Obszar uczenia maszynowego i jego zakres w tworzeniu innowacyjnych aplikacji mobilnych

Uczenie maszynowe w tworzeniu aplikacji mobilnych niewątpliwie wpłynęło na wyniki, tj. aplikacje mobilne w pozytywny sposób – tam, gdzie w ciągu ostatnich kilku lat nastąpiła niesamowita transformacja. Uczenie maszynowe (ML) wyposażone w sztuczną inteligencję (AI) odniosło sukces w tworzeniu inteligentnych i inteligentnych rozwiązań, które mogą nawet zrozumieć ludzkie zachowanie przy użyciu potężnych algorytmów behawioralnych. Może to osiągnąć, wdrażając aplikacje, które mają zdolność angażowania użytkowników, interakcji z nimi i dostarczania wysoce spersonalizowanych doświadczeń. Tym samym, jako poddziedzina sztucznej inteligencji, ML stała się znaczącą częścią rosnącej liczby branż, w tym tworzenia aplikacji mobilnych. Wykorzystując algorytmy, umożliwia komputerom znajdowanie informacji, takich jak wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi lub optymalizacja procesów produkcyjnych, a nawet przewidywanie zachowań zakupowych klientów i osobistych zainteresowań niektórych użytkowników sieci. Tworzenie aplikacji do uczenia maszynowego pomogło nam – wiodącej firmie zajmującej się tworzeniem aplikacji na iOS w Bangalore – bardziej inteligentnie przekształcić aplikację mobilną, co oznacza również, że zadania są wykonywane bez specjalnego programowania.

Jak ML wpływa dziś na tworzenie aplikacji?

Jak donosi IndGlobal – firma zajmująca się tworzeniem aplikacji mobilnych premium z Bangalore , kategoria ML Apps zwiększa największą sumę pod względem finansowania przedsięwzięć w porównaniu z innymi kategoriami sztucznej inteligencji, np. ML Platforms, Smart Robots, Speech and/lub Video Recognition, itp. Aplikacje ML są ewidentnie jeszcze bardziej popularne ze względu na ich wysoką wydajność produkcyjną w nowoczesnych urządzeniach mobilnych. Głównym celem uczenia maszynowego jest jednak uczynienie aplikacji mobilnej jak najbardziej przyjazną dla użytkownika i należy przestrzegać poniższych zasad, aby zapewnić użytkownikom angażujące wrażenia.

1. Indywidualne podejście: wprowadza prostotę i wygodę, jakiej użytkownik może oczekiwać od aplikacji. W rzeczywistości każda aplikacja korzystająca z uczenia maszynowego jest bardziej profesjonalna w przewidywaniu Twoich życzeń i która ostatecznie poleca Ci najodpowiedniejsze treści, staje się bardziej ulubiona.

2. Przedział wyszukiwania powinien być szybki: narzędzia ML często przydają się tym, którzy chcą znaleźć odpowiednie informacje. Narzędzia te są w stanie analizować historię wyszukiwania i niektóre typowe czynności, wyszukiwanie głosowe i listę powiązanych żądań.

3. Zoptymalizowane aplikacje e-commerce są zawsze doceniane: uczenie maszynowe doskonale pasuje do tego rodzaju aplikacji. Dodatkowo, jeśli dostępne są dane o współczynnikach sprzedaży, historia wyszukiwania i wzorce zakupów, użytkownik ma oczywiście większe szanse na uzyskanie odpowiednich informacji. Algorytm ML tutaj po prostu przewiduje jego zapytania wyszukiwania.

4. Im więcej analizujesz danych, tym wyższy wskaźnik sukcesu, aby zobrazować oczekiwania użytkowników. Mając wystarczającą ilość danych o użytkowniku, po prostu zwiększasz szanse na to, że ML będzie pracował dla Ciebie znacznie i lepiej.

