Dezvoltare de aplicații de învățare automată – Perturbarea industriei aplicațiilor mobile

Când vorbim despre prezent, nu ne dăm seama că vorbim de fapt despre viitorul de ieri. Și una dintre aceste tehnologii futuriste despre care să vorbim este dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată sau utilizarea AI în serviciile de dezvoltare a aplicațiilor mobile. Următoarele șapte minute vor fi petrecute pentru a afla cum tehnologia Machine Learning perturbă industria actuală de dezvoltare a aplicațiilor mobile.

„Detectarea malware-ului pe bază de semnătură este moartă. Inteligența artificială bazată pe învățarea automată este cea mai puternică apărare împotriva adversarului din generația următoare și a hashului mutant.”
― James Scott, Senior Fellow, Institutul pentru Tehnologia Infrastructurii Critice

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.

Dacă mergem mai adânc în acest gând, ne vom da seama cât de sofisticată trebuie să fie o tehnologie pentru a învăța singură orice tipare de comportament pe care le urmăm subconștient. Acestea nu sunt simple mașini, acestea sunt mai mult decât avansate.

Domeniul tehnologic de astăzi este suficient de rapid pentru a comuta rapid între mărci și aplicații și tehnologii dacă se întâmplă să nu-și îndeplinească 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 învățarea automată încorporată în aproape fiecare aplicație mobilă pe care decidem să o folosim. 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 timp pentru a finaliza o sarcină și cum să ne acordăm prioritate muncii. Nevoia de a ne îngrijora pentru lucruri simple, chiar complicate, încetează să mai existe, deoarece aplicațiile noastre mobile și dispozitivele noastre smartphone fac asta pentru noi.

Privind statisticile , ne vor arăta asta

• Aplicațiile bazate pe inteligența artificială și învățarea automată sunt o categorie lider printre startup-urile finanțate
• Numărul de companii care investesc în ML este de așteptat să se dubleze în următorii trei ani
• 40% dintre companiile din SUA folosesc ML pentru a îmbunătăți vânzările și marketingul
• 76% dintre companiile din SUA și-au depășit obiectivele de vânzări din cauza ML
• Băncile europene au crescut vânzările de produse cu 10% și au scăzut ratele de abandon cu 20% cu ML

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. Ar putea fi un gând bizar pentru dezvoltatorii de aplicații mobile, dar este cât se poate de adevărat că dezvoltarea de aplicații de învățare automată are potențialul de a transforma aplicațiile tale mobile simple în mine de aur. Hai sa vedem cum:

Cum poate fi învățarea automată avantajoasă pentru dezvoltarea aplicațiilor mobile?

• Personalizare: Orice algoritm de învățare automată 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. Aplicația web de învățare automată, precum și dezvoltarea de aplicații mobile, pot fi folosite pentru a învăța.

1. Cine sunt clienții tăi?
2. Ce le place?
3. Ce își pot permite?
4. 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 mărci mari care folosesc dezvoltarea de aplicații de învățare automată în beneficiul lor,

1. Taco Bell ca TacBot care preia comenzi, răspunde la întrebări și recomandă articole de meniu în funcție de preferințele dvs.
2. Uber folosește ML pentru a oferi utilizatorilor săi o oră estimată de sosire și un cost.
3. 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.
4. 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.
5. 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.

• Căutare avansată: ideile de aplicații de învățare automată vă permit să optimizați opțiunile de căutare în aplicațiile mobile. ML face rezultatele căutării mai intuitive și mai contextuale pentru utilizatorii săi. Algoritmii ML 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.

• Predicția comportamentului utilizatorului: cel mai mare avantaj al dezvoltării aplicațiilor de învățare automată pentru marketeri este că aceștia înțeleg preferințele utilizatorilor și modelul de comportament prin inspecția diferitelor tipuri de date privind vârsta, sexul, locația, istoricul căutărilor, frecvența de utilizare a aplicației etc. Aceste date 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.

• Reclame mai relevante: Mulți experți din industrie au făcut eforturi în acest sens că singura modalitate de a avansa pe această piață nesfârșită de consum poate fi realizată prin personalizarea fiecărei experiențe pentru fiecare client.

