การพัฒนาแอพ Machine Learning – ทำลายอุตสาหกรรมแอพมือถือ

เมื่อเราพูดถึงปัจจุบัน เราไม่รู้ว่าเรากำลังพูดถึงอนาคตของเมื่อวานจริงๆ และหนึ่งในเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่จะพูดถึงคือการพัฒนาแอปการเรียนรู้ด้วยเครื่องหรือการใช้ AI ในบริการพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ เจ็ดนาทีถัดไปของคุณจะถูกใช้ในการเรียนรู้ว่าเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องกำลังขัดขวางอุตสาหกรรมการพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ในปัจจุบันอย่างไร

“การตรวจจับมัลแวร์ตามลายเซ็นนั้นตายแล้ว ปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นการป้องกันที่ทรงพลังที่สุดสำหรับคู่ต่อสู้รุ่นต่อไปและแฮชที่กลายพันธุ์”
― เจมส์ สก็อตต์ นักวิชาการอาวุโส สถาบันเทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ

เวลาของบริการทั่วไปและเทคโนโลยีที่ง่ายกว่านั้นหมดไปนานแล้ว และวันนี้เรากำลังอยู่ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องจักรขั้นสูง เครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้พฤติกรรมของเราและทำให้ชีวิตประจำวันของเราง่ายขึ้นกว่าที่คิด

หากเราลงลึกในความคิดนี้ เราจะรู้ว่าเทคโนโลยีต้องซับซ้อนเพียงใด เพื่อการเรียนรู้ด้วยรูปแบบพฤติกรรมใดๆ ก็ตามที่เราติดตามโดยไม่รู้ตัว สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่เครื่องจักรธรรมดา สิ่งเหล่านี้มีมากกว่าขั้นสูง

ขอบเขตเทคโนโลยีในปัจจุบันมีความรวดเร็วพอที่จะสลับไปมาระหว่างแบรนด์และแอพและเทคโนโลยีได้อย่างรวดเร็ว หากเกิดเหตุการณ์ที่ไม่ตอบสนองความต้องการของพวกเขาในห้านาทีแรกของการใช้งาน นี่เป็นการสะท้อนถึงการแข่งขันที่ก้าวไปอย่างรวดเร็วนี้ บริษัทพัฒนาแอพมือถือไม่สามารถถูกทิ้งไว้เบื้องหลังในการแข่งขันของเทคโนโลยีที่พัฒนาไปตลอดกาล

หากเราเห็นว่าทุกวันนี้ มีการเรียนรู้ของเครื่องที่รวมอยู่ในแอปพลิเคชั่นมือถือเกือบทุกตัวที่เราตัดสินใจใช้ ตัวอย่างเช่น แอปส่งอาหารของเราจะแสดงร้านอาหารที่ให้บริการส่งอาหารประเภทที่เราต้องการสั่ง แอปพลิเคชันแท็กซี่ตามคำขอจะแสดงตำแหน่งแบบเรียลไทม์ของการเดินทาง แอปพลิเคชันการจัดการเวลาบอกเราว่าอะไรเหมาะสมที่สุด เวลาทำงานให้เสร็จและจัดลำดับความสำคัญของงานอย่างไร ความจำเป็นของความกังวลในเรื่องที่เรียบง่ายและซับซ้อนกำลังจะหมดไป เนื่องจากแอปพลิเคชันมือถือและอุปกรณ์สมาร์ทโฟนของเรากำลังทำสิ่งนั้นเพื่อเรา

ดูจาก สถิติ แล้วจะแสดงให้เห็นว่า

• แอพที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ Machine Learning เป็นหมวดหมู่ชั้นนำในกลุ่มสตาร์ทอัพที่ได้รับทุนสนับสนุน
• จำนวนธุรกิจที่ลงทุนใน ML คาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในอีกสามปีข้างหน้า
• 40% ของบริษัทในสหรัฐอเมริกาใช้ ML เพื่อปรับปรุงการขายและการตลาด
• 76% ของบริษัทในสหรัฐฯ ทำยอดขายได้เกินเป้าหมายเนื่องจาก ML
• ธนาคารยุโรปได้เพิ่มยอดขายผลิตภัณฑ์ขึ้น 10% และลดอัตราการปั่นขึ้น 20% ด้วย ML

