Руководство по внедрению ИИ и машинного обучения в существующее приложение

Когда мы говорим о настоящем, мы не осознаем, что на самом деле говорим о вчерашнем будущем. И одна из таких футуристических технологий, о которой стоит поговорить, — это внедрение машинного обучения и добавление ИИ в ваше приложение . Следующие семь минут вы потратите на то, чтобы узнать, какова роль машинного обучения и искусственного интеллекта в индустрии разработки мобильных приложений и что вы можете сделать, чтобы извлечь из этого пользу.

Время универсальных услуг и более простых технологий давно прошло, и сегодня мы живем в мире, в котором преобладают машины. Машины, способные изучать наше поведение и делать нашу повседневную жизнь проще, чем мы когда-либо могли себе представить, полностью, что делает необходимым для нас понимание процесса интеграции машинного обучения и искусственного интеллекта в приложения .

Технологическая сфера сегодня достаточно динамична, чтобы быстро переключаться между брендами, приложениями и технологиями, если кто-то не оправдывает свои потребности в первые пять минут его использования . Это также является отражением конкуренции, к которой привел этот быстрый темп. Компании-разработчики мобильных приложений просто не могут позволить себе остаться в стороне от постоянно развивающихся технологий.

Сегодня, если мы увидим, искусственный интеллект и машинное обучение включены почти в каждое мобильное приложение, которое мы выбираем для использования. Поэтому еще важнее знать, как интегрировать машинное обучение и искусственный интеллект в мобильные приложения .

Например, наше приложение по доставке еды покажет нам рестораны, которые доставляют еду, которую мы любим заказывать, наши приложения такси по запросу показывают нам местонахождение наших поездок в режиме реального времени, приложения для управления временем сообщают нам, что является наиболее подходящим. время для выполнения задачи и как расставить приоритеты в нашей работе.

Фактически, искусственный интеллект и машинное обучение, которые когда-то считались самыми сложными технологиями для работы или даже понимания, стали частью нашей повседневной жизни, даже не осознавая их присутствия. Доказательством этого являются следующие функции, предлагаемые приложениями ведущих брендов.

Широкое включение двух связанных технологий привело к тому, что необходимость беспокоиться о простых и даже сложных вещах перестала существовать, потому что наши мобильные приложения и наши смартфоны делают это за нас.

Приведенная ниже статистика покажет нам, что мобильные приложения на базе машинного обучения и искусственного интеллекта являются ведущей категорией среди финансируемых стартапов и предприятий.

• Allied Market Research прогнозирует, что рынок машинного обучения достигнет 5 537 миллионов долларов в 2023 году, что еще раз продемонстрирует его растущую распространенность.
  
  
• Согласно опросу ИТ -директоров, проведенному Gartner за 2019 год, количество компаний, внедряющих технологии ИИ в той или иной форме, за последние годы выросло на 270%.
  
  
• По данным Microsoft , 44% организаций опасаются, что проиграют стартапам, если они будут слишком медленными для внедрения ИИ.
  
  
• Исследование Fortune Business Insights прогнозирует, что ожидаемая стоимость мирового рынка машинного обучения к 2027 году составит 117,19 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста в 39,2% в течение прогнозируемого периода.
  
  
• The Wall Street Journal утверждает, что достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения могут увеличить мировой ВВП на 14% до 2030 года.

Идея любого вида бизнеса состоит в том, чтобы получать прибыль, а это можно сделать только тогда, когда они приобретут новых пользователей и сохранят своих старых пользователей. Сложная задача может быть облегчена с помощью ИИ, поскольку это является одним из преимуществ или преимуществ интеграции машинного обучения и искусственного интеллекта в приложения .

Способы реализации AI и ML

Есть три основных пути, посредством которых сила Машинное обучение и искусственный интеллект могут быть включены в мобильные приложения , чтобы сделать их более эффективными, надежными и интеллектуальными. Способы, которые также являются ответом на то, как добавить AI и ML в ваше приложение .

