i determina pe utilizatori să ajungă mai repede la destinație.

Prin urmare, deciziile rapide în timp real sunt în prezent controlate de AI pentru a oferi cel mai bun serviciu clienți.

Recomandare

Deoarece sunteți familiarizat cu platformele OTT precum Netflix, Amazon și altele; caracteristicile de streaming ale acestor platforme dobândesc un număr mare de clienți cu rate ridicate de încredere și reținere a utilizatorilor. Atât Netflix, cât și Amazon au implementat AI și ML în aplicațiile lor, care examinează decizia clientului în funcție de vârstă, sex, locație și preferințele acestora. Tehnologia bazată pe alegerile clientului sugerează apoi cele mai populare alternative din lista lor de redare pentru ceasuri sau pe care le-au vizionat persoane cu gusturi similare.

Oferirea utilizatorilor de informații despre ceea ce ar avea nevoie în continuare s-a dovedit a fi secretul succesului unora dintre mărcile de top din lume – Amazon, Flipkart, Netflix , printre altele, folosesc puterea susținută de inteligența artificială de foarte mult timp. acum. Aceasta este o tehnologie uimitor de populară pentru serviciile de streaming și este în prezent executată în numeroase alte aplicații.

Comportamental

A afla cum se comportă utilizatorul în aplicație poate ajuta Inteligența Artificială să stabilească o nouă graniță în lumea securității. De fiecare dată când cineva încearcă să vă preia datele și să uzurpare identitatea oricărei tranzacții online fără știrea dvs., sistemul AI poate urmări comportamentul neobișnuit și poate opri tranzacția acolo și apoi.

Aceste trei baze primare care răspund la cele mai bune modalități de a încorpora învățarea automată și inteligența artificială în dezvoltarea aplicațiilor pot fi utilizate în mai multe capacități pentru a permite aplicației dvs. să ofere o experiență mult mai bună pentru clienți .

Și acum că ne-am uitat la cum să integrăm AI în aplicațiile Android împreună cu integrarea ML , să răspundem la de ce?

De ce ar trebui să integrați învățarea automată și inteligența artificială în aplicația dvs. mobilă?

De ce să integrezi Machine Learning și AI în aplicația ta mobilă?

Personalizare

Orice algoritm AI atașat la aplicația dvs. mobilă simplă poate analiza diverse surse de informații, de la activitățile de pe rețelele sociale până la ratinguri de credit și poate oferi recomandări fiecărui dispozitiv de utilizator. Dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată poate fi folosită pentru a învăța:

• Cine sunt clienții tăi?
• Ce le place?
• Ce își pot permite?
• Ce cuvinte folosesc pentru a vorbi despre diferite produse?

Pe baza tuturor acestor informații, vă puteți clasifica comportamentele clienților și puteți utiliza acea clasificare pentru marketing-țintă. Pentru a spune simplu, ML vă va permite să oferiți clienților și potențialilor dvs. conținut mai relevant și atrăgător și să dați impresia că tehnologiile aplicațiilor dvs. mobile cu inteligență artificială sunt personalizate special pentru ei.

Pentru a vedea câteva exemple de AI ML ale mărcilor mari care stabilesc standarde cu privire la modul de implementare a Machine Learning în aplicații?

• Taco Bell ca TacBot care preia comenzi, răspunde la întrebări și recomandă articole de meniu în funcție de preferințele dvs.
• Uber folosește ML pentru a oferi utilizatorilor săi o oră estimată de sosire și un cost.
• ImprompDo este o aplicație de gestionare a timpului care folosește ML pentru a găsi un moment potrivit pentru a-ți finaliza sarcinile și pentru a-ți prioritiza lista de sarcini.
• Migraine Buddy este o aplicație excelentă de asistență medicală care adoptă ML pentru a prognoza posibilitatea unei dureri de cap și recomandă modalități de a o preveni.
• Optimize fitness este o aplicație de sport care încorporează un senzor disponibil și date genetice pentru a personaliza un program de antrenament extrem de individual.

