Mevcut Uygulamanızda Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Uygulama Kılavuzu

Bugün hakkında konuştuğumuzda, aslında dünün geleceği hakkında konuştuğumuzun farkında değiliz. Bu tür fütüristik teknolojilerden biri de makine öğrenimini nasıl uygulayacağınız ve uygulamanıza nasıl yapay zeka ekleyeceğinizdir . Sonraki yedi dakikanız, mobil uygulama geliştirme endüstrisinde Makine öğrenimi ve Yapay zekanın rolünün ne olduğunu ve bundan yararlanmak için neler yapabileceğinizi öğrenmeye harcanacak.

Genel hizmetlerin ve daha basit teknolojilerin zamanı çoktan geçti ve bugün son derece makine güdümlü bir dünyada yaşıyoruz. Davranışlarımızı öğrenebilen ve günlük hayatımızı hayal ettiğimizden daha kolay hale getirebilen makineler, Makine Öğrenimi ve Yapay Zekayı uygulamalara entegre etme sürecini anlamamızı gerekli kılıyor .

Günümüzün teknolojik dünyası, markalar, Uygulamalar ve teknolojiler arasında, kullanımın ilk beş dakikasında ihtiyaçlarını karşılamadığı takdirde hızla geçiş yapacak kadar hızlıdır . Bu aynı zamanda bu hızlı temponun yol açtığı rekabetin bir yansımasıdır. Mobil uygulama geliştirme şirketleri, sonsuza kadar gelişen teknolojiler yarışında geride kalmayı göze alamazlar.

Bugün görürsek, kullanmayı tercih ettiğimiz hemen hemen her mobil uygulamada Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi vardır. Bu da makine öğrenimi ve yapay zekanın mobil uygulamalara nasıl entegre edileceğini bilmeyi daha da önemli hale getiriyor .

Örneğin, yemek teslimatı uygulamamız bize sipariş etmeyi sevdiğimiz yiyecek türlerini teslim eden restoranları gösterecek, isteğe bağlı taksi uygulamalarımız bize yolculuklarımızın gerçek zamanlı konumunu gösterecek, zaman yönetimi uygulamaları bize en uygun olanı söyleyecektir. bir görevi tamamlama zamanı ve işimize nasıl öncelik verileceği.

Aslında, bir zamanlar üzerinde çalışılması ve hatta anlaşılması gereken en karmaşık teknoloji olarak kabul edilen Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, varlığının farkına bile varmadan hayatımızın günlük bir parçası haline gelen bir şeydir. Bunun bir kanıtı, en iyi marka uygulamaları tarafından sunulan aşağıdaki işlevlerdir.

İlgili iki teknolojinin geniş çapta dahil edilmesi, mobil uygulamalarımız ve akıllı telefon cihazlarımız bunu bizim için yaptığı için basit, hatta karmaşık şeyler için endişelenme ihtiyacını ortadan kaldırdı.

Aşağıda sağlanan istatistikler, makine öğrenimi ve yapay zeka destekli mobil uygulamaların, finanse edilen girişimler ve işletmeler arasında lider bir kategori olduğunu bize gösterecektir.

• Müttefik Pazar Araştırması , makine öğrenimi pazarının 2023'te 5.537 milyon dolara ulaşacağını ve artan yaygınlığını daha da ortaya koyacağını tahmin ediyor.
  
  
• Gartner'ın 2019 CIO Anketine göre , yapay zeka teknolojilerini bir şekilde uygulayan şirketlerin sayısı geçtiğimiz yıllarda %270 arttı.
  
  
• Microsoft'a göre , kuruluşların %44'ü, yapay zekayı uygulamak için çok yavaşlarsa yeni şirketlere karşı kaybedeceklerinden korkuyor.
  
  
• Fortune Business Insights tarafından yapılan araştırma , tahmin döneminde %39,2'lik bir CAGR'de 2027 yılına kadar küresel makine öğrenimi pazarının beklenen değerinin 117,19 milyar dolar olduğunu tahmin ediyor.
  