Popularność uczenia maszynowego odpowiada również za zmianę paradygmatu tworzenia aplikacji. Programiści, którzy są w stanie napisać określone algorytmy, rzadko jasno określają oczekiwane użycie i wydajność, jeśli dane wyjściowe nie są tak oczywiste z danych wejściowych. Jednak systemy oparte na technikach uczenia maszynowego umożliwiają tym ostatnim przystosowanie się do tych pierwszych. Techniki sztucznej inteligencji wykorzystywane do uczenia algorytmów zwiększają wydajność wnioskowania w ramach tworzenia aplikacji uczenia maszynowego. Deweloper powinien rozważyć

• stosując prostą metodę, aby uczynić proces uczenia maszynowego bardziej efektywnym.
• dokładność prognozy zależy całkowicie od dokładności danych
• Algorytmy ML powinny być testowane

Dlaczego „UCZENIE MASZYNOWE” ma znaczenie dla aplikacji mobilnych?

1. Zwiększa zaangażowanie użytkownika

Uczenie maszynowe wspiera prawdziwy cel aplikacji, który rozwiązuje połowę celu tworzenia aplikacji. Ponadto ma zdolność do poprawy zaangażowania klientów, co jest łatwiejsze dzięki funkcji kategoryzacji informacji.

2. Poprawia bezpieczeństwo w Internecie

Rozpoznawanie głosu, rozpoznawanie twarzy i biometria to tylko niektóre z ekskluzywnych funkcji, które pomagają w tworzeniu solidnego systemu bezpieczeństwa dla użytkowników aplikacji. Zmniejsza również ryzyko kradzieży, włamań itp. Gdy dostęp do konta jest tak bezpieczny, zwiększa to również bezpieczeństwo danych, aby aplikacja była jeszcze bezpieczniejsza i lepsza.

3. Pomaga zidentyfikować zachowanie użytkownika aplikacji

Znajomość zainteresowań i zachowań klientów może być cenna dla firm. Algorytmy uczenia maszynowego pomagają w ustaleniu zachowań i wykorzystaniu ich do dostarczania wysoce dostosowanych aplikacji dla użytkowników. Ponadto ML pomaga firmom zajmującym się aplikacjami mobilnymi w ulepszaniu strategii reklamowych, aby zachować zawartość klienta.

4. Funkcja analizy predykcyjnej

Uczenie maszynowe jest w stanie przetwarzać ogromne ilości danych i uzyskiwać wymierne obliczenia, które są wysoce spersonalizowane w oparciu o preferencje użytkowników. Uczenie maszynowe pomaga również w analizie predykcyjnej, dzięki czemu firmy mogą być bardziej szczegółowe we wdrażaniu dowolnych wyników dla użytkowników.

5. Filtrowanie zgłoszeń spamu

Podczas tworzenia aplikacji mobilnych programiści często mają możliwość przeszkolenia użytkowników. Można go nawet zaprogramować do czyszczenia niezabezpieczonych wiadomości e-mail i witryn internetowych, które mogą spamować skrzynki odbiorcze użytkowników, co prowadzi do pewnych oszukańczych działań, które można łatwo pominąć, jeśli aplikacje mobilne są wyposażone w uczenie maszynowe.

Informacje o „Aplikacjach mobilnych” i aktualnych trendach

Każda firma zajmująca się tworzeniem aplikacji na Androida w Bangalore będzie dążyć do tworzenia wysokiej jakości, skalowalnych, interaktywnych, innowacyjnych, informacyjnych i produktywnych aplikacji, które mogą dostarczać rozrywki lub pomagać użytkownikowi. Aplikacje są opracowywane dla kilku urządzeń i platform, w tym urządzeń do noszenia, smartfonów i cyfrowych asystentów. To, co naprawdę składa się na stworzenie udanej i przyjaznej dla użytkownika aplikacji, to idealne połączenie technologii i narzędzi, które wymagają Kotlin, Swift, ReactJS, Flutter i innych podobnych technologii, które dalej budują wysoce interaktywne aplikacje mobilne.