Cautare Avansata

Prin procesul de dezvoltare a aplicațiilor bazat pe inteligență artificială și învățarea automată , veți obține o aplicație care vă permite să optimizați opțiunile de căutare în aplicațiile dvs. mobile. AI și Machine Learning fac rezultatele căutării mai intuitive și mai contextuale pentru utilizatorii săi. Algoritmii învață din diferitele interogări puse de clienți și prioritizează rezultatele pe baza acestor interogări.

De fapt, nu numai algoritmii de căutare, ci și aplicațiile mobile moderne vă permit să colectați toate datele utilizatorilor, inclusiv istoricul căutărilor și acțiunile tipice. Aceste date pot fi folosite împreună cu datele comportamentale și solicitările de căutare pentru a vă clasa produsele și serviciile și pentru a afișa cele mai bune rezultate aplicabile.

Upgrade-uri, cum ar fi căutarea vocală sau căutarea gestuală pot fi încorporate pentru o aplicație mai performantă.

Prezicerea comportamentului utilizatorului

Cel mai mare avantaj al dezvoltării aplicațiilor de învățare automată bazată pe inteligență artificială pentru agenții de marketing este că aceștia înțeleg preferințele și modelele de comportament ale utilizatorilor prin inspecția diferitelor tipuri de date privind vârsta, sexul, locația, istoricul căutărilor, frecvența de utilizare a aplicației etc. datele sunt cheia pentru îmbunătățirea eficacității aplicației și a eforturilor dvs. de marketing.

Mecanismul de sugestie al Amazon și recomandarea Netflix funcționează pe același principiu pe care ML ajută la crearea de recomandări personalizate pentru fiecare individ.

Și nu numai Amazon și Netflix, ci și aplicațiile mobile precum Youbox, JJ food service și Qloo entertainment adoptă ML pentru a prezice preferințele utilizatorului și pentru a construi profilul utilizatorului în funcție de asta.

Anunturi mai relevante

Mulți experți din industrie au afirmat în acest punct că singura modalitate de a avansa pe această piață nesfârșită de consum poate fi realizată prin personalizarea fiecărei experiențe pentru fiecare client.

Potrivit unui raport al grupului The Relevancy , 38% dintre directori folosesc deja învățarea automată pentru aplicațiile mobile ca parte a platformei lor de gestionare a datelor (DMP) pentru publicitate.

Cu ajutorul integrării învățării automate în aplicațiile mobile , puteți evita debilitarea clienților, abordându-i cu produse și servicii de care nu au niciun interes. Mai degrabă vă puteți concentra toată energia spre generarea de reclame care să răspundă fantezilor și capriciilor unice ale fiecărui utilizator. .

Companiile de dezvoltare de aplicații de învățare automată pot astăzi să consolideze cu ușurință datele în mod inteligent, ceea ce va economisi timp și bani în reclamă neadecvată și va îmbunătăți reputația mărcii oricărei companii.

De exemplu, Coca-Cola este cunoscută pentru personalizarea reclamelor în funcție de demografice. Face acest lucru având informații despre situațiile care îi determină pe clienți să vorbească despre marcă și, prin urmare, a definit cel mai bun mod de a difuza reclame.

Nivel de securitate îmbunătățit

Pe lângă crearea unui instrument de marketing foarte eficient, inteligența artificială și învățarea automată pentru aplicațiile mobile pot, de asemenea, eficientiza și securiza autentificarea aplicațiilor. Funcții precum recunoașterea imaginii sau recunoașterea audio le permit utilizatorilor să își configureze datele biometrice ca pas de autentificare de securitate pe dispozitivele lor mobile. De asemenea, ML vă ajută să stabiliți drepturi de acces și pentru clienții dvs.