Рассуждение

AI и ML — две профессиональные технологии, которые впитывают силу рассуждений для решения проблем. Такие приложения, как Uber или Google Maps, которые используются отдельными людьми для поездок в разные районы, часто меняют курс или маршрут в зависимости от условий движения. Именно здесь работает ИИ — используя свои мыслительные способности. Это средство позволяет ИИ побеждать человека в шахматы, и как Uber использует автоматизированные рассуждения для оптимизации маршрутов, чтобы пользователи быстрее добирались до места назначения.

Следовательно, быстрые решения в режиме реального времени в настоящее время контролируются ИИ для обеспечения наилучшего обслуживания клиентов.

Рекомендация

Поскольку вы знакомы с платформами OTT, такими как Netflix, Amazon и другими; функции потоковой передачи этих платформ привлекают большое количество клиентов с высокими показателями доверия и удержания пользователей. И Netflix, и Amazon внедрили AI и ML в свои приложения, которые анализируют решение клиента на основе возраста, пола, местоположения и его предпочтений. Затем технология, основанная на выборе клиента, предлагает наиболее популярные альтернативы в его плейлисте или те, которые смотрели люди со схожими вкусами.

Предоставление пользователям информации о том, что им потребуется дальше, оказалось секретом успеха некоторых ведущих мировых брендов — Amazon, Flipkart, Netflix и другие, которые уже очень давно используют возможности искусственного интеллекта. в настоящее время. Это удивительно популярная технология для потоковых сервисов, и в настоящее время она применяется во многих других приложениях.

Поведенческий

Изучение того, как пользователь ведет себя в приложении, может помочь искусственному интеллекту установить новую границу в мире безопасности. Каждый раз, когда кто-то пытается получить ваши данные и попытаться выдать себя за любую онлайн-транзакцию без вашего ведома, система ИИ может отследить необычное поведение и тут же остановить транзакцию.

Эти три основные основы, которые отвечают за то, как лучше всего использовать машинное обучение и ИИ в разработке приложений , могут использоваться в различных целях, чтобы ваше приложение могло предложить гораздо лучший клиентский опыт .

И теперь, когда мы рассмотрели, как интегрировать ИИ в приложения для Android вместе с интеграцией ML , давайте ответим на вопрос, почему?

Почему вы должны интегрировать машинное обучение и искусственный интеллект в свое мобильное приложение?

Зачем интегрировать машинное обучение и искусственный интеллект в ваше мобильное приложение?

Персонализация

Любой алгоритм ИИ, подключенный к вашему простому мобильному приложению, может анализировать различные источники информации от действий в социальных сетях до кредитных рейтингов и давать рекомендации каждому пользовательскому устройству. Разработку приложений машинного обучения можно использовать для изучения:

• Кто ваши клиенты?
• Что они любят?
• Что они могут себе позволить?
• Какие слова они используют, чтобы говорить о различных продуктах?

Основываясь на всей этой информации, вы можете классифицировать поведение своих клиентов и использовать эту классификацию для целевого маркетинга. Проще говоря, машинное обучение позволит вам предоставлять вашим клиентам и потенциальным клиентам более актуальный и привлекательный контент и создавать впечатление, что технологии ваших мобильных приложений с искусственным интеллектом настроены специально для них.

Чтобы посмотреть на несколько примеров AI ML крупных брендов, которые устанавливают стандарты внедрения машинного обучения в приложения?

• Taco Bell в роли TacBot, который принимает заказы, отвечает на вопросы и рекомендует пункты меню в соответствии с вашими предпочтениями.
• Uber использует машинное обучение, чтобы предоставить своим пользователям расчетное время прибытия и стоимость.
• ImprompDo — это приложение для управления временем, которое использует машинное обучение, чтобы найти подходящее время для выполнения ваших задач и расставить приоритеты в вашем списке дел.
• Migraine Buddy — отличное приложение для здравоохранения, которое применяет машинное обучение для прогнозирования вероятности возникновения головной боли и рекомендует способы ее предотвращения.
• Optimize Fitness — это спортивное приложение, которое включает доступный датчик и генетические данные для настройки индивидуальной программы тренировок.

Расширенный поиск

В процессе разработки приложений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения вы получите приложение, позволяющее оптимизировать параметры поиска в мобильных приложениях. ИИ и машинное обучение делают результаты поиска более интуитивно понятными и контекстуальными для пользователей. Алгоритмы изучают различные запросы клиентов и расставляют приоритеты результатов на основе этих запросов.