  
• Wall Street Journal , yapay zeka ve makine öğrenimindeki ilerlemelerin şu andan itibaren 2030'a kadar küresel GSYİH'yı %14 artırma potansiyeline sahip olduğunu belirtiyor.

Her türlü işin arkasındaki fikir kar etmektir ve bu ancak yeni kullanıcılar kazanıp eski kullanıcılarını elde tuttuklarında yapılabilir. Uygulamalara makine öğrenimi ve yapay zekayı entegre etmenin avantajlarından veya avantajlarından biri olarak, zor görev AI aracılığıyla kolaylaştırılabilir .

AI ve ML Uygulama Yolları

Gücünü kullanmanın üç temel yolu vardır. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka , uygulamayı daha verimli, sağlam ve akıllı hale getirmek için mobil uygulamalara dahil edilebilir . Uygulamanıza yapay zeka ve makine öğrenimi eklemenin de yanıtı olan yollar .

akıl yürütme

AI ve ML, sorunları çözmek için akıl yürütmenin gücünü özümseyen iki yetkin teknolojidir. Bireylerin farklı bölgelere seyahat etmek için kullandıkları Uber veya Google Haritalar gibi uygulamalar, trafik koşullarına göre rotayı veya rotayı birçok kez değiştirir. Yapay zekanın, düşünme kapasitelerinden yararlanarak çalıştığı yer burasıdır. Bu tesis, AI'nın satrançta bir insanı yenmesini sağlayan şeydir ve Uber'in, kullanıcıların hedeflerine daha hızlı ulaşmasını sağlamak için rotaları optimize etmek için otomatik akıl yürütmeyi nasıl kullandığıdır.

Bu nedenle, gerçek zamanlı hızlı kararlar şu anda en iyi müşteri hizmetini sağlamak için AI tarafından kontrol ediliyor.

Öneri

Netflix, Amazon ve diğerleri gibi OTT platformlarına aşina olduğunuz için; bu platformların akış özellikleri, yüksek kullanıcı güveni ve elde tutma oranlarıyla çok sayıda müşteri edinir. Hem Netflix hem de Amazon, müşterinin kararını yaş, cinsiyet, konum ve tercihlerine göre inceleyen uygulamalarına yapay zeka ve makine öğrenimi uyguladı. Müşterinin tercihlerine dayalı teknoloji, daha sonra izleme listelerinde en popüler alternatifleri veya benzer zevklere sahip kişilerin izlediği alternatifleri önerir.

Amazon, Flipkart, Netflix gibi dünyanın en iyi markalarından bazılarının başarısının sırrı, kullanıcılara daha sonra neye ihtiyaç duyacakları konusunda fikir vermek oldu. şimdi. Bu, akış hizmetleri için inanılmaz derecede popüler bir teknolojidir ve şu anda çok sayıda başka uygulamada yürütülmektedir.

Davranışsal

Kullanıcının uygulamada nasıl davrandığını öğrenmek, Yapay Zekanın güvenlik dünyasında yeni bir sınır belirlemesine yardımcı olabilir. Birisi sizin bilginiz olmadan verilerinizi almaya ve herhangi bir çevrimiçi işlemi taklit etmeye çalıştığında, AI sistemi olağandışı davranışı izleyebilir ve işlemi orada ve sonra durdurabilir.

Uygulama geliştirmeye makine öğrenimi ve yapay zekayı dahil etmenin en iyi yollarının neler olduğuna yanıt veren bu üç temel temel, uygulamanızın çok daha iyi müşteri deneyimi sunmasını sağlamak için birden fazla kapasitede kullanılabilir .

Ve şimdi yapay zekanın ML entegrasyonu ile birlikte android uygulamalara nasıl entegre edileceğine baktık , nedenine cevap verelim ?

Neden makine öğrenimini ve yapay zekayı mobil uygulamanıza entegre etmelisiniz ?

Makine Öğrenimi ve Yapay Zekayı Mobil Uygulamanıza Neden Entegre Etmelisiniz?

