在现有应用程序中实施 AI 和机器学习的指南

当我们谈论现在时，我们没有意识到我们实际上是在谈论昨天的未来。 可以谈论的这样一项未来技术是如何实施 ML 以及如何将 AI 添加到您的应用程序中。 接下来的 7 分钟将用于了解机器学习和人工智能在移动应用程序开发行业中的作用以及您可以采取哪些措施来利用它。

通用服务和简单​​技术的时代早已一去不复返，今天我们生活在一个高度机器驱动的世界。 能够学习我们的行为并使我们的日常生活比我们想象的更容易的机器，一路走来，使我们有必要了解将机器学习和人工智能集成到应用程序中的过程。

如果一个人碰巧在使用它的前五分钟内没有证明他们的需求是合理的，今天的技术领域已经足够快，可以在品牌和应用程序和技术之间快速切换。 这也是对这种快节奏所导致的竞争的一种反映。 移动应用程序开发公司根本不能在永远发展的技术竞赛中落后。

今天，如果我们看到，几乎每个我们选择使用的移动应用程序都包含人工智能和机器学习。 这使得了解如何在移动应用程序中集成机器学习和人工智能变得更加重要。

例如，我们的送餐应用程序将向我们展示提供我们喜欢订购的食物的餐厅，我们的按需出租车应用程序向我们显示我们的游乐设施的实时位置，时间管理应用程序告诉我们什么是最合适的完成任务的时间以及如何确定我们工作的优先级。

事实上，人工智能和机器学习曾经被认为是最复杂的技术，甚至可以理解，现在已经成为我们生活的一部分，甚至没有意识到它的存在。 顶级品牌应用程序提供的以下功能就是一个证明。

由于我们的移动应用程序和智能手机设备正在为我们做这件事，这两种相关技术的广泛包含使得对简单甚至复杂的事情的担忧不再存在。

下面提供的统计数据将向我们展示，ML 和 AI 驱动的移动应用程序是受资助的初创公司和企业的领先类别。

• Allied Market Research预测，到 2023 年，机器学习市场将达到 55.37 亿美元，进一步证明了其日益普及。
  
  
• 根据 Gartner 的2019 年 CIO 调查，过去几年以某种形式实施人工智能技术的公司数量增长了 270%。
  
  
• 据微软称，44% 的组织担心如果他们实施人工智能的速度太慢，他们会输给初创公司。
  
  
• Fortune Business Insights的研究预测，到 2027 年，全球机器学习市场的预期价值为 1171.9 亿美元，预测期内的复合年增长率为 39.2%。
  
  
• 《华尔街日报》指出，从现在到 2030 年，人工智能和机器学习的进步有可能使全球 GDP 增长 14%。

任何类型的业务背后的想法都是盈利，而这只有在他们获得新用户并留住老用户时才能做到。 人工智能可以使这项艰巨的任务变得简单，因为它是在应用程序中集成机器学习和人工智能的好处或优势之一。

实现 AI 和 ML 的方法

力量的三个主要途径 机器学习和人工智能可以整合到移动应用程序中，使应用程序更加高效、健全和智能。 这些方法也是如何将 AI 和 ML 添加到您的应用程序的答案。

推理

AI 和 ML 是两种熟练的技术，它们吸收了解决问题的推理能力。 个人用于前往不同区域的应用程序，如优步或谷歌地图，多次根据交通状况改变路线或路线。 这就是人工智能发挥作用的地方——通过利用其思维能力。 这个设施是让人工智能在国际象棋上击败人类的原因，也是优步如何利用自动推理来优化路线，让用户更快地到达目的地。

因此，人工智能目前正在控制实时快速决策，以提供最佳的客户服务。

推荐

由于您熟悉 Netflix、Amazon 等 OTT 平台； 这些平台的流媒体功能以高用户信任和保留率获得了大量客户。 Netflix 和亚马逊都在他们的应用程序中实施了 AI 和 ML，这些应用程序根据年龄、性别、位置和偏好来检查客户的决定。 然后，基于客户选择的技术会在他们的观看播放列表中推荐最受欢迎的替代品，或者具有相似品味的人观看过的替代品。