На самом деле не только поисковые алгоритмы, современные мобильные приложения позволяют собирать все данные о пользователях, включая истории поиска и типовые действия. Эти данные можно использовать вместе с поведенческими данными и поисковыми запросами для ранжирования ваших продуктов и услуг и отображения наилучших применимых результатов.

Обновления, такие как голосовой поиск или поиск жестами, могут быть включены для повышения производительности приложения.

Прогнозирование поведения пользователя

Самым большим преимуществом разработки приложений с машинным обучением на основе искусственного интеллекта для маркетологов является то, что они получают представление о предпочтениях и моделях поведения пользователей путем проверки различных типов данных, касающихся возраста, пола, местоположения, истории поиска, частоты использования приложения и т. д. Это данные являются ключом к повышению эффективности вашего приложения и маркетинговых усилий.

Механизм предложений Amazon и рекомендации Netflix работают по тому же принципу, по которому машинное обучение помогает создавать индивидуальные рекомендации для каждого человека.

И не только Amazon и Netflix, но и мобильные приложения, такие как Youbox, JJ food service и Qloo Entertainment, используют машинное обучение для прогнозирования предпочтений пользователя и создания профиля пользователя в соответствии с этим.

Более релевантные объявления

Многие отраслевые эксперты подчеркивают, что единственный способ двигаться вперед на этом бесконечном потребительском рынке может быть достигнут путем персонализации каждого опыта для каждого клиента.

Согласно отчету The Relevancy group , 38% руководителей уже используют машинное обучение для мобильных приложений как часть своей платформы управления данными (DMP) для рекламы.

С помощью интеграции машинного обучения в мобильные приложения вы можете не утомлять своих клиентов, предлагая им продукты и услуги, в которых они не заинтересованы. Вместо этого вы можете сосредоточить всю свою энергию на создании рекламы, которая удовлетворяет уникальные фантазии и прихоти каждого пользователя. .

Компании-разработчики приложений машинного обучения сегодня могут легко консолидировать данные, что, в свою очередь, сэкономит время и деньги, потраченные на неуместную рекламу, и улучшит репутацию бренда любой компании.

Например, Coca-Cola известна тем, что настраивает свою рекламу в соответствии с демографическими данными. Он делает это, располагая информацией о том, какие ситуации побуждают клиентов говорить о бренде, и, следовательно, определяет наилучший способ показа рекламы.

Улучшенный уровень безопасности

Помимо создания очень эффективного маркетингового инструмента, искусственный интеллект и машинное обучение для мобильных приложений также могут упростить и защитить аутентификацию приложений. Такие функции, как распознавание изображений или распознавание аудио, позволяют пользователям настраивать свои биометрические данные в качестве шага аутентификации безопасности на своих мобильных устройствах. ML также помогает вам установить права доступа для ваших клиентов.

Такие приложения, как ZoOm Login и BioID , вложили средства в разработку приложений машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы пользователи могли использовать свои отпечатки пальцев и идентификаторы лица для настройки блокировок безопасности для различных веб-сайтов и приложений. Фактически, BioID даже предлагает периокулярное распознавание глаз для частично видимых лиц.

Теперь, когда мы рассмотрели различные области, в которых приложения AI и ML могут быть включены в мобильное приложение , пришло время взглянуть на платформы, которые сделают это возможным, что мы в своем качестве испытали в компании по разработке программного обеспечения AI . полагались, прежде чем мы перейдем к стратегии, которую бизнес должен разработать для обеспечения плавного внедрения.

Вовлеченность пользователей

Услуги и решения по разработке искусственного интеллекта привлекают организации, предлагая сбалансированную поддержку клиентов и набор функций. Немногие приложения предоставляют клиентам небольшие стимулы, чтобы они постоянно использовали приложение. Также только в развлекательных целях есть болтливые помощники AI, которые помогают пользователям и ведут обсуждение в любое время.