Kişiselleştirme

Simpleton mobil uygulamanıza eklenen herhangi bir AI algoritması, sosyal medya aktivitelerinden kredi notlarına kadar çeşitli bilgi kaynaklarını analiz edebilir ve her kullanıcı cihazına önerilerde bulunabilir. Makine öğrenimi uygulama geliştirme aşağıdakileri öğrenmek için kullanılabilir:

• Müşterileriniz kimler?
• Neyi beğenirler?
• Neyi karşılayabilirler?
• Farklı ürünler hakkında konuşmak için hangi kelimeleri kullanıyorlar?

Tüm bu bilgilere dayanarak müşteri davranışlarınızı sınıflandırabilir ve bu sınıflandırmayı hedef pazarlama için kullanabilirsiniz. Basitçe söylemek gerekirse, ML müşterilerinize ve potansiyel müşterilerinize daha alakalı ve çekici içerik sağlamanıza ve AI ile mobil uygulama teknolojilerinizin özellikle onlar için özelleştirildiğine dair bir izlenim bırakmanıza olanak tanır.

Uygulamalarda Makine Öğreniminin nasıl uygulanacağı konusunda standartlar belirleyen büyük markaların birkaç AI ML örneğine bakmak için mi?

• Taco Bell, siparişleri alan, soruları yanıtlayan ve tercihlerinize göre menü öğeleri öneren bir TacBot olarak.
• Uber, kullanıcılarına tahmini bir varış zamanı ve maliyet sağlamak için makine öğrenimini kullanır.
• ImprompDo, görevlerinizi tamamlamanız ve yapılacaklar listenize öncelik vermeniz için uygun bir zaman bulmak için ML kullanan bir Zaman yönetimi uygulamasıdır.
• Migraine Buddy, baş ağrısı olasılığını tahmin etmek için ML'yi benimseyen ve bunu önlemenin yollarını öneren harika bir sağlık uygulamasıdır.
• Optimize fitness, son derece bireysel bir egzersiz programını kişiselleştirmek için mevcut bir sensör ve genetik verileri içeren bir spor uygulamasıdır.

Gelişmiş Arama

AI ve Makine öğrenimi tabanlı uygulama geliştirme süreci sayesinde , mobil uygulamalarınızdaki arama seçeneklerini optimize etmenize olanak tanıyan bir uygulamaya sahip olacaksınız. AI ve Machine Learning, arama sonuçlarını kullanıcıları için daha sezgisel ve bağlamsal hale getirir. Algoritmalar, müşteriler tarafından yapılan farklı sorgulardan öğrenir ve bu sorgulara göre sonuçları önceliklendirir.

Aslında, yalnızca arama algoritmaları değil, modern mobil uygulamalar, arama geçmişleri ve tipik eylemler de dahil olmak üzere tüm kullanıcı verilerini toplamanıza olanak tanır. Bu veriler, ürün ve hizmetlerinizi sıralamak ve uygulanabilir en iyi sonuçları göstermek için davranış verileri ve arama istekleri ile birlikte kullanılabilir.

Daha iyi performans gösteren bir uygulama için sesli arama veya hareketle arama gibi yükseltmeler dahil edilebilir.

Kullanıcı davranışını tahmin etme

Pazarlamacılar için yapay zeka tabanlı makine öğrenimi uygulaması geliştirmenin en büyük avantajı , yaş, cinsiyet, konum, arama geçmişleri, uygulama kullanım sıklığı vb. ile ilgili farklı türdeki verileri inceleyerek kullanıcıların tercihlerini ve davranış kalıplarını anlamalarıdır . Bu veriler, uygulamanızın ve pazarlama çabalarınızın etkinliğini artırmanın anahtarıdır.

Amazon'un öneri mekanizması ve Netflix'in önerisi, makine öğreniminin her birey için özelleştirilmiş öneriler oluşturmaya yardımcı olduğu aynı prensipte çalışır.

