คู่มือการนำ AI และแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้ในแอปพลิเคชันที่คุณมีอยู่

เมื่อเราพูดถึงปัจจุบัน เราไม่รู้ว่าเรากำลังพูดถึงอนาคตของเมื่อวานจริงๆ และหนึ่งในเทคโนโลยีล้ำยุคที่จะพูดถึงก็คือวิธีการ ใช้ ML และวิธีเพิ่ม AI ในแอปของ คุณ เจ็ดนาทีถัดไปของคุณจะถูกใช้ไปกับการเรียนรู้บทบาทของแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมการพัฒนาแอพมือถือคืออะไร และสิ่งที่คุณทำได้เพื่อใช้ประโยชน์จากมัน

เวลาของบริการทั่วไปและเทคโนโลยีที่ง่ายกว่านั้นหมดไปนานแล้ว และวันนี้เรากำลังอยู่ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องจักรขั้นสูง แมชชีนที่สามารถเรียนรู้พฤติกรรมของเราและทำให้ชีวิตประจำวันของเราง่ายขึ้นกว่าที่เราเคยจินตนาการไว้ ทำให้เราเข้าใจกระบวนการของ การผสานรวมแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์เข้ากับแอ ป

ขอบเขตเทคโนโลยีในปัจจุบันมีความรวดเร็วพอที่จะสลับไปมาระหว่างแบรนด์และแอพและเทคโนโลยีได้อย่างรวดเร็ว หากเกิดเหตุการณ์ที่ไม่ตอบสนองความต้องการของพวกเขาในห้า นาทีแรกของการใช้ งาน นี่เป็นการสะท้อนถึงการแข่งขันที่ก้าวไปอย่างรวดเร็วนี้ บริษัทพัฒนาแอพมือถือไม่สามารถถูกทิ้งไว้เบื้องหลังในการแข่งขันของเทคโนโลยีที่พัฒนาไปตลอดกาล

หากเราเห็นว่าทุกวันนี้ มีปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องรวมอยู่ในแอปพลิเคชันมือถือเกือบทุกตัวที่เราเลือกใช้ ซึ่งทำให้การรู้วิธีผสานรวมการเรียนรู้ของเครื่องและ ปัญญาประดิษฐ์ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ มีความสำคัญมาก ขึ้น

ตัวอย่างเช่น แอปส่งอาหารของเราจะแสดงร้านอาหารที่ให้บริการส่งอาหารประเภทที่เราต้องการสั่ง แอปพลิเคชันแท็กซี่ตามคำขอจะแสดงตำแหน่งแบบเรียลไทม์ของการเดินทาง แอปพลิเคชันการจัดการเวลาบอกเราว่าอะไรเหมาะสมที่สุด เวลาทำงานให้เสร็จและจัดลำดับความสำคัญของงานอย่างไร

อันที่จริง ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งครั้งหนึ่งเคยถูกมองว่าเป็นเทคโนโลยีที่ซับซ้อนอันดับต้นๆ ในการทำงานหรือแม้แต่ทำความเข้าใจ คือสิ่งที่กลายเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเราโดยไม่ได้ตระหนักถึงการมีอยู่ของมันเลย หลักฐานว่ามีคุณสมบัติดังต่อไปนี้ที่เสนอโดยแอพแบรนด์ชั้นนำ

การรวมเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องทั้งสองเข้าด้วยกันอย่างกว้างขวางทำให้ไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับสิ่งที่เรียบง่ายและซับซ้อนอีกต่อไปเพราะแอปพลิเคชันมือถือและอุปกรณ์สมาร์ทโฟนของเรากำลังทำเพื่อเรา

สถิติที่ให้ไว้ด้านล่างจะแสดงให้เราเห็นว่าแอพมือถือที่ขับเคลื่อนด้วย ML และ AI เป็นหมวดหมู่ชั้นนำในหมู่การเริ่มต้นและธุรกิจที่ได้รับทุน

• การวิจัยตลาดพันธมิตร ได้คาดการณ์ว่าตลาดสำหรับ ML จะสูงถึง 5,537 ล้านดอลลาร์ในปี 2566 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความชุกที่เพิ่มขึ้น
  
  
• จากการ สำรวจ CIO ประจำปี 2019 โดย Gartner จำนวนบริษัทที่ใช้เทคโนโลยี AI ในบางรูปแบบเพิ่มขึ้น 270% ในปีที่ผ่านมา
  
  
• จากข้อมูลของ Microsoft 44% ขององค์กรกลัวว่าจะสูญเสียสตาร์ทอัพหากพวกเขาใช้ AI ช้าเกินไป
  
  
• การวิจัยโดย Fortune Business Insights คาดการณ์ว่า 117.19 พันล้านดอลลาร์เป็นมูลค่าที่คาดหวังของตลาดการเรียนรู้ของเครื่องทั่วโลกภายในปี 2570 ที่อัตรา CAGR 39.2% ในช่วงระยะเวลาคาดการณ์
  
  
• Wall Street Journal ระบุว่าความก้าวหน้าใน AI และการเรียนรู้ของเครื่องมีศักยภาพในการเพิ่ม GDP โลกได้ถึง 14% ตั้งแต่วันนี้จนถึงปี 2030

