Domeniul învățării automate și domeniul său de aplicare în dezvoltarea inovatoare a aplicațiilor mobile

Învățarea automată în dezvoltarea de aplicații mobile a influențat fără îndoială rezultatele, adică aplicațiile mobile într-un mod pozitiv – unde au fost asistate o transformare incredibilă în ultimii ani. Învățarea automată (ML) împuternicită cu inteligență artificială (AI) a avut succes în crearea de soluții inteligente și inteligente care pot înțelege chiar și comportamentul uman folosind algoritmi comportamentali puternici. Poate realiza acest lucru prin implementarea de aplicații care au capacitatea de a implica utilizatorii, de a interacționa cu aceștia și de a oferi o experiență extrem de personalizată. Astfel, ca subdomeniu al inteligenței artificiale, ML a devenit o parte semnificativă a unui număr tot mai mare de industrii, inclusiv dezvoltarea de aplicații mobile. Folosind algoritmi, permite computerelor să găsească informații precum detectarea fraudei cu cardul de credit sau optimizarea proceselor de producție, chiar și prezicerea comportamentului de cumpărare a clienților și interesele personale ale anumitor utilizatori de web. Dezvoltarea aplicației de învățare automată ne-a ajutat – o companie lider de dezvoltare de aplicații iOS din Bangalore să transforme aplicația mobilă mai inteligent, ceea ce înseamnă, de asemenea, că sarcinile sunt finalizate fără nicio programare specială.

Cum influențează ML dezvoltarea aplicațiilor astăzi?

După cum a raportat IndGlobal, o companie premium de dezvoltare de aplicații mobile din Bangalore , categoria ML Apps sporește cea mai mare sumă în ceea ce privește finanțarea de risc în comparație cu orice alte categorii de inteligență artificială, de exemplu, platforme ML, roboți inteligenți, recunoaștere vocală și/sau video, etc. Aplicațiile ML sunt în mod evident și mai populare datorită capacității lor productive ridicate în dispozitivele mobile moderne. Scopul principal al învățării automate este totuși acela de a face o aplicație mobilă cât mai ușor de utilizat și ar trebui să respectați următoarele principii pentru a oferi utilizatorilor o experiență captivantă.

1. O abordare individuală: implementează simplitatea și comoditatea pe care un utilizator se poate aștepta de la o aplicație. De fapt, orice aplicație care folosește învățarea automată este mai pro pentru a vă anticipa dorințele și care în cele din urmă reușește să vă recomande conținutul cel mai relevant devine mai favorită.

2. Perioada de căutare ar trebui să fie rapidă: instrumentele ML sunt adesea utile celor care doresc să găsească informații relevante. Aceste instrumente sunt capabile să analizeze un istoric de căutare și anumite acțiuni tipice, căutare vocală și o listă de solicitări aferente.

3. Aplicațiile optimizate de comerț electronic sunt întotdeauna apreciate: învățarea automată se potrivește perfect cu acest tip de aplicație. În plus, dacă sunt disponibile date despre ratele de vânzare sau istoricul căutărilor și modelele de cumpărare, un utilizator este evident mai probabil să obțină informații relevante. Algoritmul ML de aici va prezice pur și simplu interogările sale de căutare.

4. Cu cât analizați mai multe date, cu atât rata de succes este mai mare pentru a exemplifica așteptările utilizatorilor. Având suficiente date despre un utilizator, pur și simplu creșteți șansele ca ML să funcționeze pentru dvs. enorm și într-un mod mai bun.

Popularitatea învățării automate explică și schimbarea paradigmei de dezvoltare a aplicațiilor. Programatorii care sunt capabili să scrie anumiți algoritmi rareori sunt expliciți cu privire la utilizarea și performanța așteptate dacă rezultatul nu este atât de evident din intrare. Cu toate acestea, sistemele bazate pe tehnici de învățare automată îi permit celor din urmă să se adapteze la primul. Tehnicile AI care sunt folosite pentru a antrena algoritmi sporesc performanța de inferență ca parte a dezvoltării aplicațiilor de învățare automată. Dezvoltatorul ar trebui să ia în considerare

• urmând o metodă simplă pentru a face procesul de învățare automată mai eficient.
• acuratețea predicției depinde complet de acuratețea datelor
• Algoritmii ML ar trebui testați

De ce este „MACHINE LEARNING” imperial pentru aplicațiile mobile?

1. Îmbunătățește implicarea utilizatorului

Machine Learning împuternicește obiectivul real al aplicației, care rezolvă jumătate din scopul dezvoltării aplicațiilor. În plus, are capacitatea de a îmbunătăți implicarea clienților, ceea ce este mai ușor cu funcția de categorizare a informațiilor.

2. Îmbunătățește securitatea online

Recunoașterea vocii, recunoașterea feței și biometria sunt câteva dintre caracteristicile exclusive care ajută la construirea unui sistem de securitate robust pentru utilizatorii aplicației. De asemenea, reduce riscul de furt, încălcări etc. Odată ce accesul la cont este atât de sigur, crește și securitatea datelor pentru a face aplicația și mai sigură și mai bună.