Ve yalnızca Amazon ve Netflix değil, Youbox, JJ food service ve Qloo eğlence gibi mobil uygulamalar, kullanıcı tercihlerini tahmin etmek ve kullanıcı profilini buna göre oluşturmak için ML'yi benimser.

Daha alakalı reklamlar

Pek çok endüstri uzmanı, bu hiç bitmeyen tüketici pazarında ilerlemenin tek yolunun her müşteri için her deneyimi kişiselleştirerek elde edilebileceği konusunda bu noktada çaba sarf etti.

The Relevancy group tarafından hazırlanan bir rapora göre , yöneticilerin %38'i halihazırda reklamcılık için Veri Yönetim Platformlarının (DMP) bir parçası olarak mobil uygulamalar için makine öğrenimini kullanıyor.

Makine öğrenimini mobil uygulamalara entegre etmenin yardımıyla, müşterilerinize ilgi duymadıkları ürün ve hizmetlerle yaklaşarak onları zayıflatmaktan kaçınabilirsiniz. Bunun yerine tüm enerjinizi her kullanıcının benzersiz fantezilerine ve kaprislerine hitap eden reklamlar oluşturmaya odaklayabilirsiniz. .

Günümüzde Makine Öğrenimi uygulama geliştirme şirketleri , verileri akıllı bir şekilde kolayca birleştirebilir, bu da karşılığında uygunsuz reklamlara harcanan zamandan ve paradan tasarruf sağlayacak ve herhangi bir şirketin marka itibarını iyileştirecektir.

Örneğin, Coca-Cola, reklamlarını demografiye göre özelleştirmesiyle bilinir. Bunu, müşterilerin marka hakkında konuşmaya sevk eden durumlar hakkında bilgi sahibi olarak yapar ve bu nedenle, reklam sunmanın en iyi yolunu tanımlamıştır.

Geliştirilmiş güvenlik seviyesi

Çok etkili bir pazarlama aracı oluşturmanın yanı sıra, mobil uygulamalar için Yapay Zeka ve makine öğrenimi, uygulama kimlik doğrulamasını düzenleyebilir ve güvence altına alabilir. Görüntü tanıma veya Ses tanıma gibi özellikler, kullanıcıların biyometrik verilerini mobil cihazlarında bir güvenlik doğrulama adımı olarak ayarlamasına olanak tanır. ML ayrıca müşterileriniz için erişim hakları oluşturmanıza da yardımcı olur.

ZoOm Login ve BioID gibi uygulamalar , kullanıcıların çeşitli web sitelerine ve uygulamalara güvenlik kilitleri kurmak için parmak izlerini ve Yüz Kimliklerini kullanmalarına izin vermek için ML ve AI uygulama geliştirmeye yatırım yaptı. Aslında, BioID kısmen görünen yüzler için bir perioküler göz tanıma bile sunar.

Artık AI ve ML uygulamalarının mobil uygulamaya dahil edilebileceği farklı alanlara baktık , şimdi bunu mümkün kılacak platformlara bakmanın zamanı geldi, kapasitemiz kadar deneyimli AI yazılım geliştirme şirketimiz var. Sorunsuz bir uygulama sağlamak için bir işletmenin tasarlaması gereken stratejiye geçmeden önce güveniyoruz.

Kullanıcı etkileşimi

Yapay zeka geliştirme hizmetleri ve çözümleri, kuruluşların dengeli müşteri desteği ve bir dizi özellik sunmalarını sağlar. Çok az uygulama, müşterilere uygulamayı tutarlı bir şekilde kullanmaları için küçük teşvikler sağlar. Ayrıca sadece eğlence amaçlı, konuşkan AI asistanları, kullanıcılara yardımcı olmak ve herhangi bir saatte bir tartışma yapmak için oradalar.

Veri madenciliği

Veri keşfi olarak da bilinen veri madenciliği, yararlı bilgiler toplamak ve bunları veri ambarları ve diğerleri dahil olmak üzere farklı alanlarda toplamak için geniş veri kümesinin analiz edilmesini içerir. ML, genellikle bilgiye dayalı deneyim yoluyla otomatik olarak iyileşecek veri algoritmaları sunar. Veri kümeleri içindeki ilişkileri bulmayı ve verileri zahmetsizce toplamayı oldukça basit hale getiren yeni algoritmaları öğrenmenin yolunu izler.