让用户深入了解他们下一步需要什么已被证明是世界上一些顶级品牌成功的秘诀——亚马逊、Flipkart、 Netflix等已经使用人工智能支持的力量很长一段时间了现在。 这是一种非常流行的流媒体服务技术，目前正在许多其他应用程序中执行。

行为的

了解用户在应用程序中的行为方式可以帮助人工智能在安全领域树立新的边界。 每当有人试图在您不知情的情况下获取您的数据并试图冒充任何在线交易时，人工智能系统都可以跟踪不常见的行为并在那里停止交易。

这三个主要基础回答了在应用程序开发中结合机器学习和人工智能的最佳方式，可用于多种功能，使您的应用程序能够提供更好的客户体验。

现在我们已经了解了如何将 AI 与 ML 集成到 Android 应用程序中，让我们回答为什么？

为什么要将机器学习和 AI 集成到您的移动应用程序中？

为什么要将机器学习和人工智能集成到您的移动应用程序中？

个性化

任何附加到您的 simpleton 移动应用程序的 AI 算法都可以分析从社交媒体活动到信用评级的各种信息来源，并为每个用户设备提供建议。 机器学习应用程序开发可用于学习：

• 你的客户是谁？
• 他们喜欢什么？
• 他们买得起什么？
• 他们用什么词来谈论不同的产品？

基于所有这些信息，您可以对客户行为进行分类，并将该分类用于目标营销。 简而言之，ML 将使您能够为您的客户和潜在客户提供更相关和更具吸引力的内容，并给人一种印象，即您的带有 AI 的移动应用程序技术是专门为他们定制的。

看看一些大品牌的AI ML示例，他们正在为如何在应用程序中实施机器学习制定标准？

• Taco Bell 作为 TacBot 接受订单、回答问题并根据您的喜好推荐菜单项。
• 优步使用机器学习向用户提供预计到达时间和费用。
• ImprompDo 是一个时间管理应用程序，它使用 ML 为您找到合适的时间来完成您的任务并确定您的待办事项列表的优先级
• Migraine Buddy 是一款出色的医疗保健应用程序，它采用 ML 来预测头痛的可能性并推荐预防方法。
• Optimize Fitness 是一款运动应用程序，它结合了可用的传感器和基因数据来定制高度个性化的锻炼计划。

高级搜索

通过基于AI 和机器学习的应用程序开发过程，您将获得一个应用程序，可让您优化移动应用程序中的搜索选项。 人工智能和机器学习使搜索结果对用户来说更加直观和上下文相关。 这些算法从客户提出的不同查询中学习，并根据这些查询对结果进行优先级排序。

事实上，不仅是搜索算法，现代移动应用程序还允许您收集所有用户数据，包括搜索历史记录和典型操作。 此数据可与行为数据和搜索请求一起使用，以对您的产品和服务进行排名并显示最佳适用结果。

可以合并诸如语音搜索或手势搜索之类的升级，以获得更好的应用程序性能。

预测用户行为

对于营销人员来说，基于人工智能的机器学习应用程序开发的最大优势在于，他们通过检查年龄、性别、位置、搜索历史、应用程序使用频率等不同类型的数据来了解用户的偏好和行为模式。这数据是提高应用程序和营销工作效率的关键。

Amazon 的建议机制和 Netflix 的推荐的工作原理与 ML 帮助为每个人创建定制推荐的原理相同。

不仅亚马逊和 Netflix，Youbox、JJ food service 和 Qloo Entertainment 等移动应用程序都采用 ML 来预测用户偏好并据此建立用户档案。

更相关的广告

许多行业专家在这一点上已经提出，在这个永无止境的消费市场中前进的唯一途径是为每一位客户提供个性化的每一次体验。

根据The Relevancy group 的一份报告，38% 的高管已经将机器学习用于移动应用程序，作为其广告数据管理平台 (DMP) 的一部分。

借助将机器学习集成到移动应用程序中，您可以避免向客户提供他们不感兴趣的产品和服务，从而使他们虚弱。相反，您可以将所有精力集中在生成满足每个用户独特喜好和突发奇想的广告上.