แนวคิดเบื้องหลังธุรกิจทุกประเภทคือการทำกำไร และสามารถทำได้ก็ต่อเมื่อมีผู้ใช้ใหม่และรักษาผู้ใช้เก่าไว้ งานที่ยากสามารถทำได้ง่ายผ่าน AI เนื่องจากเป็น ข้อดีหรือข้อดีประการ หนึ่งของการบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ใน แอ ป

วิธีการนำ AI และ ML . ไปใช้

มีสามวิธีเบื้องต้นที่อำนาจของ สามารถรวมการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ เพื่อให้แอปพลิเคชันมีประสิทธิภาพ เสียง และชาญฉลาดยิ่งขึ้น วิธีที่ยังเป็นคำตอบของ การเพิ่ม AI และ ML ในแอปของ คุณ

การให้เหตุผล

AI และ ML เป็นเทคโนโลยีที่เชี่ยวชาญสองอย่างซึ่งดูดซับพลังของการให้เหตุผลในการแก้ปัญหา แอพพลิเคชั่นอย่าง Uber หรือ Google Maps ที่บุคคลใช้ในการเดินทางไปยังพื้นที่ต่างๆ หลายครั้ง เปลี่ยนเส้นทางหรือเส้นทางตามสภาพการจราจร นี่คือที่ที่ AI ทำงาน - โดยควบคุมความสามารถในการคิดของมัน สิ่งอำนวยความสะดวกนี้เป็นสิ่งที่ทำให้ AI เอาชนะมนุษย์ในการเล่นหมากรุก และวิธีที่ Uber ใช้การให้เหตุผลอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางเพื่อให้ผู้ใช้ไปถึงจุดหมายได้เร็วขึ้น

ดังนั้นการตัดสินใจที่รวดเร็วแบบเรียลไทม์จึงถูกควบคุมโดย AI เพื่อให้บริการลูกค้าได้ดีที่สุด

คำแนะนำ

ตามที่คุณคุ้นเคยกับแพลตฟอร์ม OTT เช่น Netflix, Amazon และอื่นๆ คุณสมบัติการสตรีมของแพลตฟอร์มเหล่านี้ดึงดูดลูกค้าจำนวนมากด้วยอัตราความไว้วางใจและการรักษาผู้ใช้ที่สูง ทั้ง Netflix และ Amazon ได้นำ AI และ ML มาใช้ในแอปพลิเคชันของตน ซึ่งจะตรวจสอบการตัดสินใจของลูกค้าตามอายุ เพศ สถานที่ และความชอบ เทคโนโลยีที่อิงตามตัวเลือกของลูกค้าจะแนะนำทางเลือกที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในเพลย์ลิสต์สำหรับดูของตนหรือที่บุคคลที่มีรสนิยมคล้ายคลึงกันเคยดู

การให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้ใช้เกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาต้องการต่อไปได้กลายเป็นความลับของความสำเร็จของแบรนด์ชั้นนำของโลก เช่น Amazon, Flipkart, Netflix และอีกหลายแบรนด์ได้ใช้พลังสนับสนุนของปัญญาประดิษฐ์มาเป็นเวลานาน ตอนนี้. นี่เป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมอย่างน่าอัศจรรย์สำหรับบริการสตรีมมิง และขณะนี้กำลังดำเนินการกับแอปพลิเคชันอื่นๆ มากมาย

เกี่ยวกับพฤติกรรม

การเรียนรู้วิธีที่ผู้ใช้ประพฤติตนในแอปสามารถช่วยปัญญาประดิษฐ์กำหนดขอบเขตใหม่ในโลกแห่งความปลอดภัย ทุกครั้งที่มีคนพยายามใช้ข้อมูลของคุณและพยายามปลอมแปลงธุรกรรมออนไลน์ใดๆ โดยที่คุณไม่รู้ ระบบ AI สามารถติดตามพฤติกรรมที่ผิดปกติและหยุดการทำธุรกรรมที่นั่นได้

พื้นฐานเบื้องต้นทั้งสามนี้ที่ตอบว่าอะไรคือวิธีที่ดีที่สุดในการรวมการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน สามารถใช้ในความสามารถที่หลากหลาย เพื่อ ให้แอปของคุณมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ดียิ่งขึ้นได้ มาก

และตอนนี้เราได้ดูวิธีการ รวม AI ในแอพ Android กับการรวม ML แล้ว ให้เราตอบคำถาม ว่าทำไม?