แนวคิดเบื้องหลังธุรกิจทุกประเภทคือการทำกำไร และสามารถทำได้ก็ต่อเมื่อมีผู้ใช้ใหม่และรักษาผู้ใช้เก่าไว้ อาจเป็นความคิดที่แปลกประหลาดสำหรับนักพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ แต่ความจริงแล้วการพัฒนาแอปการเรียนรู้ด้วยเครื่องมีศักยภาพในการเปลี่ยนแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ธรรมดาๆ ของคุณให้กลายเป็นเหมืองทองคำ ให้เราดูว่า:

แมชชีนเลิร์นนิงจะเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาแอพบนมือถือได้อย่างไร

• การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ : อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงใดๆ ที่แนบมากับแอปพลิเคชันมือถือ simpleton ของคุณสามารถวิเคราะห์แหล่งข้อมูลต่างๆ ตั้งแต่กิจกรรมโซเชียลมีเดียไปจนถึงการจัดอันดับเครดิต และให้คำแนะนำแก่อุปกรณ์ของผู้ใช้ทุกเครื่อง สามารถใช้เว็บแอปการเรียนรู้ของเครื่อง ตลอดจนการพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่เพื่อเรียนรู้ได้

1. ลูกค้าของคุณคือใคร?
2. พวกเขาชอบอะไร
3. พวกเขาสามารถจ่ายอะไรได้บ้าง?
4. คำใดที่พวกเขาใช้พูดถึงผลิตภัณฑ์ต่างๆ

จากข้อมูลทั้งหมดนี้ คุณสามารถจัดประเภทพฤติกรรมของลูกค้าและใช้การจัดประเภทนั้นสำหรับการตลาดเป้าหมาย พูดง่ายๆ ก็คือ ML จะช่วยให้คุณมอบเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและน่าดึงดูดแก่ลูกค้าและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าของคุณ และสร้างความประทับใจว่าเทคโนโลยีแอพมือถือของคุณที่มี AI ได้รับการปรับแต่งโดยเฉพาะสำหรับพวกเขา

เพื่อดูตัวอย่างบางส่วนของแบรนด์ใหญ่ ๆ โดยใช้การพัฒนาแอพการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อประโยชน์ของพวกเขา

1. Taco Bell เป็น TacBot ที่รับคำสั่ง ตอบคำถาม และแนะนำรายการเมนูตามความต้องการของคุณ
2. Uber ใช้ ML เพื่อระบุเวลามาถึงโดยประมาณและค่าใช้จ่ายแก่ผู้ใช้
3. ImprompDo เป็นแอปจัดการเวลาที่ใช้ ML เพื่อค้นหาเวลาที่เหมาะสมสำหรับคุณในการทำงานให้เสร็จและจัดลำดับความสำคัญของรายการสิ่งที่ต้องทำ
4. Migraine Buddy เป็นแอปดูแลสุขภาพที่ยอดเยี่ยมซึ่งใช้ ML เพื่อคาดการณ์ความเป็นไปได้ของอาการปวดศีรษะ และแนะนำวิธีป้องกัน
5. Optimize fitness เป็นแอปกีฬาที่รวมเซ็นเซอร์และข้อมูลพันธุกรรมที่มีอยู่เพื่อปรับแต่งโปรแกรมการออกกำลังกายเฉพาะบุคคล

• การค้นหาขั้นสูง: แนวคิดเกี่ยวกับแอปการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คุณเพิ่มประสิทธิภาพตัวเลือกการค้นหาในแอปพลิเคชันมือถือของคุณ ML ทำให้ผลการค้นหาใช้งานง่ายขึ้นและเป็นบริบทสำหรับผู้ใช้ อัลกอริธึม ML เรียนรู้จากการสืบค้นต่างๆ ที่ลูกค้าใส่ และจัดลำดับความสำคัญของผลลัพธ์ตามการสืบค้นเหล่านั้น อันที่จริง ไม่เพียงแต่อัลกอริธึมการค้นหาเท่านั้น แอปพลิเคชั่นมือถือที่ทันสมัยยังช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลผู้ใช้ทั้งหมด รวมถึงประวัติการค้นหาและการดำเนินการทั่วไป ข้อมูลนี้สามารถใช้ร่วมกับข้อมูลพฤติกรรมและคำขอค้นหาเพื่อจัดอันดับผลิตภัณฑ์และบริการของคุณและแสดงผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุด

สามารถรวมการอัปเกรด เช่น การค้นหาด้วยเสียงหรือการค้นหาด้วยท่าทางเพื่อให้แอปพลิเคชันทำงานได้ดีขึ้น