今天的机器学习应用程序开发公司可以轻松智能地整合数据，从而节省时间和金钱用于不适当的广告并提高任何公司的品牌声誉。

例如，可口可乐以根据人口统计定制广告而闻名。 它通过了解哪些情况会促使客户谈论品牌来做到这一点，并因此定义了提供广告的最佳方式。

提高安全级别

除了制作非常有效的营销工具外，移动应用程序的人工智能和机器学习还可以简化和保护应用程序身份验证。 图像识别或音频识别等功能使用户可以将其生物特征数据设置为移动设备中的安全认证步骤。 ML 还可以帮助您为客户建立访问权限。

ZoOm Login 和 BioID等应用程序已投资于 ML 和AI 应用程序开发，以允许用户使用他们的指纹和 Face ID 为各种网站和应用程序设置安全锁。 事实上，BioID 甚至为部分可见的面部提供了眼周眼睛识别。

既然我们已经研究了可以将 AI 和 ML 应用程序整合到移动应用程序中的不同领域，现在是时候研究可以实现这一目标的平台了，我们拥有经验丰富的AI 软件开发公司在我们着手制定企业应制定的战略以确保顺利实施之前，我们一直依赖。

用户参与

AI 开发服务和解决方案让组织能够提供平衡的客户支持和一系列功能。 很少有应用程序向客户提供小的激励，以便他们始终如一地使用该应用程序。 同样出于娱乐目的，健谈的 AI 助手随时可以帮助用户并进行讨论。

数据挖掘

数据挖掘，也称为数据发现，包括分析大量数据以收集有用的信息并将其收集到不同的领域，包括数据仓库和其他领域。 ML 提供的数据算法通常会通过基于信息的经验自动改进。 它遵循学习新算法的方式，使得在数据集中找到关联并毫不费力地收集数据变得非常简单。

欺诈识别

欺诈案件是每个行业都担心的问题，尤其是银行业和金融业。 为了解决这个问题，机器学习利用数据分析来限制贷款违约、欺诈检查、信用卡欺诈等。

它还可以帮助您确定个人处理贷款的能力以及与提供贷款相关的危险。 电子商务应用程序经常利用机器学习来发现促销折扣和优惠。

物体和面部识别

面部识别是移动应用程序最受欢迎和最新的功能。 面部识别可以帮助提高应用程序的安全性，同时还可以加快登录速度。 它还有助于保护来自未知来源的数据。

随着安全性的提高，医疗专业人员可以利用面部识别技术通过检查患者的面部来评估患者的健康状况。

使用机器学习开发移动应用程序的最佳平台？

1.天蓝色

Azure 是 Microsoft 云解决方案。 Azure 拥有庞大的支持社区、高质量的多语言文档和大量可访问的教程。 该平台的编程语言是 R 和 Python。 由于先进的分析机制，人工智能应用程序开发人员可以创建具有准确预测能力的移动应用程序。

2.IBM 沃森

使用 IBM Watson 的主要特点是它允许开发人员全面处理用户请求，而不管格式如何。 任何类型的数据。 借助多种方法可以快速分析包括语音笔记、图像或打印格式在内的内容。 IBM Watson 以外的任何其他平台均不提供此搜索方法。 其他平台涉及用于搜索属性的复杂的 ANN 逻辑链。 IBM Watson 中的多任务处理在大多数情况下占据上风，因为它决定了最小风险的因素。

