在現有應用程序中實施 AI 和機器學習的指南

當我們談論現在時，我們沒有意識到我們實際上是在談論昨天的未來。 可以談論的這樣一項未來技術是如何實施 ML 以及如何將 AI 添加到您的應用程序中。 接下來的 7 分鐘將用於了解機器學習和人工智能在移動應用程序開發行業中的作用以及您可以做些什麼來利用它。

通用服務和簡單技術的時代早已一去不復返，今天我們生活在一個高度機器驅動的世界。 能夠學習我們的行為並使我們的日常生活比我們想像的更容易的機器，一路走來，使我們有必要了解將機器學習和人工智能集成到應用程序中的過程。

如果一個人碰巧在使用它的前五分鐘內沒有證明他們的需求是合理的，今天的技術領域已經足夠快，可以在品牌和應用程序和技術之間快速切換。 這也是對這種快節奏所導致的競爭的一種反映。 移動應用程序開發公司根本不能在永遠發展的技術競賽中落後。

今天，如果我們看到，幾乎每個我們選擇使用的移動應用程序都包含人工智能和機器學習。 這使得了解如何在移動應用程序中集成機器學習和人工智能變得更加重要。

例如，我們的送餐應用程序將向我們展示提供我們喜歡訂購的食物的餐廳，我們的按需出租車應用程序向我們顯示我們的遊樂設施的實時位置，時間管理應用程序告訴我們什麼是最合適的完成任務的時間以及如何確定我們工作的優先級。

事實上，人工智能和機器學習曾經被認為是最複雜的技術，甚至可以理解，現在已經成為我們生活中日常生活的一部分，甚至沒有意識到它的存在。 頂級品牌應用程序提供的以下功能就是一個證明。

由於我們的移動應用程序和智能手機設備正在為我們做這件事，這兩種相關技術的廣泛包含使得對簡單甚至複雜的事情的擔憂不再存在。

下面提供的統計數據將向我們展示，ML 和 AI 驅動的移動應用程序是受資助的初創公司和企業的領先類別。

• Allied Market Research預測，到 2023 年，機器學習市場將達到 55.37 億美元，進一步證明了其日益普及。
  
  
• 根據 Gartner 的2019 年 CIO 調查，過去幾年以某種形式實施人工智能技術的公司數量增長了 270%。
  
  
• 據微軟稱，44% 的組織擔心如果他們實施人工智能的速度太慢，他們會輸給初創公司。
  
  
• Fortune Business Insights的研究預測，到 2027 年，全球機器學習市場的預期價值為 1171.9 億美元，預測期內的複合年增長率為 39.2%。
  
  
• 《華爾街日報》指出，從現在到 2030 年，人工智能和機器學習的進步有可能使全球 GDP 增長 14%。

任何類型的業務背後的想法都是盈利，而這只有在他們獲得新用戶並留住老用戶時才能做到。 人工智能可以使這項艱鉅的任務變得簡單，因為它是在應用程序中集成機器學習和人工智能的好處或優勢之一。

實現 AI 和 ML 的方法

力量的三個主要途徑 機器學習和人工智能可以整合到移動應用程序中，使應用程序更加高效、健全和智能。 這些方法也是如何將 AI 和 ML 添加到您的應用程序的答案。

推理

AI 和 ML 是兩種熟練的技術，它們吸收了解決問題的推理能力。 個人用於前往不同區域的應用程序，如優步或谷歌地圖，多次根據交通狀況改變路線或路線。 這就是人工智能發揮作用的地方——通過利用其思維能力。 這個設施是讓人工智能在國際象棋上擊敗人類的原因，也是優步如何利用自動推理來優化路線，讓用戶更快地到達目的地。

因此，人工智能目前正在控制實時快速決策，以提供最佳的客戶服務。

推薦

由於您熟悉 Netflix、Amazon 等 OTT 平台； 這些平台的流媒體功能以高用戶信任和保留率獲得了大量客戶。 Netflix 和亞馬遜都在他們的應用程序中實施了 AI 和 ML，這些應用程序根據年齡、性別、位置和偏好來檢查客戶的決定。 然後，基於客戶選擇的技術會在他們的觀看播放列表中推薦最受歡迎的替代品，或者俱有相似品味的人觀看過的替代品。