• การคาดคะเนพฤติกรรมผู้ใช้: ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของการพัฒนาแอปการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับนักการตลาดคือการที่พวกเขาเข้าใจการตั้งค่าและรูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้โดยการตรวจสอบข้อมูลประเภทต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับอายุ เพศ สถานที่ ประวัติการค้นหา ความถี่การใช้แอป ฯลฯ ข้อมูลนี้เป็นกุญแจสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันและความพยายามทางการตลาดของคุณ

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: ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมจำนวนมากได้ทุ่มเทในประเด็นนี้ว่าวิธีเดียวที่จะก้าวไปข้างหน้าในตลาดผู้บริโภคที่ไม่มีวันสิ้นสุดนี้สามารถทำได้โดยการปรับเปลี่ยนทุกประสบการณ์ให้เหมาะกับลูกค้าทุกราย

“การตลาดแบบอนาล็อกส่วนใหญ่จะตีผิดคนหรือถูกคนผิดเวลา ดิจิทัลมีประสิทธิภาพและผลกระทบมากกว่าเพราะเข้าถึงได้เฉพาะคนที่ใช่และในเวลาที่เหมาะสมเท่านั้น” – Simon Silvester รองประธานบริหาร หัวหน้าฝ่ายวางแผนที่ Y&R EMEA

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

ด้วยความช่วยเหลือของ การผสานรวมแมชชีนเลิร์นนิงในแอพมือถือ คุณสามารถหลีกเลี่ยงการทำให้ลูกค้าของคุณอ่อนแอโดยเข้าหาพวกเขาด้วยผลิตภัณฑ์และบริการที่พวกเขาไม่สนใจ แต่คุณสามารถมุ่งความสนใจไปที่การสร้างโฆษณาที่ตอบสนองความต้องการและความแปลกใหม่ของผู้ใช้แต่ละคน .

บริษัทพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ในปัจจุบันสามารถรวบรวมข้อมูลจาก ML ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายในการโฆษณาที่ไม่เหมาะสม และปรับปรุงชื่อเสียงของแบรนด์ของบริษัทใดๆ

ตัวอย่างเช่น Coca-Cola เป็นที่รู้จักในด้านการปรับแต่งโฆษณาตามข้อมูลประชากร ทำได้โดยมีข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์ที่กระตุ้นให้ลูกค้าพูดถึงแบรนด์และได้กำหนดวิธีที่ดีที่สุดในการแสดงโฆษณา

• ระดับความปลอดภัยที่ปรับปรุง: นอกจากการสร้างเครื่องมือทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากแล้ว แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ยังสามารถปรับปรุงและรักษาความปลอดภัยการตรวจสอบสิทธิ์ของแอปได้อีกด้วย คุณสมบัติต่างๆ เช่น การจดจำภาพ หรือ การจดจำเสียง ทำให้ผู้ใช้สามารถตั้งค่าข้อมูลไบโอเมตริกซ์เป็นขั้นตอนการตรวจสอบความปลอดภัยในอุปกรณ์มือถือของตนได้ ML ยังช่วยคุณในการสร้างสิทธิ์การเข้าถึงสำหรับลูกค้าของคุณด้วย

แอพเช่น ZoOm Login และ BioID ใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับแอพมือถือเพื่อให้ผู้ใช้สามารถใช้ลายนิ้วมือและ Face ID เพื่อตั้งค่าการล็อคความปลอดภัยไปยังเว็บไซต์และแอพต่างๆ ในความเป็นจริง BioID ยังเสนอการจดจำดวงตารอบตาสำหรับใบหน้าที่มองเห็นได้บางส่วน

ML ยังป้องกันทราฟฟิกและข้อมูลที่เป็นอันตรายไม่ให้เข้าถึงอุปกรณ์มือถือของคุณ อัลกอริธึมของแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องจะตรวจจับและห้ามกิจกรรมที่น่าสงสัย

นักพัฒนาใช้พลังของปัญญาประดิษฐ์ในการพัฒนาแอพพลิเคชั่นบนมือถืออย่างไร?

