機器學習應用開發——顛覆移動應用行業

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。 其中一項可以談論的未來技術是機器學習應用程序開發或在移動應用程序開發服務中使用人工智能。 接下來的 7 分鐘將用於了解機器學習技術如何顛覆當今的移動應用程序開發行業。

“基於簽名的惡意軟件檢測已死。 基於機器學習的人工智能是對下一代對手和變異哈希最有效的防禦。”
—— James Scott，關鍵基礎設施技術研究所高級研究員

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。

如果我們更深入地研究這個想法，我們就會意識到，一項技術必須是多麼複雜才能自行學習我們潛意識遵循的任何行為模式。 這些不是簡單的機器，它們不僅僅是先進的。

今天的技術領域已經足夠快，如果一個人在使用它的前五分鐘內碰巧沒有滿足他們的需求，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，我們決定使用的幾乎每個移動應用程序都包含機器學習。 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。 不再需要擔心簡單甚至複雜的事情，因為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。

看看統計數據，他們會告訴我們

• 人工智能和機器學習驅動的應用程序是受資助初創公司的領先類別
• 未來三年投資機器學習的企業數量預計將翻一番
• 40% 的美國公司使用機器學習來改善銷售和營銷
• 76% 的美國公司因機器學習而超額完成銷售目標
• 歐洲銀行通過機器學習將產品銷售額提高了 10%，客戶流失率降低了 20%

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。 對於移動應用程序開發人員來說，這可能是一個奇怪的想法，但機器學習應用程序開發有可能將您的簡單移動應用程序變成金礦，這是事實。 讓我們看看如何：

機器學習如何為移動應用程序開髮帶來優勢？

• 個性化：任何附加到您的 simpleton 移動應用程序的機器學習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，並向每個用戶設備提供建議。 機器學習網絡應用程序，以及移動應用程序開發，都可以用來學習。

1. 你的客戶是誰？
2. 他們喜歡什麼？
3. 他們買得起什麼？
4. 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。

看看一些大品牌使用機器學習應用程序開發來從中受益的例子，

1. 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。
2. 優步使用機器學習向用戶提供預計到達時間和費用。
3. 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
4. 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。
5. 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：機器學習應用程序創意可讓您優化移動應用程序中的搜索選項。 ML 使其用戶的搜索結果更加直觀和上下文相關。 ML 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：對於營銷人員而言，機器學習應用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. 這些數據是提高您的應用程序和營銷工作的有效性的關鍵。

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位客戶提供個性化的每一次體驗。

“大多數模擬營銷在錯誤的時間擊中了錯誤的人或正確的人。 數字化更高效、更有影響力，因為它只能在合適的時間打到合適的人。” – Simon Silvester，執行副總裁 Y&R EMEA 規劃主管

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.

今天的移動應用程序開發公司可以輕鬆地整合來自 ML 的數據，從而節省用於不適當廣告的時間和金錢，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 等應用程序使用機器學習移動應用程序，允許用戶使用他們的指紋和 Face ID 來設置各種網站和應用程序的安全鎖。 事實上，BioID 甚至為部分可見的面部提供了眼周眼睛識別。

ML 甚至可以防止惡意流量和數據到達您的移動設備。 機器學習應用程序算法檢測並禁止可疑活動。

開發人員如何在移動應用程序開發中使用人工智能的力量？

在了解了什麼是機器學習應用程序之後，讓我們來看看人工智能驅動的移動應用程序的優勢，這些優勢對於用戶和移動應用程序開發人員來說都是永無止境的。 開發人員最可持續的用途之一是他們可以使用人工智能創建超現實的應用程序。

最好的用法可以是：

• 機器學習可以作為人工智能的一部分併入移動技術。
• 它可用於預測分析，基本上是處理大量數據以預測人類行為。
• 移動應用程序的機器學習也可用於吸收安全性和過濾掉有害數據。

機器學習使光學字符識別 (OCR) 應用程序能夠識別和記住可能從開發人員端跳過的字符。

機器學習的概念也適用於自然語言處理 (NLP) 應用程序。 因此，除了減少開發時間和工作量外，人工智能和質量保證的結合還減少了更新和測試時間階段。

機器學習及其解決方案面臨哪些挑戰？

與任何其他技術一樣，機器學習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，以保證機器學習算法的基本完善。

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：

• 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，機器應該混淆這些對象。 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。
• 數據增強——當有問題的圖像需要機器或移動應用程序來識別中心圖像時，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將主要對象註冊到一個各種環境。
• 數據添加模仿——在這種方法中，一些數據被取消，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。

哪些是使用機器學習開發移動應用程序的最佳平台？

• Azure – 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，開發人員可以創建具有準確預測能力的移動應用程序。
• IBM Watson –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。

• Tensorflow – Google 的開源庫 Tensor 允許開發人員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。

• 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（之前討論過），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。

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

一些最受歡迎的應用程序，如 Netflix、Tinder、Snapchat、谷歌地圖和 Dango，正在移動應用程序和機器學習業務應用程序中使用人工智能技術，為用戶提供高度定制和個性化的體驗。

讓移動應用受益的機器學習是當今的必經之路，因為它為您的移動應用加載了足夠的個性化選項，使其更加可用、高效和有效。 擁有一個偉大的概念和 UI 是磁鐵的一極，但結合機器學習正在向前邁進一步，為您的用戶提供最佳體驗。

[另請閱讀：估計 ML 應用項目的時間、成本和可交付成果]