„Majoritatea marketingului analogic lovește oamenii nepotriviți sau oamenii potriviți la momentul nepotrivit. Digitalul este mai eficient și mai de impact, deoarece poate afecta doar oamenii potriviți și numai la momentul potrivit.” – Simon Silvester, vicepreședinte executiv, șef de planificare la Y&R EMEA

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 mobile de astăzi pot consolida cu ușurință datele din ML, care, în schimb, vor economisi timpul și banii investiți în publicitate neadecvată și vor 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 faptul că face un instrument de marketing foarte eficient, învățarea automată pentru aplicațiile mobile poate, 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 folosesc învățarea automată pentru aplicațiile mobile pentru a permite utilizatorilor să-și folosească amprentele digitale și ID-urile faciale 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.

ML chiar împiedică traficul rău intenționat și datele să ajungă pe dispozitivul dvs. mobil. Algoritmii aplicațiilor de învățare automată detectează și interzic activitățile suspecte.

Cum folosesc dezvoltatorii puterea inteligenței artificiale în dezvoltarea aplicațiilor mobile?

După ce am aflat că ce este aplicația de învățare automată, haideți să aruncăm o privire asupra avantajelor aplicațiilor mobile bazate pe inteligență artificială, care sunt nesfârșite atât pentru utilizatori, cât și pentru dezvoltatorii de aplicații mobile. Una dintre cele mai durabile utilizări pentru dezvoltatori este aceea că pot crea aplicații hiperrealiste folosind inteligența artificială.

Cele mai bune utilizări pot fi:

• Învățarea automată poate fi încorporată ca parte a inteligenței artificiale în tehnologia mobilă .
• Poate fi folosit pentru analiza predictivă, care este în esență prelucrarea unor volume mari de date pentru predicții ale comportamentului uman.
• Învățarea automată pentru aplicațiile mobile poate fi folosită și pentru asimilarea securității și filtrarea datelor dăunătoare .

Învățarea automată permite unei aplicații de recunoaștere optică a caracterelor (OCR) să identifice și să rețină caracterele care ar fi putut fi omise de la sfârșitul dezvoltatorului.

Conceptul de învățare automată este valabil și pentru aplicațiile de procesare a limbajului natural (NLP). Deci, pe lângă reducerea timpului de dezvoltare și a eforturilor, combinația dintre AI și asigurarea calității reduce și fazele de actualizare și testare.

Care sunt provocările cu învățarea automată și soluțiile acestora?

Ca orice altă tehnologie, există întotdeauna o serie de provocări atașate și învățării automate. 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 de învățare automată.

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

• Extragerea probelor dure - Când un subiect este format din mai multe obiecte similare obiectului 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.
• Augmentarea 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-un varietate de medii.
• 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.

Care sunt cele mai bune platforme pentru dezvoltarea unei aplicații mobile cu Machine Learning?

• Azure – 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 pot crea aplicații mobile cu capabilități precise de prognoză.
• 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.

• Tensorflow – Biblioteca cu sursă deschisă a Google, Tensor, permite dezvoltatorilor 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.

• 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 (discutate înainte) 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.

• 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, funcții de „istorie” care pot 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.

Unele dintre cele mai populare aplicații, cum ar fi Netflix, Tinder, Snapchat, Google Maps și Dango, folosesc tehnologia AI în aplicații mobile și aplicații de business de învățare automată pentru a oferi utilizatorilor o experiență extrem de personalizată și personalizată.

Învățarea automată pentru a beneficia de aplicațiile mobile este calea de urmat astăzi, deoarece vă încarcă aplicația mobilă cu suficiente opțiuni de personalizare pentru a o face mai utilizabilă, mai eficientă și mai eficientă. A avea un concept grozav și o interfață de utilizare este un pol al magnetului, dar încorporarea învățării automate este un pas înainte pentru a oferi utilizatorilor dvs. cele mai bune experiențe.

[Citiți și: Estimați timpul, costul și rezultatele unui proiect de aplicație ML]