3. Ajută la identificarea comportamentului utilizatorului aplicației

Cunoașterea intereselor și a comportamentului clienților poate fi valoroasă pentru afaceri. Iar algoritmii de învățare automată ajută la identificarea comportamentelor și la utilizarea acestora pentru furnizarea de aplicații extrem de personalizate pentru utilizatori. În plus, ML ajută companiile cu aplicații mobile să își îmbunătățească stratagemele de publicitate pentru a păstra conținutul clientului.

4. Caracteristica de analiză predictivă

Machine Learning este capabil să prelucreze date uriașe și să obțină calcule cuantificabile care sunt extrem de personalizate, în funcție de preferințele utilizatorilor. Învățarea automată ajută, de asemenea, la analiza predictivă, permițând astfel companiilor să fie mai precise în implementarea oricăruia dintre rezultate către utilizatori.

5. Filtrarea rapoartelor de spam

În timp ce dezvoltă aplicații mobile, dezvoltatorii au adesea opțiunea de a instrui utilizatorii. Poate fi chiar programat pentru a curăța e-mailurile și site-urile web nesigure, care au capacitatea de a trimite spam în căsuțele de e-mail ale utilizatorilor, ceea ce duce la anumite activități frauduloase care pot fi ușor ignorate dacă aplicațiile mobile sunt încorporate cu Machine Learning.

Despre „Aplicații mobile” și tendințe actuale

Orice companie de dezvoltare de aplicații Android din Bangalore va avea ca scop construirea de aplicații de înaltă calitate, scalabile, interactive, inovatoare, informative și productive, care sunt capabile să distreze sau să asiste utilizatorul. Aplicațiile sunt dezvoltate pentru mai multe dispozitive și platforme, inclusiv dispozitive portabile, smartphone-uri și asistenți digitali. Ceea ce este implicat într-adevăr în dezvoltarea unei aplicații de succes și ușor de utilizat este combinația perfectă de tehnologie și instrumente care necesită Kotlin, Swift, ReactJS, Flutter și alte tehnologii similare care construiesc în continuare aplicații mobile extrem de interactive.

• Aplicațiile mobile și potențialul lor de piață-

Conform rapoartelor recente , cheltuielile la nivel mondial pe piața AR/VR sunt de așteptat să atingă aproximativ 18,8 miliarde USD până în 2021, ceea ce afirmă că cheltuielile pentru produse și servicii AR/VR de pe tot globul vor continua să crească pe parcursul prognozei 2019-2023. perioadă, realizând astfel un CAGR pe cinci ani de 77%.

Un alt punct crucial este că, după 2018, peste 70% dintre antreprenorii de afaceri și-au manifestat un interes sporit pentru investițiile lor în aplicații mobile atât pentru Android, cât și pentru iOS. Potrivit observatorilor pieței, valoarea de piață a acestor aplicații mobile va crește la 430 de miliarde USD până la sfârșitul anului 2021.”

Dominatorii pieței în arena aplicațiilor mobile sunt Google, IBM, AOL, Facebook și Intel, care continuă să crească pe piața dezvoltării de aplicații mobile.

• Învățare automată și dezvoltare de aplicații inovatoare

Industria aplicațiilor mobile a apărut ca una îmbunătățită odată cu utilizarea Machine Learning. Ajută la minimizarea decalajului dintre identificarea comportamentului utilizatorului și utilizarea corectă a acestuia. Machine Learning ajută la colectarea datelor utilizatorului și la înțelegerea acestora. Totul poate fi identificat împreună cu ajutorul Machine Learning și instrumentele sale. Atunci când Machine Learning este încorporat în aplicațiile mobile, permite dezvoltatorilor de aplicații mobile să livreze aplicații personalizate. De asemenea, utilizatorii aplicației apreciază ideea de personalizare, deoarece îi menține mulțumiți și pe aplicație pentru mai mult timp.

Învățarea automată în aplicațiile mobile nu este de mirare că funcționează remarcabil, deoarece este capabilă să urmărească activitățile obișnuite ale utilizatorilor, să le înțeleagă și, prin urmare, să ofere rezultate personalizate în aplicație. Programul ML citește mai întâi și apoi recitește comportamentul utilizatorului pentru a-l înțelege complet și a acționa. Această învățare continuă în Machine Learning ajută la dezvoltarea unei aplicații inovatoare care oferă utilizatorilor experiența pe care o așteaptă de la aplicație.