เหตุใดคุณจึงควรรวมการเรียนรู้ของเครื่องและ AI เข้ากับ แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ ของคุณ

เหตุใดจึงต้องผสานรวมการเรียนรู้ของเครื่องและ AI เข้ากับแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ของคุณ

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

อัลกอริธึม AI ใดๆ ที่แนบมากับแอปพลิเคชันมือถือ simpleton ของคุณสามารถวิเคราะห์แหล่งข้อมูลต่างๆ ตั้งแต่กิจกรรมโซเชียลมีเดียไปจนถึงการจัดอันดับเครดิต และให้คำแนะนำแก่อุปกรณ์ของผู้ใช้ทุกเครื่อง การพัฒนาแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้เพื่อเรียนรู้:

• ลูกค้าของคุณคือใคร?
• พวกเขาชอบอะไร
• พวกเขาสามารถจ่ายอะไรได้บ้าง?
• คำใดที่พวกเขาใช้พูดถึงผลิตภัณฑ์ต่างๆ

จากข้อมูลทั้งหมดนี้ คุณสามารถจัดประเภทพฤติกรรมของลูกค้าและใช้การจัดประเภทนั้นสำหรับการตลาดเป้าหมาย พูดง่ายๆ ก็คือ ML จะช่วยให้คุณมอบเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและน่าดึงดูดแก่ลูกค้าและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าของคุณ และสร้างความประทับใจว่าเทคโนโลยีแอพมือถือของคุณที่มี AI ได้รับการปรับแต่งโดยเฉพาะสำหรับพวกเขา

หากต้องการดูตัวอย่าง AI ML ของแบรนด์ใหญ่ ๆ ที่กำลังกำหนดมาตรฐานใน การใช้ Machine Learning ในแอป

• Taco Bell เป็น TacBot ที่รับคำสั่ง ตอบคำถาม และแนะนำรายการเมนูตามความต้องการของคุณ
• Uber ใช้ ML เพื่อระบุเวลามาถึงโดยประมาณและค่าใช้จ่ายแก่ผู้ใช้
• ImprompDo เป็นแอปจัดการเวลาที่ใช้ ML เพื่อค้นหาเวลาที่เหมาะสมสำหรับคุณในการทำงานให้เสร็จและจัดลำดับความสำคัญของรายการสิ่งที่ต้องทำ
• Migraine Buddy เป็นแอปดูแลสุขภาพที่ยอดเยี่ยมซึ่งใช้ ML เพื่อคาดการณ์ความเป็นไปได้ของอาการปวดศีรษะ และแนะนำวิธีป้องกัน
• Optimize fitness เป็นแอปกีฬาที่รวมเซ็นเซอร์และข้อมูลพันธุกรรมที่มีอยู่เพื่อปรับแต่งโปรแกรมการออกกำลังกายเฉพาะบุคคล

การค้นหาขั้นสูง

ผ่าน กระบวนการพัฒนาแอ พที่ใช้ AI และ Machine Learning คุณจะได้รับแอพที่ให้คุณปรับตัวเลือกการค้นหาให้เหมาะสมในแอปพลิเคชันมือถือของคุณ AI และแมชชีนเลิร์นนิงทำให้ผลการค้นหาใช้งานง่ายขึ้นและเป็นบริบทสำหรับผู้ใช้ อัลกอริธึมเรียนรู้จากการสืบค้นต่างๆ ที่ลูกค้าใส่ และจัดลำดับความสำคัญของผลลัพธ์ตามการสืบค้นเหล่านั้น

อันที่จริง ไม่เพียงแต่อัลกอริธึมการค้นหาเท่านั้น แอปพลิเคชั่นมือถือที่ทันสมัยยังช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลผู้ใช้ทั้งหมด รวมถึงประวัติการค้นหาและการดำเนินการทั่วไป ข้อมูลนี้สามารถใช้ร่วมกับข้อมูลพฤติกรรมและคำขอค้นหาเพื่อจัดอันดับผลิตภัณฑ์และบริการของคุณและแสดงผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุด

สามารถรวมการอัปเกรด เช่น การค้นหาด้วยเสียงหรือการค้นหาด้วยท่าทางเพื่อให้แอปพลิเคชันทำงานได้ดีขึ้น

ทำนายพฤติกรรมผู้ใช้

ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของ การพัฒนาแอปแมชชีนเลิ ร์นนิงโดยใช้ AI สำหรับนักการตลาดคือ พวกเขาเข้าใจการตั้งค่าและ รูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้โดยการตรวจสอบข้อมูลประเภทต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับอายุ เพศ สถานที่ ประวัติการค้นหา ความถี่ในการใช้งานแอป เป็นต้น ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันและความพยายามทางการตลาดของคุณ

กลไกการแนะนำของ Amazon และคำแนะนำของ Netflix ทำงานบนหลักการเดียวกันกับที่ ML ช่วยในการสร้างคำแนะนำที่ปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละบุคคล

และไม่เพียงแต่ Amazon และ Netflix เท่านั้น แต่ยังรวมถึงแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ เช่น Youbox, JJ Food Service และ Qloo Entertainment ที่นำ ML มาใช้ในการคาดการณ์การตั้งค่าของผู้ใช้และสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้ตามนั้น

โฆษณาที่เกี่ยวข้องมากขึ้น

ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมจำนวนมากได้ทุ่มเทในประเด็นนี้ว่าวิธีเดียวที่จะก้าวไปข้างหน้าในตลาดผู้บริโภคที่ไม่มีวันสิ้นสุดนี้สามารถทำได้โดยการปรับเปลี่ยนประสบการณ์ทั้งหมดให้เหมาะกับลูกค้าทุกราย