Dolandırıcılık tespiti

Dolandırıcılık vakaları, başta bankacılık ve finans olmak üzere her sektör için bir endişe kaynağıdır. Bu sorunu çözmek için ML, kredi temerrütlerini, dolandırıcılık kontrollerini, kredi kartı dolandırıcılığını ve daha fazlasını sınırlamak için veri analizini kullanır.

Ayrıca, bir kişinin bir krediyle ilgilenme kapasitesini ve krediyi vermeyle ilgili tehlikeyi belirlemenize yardımcı olur. E-ticaret uygulamaları, promosyon indirimlerini ve tekliflerini keşfetmek için sıklıkla makine öğreniminden yararlanır.

Nesne ve yüz tanıma

Yüz tanıma, mobil uygulamalar için en sevilen ve en yeni özelliktir. Yüz tanıma, uygulamanızın güvenliğini artırmaya yardımcı olurken aynı zamanda oturum açmayı da hızlandırabilir. Ayrıca bilinmeyen kaynaklardan gelen verilerin güvenliğinin sağlanmasına da yardımcı olur.

Gelişmiş güvenlik ile, yüz tanıma, tıp uzmanları tarafından bir hastanın yüzünü inceleyerek hastaların sağlığını değerlendirmek için kullanılabilir.

Makine Öğrenimi ile Mobil Uygulama Geliştirmek İçin En İyi Platformlar?

1. Azure

Azure, bir Microsoft bulut çözümüdür. Azure, çok geniş bir destek topluluğuna, yüksek kaliteli çok dilli belgelere ve çok sayıda erişilebilir öğreticiye sahiptir. Bu platformun programlama dilleri R ve Python'dur. Gelişmiş bir analitik mekanizma sayesinde , AI uygulama geliştiricileri , doğru tahmin yeteneklerine sahip mobil uygulamalar oluşturabilir.

2. IBM Watson

IBM Watson'ı kullanmanın temel özelliği, geliştiricilerin, biçimden bağımsız olarak kullanıcı isteklerini kapsamlı bir şekilde işlemesine olanak sağlamasıdır. Her türlü veri. Sesli notlar, resimler veya basılı formatlar dahil olmak üzere çoklu yaklaşımlar yardımıyla hızlı bir şekilde analiz edilir. Bu arama yöntemi, IBM Watson'dan başka bir platform tarafından sağlanmaz. Diğer platformlar, arama özellikleri için karmaşık mantıksal YSA zincirlerini içerir. IBM Watson'daki çoklu görev, minimum risk faktörünü belirlediği için vakaların çoğunda üstünlük sağlar.

3. Tensör akışı

Google'ın açık kaynak kitaplığı Tensor, yapay zeka uygulama geliştirme şirketlerinin doğrusal olmayan sorunları çözmek için gerekli görülen derin makine öğrenimine bağlı olarak birden çok çözüm oluşturmasına olanak tanır . Tensorflow uygulamaları, kullanıcılar ile ortamlarındaki iletişim deneyimini kullanarak ve kullanıcıların istekleri doğrultusunda kademeli olarak doğru yanıtları bularak çalışır. Bununla birlikte, bu açık kütüphane yeni başlayanlar için en iyi seçim değildir.

4. API.ai

Bağlamsal bağımlılıkları kullandığı bilinen Google geliştirme ekibi tarafından oluşturulmuş bir platformdur. Bu platform, Android ve iOS için AI tabanlı sanal asistanlar oluşturmak için çok başarılı bir şekilde kullanılabilir . Api.ai'nin bağlı olduğu iki temel kavram: Varlıklar ve Roller. Varlıklar, merkezi nesnelerdir ve Roller, merkezi nesnenin etkinliğini belirleyen eşlik eden nesnelerdir. Ayrıca, Api.ai'nin yaratıcıları, algoritmalarını güçlendiren oldukça güçlü bir veritabanı oluşturdular.