讓用戶深入了解他們下一步需要什麼已被證明是世界上一些頂級品牌成功的秘訣——亞馬遜、Flipkart、 Netflix等已經使用人工智能支持的力量很長一段時間了現在。 這是一種非常流行的流媒體服務技術，目前正在許多其他應用程序中執行。

行為的

了解用戶在應用程序中的行為方式可以幫助人工智能在安全領域樹立新的邊界。 每當有人試圖在您不知情的情況下獲取您的數據並試圖冒充任何在線交易時，人工智能係統都可以跟踪不常見的行為並在那裡停止交易。

這三個基本基礎回答了在應用程序開發中結合機器學習和人工智能的最佳方式，可用於多種功能，使您的應用程序能夠提供更好的客戶體驗。

現在我們已經了解瞭如何將 AI 與 ML 集成到 Android 應用程序中，讓我們回答為什麼？

為什麼要將機器學習和 AI 集成到您的移動應用程序中？

為什麼要將機器學習和人工智能集成到您的移動應用程序中？

個性化

任何附加到您的 simpleton 移動應用程序的 AI 算法都可以分析從社交媒體活動到信用評級的各種信息來源，並為每個用戶設備提供建議。 機器學習應用程序開發可用於學習：

• 你的客戶是誰？
• 他們喜歡什麼？
• 他們買得起什麼？
• 他們用什麼詞來談論不同的產品？

基於所有這些信息，您可以對客戶行為進行分類，並將該分類用於目標營銷。 簡而言之，ML 將使您能夠為您的客戶和潛在客戶提供更相關和更具吸引力的內容，並給人一種印象，即您的帶有 AI 的移動應用程序技術是專門為他們定制的。

看看一些大品牌的AI ML示例，他們正在為如何在應用程序中實施機器學習制定標準？

• Taco Bell 作為 TacBot 接受訂單、回答問題並根據您的喜好推薦菜單項。
• 優步使用機器學習向用戶提供預計到達時間和費用。
• ImprompDo 是一個時間管理應用程序，它使用 ML 為您找到合適的時間來完成您的任務並確定您的待辦事項列表的優先級
• Migraine Buddy 是一款出色的醫療保健應用程序，它採用 ML 來預測頭痛的可能性並推薦預防方法。
• Optimize Fitness 是一款運動應用程序，它結合了可用的傳感器和基因數據來定制高度個性化的鍛煉計劃。

高級搜索

通過基於AI 和機器學習的應用程序開發過程，您將獲得一個應用程序，可讓您優化移動應用程序中的搜索選項。 人工智能和機器學習使搜索結果對用戶來說更加直觀和上下文相關。 這些算法從客戶提出的不同查詢中學習，並根據這些查詢對結果進行優先級排序。

事實上，不僅是搜索算法，現代移動應用程序還允許您收集所有用戶數據，包括搜索歷史記錄和典型操作。 此數據可與行為數據和搜索請求一起使用，以對您的產品和服務進行排名並顯示最佳適用結果。

可以合併諸如語音搜索或手勢搜索之類的升級，以獲得更好的應用程序性能。

預測用戶行為

對於營銷人員來說，基於人工智能的機器學習應用程序開發的最大優勢在於，他們通過檢查年齡、性別、位置、搜索歷史、應用程序使用頻率等不同類型的數據來了解用戶的偏好和行為模式。這數據是提高應用程序和營銷工作效率的關鍵。

Amazon 的建議機制和 Netflix 的推薦的工作原理與 ML 幫助為每個人創建定制推薦的原理相同。

不僅亞馬遜和 Netflix，Youbox、JJ food service 和 Qloo Entertainment 等移動應用程序都採用 ML 來預測用戶偏好並據此建立用戶檔案。

更相關的廣告

許多行業專家在這一點上已經提出，在這個永無止境的消費市場中前進的唯一途徑是為每一位客戶提供個性化的每一次體驗。

根據The Relevancy group 的一份報告，38% 的高管已經將機器學習用於移動應用程序，作為其廣告數據管理平台 (DMP) 的一部分。

借助將機器學習集成到移動應用程序中，您可以避免向客戶提供他們不感興趣的產品和服務，從而使他們虛弱。相反，您可以將所有精力集中在生成滿足每個用戶獨特喜好和突發奇想的廣告上.