Сбор данных

Интеллектуальный анализ данных, также известный как обнаружение данных, включает в себя анализ обширного набора данных для сбора полезной информации и сбора ее в различных областях, включая хранилища данных и другие. ML предлагает алгоритмы данных, которые обычно улучшаются автоматически благодаря опыту, основанному на информации. Он следует способу изучения новых алгоритмов, которые упрощают поиск ассоциаций внутри наборов данных и сбор данных без особых усилий.

Обнаружение мошенничества

Случаи мошенничества беспокоят каждую отрасль, особенно банковскую и финансовую. Чтобы решить эту проблему, машинное обучение использует анализ данных, чтобы ограничить невозврат кредитов, проверки на мошенничество, мошенничество с кредитными картами и многое другое.

Это также поможет вам определить способность человека позаботиться о кредите и опасности, связанные с предоставлением кредита. Приложения электронной коммерции часто используют машинное обучение для обнаружения рекламных скидок и предложений.

Распознавание объектов и лиц

Распознавание лиц — самая любимая и новейшая функция мобильных приложений. Распознавание лиц может помочь повысить безопасность вашего приложения, а также ускорить вход в систему. Это также помогает защитить данные из неизвестных источников.

Благодаря повышенной безопасности медицинские работники могут использовать распознавание лиц для оценки состояния здоровья пациентов путем изучения лица пациента.

Лучшие платформы для разработки мобильного приложения с машинным обучением?

1. Лазурь

Azure — это облачное решение Microsoft. Azure имеет очень большое сообщество поддержки, высококачественные многоязычные документы и большое количество доступных руководств. Языки программирования этой платформы — R и Python. Благодаря продвинутому аналитическому механизму разработчики приложений ИИ могут создавать мобильные приложения с точными возможностями прогнозирования.

2. IBM Уотсон

Основная характеристика использования IBM Watson заключается в том, что он позволяет разработчикам всесторонне обрабатывать запросы пользователей независимо от формата. Любые данные. В том числе голосовые заметки, изображения или печатные форматы быстро анализируются с помощью нескольких подходов. Этот метод поиска не поддерживается никакой другой платформой, кроме IBM Watson. Другие платформы используют сложные логические цепочки ИНС для свойств поиска. Многозадачность в IBM Watson в большинстве случаев берет верх, поскольку определяет фактор минимального риска.

3. Тензорный поток

Библиотека Google с открытым исходным кодом, Tensor, позволяет компаниям , занимающимся разработкой приложений ИИ , создавать несколько решений в зависимости от глубокого машинного обучения, которое считается необходимым для решения нелинейных задач. Приложения Tensorflow работают, используя опыт общения с пользователями в своей среде и постепенно находя правильные ответы в соответствии с запросами пользователей. Хотя эта открытая библиотека — не лучший выбор для новичков.

4. Апи.ай

Это платформа, созданная командой разработчиков Google, которая, как известно, использует контекстные зависимости. Эта платформа может быть очень успешно использована для создания виртуальных помощников на основе ИИ для Android и iOS . Две фундаментальные концепции, от которых зависит Api.ai, — это Сущности и Роли. Сущности — это центральные объекты, а Роли — сопутствующие объекты, определяющие деятельность центрального объекта. Кроме того, создатели Api.ai создали очень мощную базу данных, которая укрепила их алгоритмы.

5. Вит.ай

Платформы Api.ai и Wit.ai во многом схожи. Еще одна выдающаяся особенность Wit.ai заключается в том, что он преобразует речевые файлы в печатные тексты. Wit.ai также включает функцию «истории», которая может анализировать контекстно-зависимые данные и, следовательно, может генерировать очень точные ответы на запросы пользователей, особенно это касается чат-ботов для коммерческих веб-сайтов . Это хорошая платформа для создания мобильных приложений Windows, iOS или Android с машинным обучением.

6. Амазонка ИИ

Знаменитая платформа на основе искусственного интеллекта используется для идентификации человеческой речи, визуальных объектов с помощью процессов глубокого машинного обучения . Решение полностью адаптировано для развертывания в облаке и, таким образом, позволяет разрабатывать легкие мобильные приложения на базе искусственного интеллекта.