Aplicații precum ZoOm Login și BioID au investit în dezvoltarea de aplicații ML și AI pentru a permite utilizatorilor să-și folosească amprentele digitale și Face ID-urile pentru a configura blocări de securitate pentru diverse site-uri web și aplicații. De fapt, BioID oferă chiar și o recunoaștere perioculară a ochilor pentru fețele parțial vizibile.

Acum că ne-am uitat la diferitele domenii în care aplicația AI și ML pot fi încorporate în aplicația mobilă , acum este timpul să ne uităm la platformele care vor face posibilă, pe care noi, în calitatea noastră, am experimentat compania de dezvoltare de software AI. pe care ne-am bazat, înainte de a trece la strategia pe care ar trebui să o elaboreze o afacere pentru a asigura o implementare fără probleme.

Implicarea utilizatorului

Serviciile și soluțiile de dezvoltare AI implică organizațiile pentru a oferi asistență echilibrată pentru clienți și o serie de funcții. Puține aplicații oferă mici stimulente clienților, astfel încât aceștia să utilizeze aplicația în mod constant. De asemenea, doar în scopuri de divertisment, asistenții AI vorbăreț sunt acolo pentru a ajuta utilizatorii și pentru a ține o discuție la orice oră.

Exploatarea datelor

Exploatarea datelor, cunoscută și sub denumirea de descoperire de date, include analiza unui set vast de date pentru a aduna informații utile și a le colecta în diferite zone, inclusiv în depozite de date și altele. ML oferă algoritmi de date care, în general, se vor îmbunătăți automat prin experiență bazată pe informații. Urmează modul de învățare a noilor algoritmi care fac destul de simplă găsirea de asocieri în seturile de date și colectarea datelor fără efort.

Detectarea fraudei

Cazurile de fraudă reprezintă o îngrijorare pentru fiecare industrie, în special pentru cele bancare și financiare. Pentru a rezolva această problemă, ML utilizează analiza datelor pentru a limita ratele de nerambursare a împrumuturilor, verificările fraudelor, frauda cu cardul de credit și multe altele.

De asemenea, vă ajută să determinați capacitatea unei persoane de a avea grijă de un împrumut și pericolul legat de acordarea împrumutului. Aplicațiile de comerț electronic exploatează frecvent ML pentru a descoperi reduceri și oferte promoționale.

Recunoașterea obiectelor și a feței

Recunoașterea facială este cea mai iubită și cea mai recentă caracteristică pentru aplicațiile mobile. Recunoașterea facială poate ajuta la îmbunătățirea securității aplicației dvs., făcând, în plus, autentificarea mai rapidă. De asemenea, ajută la securizarea datelor din surse necunoscute.

Cu securitatea îmbunătățită, recunoașterea facială poate fi utilizată de profesioniștii medicali pentru a evalua starea de sănătate a pacienților prin examinarea feței unui pacient.

Cele mai bune platforme pentru a dezvolta o aplicație mobilă cu învățare automată?

1. Azur

Azure este o soluție cloud Microsoft. Azure are o comunitate de asistență foarte mare și documente multilingve de înaltă calitate și un număr mare de tutoriale accesibile. Limbajele de programare ale acestei platforme sunt R și Python. Datorită unui mecanism analitic avansat, dezvoltatorii de aplicații AI pot crea aplicații mobile cu capabilități precise de prognoză.

2. IBM Watson

Principala caracteristică a utilizării IBM Watson este că permite dezvoltatorilor să proceseze cererile utilizatorilor în mod cuprinzător, indiferent de format. Orice fel de date. Inclusiv note vocale, imagini sau formate tipărite este analizată rapid cu ajutorul mai multor abordări. Această metodă de căutare nu este furnizată de nicio altă platformă decât IBM Watson. Alte platforme implică lanțuri logice complexe de ANN pentru proprietățile de căutare. Multitasking-ul din IBM Watson plasează avantajul în majoritatea cazurilor, deoarece determină factorul de risc minim.