5. Wit.ai

Api.ai ve Wit.ai büyük ölçüde benzer platformlara sahiptir. Wit.ai'nin öne çıkan bir diğer özelliği de konuşma dosyalarını basılı metinlere dönüştürmesidir. Wit.ai ayrıca bağlama duyarlı verileri analiz edebilen ve bu nedenle kullanıcı isteklerine son derece doğru cevaplar üretebilen bir "geçmiş" özelliğini de etkinleştirir ve bu, özellikle ticari web siteleri için sohbet robotları için geçerlidir . Bu, makine öğrenimi ile Windows, iOS veya Android mobil uygulamalarının oluşturulması için iyi bir platformdur .

6. Amazon AI

Ünlü AI tabanlı platform, derin makine öğrenme süreçleri yardımıyla insan konuşmasını, görsel nesneleri tanımlamak için kullanılır . Çözüm , tamamen bulut dağıtımı amacıyla uyarlanmıştır ve böylece düşük karmaşıklıkta yapay zeka destekli mobil uygulamalar geliştirmenize olanak tanır.

7. Clarifai

Yapay zekaya dayalı çözüm, karmaşık ve kapasitif algoritmaların yardımıyla bilgileri analiz eder. Platform kullanılarak yapılan uygulamalar (REST API kullanılarak uygulama içi entegre edilebilir) – bireysel kullanıcı deneyimine uyum sağlayabilir – bu da onu , dünyaya girmek için uygulama geliştirme için Yapay zekaya yatırım yapmak isteyen geliştiriciler için en çok tercih edilen seçenek haline getirir. akıllı asistanlar.

Bununla, artık mobil uygulamanızın bir AI uygulaması haline gelebileceğini ve Makine öğrenimi ve AI uygulama geliştirmeye yardımcı olacak araçları biliyorsunuz. Şimdi tartışacağımız sonraki ve son ve en önemli kısım, nasıl başlayacağımızdır.

Yapay Zekanın Uygulamalara Uygulanmasına Nasıl Başlanır?

Bir uygulamada Yapay veya Makine Öğreniminin uygulanması, zekasız çalışan bir uygulamanın işleyişinde anıtsal bir değişim gerektirir.

AI tarafından istenen bu değişim, olağan mobil uygulama geliştirme sürecine yatırım yaparken ihtiyaç duyulandan çok farklı işaretçilere bakmayı talep ediyor .

Bir AI projesini yönetirken göz önünde bulundurmanız gereken şeyler şunlardır:

AI aracılığıyla çözülecek sorunu tanımlayın

Makalenin ilk resminde gördüğümüz gibi, bir mobil uygulamada AI uygulanması durumunda işe yarayan şey, teknolojiyi birden çok işlem yerine tek bir işlemde uygulamaktır. Teknoloji, uygulamanın tek bir özelliğinde uygulandığında, sadece yönetmek değil, aynı zamanda en iyi şekilde yararlanmak da çok daha kolaydır . Öyleyse , uygulamanızın zekadan yararlanacak bölümünün hangisi olduğunu belirleyin - bu bir öneri mi? Teknoloji daha iyi bir ETA vermeye yardımcı olur mu? – Ardından, özellikle o alandan veri toplayın.

Verilerinizi bilin

AI uygulama geliştirmeyi dört gözle beklemeden önce, verilerin nereden geleceğini anlamak önemlidir. Veri toplama ve iyileştirme aşamasında, ilk etapta bilginin nereden geleceği platformların belirlenmesine yardımcı olacaktır . Ardından, AI modülünüzde beslemeyi planladığınız verilerin temiz, tekrarlanmamış ve gerçekten bilgilendirici olduğundan emin olmak için verilerin iyileştirilmesine bakmanız gerekecektir.