ตาม รายงานของ The Relevancy group ผู้บริหาร 38% กำลังใช้แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับแอพมือถือเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูล (DMP) เพื่อการโฆษณา

ด้วยความช่วยเหลือของ การผสานรวมแมชชีนเลิร์นนิงในแอพมือถือ คุณ สามารถหลีกเลี่ยงการทำให้ลูกค้าของคุณอ่อนแอโดยเข้าหาพวกเขาด้วยผลิตภัณฑ์และบริการที่พวกเขาไม่สนใจ แต่คุณสามารถมุ่งความสนใจไปที่การสร้างโฆษณาที่ตอบสนองความต้องการและความ แปลก ใหม่ของผู้ใช้แต่ละคน .

บริษัทพัฒนาแอพ Machine Learning ในปัจจุบันสามารถรวบรวมข้อมูลอย่างชาญฉลาดได้อย่างง่ายดาย ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและเงินไปในการโฆษณาที่ไม่เหมาะสม และปรับปรุงชื่อเสียงของแบรนด์ของบริษัทใดๆ

ตัวอย่างเช่น Coca-Cola เป็นที่รู้จักในด้านการปรับแต่งโฆษณาตามข้อมูลประชากร ทำได้โดยมีข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์ที่กระตุ้นให้ลูกค้าพูดถึงแบรนด์และได้กำหนดวิธีที่ดีที่สุดในการแสดงโฆษณา

ปรับปรุงระดับความปลอดภัย

นอกจากการสร้างเครื่องมือทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากแล้ว ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ยังสามารถปรับปรุงและรักษาความปลอดภัยการตรวจสอบแอปได้อีกด้วย คุณสมบัติต่างๆ เช่น การจดจำภาพ หรือ การจดจำเสียง ทำให้ผู้ใช้สามารถตั้งค่าข้อมูลไบโอเมตริกซ์ของตนเป็นขั้นตอนการตรวจสอบความปลอดภัยในอุปกรณ์มือถือของตนได้ ML ยังช่วยคุณในการสร้างสิทธิ์การเข้าถึงสำหรับลูกค้าของคุณด้วย

แอพเช่น ZoOm Login และ BioID ได้ลงทุนในการพัฒนาแอพพลิเคชั่น ML และ AI เพื่อให้ผู้ใช้สามารถใช้ลายนิ้วมือและ Face ID เพื่อตั้งค่าการล็อคความปลอดภัยสำหรับเว็บไซต์และแอพต่างๆ ในความเป็นจริง BioID ยังเสนอการจดจำดวงตารอบตาสำหรับใบหน้าที่มองเห็นได้บางส่วน

ตอนนี้เราได้ดู ส่วนต่าง ๆ ที่ แอพพลิเคชั่นของ AI และ ML สามารถรวมไว้ในแอพมือถือ ได้ ตอนนี้เป็น เวลาที่จะดูแพลตฟอร์มที่จะทำให้มันเป็นไปได้ซึ่งเรา มี ประสบการณ์ บริษัท พัฒนาซอฟต์แวร์ AI ได้รับการไว้วางใจ ก่อนที่เราจะมุ่งหน้าไปยังกลยุทธ์ที่ธุรกิจควรคิดค้นเพื่อให้มั่นใจว่าการนำไปใช้งานจะเป็นไปอย่างราบรื่น

การมีส่วนร่วมของผู้ใช้

บริการและโซลูชั่นการพัฒนา AI ดึงดูดองค์กรให้ให้การสนับสนุนลูกค้าที่สมดุลและคุณสมบัติที่หลากหลาย มีแอพไม่กี่ตัวที่มอบสิ่งจูงใจเล็กๆ ให้กับลูกค้า เพื่อให้พวกเขาใช้งานแอพพลิเคชั่นได้อย่างสม่ำเสมอ เพื่อความบันเทิงเท่านั้น ผู้ช่วย AI ช่างพูดพร้อมให้ความช่วยเหลือผู้ใช้และจัดการสนทนาได้ทุกชั่วโมง

การขุดข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลหรือที่เรียกว่าการค้นพบข้อมูล รวมถึงการวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากเพื่อรวบรวมข้อมูลที่เป็นประโยชน์และรวบรวมในพื้นที่ต่างๆ รวมถึงคลังข้อมูลและอื่นๆ ML นำเสนออัลกอริธึมข้อมูลซึ่งโดยทั่วไปจะปรับปรุงโดยอัตโนมัติผ่านประสบการณ์การใช้งานโดยอิงจากข้อมูล เป็นไปตามวิธีการเรียนรู้อัลกอริธึมใหม่ที่ทำให้ง่ายต่อการค้นหาการเชื่อมโยงภายในชุดข้อมูลและรวบรวมข้อมูลได้อย่างง่ายดาย

การตรวจจับการฉ้อโกง

กรณีการฉ้อโกงเป็นสิ่งที่น่ากังวลสำหรับทุกอุตสาหกรรม โดยเฉพาะการธนาคารและการเงิน เพื่อแก้ปัญหานี้ ML ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อจำกัดการผิดนัดเงินกู้ การตรวจสอบการฉ้อโกง การฉ้อโกงบัตรเครดิต และอื่นๆ