7. Кларифаи

Решение на основе ИИ анализирует информацию с помощью сложных и емких алгоритмов. Приложения, созданные с использованием платформы (которые могут быть интегрированы в приложение с помощью REST API), могут адаптироваться к индивидуальному пользовательскому опыту, что делает их наиболее предпочтительным выбором для разработчиков, которые хотят инвестировать в искусственный интеллект для разработки приложений, чтобы выйти в мир. интеллектуальных помощников.

Благодаря этому вы теперь знаете, как ваше мобильное приложение может стать приложением ИИ, и какие инструменты помогут в машинном обучении и разработке приложений ИИ. Следующая, последняя и самая важная часть, которую мы сейчас обсудим, — это то, как начать.

С чего начать внедрение ИИ в приложения?

Реализация искусственного или машинного обучения в приложении требует кардинального изменения работы приложения, которое работает без интеллекта.

Этот сдвиг, о котором просит ИИ, требует рассмотрения указателей, которые сильно отличаются от того, что необходимо при инвестировании в обычный процесс разработки мобильных приложений .

Вот вещи, которые вы должны учитывать при управлении проектом ИИ:

Определите проблему, которую нужно решить с помощью ИИ

Что работает в случае применения ИИ в мобильном приложении, как мы видели на первой иллюстрации статьи, так это применение технологии в одном процессе, а не в нескольких. Когда технология применяется в одной функции приложения, гораздо проще не только управлять, но и максимально эффективно использовать ее . Итак , определите, какая часть вашего приложения может выиграть от интеллекта — это рекомендация? Поможет ли технология дать лучшее расчетное время прибытия? – А потом собирать данные именно с этого поля.

Знайте свои данные

Прежде чем с нетерпением ждать разработки приложений ИИ, важно сначала понять, откуда будут поступать данные. На этапе получения и уточнения данных это помогло бы определить платформы, с которых в первую очередь будет поступать информация. Далее вам нужно будет обратить внимание на уточнение данных — убедитесь, что данные, которые вы планируете вводить в свой модуль ИИ, являются чистыми, не дублированными и действительно информативными.

Поймите, что API недостаточно

Следующим важным моментом, когда дело доходит до внедрения ИИ в мобильное приложение, является понимание того, что чем шире вы его используете, тем более ненадежными будут интерфейсы прикладного программирования (API) . Хотя упомянутых выше API достаточно, чтобы преобразовать ваше приложение в приложение ИИ, их недостаточно для поддержки тяжелого, полноценного решения ИИ. Дело в том, что чем больше вы хотите, чтобы модель была интеллектуальной, тем больше вам придется работать над моделированием данных — это то, что не могут решить только API.

Установите показатели, которые помогут оценить эффективность ИИ

Вряд ли есть смысл внедрять в ваше мобильное приложение функцию искусственного интеллекта или машинного обучения, пока у вас не появится механизм измерения ее эффективности — то, что можно нарисовать только после того, как вы поймете, что именно вы хотите решить. Итак, прежде чем приступить к внедрению ИИ или даже машинного обучения в свое мобильное приложение, поймите, чего вы хотите достичь.

Нанимайте специалистов по данным

Последний наиболее важный момент, который следует учитывать, — это найм специалистов по данным либо на вашу заработную плату, либо на инвестирование в агентство по разработке мобильных приложений , в команде которого есть специалисты по данным . Специалисты по данным помогут вам со всеми вашими потребностями в обработке и управлении данными, в основном со всем, что необходимо на необходимом уровне, чтобы выстоять и преуспеть в вашей игре с искусственным интеллектом.

Это этап, на котором вы готовы реализовать интеллект в своем мобильном приложении. Поскольку мы много говорили о данных в последнем сегменте и поскольку данные являются неотъемлемой частью искусственного интеллекта, давайте рассмотрим решение проблем, которые могут возникнуть из-за данных, в качестве прощальной записки.