3. Tensorflow

Biblioteca cu sursă deschisă a Google, Tensor, permite companiilor de dezvoltare de aplicații AI să creeze mai multe soluții în funcție de învățarea automată profundă, care este considerată necesară pentru a rezolva probleme neliniare. Aplicațiile Tensorflow funcționează folosind experiența de comunicare cu utilizatorii din mediul lor și găsind treptat răspunsuri corecte conform solicitărilor utilizatorilor. Deși, această bibliotecă deschisă nu este cea mai bună alegere pentru începători.

4. Api.ai

Este o platformă creată de echipa de dezvoltare Google despre care se știe că folosește dependențe contextuale. Această platformă poate fi folosită cu mare succes pentru a crea asistenți virtuali bazați pe AI pentru Android și iOS . Cele două concepte fundamentale de care depinde Api.ai sunt – Entități și Roluri. Entitățile sunt obiectele centrale, iar Rolurile sunt obiecte însoțitoare care determină activitatea obiectului central. Mai mult, creatorii Api.ai au creat o bază de date foarte puternică care și-a consolidat algoritmii.

5. Wit.ai

Api.ai și Wit.ai au platforme similare. O altă caracteristică proeminentă a Wit.ai este că convertește fișierele de vorbire în texte tipărite. Wit.ai permite, de asemenea, o funcție de „istoric” care poate analiza date sensibile la context și, prin urmare, poate genera răspunsuri foarte precise la solicitările utilizatorilor și acesta este în special cazul chatbot-urilor pentru site-uri comerciale . Aceasta este o platformă bună pentru crearea de aplicații mobile Windows, iOS sau Android cu învățare automată.

6. Amazon AI

Celebra platformă bazată pe inteligență artificială este folosită pentru a identifica vorbirea umană, obiectele vizuale cu ajutorul proceselor de învățare automată profundă. Soluția este complet adaptată în scopul implementării în cloud și, astfel, vă permite să dezvoltați aplicații mobile de complexitate redusă alimentate de AI.

7. Clarifai

Soluția bazată pe AI analizează informații cu ajutorul algoritmilor complicati și capacitivi. Aplicațiile realizate folosind platforma (care pot fi integrate în aplicație folosind API-ul REST) ​​– se pot adapta experienței individuale ale utilizatorului – ceea ce o face alegerea cea mai preferată pentru dezvoltatorii care doresc să investească în inteligența artificială pentru dezvoltarea aplicațiilor pentru a intra în lume de asistenți inteligenți.

Cu aceasta, acum știți că modurile în care aplicația dvs. mobilă poate deveni o aplicație AI și instrumentele care vă vor ajuta la învățarea automată și la dezvoltarea aplicației AI. Următoarea, ultima și cea mai importantă parte pe care o vom discuta acum este cum să începem.

Cum să începeți implementarea AI în aplicații?

Implementarea învățării artificiale sau automate într-o aplicație necesită o schimbare monumentală în funcționarea unei aplicații care funcționează fără inteligență.

Această schimbare cerută de inteligența artificială este ceea ce cere să se analizeze indicatorii care sunt foarte diferiți de ceea ce este necesar atunci când se investește în procesul obișnuit de dezvoltare a aplicațiilor mobile .

Iată lucrurile pe care va trebui să le țineți cont atunci când gestionați un proiect AI:

Identificați problema de rezolvat prin AI

Ceea ce funcționează în cazul aplicării AI într-o aplicație mobilă, așa cum am văzut în prima ilustrare a articolului, este aplicarea tehnologiei într-un singur proces în loc de mai multe. Atunci când tehnologia este aplicată într-o singură caracteristică a aplicației, este mult mai ușor nu doar să gestionați, ci și să o exploatați în cea mai bună măsură. Deci , identificați care este acea parte a aplicației dvs. care ar beneficia de inteligență - este o recomandare? Tehnologia ar ajuta la oferirea unui ETA mai bun? – Și apoi colectați date în mod specific din acel câmp.

