机器学习应用开发——颠覆移动应用行业

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。 其中一项可以谈论的未来技术是机器学习应用程序开发或在移动应用程序开发服务中使用人工智能。 接下来的 7 分钟将用于了解机器学习技术如何颠覆当今的移动应用程序开发行业。

“基于签名的恶意软件检测已死。 基于机器学习的人工智能是对下一代对手和变异哈希最有效的防御。”
—— James Scott，关键基础设施技术研究所高级研究员

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。

如果我们更深入地研究这个想法，我们就会意识到，一项技术必须是多么复杂才能自行学习我们潜意识遵循的任何行为模式。 这些不是简单的机器，它们不仅仅是先进的。

今天的技术领域已经足够快，如果一个人在使用它的前五分钟内碰巧没有满足他们的需求，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，我们决定使用的几乎每个移动应用程序都包含机器学习。 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。 不再需要担心简单甚至复杂的事情，因为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。

看看统计数据，他们会告诉我们

• 人工智能和机器学习驱动的应用程序是受资助初创公司的领先类别
• 未来三年投资机器学习的企业数量预计将翻一番
• 40% 的美国公司使用机器学习来改善销售和营销
• 76% 的美国公司因机器学习而超额完成销售目标
• 欧洲银行通过机器学习将产品销售额提高了 10%，客户流失率降低了 20%

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。 对于移动应用程序开发人员来说，这可能是一个奇怪的想法，但机器学习应用程序开发有可能将您的简单移动应用程序变成金矿，这是事实。 让我们看看如何：

机器学习如何为移动应用程序开发带来优势？

• 个性化：任何附加到您的 simpleton 移动应用程序的机器学习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，并向每个用户设备提供建议。 机器学习网络应用程序，以及移动应用程序开发，都可以用来学习。

1. 你的客户是谁？
2. 他们喜欢什么？
3. 他们买得起什么？
4. 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。

看看一些大品牌使用机器学习应用程序开发来从中受益的例子，

1. 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。
2. 优步使用机器学习向用户提供预计到达时间和费用。
3. 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
4. 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。
5. 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：机器学习应用程序创意可让您优化移动应用程序中的搜索选项。 ML 使其用户的搜索结果更加直观和上下文相关。 ML 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：对于营销人员而言，机器学习应用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. 这些数据是提高您的应用程序和营销工作的有效性的关键。

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位客户提供个性化的每一次体验。

“大多数模拟营销在错误的时间击中了错误的人或正确的人。 数字化更高效、更有影响力，因为它只能在合适的时间打到合适的人。” – Simon Silvester，执行副总裁 Y&R EMEA 规划主管

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.

今天的移动应用程序开发公司可以轻松地整合来自 ML 的数据，从而节省用于不适当广告的时间和金钱，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 等应用程序使用机器学习移动应用程序，允许用户使用他们的指纹和 Face ID 来设置各种网站和应用程序的安全锁。 事实上，BioID 甚至为部分可见的面部提供了眼周眼睛识别。

ML 甚至可以防止恶意流量和数据到达您的移动设备。 机器学习应用程序算法检测并禁止可疑活动。

开发人员如何在移动应用程序开发中使用人工智能的力量？

在了解了什么是机器学习应用程序之后，让我们来看看人工智能驱动的移动应用程序的优势，这些优势对于用户和移动应用程序开发人员来说都是永无止境的。 开发人员最可持续的用途之一是他们可以使用人工智能创建超现实的应用程序。

最好的用法可以是：

• 机器学习可以作为人工智能的一部分并入移动技术。
• 它可用于预测分析，基本上是处理大量数据以预测人类行为。
• 移动应用程序的机器学习也可用于吸收安全性和过滤掉有害数据。

机器学习使光学字符识别 (OCR) 应用程序能够识别和记住可能从开发人员端跳过的字符。

机器学习的概念也适用于自然语言处理 (NLP) 应用程序。 因此，除了减少开发时间和工作量外，人工智能和质量保证的结合还减少了更新和测试时间阶段。

机器学习及其解决方案面临哪些挑战？

与任何其他技术一样，机器学习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，以保证机器学习算法的基本完善。

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：

• 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，机器应该混淆这些对象。 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。
• 数据增强——当有问题的图像需要机器或移动应用程序来识别中心图像时，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将主要对象注册到一个各种环境。
• 数据添加模仿——在这种方法中，一些数据被取消，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。

哪些是使用机器学习开发移动应用程序的最佳平台？

• Azure – 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，开发人员可以创建具有准确预测能力的移动应用程序。
• IBM Watson –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。

• Tensorflow – Google 的开源库 Tensor 允许开发人员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。

• 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（之前讨论过），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。

• Wit.ai – Api.ai 和 Wit.ai 有非常相似的平台。 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。

一些最受欢迎的应用程序，如 Netflix、Tinder、Snapchat、谷歌地图和 Dango，正在移动应用程序和机器学习业务应用程序中使用人工智能技术，为用户提供高度定制和个性化的体验。

让移动应用受益的机器学习是当今的必经之路，因为它为您的移动应用加载了足够的个性化选项，使其更加可用、高效和有效。 拥有一个伟大的概念和 UI 是磁铁的一极，但结合机器学习正在向前迈进一步，为您的用户提供最佳体验。

[另请阅读：估计 ML 应用项目的时间、成本和可交付成果]