Осуществимость и практические изменения, которые необходимо внести

Теперь, когда вы знаете, что, почему и как насчет внедрения приложений ИИ и машинного обучения, у вас может возникнуть идея относительно плана, например, какие шаги следует предпринять в первую очередь и как ваше приложение будет работать/выглядеть, как только будут внесены изменения. В связи с этим, это идеальная возможность, например, выполнить пару проверок перед тем, как двигаться дальше, —

• Проведите быструю проверку возможностей, чтобы узнать, принесет ли ваше будущее исполнение прибыль вашему бизнесу, улучшит ли взаимодействие с пользователем и повысит ли оно вовлеченность. Плодотворное обновление — это то, что может сделать существующих пользователей и клиентов счастливыми и привлечь больше людей к вашему продукту. Если обновление не повышает вашу эффективность, то нет смысла вкладывать в него усилия и деньги.
• Проанализируйте, может ли ваша текущая группа предоставить то, что требуется. Если внутреннего потенциала команды меньше или нет, вам необходимо нанять новых сотрудников или передать работу на аутсорсинг надежной и опытной компании по разработке искусственного интеллекта.

Интеграция данных и безопасность

При реализации проектов машинного обучения для мобильных приложений вашему приложению потребуется лучшая модель конфигурации информации. Старые данные, составленные по-другому, могут повлиять на эффективность развертывания машинного обучения.

Когда решается, какие возможности и функции будут добавлены в приложение, важно сосредоточиться на наборах данных. Эффективные и хорошо организованные данные вместе с тщательной интеграцией помогут обеспечить высокое качество работы вашего приложения в долгосрочной перспективе.

Безопасность — еще один важный вопрос, который нельзя упускать из виду. Чтобы ваше приложение было сильным и безопасным, вам необходимо подумать о правильной организации интеграции аспектов безопасности, придерживаясь стандартов и потребностей вашего продукта.

Используйте прочные вспомогательные технологические средства

Вам нужно выбрать правильную технологию и цифровые решения для поддержки вашего приложения. Ваше пространство для хранения данных, инструменты безопасности, программное обеспечение для резервного копирования, службы оптимизации и т. д. должны быть надежными и безопасными, чтобы ваше приложение оставалось стабильным. Без этого может произойти резкое снижение производительности.

Решения наиболее распространенных проблем в технологии ИИ?

Как и любая другая технология, ИИ всегда сталкивается с рядом проблем. Основной принцип работы машинного обучения — наличие достаточного количества данных о ресурсах в качестве обучающей выборки. И в качестве эталона обучения размер данных обучающей выборки должен быть достаточно большим, чтобы обеспечить фундаментальное совершенство алгоритма ИИ.

Во избежание риска неправильной интерпретации визуальных подсказок или любой другой цифровой информации машиной или мобильным приложением можно использовать следующие различные методы:

1. Добыча жестких образцов

Когда предмет состоит из нескольких объектов, похожих на основной объект, машина должна путать эти объекты, если объем выборки, предусмотренный для анализа в качестве примера, недостаточно велик. Различение разных объектов с помощью нескольких примеров — это то, как машина учится анализировать, какой объект является центральным.

2. Увеличение данных

Когда есть рассматриваемое изображение, в котором машина или мобильное приложение должны идентифицировать центральное изображение, должны быть внесены изменения во все изображение, сохраняя объект неизменным, тем самым позволяя приложению регистрировать основной объект в различных средах. .

3. Имитация добавления данных

В этом методе часть данных обнуляется, оставляя только информацию о центральном объекте. Это сделано для того, чтобы в памяти аппарата хранились данные только об основном изображении предмета, а не об окружающих объектах.

Заключительные мысли

Теперь, когда вы знаете причины и то, как внедрять мобильные приложения, пришло время применить первоклассную производительность и качество для AI и ML вместе, чтобы выявить лучшее в приложении. AI и ML вместе — это будущее развития мобильных приложений.

Если вы все еще в замешательстве и хотите развеять свои сомнения, вы можете связаться с нами. Если вы хотите разработать приложение, которое идет в ногу со временем и технологиями, и хотите обновить существующее приложение всеми новейшими технологическими функциями, вам следует сотрудничать с компанией-разработчиком машинного обучения и искусственного интеллекта, которая хорошо адаптирована к меняющимся потребностям рынка. . Вы также можете выбрать поставщиков профессиональных разработок в вашем регионе, таких как службы разработки ИИ в США или других регионах. Но убедитесь, что вы выбираете лучшее, чтобы получить качественные результаты.