Makine Öğrenimi Uygulaması Geliştirme – Mobil Uygulama Endüstrisini Yıkıyor

Bugün hakkında konuştuğumuzda, aslında dünün geleceği hakkında konuştuğumuzun farkında değiliz. Ve bu tür fütüristik teknolojilerden biri, Makine öğrenimi uygulaması geliştirme veya mobil uygulama geliştirme hizmetlerinde AI kullanımıdır. Sonraki yedi dakikanız, Makine Öğrenimi teknolojisinin günümüzün mobil uygulama geliştirme endüstrisini nasıl bozduğunu öğrenmek için harcanacak.

"İmza tabanlı kötü amaçlı yazılım algılama öldü. Makine öğrenimi tabanlı Yapay Zeka, yeni nesil düşmanın ve mutasyona uğrayan karmanın en güçlü savunmasıdır."
― James Scott, Kıdemli Araştırmacı, Kritik Altyapı Teknolojisi Enstitüsü

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 getiren makineler.

Bu düşüncenin derinliklerine inersek, bilinçaltında takip ettiğimiz davranış kalıplarını kendi başına öğrenmek için bir teknolojinin ne kadar karmaşık olması gerektiğini anlayacağız. Bunlar basit makineler değil, bunlar gelişmişten daha fazlası.

Günümüzün teknolojik dünyası, markalar, Uygulamalar ve teknolojiler arasında, birinin ihtiyaçlarını ilk beş dakika içinde karşılamaması durumunda hızla geçiş yapabilecek 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, kullanmaya karar verdiğimiz hemen hemen her mobil uygulamada makine öğrenimi vardır. 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. Basit, hatta karmaşık şeyler için endişelenme ihtiyacı ortadan kalkıyor çünkü mobil uygulamalarımız ve akıllı telefon cihazlarımız bunu bizim için yapıyor.

İstatistiklere bakınca bize şunu gösterecekler.

• Yapay zeka ve Makine Öğrenimi odaklı uygulamalar, finanse edilen girişimler arasında lider bir kategoridir
• Makine öğrenimine yatırım yapan işletme sayısının önümüzdeki üç yıl içinde ikiye katlanması bekleniyor
• ABD şirketlerinin %40'ı satış ve pazarlamayı geliştirmek için ML kullanıyor
• ABD şirketlerinin %76'sı ML nedeniyle satış hedeflerini aştı
• Avrupa bankaları ML ile ürün satışlarını %10 artırdı ve kayıp oranlarını %20 azalttı

Her türlü işin arkasındaki fikir kar etmektir ve bu ancak yeni kullanıcılar kazanıp eski kullanıcılarını elde tuttuklarında yapılabilir. Mobil uygulama geliştiricileri için tuhaf bir düşünce olabilir, ancak Makine öğrenimi uygulama geliştirmenin basit mobil uygulamalarınızı altın madenlerine dönüştürme potansiyeline sahip olduğu kadar doğrudur. Nasıl olduğunu görelim:

Makine Öğrenimi Mobil Uygulama Geliştirmede Nasıl Avantajlı Olabilir?

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

1. Müşterileriniz kimler?
2. Neyi beğenirler?
3. Neyi karşılayabilirler?
4. 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.

Makine öğrenimi uygulama geliştirmeyi kendi yararları için kullanan birkaç büyük marka örneğine bakmak için,

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

• Gelişmiş Arama: Makine öğrenimi uygulama fikirleri, mobil uygulamalarınızdaki arama seçeneklerini optimize etmenize olanak tanır. ML, arama sonuçlarını kullanıcıları için daha sezgisel ve bağlamsal hale getirir. ML algoritmaları, müşteriler tarafından yapılan farklı sorgulardan öğrenir ve bu sorgulara dayalı olarak 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 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 modelini 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 nokta üzerinde çaba sarf etti.

“Analog pazarlamanın çoğu, yanlış zamanda yanlış kişilere veya doğru kişilere ulaşır. Dijital, yalnızca doğru insanlara ve yalnızca doğru zamanda ulaşabileceği için daha verimli ve daha etkili.” – Simon Silvester, Y&R EMEA Planlamadan Sorumlu Başkan Yardımcısı

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 mobil uygulama geliştirme şirketleri, uygunsuz reklamlara harcanan zamandan ve paradan tasarruf sağlayacak ve herhangi bir şirketin marka itibarını iyileştirecek olan makine öğreniminden elde edilen verileri kolayca birleştirebilir.

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.