หลังจากเรียนรู้ว่าแอปการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร ให้เรามาดู ข้อดีของแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งไม่มีวันสิ้นสุดสำหรับผู้ใช้และสำหรับนักพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ การใช้งานที่ยั่งยืนที่สุดอย่างหนึ่งสำหรับนักพัฒนาคือพวกเขาสามารถสร้างแอพที่เสมือนจริงได้โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

การใช้งานที่ดีที่สุดคือ:

• การเรียนรู้ของเครื่องสามารถรวมเป็นส่วนหนึ่งของ ปัญญาประดิษฐ์ในเทคโนโลยีมือถือ ได้
• สามารถใช้สำหรับ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากสำหรับการทำนายพฤติกรรมของมนุษย์
• นอกจากนี้ แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ยังสามารถใช้เพื่อ หลอมรวมการรักษาความปลอดภัยและกรองข้อมูลที่เป็น อันตราย

การเรียนรู้ด้วยเครื่องช่วยให้แอปพลิเคชันการรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) สามารถระบุและจดจำอักขระที่อาจข้ามไปจากจุดสิ้นสุดของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้

แนวคิดของการเรียนรู้ด้วยเครื่องยังเป็นความจริงสำหรับแอป Natural Language Processing (NLP) ดังนั้น นอกจากการลดเวลาและความพยายามในการพัฒนาแล้ว การผสมผสานระหว่าง AI และการประกันคุณภาพยังช่วยลดขั้นตอนเวลาในการอัปเดตและการทดสอบอีกด้วย

อะไรคือความท้าทายของแมชชีนเลิร์นนิงและวิธีแก้ปัญหา

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่นๆ แมชชีนเลิร์นนิงมักพบกับความท้าทายมากมาย หลักการทำงานพื้นฐานเบื้องหลังแมชชีนเลิร์นนิงคือความพร้อมของข้อมูลทรัพยากรที่เพียงพอเป็นตัวอย่างการฝึกอบรม และเพื่อเป็นเกณฑ์มาตรฐานของการเรียนรู้ ขนาดของข้อมูลตัวอย่างการฝึกอบรมควรมีขนาดใหญ่เพียงพอเพื่อให้แน่ใจว่ามีความสมบูรณ์แบบขั้นพื้นฐานในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงจากการตีความสัญญาณภาพหรือข้อมูลดิจิทัลอื่น ๆ ที่ผิดพลาดโดยเครื่องหรือแอปพลิเคชันมือถือ มีวิธีต่างๆ ที่สามารถใช้ได้ดังต่อไปนี้:

• การขุดตัวอย่างยาก – เมื่อวัตถุประกอบด้วยวัตถุหลายชิ้นที่คล้ายกับวัตถุหลัก เครื่องควรสร้างความสับสนระหว่างวัตถุเหล่านั้น ถ้าขนาดตัวอย่างให้ไว้สำหรับการวิเคราะห์เป็นตัวอย่าง หากไม่ใหญ่พอ การแยกความแตกต่างระหว่างวัตถุต่างๆ โดยใช้ตัวอย่างหลายๆ ตัวอย่างคือวิธีที่เครื่องเรียนรู้ที่จะวิเคราะห์ว่าวัตถุใดเป็นวัตถุศูนย์กลาง
• การเสริมข้อมูล – เมื่อมีรูปภาพที่มีปัญหาซึ่งจำเป็นต้องใช้เครื่องหรือแอปพลิเคชันมือถือเพื่อระบุรูปภาพส่วนกลาง ควรมีการปรับเปลี่ยนรูปภาพทั้งหมดโดยที่วัตถุไม่เปลี่ยนแปลง ซึ่งจะทำให้แอปสามารถลงทะเบียนวัตถุหลักใน สภาพแวดล้อมที่หลากหลาย
• การเลียนแบบการเติมข้อมูล – ในวิธีนี้ ข้อมูลบางส่วนจะเป็นโมฆะโดยคงไว้แต่ข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุศูนย์กลางเท่านั้น สิ่งนี้ทำเพื่อให้หน่วยความจำของเครื่องมีเฉพาะข้อมูลเกี่ยวกับภาพวัตถุหลักเท่านั้น และไม่เกี่ยวกับวัตถุรอบข้าง

แพลตฟอร์มใดดีที่สุดสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันมือถือด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