今天的機器學習應用程序開發公司可以輕鬆智能地整合數據，從而節省時間和金錢用於不適當的廣告並提高任何公司的品牌聲譽。

例如，可口可樂以根據人口統計定制廣告而聞名。 它通過了解哪些情況會促使客戶談論品牌來做到這一點，並因此定義了提供廣告的最佳方式。

提高安全級別

除了製作非常有效的營銷工具外，移動應用程序的人工智能和機器學習還可以簡化和保護應用程序身份驗證。 圖像識別或音頻識別等功能使用戶可以將其生物特徵數據設置為移動設備中的安全認證步驟。 ML 還可以幫助您為客戶建立訪問權限。

ZoOm Login 和 BioID等應用程序已投資於 ML 和AI 應用程序開發，以允許用戶使用他們的指紋和 Face ID 為各種網站和應用程序設置安全鎖。 事實上，BioID 甚至為部分可見的面部提供了眼周眼睛識別。

既然我們已經研究了可以將 AI 和 ML 應用程序整合到移動應用程序中的不同領域，現在是時候研究可以實現這一目標的平台了，我們擁有經驗豐富的AI 軟件開發公司在我們著手製定企業應制定的戰略以確保順利實施之前，我們一直依賴。

用戶參與

AI 開發服務和解決方案讓組織能夠提供平衡的客戶支持和一系列功能。 很少有應用程序向客戶提供小的激勵，以便他們始終如一地使用該應用程序。 同樣出於娛樂目的，健談的 AI 助手隨時可以幫助用戶並進行討論。

數據挖掘

數據挖掘，也稱為數據發現，包括分析大量數據以收集有用的信息並將其收集到不同的領域，包括數據倉庫和其他領域。 ML 提供的數據算法通常會通過基於信息的經驗自動改進。 它遵循學習新算法的方式，使得在數據集中找到關聯並毫不費力地收集數據變得非常簡單。

欺詐識別

欺詐案件是每個行業都擔心的問題，尤其是銀行業和金融業。 為了解決這個問題，機器學習利用數據分析來限制貸款違約、欺詐檢查、信用卡欺詐等。

它還可以幫助您確定個人處理貸款的能力以及與提供貸款相關的危險。 電子商務應用程序經常利用機器學習來發現促銷折扣和優惠。

物體和麵部識別

面部識別是移動應用程序最受歡迎和最新的功能。 面部識別可以幫助提高應用程序的安全性，同時還可以加快登錄速度。 它還有助於保護來自未知來源的數據。

隨著安全性的提高，醫療專業人員可以利用面部識別技術通過檢查患者的面部來評估患者的健康狀況。

使用機器學習開發移動應用程序的最佳平台？

1.天藍色

Azure 是 Microsoft 雲解決方案。 Azure 擁有龐大的支持社區、高質量的多語言文檔和大量可訪問的教程。 該平台的編程語言是 R 和 Python。 由於先進的分析機制，人工智能應用程序開發人員可以創建具有準確預測能力的移動應用程序。

2.IBM 沃森

使用 IBM Watson 的主要特點是它允許開發人員全面處理用戶請求，而不管格式如何。 任何類型的數據。 借助多種方法可以快速分析包括語音筆記、圖像或打印格式在內的內容。 IBM Watson 以外的任何其他平台均不提供此搜索方法。 其他平台涉及用於搜索屬性的複雜的 ANN 邏輯鏈。 IBM Watson 中的多任務處理在大多數情況下佔據上風，因為它決定了最小風險的因素。