• Gelişmiş Güvenlik Düzeyi: Çok etkili bir pazarlama aracı yapmanın yanı sıra, mobil uygulamalar için makine öğrenimi, uygulama kimlik doğrulamasını düzenleyebilir ve güvenli hale getirebilir. 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 ayarlamak için parmak izlerini ve Face ID'lerini kullanmalarına izin vermek için mobil uygulamalar için makine öğrenimini kullanır. Aslında, BioID kısmen görünen yüzler için bir perioküler göz tanıma bile sunar.

ML, kötü niyetli trafiğin ve verilerin mobil cihazınıza ulaşmasını bile engeller. Makine Öğrenimi uygulamaları algoritmaları, şüpheli etkinlikleri algılar ve yasaklar.

Geliştiriciler, Mobil Uygulama geliştirmede Yapay Zekanın Gücünü nasıl kullanıyor?

Makine öğrenimi uygulamasının ne olduğunu öğrendikten sonra , hem Kullanıcılar hem de mobil uygulama geliştiricileri için bitmeyen yapay zeka destekli mobil uygulamaların avantajlarına bir göz atalım . Geliştiriciler için en sürdürülebilir kullanımlardan biri, Yapay Zeka kullanarak hiper gerçekçi uygulamalar oluşturabilmeleridir.

En iyi kullanımlar şunlar olabilir:

• Makine öğrenimi, mobil teknolojide Yapay Zekanın bir parçası olarak dahil edilebilir .
• Temel olarak insan davranışının tahminleri için büyük hacimli verilerin işlenmesi olan tahmine dayalı analiz için kullanılabilir .
• Mobil uygulamalar için makine öğrenimi, güvenliği özümsemek ve zararlı verileri filtrelemek için de kullanılabilir .

Makine öğrenimi, geliştirici tarafından atlanmış olabilecek karakterleri belirlemek ve hatırlamak için bir optik karakter tanıma (OCR) uygulamasını güçlendirir.

Makine öğrenimi kavramı, Doğal Dil İşleme (NLP) uygulamaları için de geçerlidir. Bu nedenle, AI ve Kalite Güvencesi kombinasyonu, geliştirme süresini ve çabalarını azaltmanın yanı sıra güncelleme ve test süresi aşamalarını da azaltır.

Makine Öğreniminin Zorlukları ve Çözümleri Nelerdir?

Diğer tüm teknolojiler gibi, makine öğreniminin de her zaman bir dizi zorluğu vardır. Makine öğreniminin arkasındaki temel çalışma ilkesi, bir eğitim örneği olarak yeterli kaynak verisinin bulunmasıdır. Ve bir öğrenme kriteri olarak, makine öğrenimi 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:

• Sabit Örnek 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.
• Veri Büyütme – Makinenin veya mobil uygulamanın merkezi bir görüntüyü tanımlaması gereken söz konusu bir görüntü olduğunda, özneyi değiştirmeden tüm görüntüde değişiklikler yapılmalı, böylece uygulamanın ana nesneyi bir dosyaya kaydetmesini sağlamalıdır. ortamların çeşitliliği.
• 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.

Makine Öğrenimi ile bir mobil uygulama geliştirmek için En İyi Platformlar hangileridir?

• 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 geliştiriciler, doğru tahmin yeteneklerine sahip mobil uygulamalar oluşturabilir.
• IBM Watson – IBM Watson kullanmanın temel özelliği, geliştiricilerin, biçim ne olursa olsun 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.

• Tensorflow – Google'ın açık kaynaklı kitaplığı Tensor, geliştiricilerin 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.

• 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 (daha önce tartışılan) merkezi nesnelerdir ve Roller, merkezi nesnenin etkinliğini belirleyen eşlik eden nesnelerdir. Ayrıca, Api.ai'nin yaratıcıları, algoritmalarını güçlendiren oldukça güçlü bir veritabanı oluşturdular.

• 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" özelliği de sağlar 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.

Netflix, Tinder, Snapchat, Google maps ve Dango gibi en popüler uygulamalardan bazıları, kullanıcılarına son derece özelleştirilmiş ve kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmak için mobil uygulamalarda ve makine öğrenimi iş uygulamalarında AI teknolojisini kullanıyor.

Mobil uygulamalardan faydalanmak için makine öğrenimi bugün gidilecek yoldur, çünkü mobil uygulamanızı daha kullanışlı, verimli ve etkili hale getirmek için yeterli kişiselleştirme seçenekleriyle yükler. Harika bir konsepte ve kullanıcı arayüzüne sahip olmak, mıknatısın bir kutbudur, ancak makine öğrenimini birleştirmek, kullanıcılarınıza en iyi deneyimleri sunmak için bir adım ileriye gidiyor.

[Ayrıca Okuyun: Bir ML Uygulama Projesinin Süresini, Maliyetini ve Çıktılarını Tahmin Edin]