• Impactul Mobile-Machine Learning asupra afacerilor

Nu există nicio îndoială că o serie de aplicații inteligente de învățare automată este în continuă creștere. Deși există mai multe aplicații care sunt scrise cu un algoritm fix și care nu se ajustează după datele primite, acestea se vor transforma în viitorul apropiat. Utilizatorii caută în mod constant modalități intuitive și ușoare de a-și îndeplini nevoile. Din fericire, dezvoltarea aplicației ML ajută la preluarea predicțiilor pentru aplicații fără chiar executarea unui cod personalizat de generare a predicțiilor. Astăzi, AI nu oferă doar oportunități pentru afaceri, ci le permite și să răspundă la întrebările clienților mai prompt, în primul rând prin intermediul dispozitivelor mobile. Din același motiv, liderii pieței integrează în prezent ML în produsele lor, deoarece tehnicile avansate de dezvoltare a aplicațiilor și algoritmii ML, la rândul lor, sunt capabili să ajusteze aplicațiile pentru a le face mai bune și mai personalizate.

Exemple de aplicații mobile populare care au încorporat Machine Learning

Capacitatea productivă ridicată a dispozitivelor mobile de astăzi le face o oportunitate perfectă pentru aplicațiile de învățare automată extrem de automatizate care răspund la interogările primite împreună cu rezultatele prezise în timp real. Următoarele sunt câteva aplicații care au perceput ML ca o modalitate eficientă de a finaliza sarcinile și nu s-au pocăit niciodată de decizie:

– Netflix

- Tinder

– Snapchat

– Bani ovali

- Hărți Google

– Dango

-Uber

Câteva exemple comune de învățare automată integrate în aplicațiile mobile

• Exploatarea datelor pentru aplicații mobile
• Aplicații mobile de finanțare
• Aplicații medicale
• Aplicații de urmărire a fitnessului și a sănătății
• Aplicații de comerț electronic

Câteva puncte de control pentru dezvoltarea de aplicații mobile de succes prin integrarea învățării automate

Deci, în cazul în care vă gândiți să vă dezvoltați prima aplicație mobilă, este util să utilizați Machine Learning și iată cum:

Verificați și încercați să utilizați modelele prefabricate

Când începeți cu dezvoltarea aplicației dvs. mobile, este important să vă bazați pe modelele pre-construite, deoarece asta nu numai că vă va ușura munca, ci vă va ajuta și să faceți un drum lung, deoarece nu va fi aproape deloc necesar să petreceți ore întregi pentru a găsi setul de date. , pentru antrenament și pentru a testa totul pentru precizie.

De asemenea, atunci când utilizați efectiv un model prefabricat, șansele de defecțiuni sunt mai mici. În plus, nu lasă loc pentru antrenament inadecvat sau rezultate slabe. De asemenea, atunci când tot ce este mai bun este disponibil sub formă de modele prefabricate, de ce să pierdeți timp și efort în a construi din nou unul nou.

Pune accent pe dezvoltarea de aplicații mobile native:

Deși dezvoltarea de aplicații mobile multiplatformă pare profitabilă la început; dar este mai probabil să apară probleme mai târziu. Prin urmare, dacă investiți în aplicații bazate pe performanță, trebuie să vă bazați pe anumite tehnologii, cum ar fi Machine Learning. Atunci când integrezi tehnologiile ML în procesul de dezvoltare a aplicațiilor mobile, este întotdeauna mai ușor să păstrezi conținutul clienților, în timp ce crește eficient afacerea.

Conversia modelelor

Ar trebui să investești întotdeauna într-o echipă de dezvoltare specializată în diferite formate de modele. De exemplu, în cazul în care echipa dumneavoastră este specializată în dezvoltarea iOS, este esențial să aveți cunoștințe privind conversia modelelor între formate, deoarece este nevoie să integrați diferite platforme în colaborare în viitor.

Fiind antreprenor, nu trebuie să vă faceți griji, deoarece există instrumente de calitate care vă pot ajuta în mod semnificativ să convertiți diferite modele într-un format Core Machine Learning.

Mesaj la pachet -

Învățarea automată și impactul său asupra dezvoltării aplicațiilor mobile au evoluat cu adevărat cu o rată exponențială. Există chiar așteptări ca Machine Learning și instrumentele sale să devină standardul în lumea dezvoltării de astăzi, precum și dezvoltarea IoT. Ei bine, meritul se îndreaptă cu siguranță către îmbunătățirea securității și reducerea eforturilor și a timpului, a costurilor, împreună cu procesul de dezvoltare îmbunătățit, care l-a stabilit ca un factor esențial pentru afaceri de astăzi.

Algoritmii de învățare automată pot fi considerați o schimbare misterioasă a jocului. Ei adaptează aplicațiile mobile pentru a construi experiențe semnificative și personalizate. Aceste aplicații oferă utilizatorilor funcționalitatea necesară și inovația bazată pe conținut în fiecare industrie. De asemenea, utilizatorul și sistemul inteligent interacționează unul cu celălalt în primul rând pentru a îmbunătăți acuratețea sistemului. Colaborarea om-calculator este, fără îndoială, o direcție promițătoare pentru ca sistemele ML să funcționeze mai inteligent, ceea ce implică faptul că companiile și dezvoltatorii care încă au îndoieli cu privire la utilizarea și domeniul său de aplicare, ar trebui să se prezinte, punând toate îndoielile în repaus și să încerce să folosească ML pentru a profita de aceasta.

Ai o întrebare? Intrați în legătură!