Разработка приложений с машинным обучением — прорыв в индустрии мобильных приложений

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 разработка приложений для машинного обучения или использование ИИ в службах разработки мобильных приложений. Следующие семь минут вы потратите на изучение того, как технология машинного обучения меняет современную индустрию разработки мобильных приложений.

«Обнаружение вредоносных программ на основе сигнатур мертво. Искусственный интеллект на основе машинного обучения — самая мощная защита от противника следующего поколения и мутирующего хэша».
― Джеймс Скотт, старший научный сотрудник Института технологий критической инфраструктуры

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 могли себе представить.

Если мы углубимся в эту мысль, то поймем, насколько сложной должна быть технология, чтобы самостоятельно изучать любые модели поведения, которым мы подсознательно следуем. Это не простые машины, это более чем продвинутые.

Технологическая сфера сегодня достаточно динамична, чтобы быстро переключаться между брендами, приложениями и технологиями, если кто-то не удовлетворяет 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, машинное обучение встроено почти в каждое мобильное приложение, которое мы решили использовать. 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. Необходимость беспокоиться о простых и даже сложных вещах перестает существовать, потому что наши мобильные приложения и наши смартфоны делают это за нас.

Глядя на статистику , они покажут нам, что

• Приложения, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, являются ведущей категорией среди финансируемых стартапов.
• Ожидается, что количество компаний, инвестирующих в ML, удвоится в течение следующих трех лет.
• 40% компаний США используют машинное обучение для улучшения продаж и маркетинга
• 76% американских компаний перевыполнили свои планы по продажам из-за машинного обучения.
• Европейские банки увеличили продажи продуктов на 10 % и снизили отток клиентов на 20 % благодаря ML.

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. Это может показаться странной мыслью для разработчиков мобильных приложений, но это настолько верно, насколько это возможно, что разработка приложений с машинным обучением может превратить ваши простые мобильные приложения в золотые прииски. Давайте посмотрим, как:

Как машинное обучение может быть полезным для разработки мобильных приложений?

• Персонализация: любой алгоритм машинного обучения, подключенный к вашему простому мобильному приложению, может анализировать различные источники информации, от действий в социальных сетях до кредитных рейтингов, и предоставлять рекомендации для каждого пользовательского устройства. Для обучения можно использовать веб-приложение машинного обучения, а также разработку мобильных приложений.

1. Кто ваши клиенты?
2. Что они любят?
3. Что они могут себе позволить?
4. 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 того, как крупные бренды используют разработку приложений с машинным обучением в своих интересах,

1. Taco Bell в роли TacBot, который принимает заказы, отвечает на вопросы и рекомендует пункты меню в соответствии с вашими предпочтениями.
2. Uber использует машинное обучение, чтобы предоставить своим пользователям расчетное время прибытия и стоимость.
3. 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.
4. Migraine Buddy — отличное приложение для здравоохранения, которое применяет машинное обучение для прогнозирования вероятности возникновения головной боли и рекомендует способы ее предотвращения.
5. Optimize Fitness — это спортивное приложение, которое включает доступный датчик и генетические данные для настройки индивидуальной программы тренировок.

• Расширенный поиск: идеи приложений для машинного обучения позволяют оптимизировать параметры поиска в мобильных приложениях. Машинное обучение делает результаты поиска более интуитивно понятными и контекстуальными для пользователей. Алгоритмы машинного обучения учатся на различных запросах 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 пользователей. Самым большим преимуществом разработки приложений с машинным обучением для маркетологов является то, что они получают представление о предпочтениях и моделях поведения пользователей, проверяя различные данные, касающиеся возраста, пола, местоположения, истории поиска, частоты использования приложения и т. д. , Эти 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 релевантная реклама. Многие отраслевые эксперты подчеркивают, что единственный способ продвинуться вперед на этом бесконечном потребительском рынке — персонализировать каждый опыт для каждого клиента.