3.张量流

Google 的开源库 Tensor允许AI 应用程序开发公司根据深度机器学习创建多种解决方案，这被认为是解决非线性问题所必需的。 Tensorflow 应用程序通过使用与用户在其环境中的通信体验并根据用户的请求逐渐找到正确的答案来工作。 虽然，这个开放的库并不是初学者的最佳选择。

4.Api.ai

它是由 Google 开发团队创建的一个平台，众所周知它使用上下文依赖项。 该平台可以非常成功地用于为 Android 和 iOS 创建基于 AI 的虚拟助手。 Api.ai 依赖的两个基本概念是——实体和角色。 实体是中心对象，角色是确定中心对象活动的伴随对象。 此外，Api.ai 的创建者创建了一个强大的数据库来增强他们的算法。

5. 人工智能

Api.ai 和 Wit.ai 的平台大体相似。 Wit.ai 的另一个突出特点是将语音文件转换为印刷文本。 Wit.ai 还启用了“历史”功能，可以分析上下文相关数据，因此可以为用户请求生成高度准确的答案，商业网站的聊天机器人尤其如此。 这是使用机器学习创建 Windows、iOS 或 Android 移动应用程序的良好平台。

6.亚马逊人工智能

著名的基于人工智能的平台用于在深度机器学习过程的帮助下识别人类语音、视觉对象。 该解决方案完全适用于云部署，因此允许您开发低复杂度的人工智能移动应用程序。

7. 克拉里费

基于人工智能的解决方案借助复杂的电容算法对信息进行分析。 使用该平台制作的应用程序（可以使用 REST API 集成到应用程序内） - 可以适应个人用户体验 - 这使其成为希望投资人工智能进行应用程序开发的开发人员进入世界的首选的智能助手。

有了这个，您现在知道您的移动应用程序可以成为人工智能应用程序的方式以及有助于机器学习和人工智能应用程序开发的工具。 我们现在要讨论的下一个也是最后一个也是最重要的部分是如何开始。

如何开始将 AI 应用到应用程序中？

在应用程序中实施人工或机器学习需要对无智能的应用程序的操作进行重大转变。

人工智能所要求的这种转变需要查看与投资于通常的移动应用程序开发过程所需的指针非常不同的指针。

以下是管理 AI 项目时必须考虑的事项：

确定要通过 AI 解决的问题

正如我们在文章的第一个插图中看到的那样，在移动应用程序中应用人工智能的情况是在一个过程中而不是多个过程中应用该技术。 当该技术应用于应用程序的单个功能时，不仅可以更轻松地管理，而且可以最大限度地利用。 那么，请确定您的应用程序中哪些部分可以从智能中受益——它是推荐的吗？ 该技术是否有助于提供更好的 ETA？ – 然后专门从该领域收集数据。

了解您的数据

在您期待 AI 应用程序开发之前，首先了解数据的来源很重要。 在数据获取和细化阶段，这将有助于首先确定信息的来源平台。 接下来，您将不得不查看数据的细化——确保您计划在 AI 模块中提供的数据是干净的、不重复的且真正提供信息的。

了解 API 是不够的

下一件重要的事情是，在移动应用程序中实现 AI 时，要理解你使用它越广泛，应用程序编程接口 (API)将被证明越不健全。 虽然我们上面提到的 API 足以将您的应用程序转换为 AI 应用程序，但它们不足以支持重型、成熟的 AI解决方案。 关键是，您越希望模型变得智能，您就越需要努力进行数据建模——这是 API 无法单独解决的问题。

设置有助于衡量人工智能有效性的指标

在您的移动应用程序中实现 AI 或机器学习功能几乎没有意义，除非您还拥有衡量其有效性的机制——只有在了解您希望它解决什么之后才能得出这一点。 因此，在您开始在您的移动应用程序中实施 AI 甚至 ML 之前，请了解您希望它实现什么。