Cunoaște-ți datele

Înainte de a aștepta cu nerăbdare dezvoltarea aplicației AI, este important să înțelegeți mai întâi de unde ar veni datele. În etapa de preluare și rafinare a datelor, ar ajuta la identificarea platformelor de unde ar proveni în primul rând informațiile. În continuare, va trebui să vă uitați la rafinarea datelor - asigurându-vă că datele pe care intenționați să le furnizați în modulul dvs. AI sunt curate, neduplicate și cu adevărat informative.

Înțelegeți că API-urile nu sunt suficiente

Următorul lucru important, când vine vorba de implementarea AI într-o aplicație mobilă, este să înțelegeți că, cu cât o utilizați mai mult, cu atât s- ar dovedi a fi mai nesănătoase interfețele de programare a aplicațiilor (API) . Deși API-urile pe care le-am menționat mai sus sunt suficiente pentru a vă converti aplicația într-o aplicație AI, ele nu sunt suficiente pentru a susține o soluție AI grea, cu drepturi depline . Ideea este că, cu cât doriți ca un model să fie mai inteligent, cu atât mai mult va trebui să lucrați la modelarea datelor - ceva ce numai API-urile nu îl pot rezolva.

Setați valori care ar ajuta la măsurarea eficacității AI

Nu are rost să aveți o funcție AI sau Machine Learning implementată în aplicația dvs. mobilă până când aveți și mecanismul de măsurare a eficacității acesteia - ceva care poate fi desenat doar după ce înțelegeți exact ce doriți să rezolve. Așadar, înainte de a începe să implementați AI sau chiar ML în aplicația dvs. mobilă, înțelegeți ce ați dori să obțină.

Angajați oameni de știință de date

Ultimul cel mai important punct de luat în considerare este angajarea de oameni de știință de date fie pe statul de plată, fie să investești într-o agenție de dezvoltare a aplicațiilor mobile care are în echipă oameni de știință de date . Oamenii de știință de date vă vor ajuta cu toate nevoile dvs. de rafinare și gestionare a datelor, practic, tot ceea ce este necesar la un nivel obligatoriu pentru a rezista și a excela în jocul dvs. de inteligență artificială.

Aceasta este etapa în care sunteți acum gata să implementați inteligența în aplicația dvs. mobilă. Deoarece am vorbit mult despre date în ultimul segment și pentru că datele sunt o parte inerentă a inteligenței artificiale, să ne uităm la soluția problemelor care pot apărea din date ca nota de despărțire.

Fezabilitate și modificări practice de făcut

Acum că știți care, de ce și cum despre implementarea aplicațiilor AI și Machine Learning, s-ar putea să aveți o idee cu privire la un plan în minte, cum ar fi ce pași ar trebui luați ca prioritate de top și cum ar funcționa/ar arăta aplicația dvs. odată ce modificările sunt făcute. În acest sens, este o oportunitate ideală de a efectua câteva verificări înainte de a continua, de exemplu, -

• Efectuați un test rapid de posibilitate pentru a afla dacă execuția dvs. viitoare va profita afacerii dvs., va îmbunătăți experiența utilizatorului și va crește implicarea. O actualizare fructuoasă este cea care ar putea face fericiți utilizatorii și clienții existenți și ar putea atrage mai multe persoane către produsul dvs. Dacă o actualizare nu vă crește eficiența, atunci nu există niciun motiv pentru a depune efort și bani pentru aceasta.
• Analizați dacă grupul dvs. actual poate oferi ceea ce este necesar. Dacă există o capacitate internă de echipă mai mică sau deloc, atunci trebuie să angajați noi angajați sau să externalizați munca unei companii de încredere și expertă în dezvoltarea inteligenței artificiale.