3.張量流

Google 的開源庫 Tensor允許AI 應用程序開發公司根據深度機器學習創建多種解決方案，這被認為是解決非線性問題所必需的。 Tensorflow 應用程序通過使用與用戶在其環境中的通信體驗並根據用戶的請求逐漸找到正確的答案來工作。 雖然，這個開放的庫並不是初學者的最佳選擇。

4.Api.ai

它是由 Google 開發團隊創建的一個平台，眾所周知它使用上下文依賴項。 該平台可以非常成功地用於為 Android 和 iOS 創建基於 AI 的虛擬助手。 Api.ai 依賴的兩個基本概念是——實體和角色。 實體是中心對象，角色是確定中心對象活動的伴隨對象。 此外，Api.ai 的創建者創建了一個強大的數據庫來增強他們的算法。

5. 人工智能

Api.ai 和 Wit.ai 的平台大體相似。 Wit.ai 的另一個突出特點是將語音文件轉換為印刷文本。 Wit.ai 還啟用了“歷史”功能，可以分析上下文相關數據，因此可以為用戶請求生成高度準確的答案，商業網站的聊天機器人尤其如此。 這是使用機器學習創建 Windows、iOS 或 Android 移動應用程序的良好平台。

6.亞馬遜人工智能

著名的基於人工智能的平台用於在深度機器學習過程的幫助下識別人類語音、視覺對象。 該解決方案完全適用於雲部署，因此允許您開發低複雜度的人工智能移動應用程序。

7. 克拉里費

基於人工智能的解決方案借助複雜的電容算法對信息進行分析。 使用該平台製作的應用程序（可以使用 REST API 集成到應用程序內） - 可以適應個人用戶體驗 - 這使其成為希望投資人工智能進行應用程序開發的開發人員進入世界的首選的智能助手。

有了這個，您現在知道您的移動應用程序可以成為人工智能應用程序的方式以及有助於機器學習和人工智能應用程序開發的工具。 我們現在要討論的下一個也是最後一個也是最重要的部分是如何開始。

如何開始將 AI 應用到應用程序中？

在應用程序中實施人工或機器學習需要對無智能的應用程序的操作進行重大轉變。

人工智能所要求的這種轉變需要查看與投資於通常的移動應用程序開發過程所需的指針非常不同的指針。

以下是管理 AI 項目時必須考慮的事項：

確定要通過 AI 解決的問題

正如我們在文章的第一個插圖中看到的那樣，在移動應用程序中應用人工智能的情況是在一個過程中而不是多個過程中應用該技術。 當該技術應用於應用程序的單個功能時，不僅可以更輕鬆地管理，而且可以最大限度地利用。 那麼，請確定您的應用程序中哪些部分可以從智能中受益——它是推薦的嗎？ 該技術是否有助於提供更好的 ETA？ – 然後專門從該領域收集數據。

了解您的數據

在您期待 AI 應用程序開發之前，首先了解數據的來源很重要。 在數據獲取和細化階段，這將有助於首先確定信息的來源平台。 接下來，您將不得不查看數據的細化——確保您計劃在 AI 模塊中提供的數據是乾淨的、不重複的且真正提供信息的。

了解 API 是不夠的

下一件重要的事情是，在移動應用程序中實現 AI 時，要理解你使用它越廣泛，應用程序編程接口 (API)將被證明越不健全。 雖然我們上面提到的 API 足以將您的應用程序轉換為 AI 應用程序，但它們不足以支持重型、成熟的 AI解決方案。 關鍵是，您越希望模型變得智能，您就越需要努力進行數據建模——這是 API 無法單獨解決的問題。

設置有助於衡量人工智能有效性的指標

在您的移動應用程序中實現 AI 或機器學習功能幾乎沒有意義，除非您還擁有衡量其有效性的機制——只有在了解您希望它解決什麼之後才能得出這一點。 因此，在您開始在您的移動應用程序中實施 AI 甚至 ML 之前，請了解您希望它實現什麼。