聘请数据科学家

最后要考虑的最重要的一点是在您的工资单上雇用数据科学家，或者投资于团队中有数据科学家的移动应用程序开发机构。 数据科学家将帮助您满足您所有的数据提炼和管理需求，基本上，一切都是在必须具备的水平上站稳脚跟并超越您的人工智能游戏所需的一切。

这是您现在准备在移动应用程序中实现智能的阶段。 由于我们在上一节中讨论了很多数据，并且因为数据是人工智能的固有组成部分，所以让我们看看数据可能产生的问题的解决方案作为离别说明。

可行性和实际改变

既然您已经了解了 AI 和机器学习应用程序的实施方式、原因和方式，您可能会对计划有所了解，例如应该优先采取哪些步骤以及您的应用程序将如何工作/出现，一旦做出改变。 沿着这些思路，这是在继续之前执行一些检查的理想机会，例如，-

• 执行快速的可能性测试，以了解您未来的执行是否会使您的业务受益、改善用户体验并增加参与度。 富有成效的升级是可以使现有用户和客户满意并吸引更多人使用您的产品的升级。 如果更新没有提高您的效率，那么就没有理由为此付出努力和金钱。
• 分析您当前的团队是否可以提供所需的内容。 如果内部团队能力不足或没有，那么您需要雇用新员工或将工作外包给可靠且专业的人工智能开发公司。

数据集成和安全

在为移动应用程序实施机器学习项目时，您的应用程序将需要更好的信息配置模型。 以不同方式组成的旧数据可能会影响 ML 部署的有效性。

当决定在应用程序中添加哪些能力和特性时，重点关注数据集是很重要的。 从长远来看，高效且组织良好的数据以及仔细的集成将有助于为您的应用提供高质量的性能。

安全是另一个不容忽视的基本问题。 为了保持您的应用程序的强大和安全，您需要考虑正确的安排来集成安全含义，坚持标准和产品的需求。

使用强有力的配套技术手段

您需要选择正确的技术和数字解决方案来支持您的应用程序。 您的数据存储空间、安全工具、备份软件、优化服务等应该是强大且安全的，以保持您的应用程序的一致性。 没有这个，性能可能会急剧下降。

人工智能技术中最常见挑战的解决方案？

与任何其他技术一样，人工智能也总是存在一系列挑战。 机器学习背后的基本工作原理是有足够的资源数据作为训练样本。 而作为学习的基准，训练样本数据的规模应该足够大，以保证AI算法的基本完善。

为了避免机器或移动应用程序误解视觉提示或任何其他数字信息的风险，可以使用以下各种方法：

1. 硬样本挖掘

当一个主题由几个与主要对象相似的对象组成时，如果提供给分析的样本量不够大，机器应该在这些对象之间混淆。 借助多个示例来区分不同对象是机器如何学习分析哪个对象是中心对象。

2. 数据增强

当有问题的图像需要机器或移动应用程序识别中心图像时，应该对整个图像进行修改，保持主体不变，从而使应用程序能够在各种环境中注册主要对象.

3.数据加法模仿

在这种方法中，一些数据被无效化，只保留关于中心对象的信息。 这样做是为了使机器内存仅包含有关主要主题图像的数据，而不包含有关周围物体的数据。

结论性想法

既然您已经了解了实现移动应用程序的原因和方法，那么是时候将 AI 和 ML 的一流性能和质量结合起来，在应用程序中发挥最佳性能了。 AI 和 ML 一起是移动应用程序开发发展的未来。

如果您仍然感到困惑并想消除疑虑，可以联系我们。 如果您正在寻求开发一款与时俱进的应用程序，并希望使用所有最新技术功能更新您现有的应用程序，那么您应该与能够很好地适应不断变化的市场需求的 ML 和 AI 开发公司合作. 您还可以选择您所在地区的专业开发提供商，例如美国人工智能开发服务公司或其他地区。 但请确保您选择最好的以获得高质量的结果。