Integrarea și securitatea datelor

În timp ce implementați proiecte de învățare automată pentru aplicații mobile, aplicația dvs. va necesita un model de configurare a informațiilor mai bun. Datele vechi, care sunt compuse într-un mod diferit, pot influența eficacitatea implementării ML.

Când se decide ce abilități și caracteristici vor fi adăugate în aplicație, este important să se concentreze pe seturile de date. Datele eficiente și bine organizate, împreună cu integrarea atentă, vor ajuta la furnizarea aplicației dvs. de performanțe de înaltă calitate pe termen lung.

Securitatea este o altă problemă de bază, care nu poate fi trecută cu vederea. Pentru a vă menține aplicația puternică și sigură, trebuie să vă gândiți la aranjamentul corect pentru a integra implicațiile de securitate, agățându-vă de standarde și de nevoile produsului dvs.

Utilizați ajutoare tehnologice puternice de sprijin

Trebuie să alegeți tehnologia și soluțiile digitale potrivite pentru a vă susține aplicația. Spațiul dvs. de stocare a datelor, instrumentele de securitate, software-ul de rezervă, serviciile de optimizare și așa mai departe ar trebui să fie puternice și sigure, pentru a vă menține aplicația consistentă. Fără aceasta, poate apărea o scădere drastică a performanței.

Soluții pentru cele mai frecvente provocări în tehnologia AI?

Ca orice altă tehnologie, există întotdeauna o serie de provocări atașate și AI. Principiul de bază de lucru din spatele învățării automate este disponibilitatea unor date suficiente despre resurse ca eșantion de instruire. Și ca etalon de învățare, dimensiunea datelor eșantionului de antrenament ar trebui să fie suficient de mare pentru a asigura o perfecțiune fundamentală în algoritmul AI.

Pentru a evita riscurile de interpretare greșită a indicațiilor vizuale sau a oricăror alte informații digitale de către aparat sau aplicație mobilă, următoarele sunt diferitele metode care pot fi utilizate:

1. Extragerea probelor dure

Atunci când un subiect este format din mai multe obiecte similare cu obiectul principal, mașina ar trebui să facă confuzii între acele obiecte dacă dimensiunea eșantionului a fost prevăzută pentru analiză ca exemplu dacă nu este suficient de mare. Diferențierea între diferite obiecte cu ajutorul mai multor exemple este modul în care mașina învață să analizeze care obiect este obiectul central.

2. Mărirea datelor

Atunci când există o imagine în cauză în care mașina sau aplicația mobilă trebuie să identifice o imagine centrală, ar trebui să se facă modificări întregii imagini păstrând subiectul neschimbat, permițând astfel aplicației să înregistreze obiectul principal într-o varietate de medii. .

3. Imitarea adăugării datelor

În această metodă, unele dintre date sunt anulate păstrând doar informațiile despre obiectul central. Acest lucru se face astfel încât memoria mașinii să conțină doar datele referitoare la imaginea subiectului principal și nu despre obiectele din jur.

Gânduri de încheiere

Acum că știți motivele și cum să implementați aplicațiile mobile, este timpul să aplicați performanța și calitatea de top pentru AI și ML împreună pentru a scoate tot ce este mai bun în aplicație. AI și ML împreună sunt viitorul progresului dezvoltării aplicațiilor mobile.

Dacă sunteți în continuare confuz și doriți să vă curățați îndoielile, ne puteți contacta. Dacă doriți să dezvoltați o aplicație care avansează odată cu timpul și tehnologia și doriți să vă actualizați aplicația existentă cu toate cele mai recente funcții tehnologice, atunci ar trebui să vă asociați cu o companie de dezvoltare ML și AI care este bine adaptată la nevoile în schimbare ale pieței. . De asemenea, puteți opta pentru furnizori de dezvoltare profesională din zona dvs., cum ar fi serviciile de dezvoltare AI SUA sau alte regiuni. Dar asigurați-vă că alegeți cel mai bun pentru a obține rezultate de calitate.