聘請數據科學家

最後要考慮的最重要的一點是在您的工資單上僱用數據科學家，或者投資於團隊中有數據科學家的移動應用程序開發機構。 數據科學家將幫助您滿足您所有的數據提煉和管理需求，基本上，一切都是在必須具備的水平上站穩腳跟並超越您的人工智能遊戲所需的一切。

這是您現在準備在移動應用程序中實現智能的階段。 由於我們在上一節中討論了很多數據，並且因為數據是人工智能的固有組成部分，所以讓我們看看數據可能產生的問題的解決方案作為離別說明。

可行性和實際改變

既然您已經了解了 AI 和機器學習應用程序的實施方式、原因和方式，您可能會對計劃有所了解，例如應該優先採取哪些步驟以及您的應用程序將如何工作/出現，一旦做出改變。 沿著這些思路，這是在繼續之前執行一些檢查的理想機會，例如，-

• 執行快速的可能性測試，以了解您未來的執行是否會使您的業務受益、改善用戶體驗並增加參與度。 富有成效的升級是可以使現有用戶和客戶滿意並吸引更多人使用您的產品的升級。 如果更新沒有提高您的效率，那麼就沒有理由為此付出努力和金錢。
• 分析您當前的團隊是否可以提供所需的內容。 如果內部團隊能力不足或沒有，那麼您需要雇用新員工或將工作外包給可靠且專業的人工智能開發公司。

數據集成和安全

在為移動應用程序實施機器學習項目時，您的應用程序將需要更好的信息配置模型。 以不同方式組成的舊數據可能會影響 ML 部署的有效性。

當決定在應用程序中添加哪些能力和特性時，重點關注數據集是很重要的。 從長遠來看，高效且組織良好的數據以及仔細的集成將有助於為您的應用提供高質量的性能。

安全是另一個不容忽視的基本問題。 為了保持您的應用程序的強大和安全，您需要考慮正確的安排來集成安全含義，堅持標準和產品的需求。

使用強有力的配套技術手段

您需要選擇正確的技術和數字解決方案來支持您的應用程序。 您的數據存儲空間、安全工具、備份軟件、優化服務等應該是強大且安全的，以保持您的應用程序的一致性。 沒有這個，性能可能會急劇下降。

人工智能技術中最常見挑戰的解決方案？

與任何其他技術一樣，人工智能也總是存在一系列挑戰。 機器學習背後的基本工作原理是有足夠的資源數據作為訓練樣本。 而作為學習的基準，訓練樣本數據的規模應該足夠大，以保證AI算法的基本完善。

為了避免機器或移動應用程序誤解視覺提示或任何其他數字信息的風險，可以使用以下各種方法：

1. 硬樣本挖掘

當一個主題由幾個與主要對象相似的對象組成時，如果提供給分析的樣本量不夠大，機器應該在這些對象之間混淆。 借助多個示例來區分不同對像是機器如何學習分析哪個對像是中心對象。

2. 數據增強

當有問題的圖像需要機器或移動應用程序識別中心圖像時，應該對整個圖像進行修改，保持主體不變，從而使應用程序能夠在各種環境中註冊主要對象.

3.數據加法模仿

在這種方法中，一些數據被無效化，只保留關於中心對象的信息。 這樣做是為了使機器內存僅包含有關主要主題圖像的數據，而不包含有關周圍物體的數據。

結論性想法

既然您已經了解了實現移動應用程序的原因和方法，那麼是時候將 AI 和 ML 的一流性能和質量結合起來，在應用程序中發揮最佳性能了。 AI 和 ML 一起是移動應用程序開發發展的未來。

如果您仍然感到困惑並想消除疑慮，可以聯繫我們。 如果您希望開發一款與時俱進的應用程序，並希望使用所有最新技術功能更新您現有的應用程序，那麼您應該與能夠很好地適應不斷變化的市場需求的 ML 和 AI 開發公司合作. 您還可以選擇您所在地區的專業開發提供商，例如美國人工智能開發服務公司或其他地區。 但請確保您選擇最好的以獲得高質量的結果。