• Aplikacje mobilne i ich potencjał rynkowy-

Zgodnie z ostatnimi doniesieniami , oczekuje się, że światowe wydatki na rynek AR/VR osiągną około 18,8 miliarda dolarów do 2021 roku, co oznacza, że ​​wydatki na produkty i usługi AR/VR na całym świecie będą nadal rosły w całej prognozie 2019-2023 okres, osiągając w ten sposób pięcioletni CAGR na poziomie 77%.

Kolejną istotną kwestią jest to, że po 2018 roku ponad 70% przedsiębiorców wykazało zwiększone zainteresowanie inwestycjami w aplikacje mobilne zarówno na Androida, jak i iOS. Według obserwatorów rynku, wartość rynkowa tych aplikacji mobilnych wzrośnie do 430 miliardów dolarów do końca 2021 r.”

Dominantami rynku na arenie aplikacji mobilnych są Google, IBM, AOL, Facebook i Intel, które stale rosną na rynku tworzenia aplikacji mobilnych.

• Uczenie maszynowe i tworzenie innowacyjnych aplikacji

Branża aplikacji mobilnych pojawiła się jako ulepszona dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego. Pomaga w zminimalizowaniu przepaści między identyfikacją zachowania użytkownika a jego właściwym wykorzystaniem. Uczenie maszynowe pomaga w gromadzeniu danych użytkownika i ich zrozumieniu. Wszystko można zidentyfikować wraz z pomocą uczenia maszynowego i jego narzędzi. Gdy uczenie maszynowe jest osadzone w aplikacjach mobilnych, umożliwia również deweloperom aplikacji mobilnych dostarczanie spersonalizowanych aplikacji. Użytkownicy aplikacji również doceniają pomysł dostosowywania, ponieważ zapewnia im to satysfakcję i pozwala dłużej korzystać z aplikacji.

Uczenie maszynowe w aplikacjach mobilnych nic dziwnego, że działa znakomicie, ponieważ jest w stanie śledzić regularne działania użytkowników, rozumie ich, a tym samym dostarcza spersonalizowane wyniki w aplikacji. Program ML najpierw odczytuje, a następnie ponownie odczytuje zachowanie użytkownika, aby w pełni je zrozumieć i działać. Ta ciągła nauka w uczeniu maszynowym pomaga w tworzeniu innowacyjnej aplikacji, która oferuje użytkownikom doświadczenie, jakiego oczekują od aplikacji.

• Wpływ mobilnego uczenia maszynowego na firmy

Nie ma wątpliwości, że liczba inteligentnych aplikacji do uczenia maszynowego stale rośnie. Chociaż istnieje kilka aplikacji napisanych przy użyciu stałego algorytmu, które nie dostosowują się do otrzymanych danych, w najbliższej przyszłości ulegną one przekształceniu. Użytkownicy nieustannie poszukują intuicyjnych i łatwych sposobów na zaspokojenie swoich potrzeb. Na szczęście programowanie aplikacji ML pomaga w pobieraniu prognoz dla aplikacji bez nawet wykonywania niestandardowego kodu generowania prognoz. Dziś sztuczna inteligencja nie tylko stwarza możliwości dla firm, ale także pozwala im szybciej odpowiadać na zapytania klientów, głównie za pośrednictwem urządzeń mobilnych. Z tego samego powodu liderzy rynku integrują obecnie ML w swoich produktach, ponieważ zaawansowane techniki tworzenia aplikacji i algorytmy ML są z kolei w stanie dostosować aplikacje, aby były lepsze i bardziej spersonalizowane.

Przykłady popularnych aplikacji mobilnych wykorzystujących uczenie maszynowe

Wysoka wydajność produkcyjna dzisiejszych urządzeń mobilnych sprawia, że ​​są one doskonałą okazją do wysoce zautomatyzowanych aplikacji uczenia maszynowego, które odpowiadają na otrzymane zapytania wraz z przewidywanymi wynikami w czasie rzeczywistym. Poniżej znajduje się kilka wniosków, które postrzegały ML jako skuteczny sposób na ukończenie zadań i nigdy nie żałowały podjętej decyzji:

– Netflix

- Tinder

- Snapchat

– Pieniądze owalne

- Mapy Google

– Dango

-Uber

Kilka typowych przykładów uczenia maszynowego zintegrowanego z aplikacjami mobilnymi