นอกจากนี้ยังช่วยคุณในการกำหนดความสามารถของบุคคลในการดูแลเงินกู้และอันตรายที่เกี่ยวข้องกับการให้เงินกู้ แอปอีคอมเมิร์ซมักใช้ประโยชน์จาก ML เพื่อค้นหาส่วนลดและข้อเสนอส่งเสริมการขาย

วัตถุและการจดจำใบหน้า

การจดจำใบหน้าเป็นคุณลักษณะล่าสุดที่เป็นที่ชื่นชอบมากที่สุดสำหรับแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ การจดจำใบหน้าสามารถช่วยปรับปรุงความปลอดภัยของแอปพลิเคชันของคุณในขณะที่ยังทำให้การเข้าสู่ระบบเร็วขึ้นอีกด้วย นอกจากนี้ยังช่วยในการรักษาความปลอดภัยข้อมูลจากแหล่งที่ไม่รู้จัก

ด้วยการรักษาความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุง ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์สามารถใช้การจดจำใบหน้าเพื่อประเมินสุขภาพของผู้ป่วยโดยการตรวจใบหน้าของผู้ป่วย

แพลตฟอร์มที่ดีที่สุดในการพัฒนาแอพมือถือด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง?

1. Azure

Azure เป็นโซลูชันระบบคลาวด์ของ Microsoft Azure มีชุมชนสนับสนุนขนาดใหญ่มาก และเอกสารหลายภาษาคุณภาพสูง และบทช่วยสอนที่เข้าถึงได้จำนวนมาก ภาษาโปรแกรมของแพลตฟอร์มนี้คือ R และ Python เนื่องจากกลไกการวิเคราะห์ขั้นสูง นักพัฒนาแอป AI จึงสามารถสร้างแอปพลิเคชันมือถือที่มีความสามารถในการคาดการณ์ที่แม่นยำ

2. IBM Watson

ลักษณะสำคัญของการใช้ IBM Watson คือช่วยให้นักพัฒนาสามารถประมวลผลคำขอของผู้ใช้ได้อย่างครอบคลุมโดยไม่คำนึงถึงรูปแบบ ข้อมูลประเภทใดก็ได้ การวิเคราะห์รวมถึงบันทึกเสียง รูปภาพ หรือรูปแบบที่พิมพ์ออกมาจะได้รับการวิเคราะห์อย่างรวดเร็วด้วยความช่วยเหลือจากหลากหลายแนวทาง วิธีการค้นหานี้ไม่ได้จัดเตรียมโดยแพลตฟอร์มอื่นนอกเหนือจาก IBM Watson แพลตฟอร์มอื่นๆ เกี่ยวข้องกับลอจิคัลเชนที่ซับซ้อนของ ANN สำหรับคุณสมบัติการค้นหา การทำงานหลายอย่างพร้อมกันใน IBM Watson ให้ความสำคัญกับกรณีส่วนใหญ่ เนื่องจากเป็นตัวกำหนดปัจจัยเสี่ยงขั้นต่ำ

3. เทนเซอร์โฟลว์

Tensor ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพนซอร์ซของ Google ช่วยให้ บริษัท พัฒนาแอปพลิเคชัน AI สามารถสร้างโซลูชันได้หลากหลายขึ้นอยู่กับการเรียนรู้ของเครื่องในเชิงลึกซึ่งถือว่าจำเป็นในการแก้ปัญหาที่ไม่เป็นเชิงเส้น แอปพลิเคชัน Tensorflow ทำงานโดยใช้ประสบการณ์การสื่อสารกับผู้ใช้ในสภาพแวดล้อมของตน และค่อยๆ ค้นหาคำตอบที่ถูกต้องตามคำขอของผู้ใช้ แม้ว่าไลบรารีแบบเปิดนี้ไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น

4.Api.ai

เป็นแพลตฟอร์มที่สร้างขึ้นโดยทีมพัฒนาของ Google ซึ่งทราบว่าใช้การพึ่งพาตามบริบท แพลตฟอร์มนี้สามารถใช้ในการสร้าง ผู้ช่วยเสมือนที่ใช้ AI สำหรับ Android และ iOS ได้สำเร็จ แนวคิดพื้นฐานสองประการที่ Api.ai ขึ้นอยู่กับคือ – หน่วยงานและบทบาท เอนทิตีเป็นออบเจกต์กลาง และโรลส์คืออ็อบเจ็กต์ที่มาพร้อมกันซึ่งกำหนดกิจกรรมของอ็อบเจ็กต์กลาง นอกจากนี้ ผู้สร้าง Api.ai ได้สร้างฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงซึ่งช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับอัลกอริธึมของพวกเขา

5. Wit.ai

Api.ai และ Wit.ai มีแพลตฟอร์มที่คล้ายกันเป็นส่วนใหญ่ ลักษณะเด่นอีกประการหนึ่งของ Wit.ai คือการแปลงไฟล์คำพูดเป็นข้อความที่พิมพ์ออกมา Wit.ai ยังเปิดใช้งานคุณสมบัติ "ประวัติ" ซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่อ่อนไหวต่อบริบท ดังนั้นจึงสามารถสร้างคำตอบที่แม่นยำสูงสำหรับคำขอของผู้ใช้ และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง กรณีของแชทบอทสำหรับเว็บไซต์เชิง พาณิชย์ นี่เป็น แพลตฟอร์ม ที่ดีสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันมือถือ Windows, iOS หรือ Android ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

6. อเมซอน AI

แพลตฟอร์มที่ใช้ AI ที่มีชื่อเสียงใช้เพื่อระบุคำพูดของมนุษย์ วัตถุที่มองเห็นได้ด้วยความช่วยเหลือของ กระบวนการ เรียนรู้ของเครื่องลึก โซลูชัน นี้ ได้รับการดัดแปลงอย่างสมบูรณ์เพื่อจุดประสงค์ในการปรับใช้ระบบคลาวด์ และทำให้คุณสามารถพัฒนาแอพมือถือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีความซับซ้อนต่ำได้

7. คลาริฟาย

โซลูชันที่ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึมที่ซับซ้อนและคาปาซิทีฟ แอพที่สร้างโดยใช้แพลตฟอร์ม (ซึ่งสามารถรวมในแอพโดยใช้ REST API) – สามารถปรับให้เข้ากับประสบการณ์ของผู้ใช้แต่ละคน – ซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกที่ต้องการมากที่สุดสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการลงทุนในปัญญาประดิษฐ์ สำหรับ การพัฒนาแอพเพื่อเข้าสู่โลก ของผู้ช่วยอัจฉริยะ

ด้วยสิ่งนี้ ตอนนี้คุณจึงรู้ว่าวิธีที่แอพมือถือของคุณจะกลายเป็นแอพ AI และเครื่องมือที่จะช่วยในเรื่องการเรียนรู้ของเครื่องและการพัฒนาแอพ AI ส่วนต่อไปและส่วนสุดท้ายและ สำคัญที่สุด ที่เราจะพูดถึงในตอนนี้คือวิธีเริ่มต้น

จะเริ่มใช้งาน AI ในแอพได้อย่างไร?

การนำการเรียนรู้ประดิษฐ์หรือการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ในแอปพลิเคชันทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในการทำงานของแอปพลิเคชันที่ทำงานโดยไม่ใช้สติปัญญา

การเปลี่ยนแปลงนี้ที่ AI ร้องขอคือสิ่งที่ต้องการดูตัวชี้ที่แตกต่างจากที่จำเป็นอย่างมากเมื่อลงทุนใน กระบวนการพัฒนาแอพมือถือ ทั่วไป

นี่คือสิ่งที่คุณจะต้องคำนึงถึงเมื่อจัดการโครงการ AI:

ระบุปัญหาที่จะแก้ไขผ่าน AI

สิ่งที่ใช้ได้ผลในกรณีของการนำ AI ไปใช้ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ ดังที่เราเห็นในภาพประกอบแรกของบทความคือการใช้เทคโนโลยีในกระบวนการเดียวแทนที่จะเป็นหลายขั้นตอน เมื่อเทคโนโลยีถูกนำไปใช้ในคุณสมบัติเดียวของแอปพลิเคชัน ง่ายกว่ามากที่จะไม่เพียงแค่จัดการแต่ยังใช้ประโยชน์ให้ดีที่สุด ด้วย ดังนั้น ให้ระบุว่าส่วนใดของแอปพลิเคชันที่จะได้รับประโยชน์จากข่าวกรอง – เป็นคำแนะนำหรือไม่ เทคโนโลยีจะช่วยให้ ETA ดีขึ้นหรือไม่? – แล้วรวบรวมข้อมูลเฉพาะจากฟิลด์นั้น

รู้ข้อมูลของคุณ

ก่อนที่คุณจะตั้งตารอการพัฒนาแอป AI สิ่งสำคัญคือต้องทำความเข้าใจก่อนว่าข้อมูลมาจากไหน ในขั้นตอนของการดึงข้อมูลและการปรับแต่ง จะช่วยระบุแพลตฟอร์มว่าข้อมูลมาจากไหนตั้งแต่ แรก ต่อไป คุณจะต้องดูที่การปรับแต่งข้อมูล - ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่คุณวางแผนจะป้อนในโมดูล AI ของคุณนั้นสะอาด ไม่ซ้ำกัน และให้ข้อมูลอย่างแท้จริง

เข้าใจว่า API ไม่เพียงพอ

สิ่งที่ยิ่งใหญ่ต่อไป เมื่อพูดถึงการนำ AI ไปใช้ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่คือการเข้าใจว่ายิ่งคุณใช้มันมากเท่าไหร่ Application Programming Interfaces (API) ก็ยิ่งไม่น่าเชื่อถือ แม้ว่า API ที่เรากล่าวถึงข้างต้นจะเพียงพอที่จะแปลงแอปของคุณเป็นแอป AI แต่ก็ไม่เพียงพอที่จะรองรับ โซลูชัน AI ที่หนักและเต็ม ประสิทธิภาพ ประเด็น คือ ยิ่งคุณต้องการให้โมเดลมีความชาญฉลาดมากเท่าไร คุณก็ยิ่งต้องทำงานเพื่อสร้างโมเดลข้อมูลมากขึ้นเท่านั้น ซึ่ง APIs เพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ไขได้