API'lerin yeterli olmadığını anlayın

Bir mobil uygulamada yapay zeka uygulamak söz konusu olduğunda bir sonraki büyük şey, onu ne kadar kapsamlı kullanırsanız, Uygulama Programlama Arayüzlerinin (API'ler) o kadar sağlam olmadığının anlaşılmasıdır. Yukarıda bahsettiğimiz API'ler, uygulamanızı bir AI uygulamasına dönüştürmek için yeterli olsa da, ağır, tam teşekküllü bir AI çözümünü desteklemek için yeterli değildir. Mesele şu ki, bir modelin akıllı olmasını ne kadar çok istiyorsanız, veri modelleme için o kadar çok çalışmanız gerekecek - API'lerin tek başına çözemeyeceği bir şey.

AI'nın etkinliğini ölçmeye yardımcı olacak metrikler belirleyin

Etkinliğini ölçecek mekanizmaya sahip olana kadar, mobil uygulamanızda bir AI veya Makine Öğrenimi özelliğine sahip olmanın bir anlamı yoktur - ancak tam olarak neyi çözmesini istediğinizi anladıktan sonra çizilebilecek bir şey . Bu nedenle, mobil uygulamanızda yapay zeka veya hatta makine öğrenimi uygulamaya başlamadan önce, bunun neyi başarmasını istediğinizi anlayın.

Veri bilimcileri istihdam edin

Dikkate alınması gereken son en önemli nokta , maaş bordronuzda veri bilimcileri istihdam etmek veya ekibinde veri bilimcileri olan bir mobil uygulama geliştirme ajansına yatırım yapmaktır. Veri bilimcileri, temel olarak, Yapay Zeka oyununuzu ayakta tutmak ve mükemmelleştirmek için sahip olunması gereken bir düzeyde ihtiyaç duyulan her şey olmak üzere tüm veri arıtma ve yönetim ihtiyaçlarınız konusunda size yardımcı olacaktır.

Bu, zekayı mobil uygulamanızda uygulamaya hazır olduğunuz aşamadır. Son bölümde veriden çokça bahsettiğimiz ve verinin Yapay Zekanın ayrılmaz bir parçası olduğu için, ayrılık notu olarak verilerden kaynaklanabilecek sorunların çözümüne bakalım.

Yapılabilecek fizibilite ve pratik değişiklikler

Artık AI ve Makine Öğrenimi uygulamalarının hangisini, neden ve nasıl uygulanacağını bildiğinize göre, öncelikli olarak hangi adımların atılması gerektiği ve uygulamanızın nasıl çalışacağı/görüneceği gibi bir plan hakkında bir fikriniz olabilir, değişiklikler yapıldıktan sonra. Bu doğrultuda, ilerlemeden önce birkaç kontrol yapmak ideal bir fırsattır, örneğin:

• Gelecekteki uygulamanızın işinize fayda sağlayıp sağlamayacağını, kullanıcı deneyimini iyileştirip iyileştirmeyeceğini ve katılımı artırıp artırmayacağını öğrenmek için hızlı bir olasılık testi yapın. Verimli bir yükseltme, mevcut kullanıcıları ve müşterileri mutlu edebilecek ve ürününüze daha fazla bireysel çekebilecek olandır. Bir güncelleme verimliliğinizi artırmıyorsa, bunun için çaba ve para harcamak için hiçbir neden yoktur.
• Mevcut grubunuzun gerekli olanı sağlayıp sağlayamayacağını analiz edin. Daha az dahili ekip kapasitesi varsa veya hiç yoksa, yeni çalışanları işe almanız veya işi güvenilir ve uzman bir yapay zeka geliştirme şirketine dış kaynak sağlamanız gerekir.

Veri entegrasyonu ve güvenliği

Mobil uygulamalar için Makine Öğrenimi projelerini uygularken uygulamanız daha iyi bir bilgi yapılandırma modeline ihtiyaç duyacaktır. Farklı bir şekilde oluşturulmuş eski veriler, makine öğrenimi dağıtımınızın etkinliğini etkileyebilir.