• Azure – Azure เป็นโซลูชันระบบคลาวด์ของ Microsoft Azure มีชุมชนสนับสนุนขนาดใหญ่มาก และเอกสารหลายภาษาคุณภาพสูง และบทช่วยสอนที่เข้าถึงได้จำนวนมาก ภาษาโปรแกรมของแพลตฟอร์มนี้คือ R และ Python เนื่องจากกลไกการวิเคราะห์ขั้นสูง นักพัฒนาจึงสามารถสร้างแอปพลิเคชันมือถือที่มีความสามารถในการคาดการณ์ที่แม่นยำ
• IBM Watson – ลักษณะสำคัญของการใช้ IBM Watson คือช่วยให้นักพัฒนาสามารถประมวลผลคำขอของผู้ใช้ได้อย่างครอบคลุมโดยไม่คำนึงถึงรูปแบบ ข้อมูลประเภทใดก็ได้ การวิเคราะห์รวมถึงบันทึกเสียง รูปภาพ หรือรูปแบบที่พิมพ์ออกมาจะได้รับการวิเคราะห์อย่างรวดเร็วด้วยความช่วยเหลือจากหลากหลายแนวทาง วิธีการค้นหานี้ไม่ได้จัดเตรียมโดยแพลตฟอร์มอื่นนอกเหนือจาก IBM Watson แพลตฟอร์มอื่นๆ เกี่ยวข้องกับลอจิคัลเชนที่ซับซ้อนของ ANN สำหรับคุณสมบัติการค้นหา การทำงานหลายอย่างพร้อมกันใน IBM Watson ให้ความสำคัญกับกรณีส่วนใหญ่ เนื่องจากเป็นตัวกำหนดปัจจัยเสี่ยงขั้นต่ำ

• Tensorflow – Tensor ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพนซอร์ซของ Google ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโซลูชันได้หลากหลายขึ้นอยู่กับการเรียนรู้ของเครื่องในเชิงลึกซึ่งถือว่าจำเป็นในการแก้ปัญหาที่ไม่เป็นเชิงเส้น แอปพลิเคชัน Tensorflow ทำงานโดยใช้ประสบการณ์การสื่อสารกับผู้ใช้ในสภาพแวดล้อมของตน และค่อยๆ ค้นหาคำตอบที่ถูกต้องตามคำขอของผู้ใช้ แม้ว่าไลบรารีแบบเปิดนี้ไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น

• Api.ai – เป็นแพลตฟอร์มที่สร้างขึ้นโดยทีมพัฒนาของ Google ซึ่งทราบว่าใช้การพึ่งพาตามบริบท แพลตฟอร์มนี้สามารถใช้ในการสร้าง ผู้ช่วยเสมือนที่ใช้ AI สำหรับ Android และ iOS ได้สำเร็จ แนวคิดพื้นฐานสองประการที่ Api.ai ขึ้นอยู่กับคือ – หน่วยงานและบทบาท เอนทิตีเป็นออบเจกต์กลาง (ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้) และบทบาทคืออ็อบเจกต์ที่มาควบคู่กันซึ่งกำหนดกิจกรรมของออบเจ็กต์ศูนย์กลาง นอกจากนี้ ผู้สร้าง Api.ai ได้สร้างฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงซึ่งช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับอัลกอริธึมของพวกเขา

• Wit.ai – Api.ai และ Wit.ai มีแพลตฟอร์มที่คล้ายกันเป็นส่วนใหญ่ ลักษณะเด่นอีกประการหนึ่งของ Wit.ai คือการแปลงไฟล์คำพูดเป็นข้อความที่พิมพ์ออกมา Wit.ai ยังเปิดใช้งานคุณสมบัติ "ประวัติ" ซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่อ่อนไหวต่อบริบท ดังนั้นจึงสามารถสร้างคำตอบที่แม่นยำสูงสำหรับคำขอของผู้ใช้ และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง กรณีของแชทบอทสำหรับเว็บไซต์เชิง พาณิชย์ นี่เป็นแพลตฟอร์มที่ดีสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันมือถือ Windows, iOS หรือ Android ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

แอพยอดนิยมบางตัว เช่น Netflix, Tinder, Snapchat, Google maps และ Dango กำลังใช้ เทคโนโลยี AI ในแอพมือถือ และแอพพลิเคชั่นธุรกิจการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้สูงและเป็นส่วนตัว

การเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อประโยชน์ของแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่เป็นวิธีที่ควรทำในปัจจุบัน เนื่องจากจะโหลดแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ของคุณด้วยตัวเลือกการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่เพียงพอเพื่อให้ใช้งานได้ มีประสิทธิภาพ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น การมีคอนเซปต์และ UI ที่ยอดเยี่ยมเป็นเสาหลักอย่างหนึ่ง แต่การผสมผสานการเรียนรู้ของเครื่องกำลังก้าวไปข้างหน้าเพื่อมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดแก่ผู้ใช้ของคุณ

[ยังอ่าน: ประมาณการเวลา ต้นทุน และสิ่งที่ส่งมอบของโครงการแอป ML]