«Большая часть аналогового маркетинга поражает не тех людей или нужных людей в неподходящее время. Цифровые технологии более эффективны и действенны, потому что они могут поразить только нужных людей и только в нужное время». – Саймон Сильвестр, исполнительный вице-президент по планированию Y&R EMEA.

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. .

Сегодня компании-разработчики мобильных приложений могут легко консолидировать данные машинного обучения, 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, машинное обучение для мобильных приложений также может 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, используют машинное обучение для мобильных приложений, 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.

Машинное обучение даже предотвращает попадание вредоносного трафика и данных на ваше мобильное устройство. Алгоритмы приложений машинного обучения обнаруживают и блокируют подозрительные действия.

Как разработчики используют силу искусственного интеллекта в разработке мобильных приложений?

Узнав, что такое приложение для машинного обучения, давайте взглянем на преимущества мобильных приложений с искусственным интеллектом, которые бесконечны как для пользователей, так и для разработчиков мобильных приложений. Одно из наиболее устойчивых применений для разработчиков заключается в том, что они могут создавать гиперреалистичные приложения с использованием искусственного интеллекта.

Лучшими вариантами использования могут быть:

• Машинное обучение может быть включено как часть искусственного интеллекта в мобильные технологии .
• Его можно использовать для прогнозного анализа , который в основном представляет собой обработку больших объемов данных для прогнозирования поведения человека.
• Машинное обучение для мобильных приложений также можно использовать для обеспечения безопасности и фильтрации вредоносных данных .

Машинное обучение позволяет приложению оптического распознавания символов (OCR) идентифицировать и запоминать символы, которые могли быть пропущены разработчиком.

Концепция машинного обучения также актуальна для приложений обработки естественного языка (NLP). Таким образом, помимо сокращения времени и усилий на разработку, сочетание ИИ и обеспечения качества также сокращает время, необходимое для обновления и тестирования.

Каковы проблемы с машинным обучением и их решения?

Как и любая другая технология, машинное обучение всегда связано 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 машинного обучения.

Чтобы избежать риска неправильной интерпретации визуальных подсказок или любой другой цифровой информации машиной или мобильным приложением, можно использовать следующие различные методы:

• Интеллектуальный анализ выборки — когда объект состоит из нескольких объектов, похожих на основной объект, машина должна путать эти объекты, если размер выборки, предоставленный для анализа в качестве примера, недостаточно велик. Различение разных объектов с помощью нескольких примеров — это то, как машина учится анализировать, какой объект является центральным.
• 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 зарегистрировать основной объект в изображении. разнообразие сред.
• 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.

Какие платформы лучше всего подходят для разработки мобильного приложения с машинным обучением?

• Azure — 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 могут создавать мобильные приложения с возможностями точного прогнозирования.
• IBM Watson . 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.

• Tensorflow — библиотека Google с открытым исходным кодом, Tensor, позволяет разработчикам 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.

• Api.ai — 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 (обсужденные ранее), а роли — сопутствующие объекты, определяющие деятельность центрального объекта. Кроме того, создатели Api.ai создали очень мощную базу данных, которая укрепила их алгоритмы.

• Wit.ai — 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 функции «истории», которые могут анализировать контекстно-зависимые данные и, следовательно, могут 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.

Некоторые из самых популярных приложений, такие как Netflix, Tinder, Snapchat, Google maps и Dango, используют технологию искусственного интеллекта в мобильных приложениях и бизнес-приложениях машинного обучения, чтобы предоставить своим пользователям индивидуальный и персонализированный опыт.

Машинное обучение для мобильных приложений — это то, что нужно сегодня, потому что оно нагружает ваше мобильное приложение достаточным количеством параметров персонализации, чтобы сделать его более удобным, эффективным и действенным. Наличие отличной концепции и пользовательского интерфейса — это один из полюсов магнита, но включение машинного обучения — это шаг вперед, чтобы предоставить вашим пользователям лучший опыт.

[Также читайте: оценка времени, стоимости и результатов проекта приложения ML]