Uygulamaya hangi yetenek ve özelliklerin ekleneceğine karar verilirken veri setlerine odaklanmak önemlidir. Dikkatli entegrasyon ile birlikte verimli ve iyi organize edilmiş veriler, uygulamanızın uzun vadede yüksek kaliteli performans göstermesine yardımcı olacaktır.

Güvenlik, göz ardı edilemeyecek bir diğer temel konudur. Uygulamanızı güçlü ve güvenli tutmak için, güvenlik etkilerini, standartlara bağlı kalmayı ve ürününüzün ihtiyaçlarını entegre etmek için doğru düzenlemeyi düşünmeniz gerekir.

Güçlü destekleyici teknolojik yardımlar kullanın

Uygulamanızı desteklemek için doğru teknolojiyi ve dijital çözümleri seçmeniz gerekiyor. Uygulamanızı tutarlı tutmak için veri depolama alanınız, güvenlik araçlarınız, yedekleme yazılımınız, hizmetleri optimize etme vb. güçlü ve güvenli olmalıdır. Bu olmadan, performansta ciddi düşüş meydana gelebilir.

Yapay Zeka Teknolojisindeki En Sık Karşılaşılan Zorluklara Çözümler?

Diğer tüm teknolojiler gibi, AI'ya da bağlı olarak her zaman bir dizi zorluk vardır. Makine öğreniminin arkasındaki temel çalışma ilkesi, bir eğitim örneği olarak yeterli kaynak verisinin bulunmasıdır. Ve bir öğrenme kriteri olarak, AI algoritmasında temel bir mükemmelliği sağlamak için eğitim örnek verilerinin boyutu yeterince büyük olmalıdır.

Görsel ipuçlarının veya diğer dijital bilgilerin makine veya mobil uygulama tarafından yanlış yorumlanması risklerinden kaçınmak için, kullanılabilecek çeşitli yöntemler şunlardır:

1. Sert numune madenciliği

Bir özne, ana nesneye benzer birkaç nesneden oluştuğunda, örnek olarak analiz için sağlanan örnek boyutu yeterince büyük değilse, makine bu nesneler arasında karıştırmalıdır. Birden fazla örnek yardımıyla farklı nesneler arasında ayrım yapmak, makinenin hangi nesnenin merkezi nesne olduğunu analiz etmeyi öğrenmesidir.

2. Veri artırma

Makinenin veya mobil uygulamanın merkezi bir görüntüyü tanımlaması gereken bir görüntü söz konusu olduğunda, tüm görüntüde, konuyu değiştirmeden, böylece uygulamanın ana nesneyi çeşitli ortamlarda kaydetmesini sağlayacak değişiklikler yapılmalıdır. .

3. Veri ekleme taklidi

Bu yöntemde, verilerin bir kısmı yalnızca merkezi nesne hakkındaki bilgiler tutularak geçersiz kılınır. Bu, makine belleğinin çevreleyen nesnelerle ilgili değil, yalnızca ana konu görüntüsüyle ilgili verileri içermesi için yapılır.

Sonuç Düşünceleri

Artık mobil uygulamaların nedenlerini ve nasıl uygulanacağını bildiğinize göre, uygulamada en iyiyi ortaya çıkarmak için AI ve ML için birinci sınıf performans ve kaliteyi birlikte uygulamanın zamanı geldi. AI ve ML birlikte mobil uygulama geliştirmenin geleceğidir.

Hala kafanız karıştıysa ve şüphelerinizi gidermek istiyorsanız bizimle iletişime geçebilirsiniz. Zaman ve teknoloji ile gelişen bir uygulama geliştirmek ve mevcut uygulamanızı en son teknoloji özellikleriyle güncellemek istiyorsanız, değişen pazar ihtiyaçlarına iyi uyum sağlayan ML ve AI geliştirme şirketi ile ortak olmalısınız. . Ayrıca, AI geliştirme hizmetleri ABD veya diğer bölgeler gibi bölgenizdeki profesyonel gelişim sağlayıcılarını da seçebilirsiniz. Ancak kaliteli sonuçlar elde etmek için en iyisini seçtiğinizden emin olun.