กำหนดตัวชี้วัดที่จะช่วยวัดประสิทธิภาพของ AI

แทบไม่มีประโยชน์ในการใช้ฟีเจอร์ AI หรือ Machine Learning ในแอพมือถือของคุณ จนกว่าคุณจะมีกลไกในการวัดประสิทธิภาพของมันด้วย ซึ่งเป็นสิ่งที่สามารถวาดได้หลังจากเข้าใจว่าคุณต้องการ ให้แก้ไขอะไรกันแน่ ดังนั้น ก่อนที่คุณจะออกไปปรับใช้ AI หรือแม้แต่ ML ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ของคุณ ให้ทำความเข้าใจว่าคุณต้องการทำอะไรให้สำเร็จ

จ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

จุดที่สำคัญที่สุดสุดท้ายที่ควรพิจารณาคือการจ้าง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในบัญชีเงินเดือนของคุณ หรือลงทุนใน หน่วยงานพัฒนาแอพมือถือ ที่มีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน ทีม ของพวกเขา นักวิทยาศาสตร์ ด้านข้อมูล จะช่วยคุณในการปรับแต่งและจัดการข้อมูลทั้งหมดของคุณ โดยพื้นฐานแล้ว ทุกสิ่งที่จำเป็นในระดับที่ต้องมีเพื่อยืนหยัดและโดดเด่นในเกมปัญญาประดิษฐ์ของคุณ

นี่คือขั้นตอนที่ตอนนี้คุณพร้อมที่จะนำระบบอัจฉริยะไปใช้ใน แอปพลิเคชันมือถือของคุณแล้ว เนื่องจาก เราพูดถึงข้อมูลกันมากในเซ็กเมนต์ที่แล้ว และเนื่องจากข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ ให้เราพิจารณาวิธีแก้ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากข้อมูลเป็นบันทึกย่อที่แยกจากกัน

ความเป็นไปได้และการเปลี่ยนแปลงในทางปฏิบัติที่จะทำ

เมื่อคุณได้ทราบแล้วว่าการใช้งานแอพ AI และ Machine Learning นั้นทำไม และอย่างไร คุณอาจมีแนวคิดเกี่ยวกับแผนในใจ เช่น ขั้นตอนที่ควรดำเนินการเป็นลำดับความสำคัญสูงสุด และวิธีที่แอปพลิเคชันของคุณทำงาน/ปรากฏ เมื่อทำการเปลี่ยนแปลงแล้ว ตามแนวทางเหล่านี้ เป็นโอกาสที่ดีที่จะดำเนินการตรวจสอบสองสามรายการก่อนที่จะดำเนินการต่อไป เช่น –

• ทำการทดสอบความเป็นไปได้อย่างรวดเร็วเพื่อดูว่าการดำเนินการในอนาคตจะสร้างผลกำไรให้กับธุรกิจของคุณ ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ และเพิ่มการมีส่วนร่วมหรือไม่ การอัพเกรดที่ได้ผลคือสิ่งที่สามารถทำให้ผู้ใช้ที่มีอยู่และลูกค้ามีความสุขและดึงดูดบุคคลให้มาที่ผลิตภัณฑ์ของคุณมากขึ้น หากการอัปเดตไม่ขยายประสิทธิภาพของคุณ แสดงว่าไม่มีเหตุผลที่จะต้องทุ่มเทและทุ่มเงินไปกับมัน
• วิเคราะห์ว่ากลุ่มปัจจุบันของคุณสามารถส่งมอบสิ่งที่จำเป็นได้หรือไม่ หากความสามารถของทีมภายในมีน้อยหรือไม่มีเลย คุณจำเป็นต้องจ้างพนักงานใหม่หรือจ้างงานภายนอกให้กับบริษัทพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่มีความเชี่ยวชาญและเชื่อถือได้

การรวมข้อมูลและความปลอดภัย

ขณะใช้งานโปรเจ็กต์ Machine Learning สำหรับแอปพลิเคชันมือถือ แอปของคุณจะต้องมีโมเดลการกำหนดค่าข้อมูลที่ดีกว่า ข้อมูลเก่าซึ่งประกอบขึ้นในลักษณะที่แตกต่างออกไป อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของการปรับใช้ ML ของคุณ

เมื่อตัดสินใจว่าจะเพิ่มความสามารถและคุณลักษณะใดในแอปพลิเคชัน สิ่งสำคัญคือต้องเน้นที่ชุดข้อมูล ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและมีการจัดระเบียบอย่างดีพร้อมๆ กับการผสานรวมอย่างระมัดระวังจะช่วยให้แอปของคุณมีประสิทธิภาพคุณภาพสูงในระยะยาว