• Eksploracja danych dla aplikacji mobilnych
• Mobilne aplikacje finansowe
• Aplikacje medyczne
• Aplikacje do śledzenia kondycji i zdrowia
• Aplikacje e-commerce

Niektóre punkty kontrolne dotyczące tworzenia udanych aplikacji mobilnych poprzez integrację uczenia maszynowego

Jeśli więc myślisz o stworzeniu swojej pierwszej aplikacji mobilnej, warto skorzystać z uczenia maszynowego, a oto jak:

Sprawdź i spróbuj wykorzystać wstępnie zbudowane modele

Rozpoczynając tworzenie aplikacji mobilnej, ważne jest, aby polegać na gotowych modelach, ponieważ nie tylko ułatwi to pracę, ale także pomoże przejść długą drogę, ponieważ prawie nie będzie konieczności spędzania godzin na szukaniu zestawu danych , do szkolenia i testowania wszystkiego pod kątem dokładności.

Ponadto, gdy faktycznie używasz gotowego modelu, prawdopodobieństwo wystąpienia usterek jest mniejsze. Poza tym nie pozostawia miejsca na niewystarczający trening lub słabe wyniki. Ponadto, kiedy najlepsze jest dostępne w postaci gotowych modeli, po co marnować czas i wysiłek na ponowne zbudowanie nowego.

Połóż nacisk na tworzenie natywnych aplikacji mobilnych:

Chociaż tworzenie wieloplatformowych aplikacji mobilnych na początku wydaje się opłacalne; ale jest bardziej prawdopodobne, że poruszy problemy później. Dlatego jeśli inwestujesz w aplikacje nastawione na wydajność, musisz polegać na określonych technologiach, takich jak uczenie maszynowe. Kiedy integrujesz technologie ML w procesie tworzenia aplikacji mobilnych, zawsze łatwiej jest utrzymać zawartość klientów, jednocześnie efektywnie rozwijając biznes.

Konwersja modeli

Zawsze powinieneś inwestować w zespół programistów, który specjalizuje się w różnych formatach modeli. Na przykład, jeśli Twój zespół specjalizuje się w programowaniu iOS, niezbędna jest wiedza na temat konwersji modeli między formatami, ponieważ istnieje potrzeba wspólnej integracji różnych platform w przyszłości.

Będąc przedsiębiorcą nie musisz się martwić, ponieważ istnieją wysokiej jakości narzędzia, które mogą znacznie pomóc w konwersji różnych modeli do formatu Core Machine Learning.

Wiadomość na wynos-

Uczenie maszynowe i jego wpływ na tworzenie aplikacji mobilnych naprawdę ewoluowały w tempie wykładniczym. Istnieją nawet oczekiwania, że ​​uczenie maszynowe i jego narzędzia mogą stać się standardem w dzisiejszym świecie programistycznym, a także rozwoju IoT. Cóż, zasługa z pewnością dotyczy poprawy bezpieczeństwa, zmniejszenia wysiłków i czasu, kosztów, a także usprawnienia procesu rozwoju, co uczyniło z niego istotny czynnik dla dzisiejszych firm.

Algorytmy uczenia maszynowego można uznać za tajemniczą zmianę gry. Dostosowują aplikacje mobilne do konstruowania znaczących i spersonalizowanych doświadczeń. Aplikacje te zapewniają również użytkownikom wymaganą funkcjonalność i innowacje oparte na treści w każdej branży. Użytkownik i inteligentny system również współdziałają ze sobą przede wszystkim w celu poprawy dokładności systemu. Współpraca człowiek-komputer jest niewątpliwie obiecującym kierunkiem, w którym systemy ML będą działać bardziej inteligentnie, co oznacza, że ​​firmy i programiści, którzy nadal mają wątpliwości co do jej wykorzystania i zakresu, powinni ujawnić wszystkie wątpliwości i spróbować wykorzystać ML do czerpania korzyści z to.

Masz pytanie? Bądź w kontakcie!