ความปลอดภัยเป็นอีกปัญหาพื้นฐานที่มองข้ามไม่ได้ เพื่อให้แอปพลิเคชันของคุณแข็งแกร่งและปลอดภัย คุณต้องนึกถึงการจัดเตรียมที่ถูกต้องเพื่อรวมเอาผลกระทบด้านความปลอดภัย ยึดมั่นในมาตรฐานและความต้องการของผลิตภัณฑ์ของคุณ

ใช้ตัวช่วยทางเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง

คุณต้องเลือกเทคโนโลยีและโซลูชันดิจิทัลที่เหมาะสมเพื่อรองรับแอปพลิเคชันของคุณ พื้นที่จัดเก็บข้อมูล เครื่องมือรักษาความปลอดภัย ซอฟต์แวร์สำรองข้อมูล บริการเพิ่มประสิทธิภาพ และอื่นๆ ควรมีความแข็งแกร่งและปลอดภัย เพื่อให้แอปของคุณมีความสม่ำเสมอ หากไม่มีสิ่งนี้ ประสิทธิภาพการทำงานจะลดลงอย่างมาก

วิธีแก้ปัญหาความท้าทายที่พบบ่อยที่สุดในเทคโนโลยี AI?

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่นๆ ก็มีความท้าทายหลายอย่างที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่นกัน หลักการทำงานพื้นฐานเบื้องหลังแมชชีนเลิร์นนิงคือความพร้อมของข้อมูลทรัพยากรที่เพียงพอเป็นตัวอย่างการฝึกอบรม และเพื่อเป็นเกณฑ์มาตรฐานของการเรียนรู้ ขนาดของข้อมูลตัวอย่างการฝึกอบรมควรมีขนาดใหญ่พอที่จะรับประกันความสมบูรณ์แบบพื้นฐานในอัลกอริธึม AI

เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงจากการตีความสัญญาณภาพหรือข้อมูลดิจิทัลอื่น ๆ ที่ผิดพลาดโดยเครื่องหรือแอปพลิเคชันมือถือ มีวิธีต่างๆ ดังต่อไปนี้ที่สามารถใช้ได้:

1. การขุดตัวอย่างยาก

เมื่อวัตถุประกอบด้วยวัตถุหลายชิ้นที่คล้ายกับวัตถุหลัก เครื่องควรสร้างความสับสนระหว่างวัตถุเหล่านั้น ถ้าขนาดตัวอย่างให้ไว้สำหรับการวิเคราะห์เป็นตัวอย่าง หากไม่ใหญ่พอ การแยกความแตกต่างระหว่างวัตถุต่างๆ โดยใช้ตัวอย่างหลายๆ ตัวอย่างคือวิธีที่เครื่องเรียนรู้ที่จะวิเคราะห์ว่าวัตถุใดเป็นวัตถุศูนย์กลาง

2. การเสริมข้อมูล

เมื่อมีรูปภาพที่สงสัยว่าจำเป็นต้องใช้เครื่องหรือแอปพลิเคชันมือถือเพื่อระบุรูปภาพส่วนกลาง ควรมีการแก้ไขรูปภาพทั้งหมดโดยที่วัตถุไม่เปลี่ยนแปลง ซึ่งจะทำให้แอปสามารถลงทะเบียนวัตถุหลักในสภาพแวดล้อมต่างๆ ได้ .

3. การเลียนแบบการเพิ่มข้อมูล

ในวิธีนี้ ข้อมูลบางส่วนจะเป็นโมฆะโดยคงไว้แต่ข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุศูนย์กลางเท่านั้น สิ่งนี้ทำเพื่อให้หน่วยความจำของเครื่องมีเฉพาะข้อมูลเกี่ยวกับภาพวัตถุหลักเท่านั้น และไม่เกี่ยวกับวัตถุรอบข้าง

สรุปความคิด

เมื่อคุณทราบสาเหตุและวิธีการใช้แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่แล้ว ก็ถึงเวลาที่จะใช้ประสิทธิภาพและคุณภาพที่ยอดเยี่ยมสำหรับ AI และ ML ร่วมกันเพื่อดึงสิ่งที่ดีที่สุดในแอปพลิเคชันออกมา AI และ ML ร่วมกันคืออนาคตของความก้าวหน้าของการพัฒนาแอพมือถือ

หากคุณยังสับสนและต้องการไขข้อสงสัย คุณสามารถติดต่อเรา หากคุณกำลังมองหาการพัฒนาแอพที่ก้าวไปพร้อมกับเวลาและเทคโนโลยีและต้องการอัพเดทแอพที่มีอยู่ของคุณด้วยฟีเจอร์เทคโนโลยีล่าสุดทั้งหมด คุณควรร่วมมือกับบริษัทพัฒนา ML และ AI ที่ปรับให้เข้ากับความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปได้ดี . คุณยังสามารถเลือกผู้ให้บริการด้านการพัฒนามืออาชีพในพื้นที่ของคุณ เช่น บริการพัฒนา AI ในสหรัฐอเมริกาหรือภูมิภาคอื่นๆ แต่ให้แน่ใจว่าคุณเลือกสิ่งที่ดีที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพ