Машинное обучение изменило мобильные приложения, а также процесс разработки приложений. От минимизации итераций до создания более интеллектуальных приложений — этот многообещающий сегмент ИИ расширил различные аспекты разработки мобильных приложений. Внедрение машинного обучения в разработку приложений приносит значительные улучшения в том, как пользователи воспринимают информацию/контент, а также значительную прибыль для компаний по разработке приложений.
По мере того, как технологии продвигаются к созданию интеллектуальных решений, ориентированных на мобильные устройства, разрабатывается все больше приложений для машинного обучения, которые меняют повседневную жизнь людей. С другой стороны, разработка приложений с машинным обучением поможет компаниям понять их фактические потребности, а разработчикам — ускорить разработку приложений. Отчеты предполагают, что мировой рынок машинного обучения, как ожидается, будет расти в среднем на 42,08% в период с 2018 по 2024 год.
Машинное обучение в разработке мобильных приложений
Машинное обучение дает множество преимуществ — от гибкой разработки мобильных приложений до повышения эффективности и результативности приложений. В этой статье мы расскажем вам о некоторых преимуществах машинного обучения в разработке приложений (с точки зрения разработчика), а также о его использовании в различных типах мобильных приложений. Мы начнем с того, как разработчики приложений извлекают выгоду из машинного обучения и как они используют машинное обучение для создания инновационных приложений.
1. Обнаружение мошенничества
Банки и другие финансовые учреждения по-прежнему сталкиваются с трудностями при обнаружении мошенничества при использовании кредитных карт и электронных кошельков. С кражами онлайн-банкинга каждый день появляются новые способы, люди сомневаются в уровне его безопасности и постепенно теряют доверие. В то же время это также создает проблемы для банковских учреждений, поскольку препятствует их росту и преобразованию.
Поэтому важно, чтобы предприятия, планирующие мобильное приложение, оптимизировали свой рабочий процесс, чтобы приложение могло обнаруживать мошенничество. Основным лекарством от этого является интеграция машинного обучения в разработку приложений. По своей сути, приложение будет изучать шаблоны с течением времени и определять, была ли транзакция инициирована реальным пользователем или кем-то еще. Если приложение заметит что-то подозрительное, оно немедленно уведомит пользователя.
Читать: Роль машинного обучения в финансовых технологиях
2. Виртуальный помощник
Машинное обучение дает возможность создавать виртуальных помощников для мобильных приложений, которые помогут понять потребности пользователей и помочь им в управлении или организации всей своей работы, что приведет к повышению производительности — основной цели виртуального помощника.
Внедряя технологию машинного обучения в мобильное приложение, вы предоставляете пользователям помощника, который может помочь им вспомнить свои задачи, напомнить им об оплате счетов, забронировать билеты онлайн, совершить покупки в Интернете или сделать все, что кажется возможным. Alexa, Siri и Google Assistant — одни из лучших примеров виртуальных помощников, которые сводят к минимуму вмешательство человека и повышают общую эффективность.
3. Каркасы и разработка логики
Разработка приложений машинного обучения оказывается удобной при создании каркасов мобильных приложений с использованием больших данных. Разработчики приложений могут использовать машинное обучение для проведения технических испытаний на этапе разработки с высокой скоростью и точностью.
Машинное обучение также стремится автоматизировать разработку логики. Разработчики обычно застревают на разработке логики, которая охватывает различные возможности и результаты пользовательского ввода. Это не только отнимает много времени, но и задерживает завершение разработки приложения и время выхода на рынок. Машинное обучение обязательно позаботится о важнейших задачах по воображению возможных сценариев и совершенствованию кодирования за счет распознавания шаблонов.
4. Предиктивный анализ
Бренды перенимают концепцию персонализации и улучшают логику, чтобы сделать свою платформу более ориентированной на пользователя, в которой решающее значение приобретает интеграция прогнозной аналитики. Однако для работы предиктивной аналитики на огромной сложной платформе потребуется несколько встроенных ресурсов, каждый из которых будет работать постоянно.
Машинное обучение с внедрением предиктивной аналитики обеспечивает более быстрые и качественные рекомендации. Он сможет анализировать прошлое поведение и текущие потребности пользователей. Эта технология помогает приложениям обрабатывать огромные объемы данных и получать прогнозы, которые можно настроить в соответствии с потребностями пользователей.
Читать: Как машинное обучение меняет электронное обучение?
Что машинное обучение может предложить для мобильных приложений?
То, что начиналось просто как программа распознавания образов, теперь используется для выполнения конкретных задач. Будь то концепция беспилотного автомобиля или получение рекомендаций во время онлайн-покупок, за всем этим стоит машинное обучение.
Модули машинного обучения были обучены лучше понимать и разумно реагировать. Например, если вы упомянули слово «вложение» в содержимом электронного письма, но в нем нет прикрепленных файлов, приложение уведомит пользователей перед отправкой о том, что в электронном письме нет вложений.
Давайте теперь углубимся в важность ML в мобильных приложениях.
1. Индивидуальный опыт
Алгоритмы машинного обучения, как правило, анализируют информацию о пользователях, доступную на платформах социальных сетей, посредством их действий в социальных сетях и используют эту информацию в своих интересах. Пользователи получают персонализированный опыт при просмотре приложения; рекомендации начинают появляться в их ленте.
Рекламные объявления, которые вы видите в социальных сетях, также связаны с вашей деятельностью. Технология машинного обучения фиксирует ваши действия и соответствующим образом выдвигает соответствующий контент.
2. Эффективный поиск
Поскольку мир, управляемый данными, продолжает быстро развиваться, эффективный и действенный поиск становится необходимостью, чтобы обеспечить лучший и удобный пользовательский опыт. Сегодня, когда пользователи ищут что-то в Интернете, они ожидают получить более быстрые и релевантные результаты. Приложения машинного обучения могут облегчить поиск. Алгоритмы, интегрированные в поисковую систему, обрабатывают данные или запрос и оптимизируют результаты поиска, не затрачивая много времени. Поисковая система также использует поведенческие и графические данные, чтобы определить, какие результаты показывать пользователям.
3. Оценка поведения потребителей
С развитием искусственного интеллекта маркетологи, похоже, очень обеспокоены потребительскими предпочтениями. В зависимости от доступности пользовательских данных, таких как их возраст, пол, география, поисковые запросы и использование приложений, можно использовать поведенческие вариации для улучшения опыта. Алгоритмы машинного обучения используют эти ценные данные для оценки потребительского выбора и одновременного улучшения их маркетинговых стратегий и воронки конверсии. Это не только обеспечивает удовлетворенность клиентов, но и помогает поддерживать ценность бренда.
Машинное обучение в разных типах мобильных приложений
Методы машинного обучения применяются в самых разных областях. Взгляните на несколько областей, в которых машинное обучение помогает отраслям стать более мощными.
1. Интеллектуальный анализ данных
Интеллектуальный анализ данных — это процесс, используемый для обнаружения пригодных для использования данных из важных наборов данных. В основном это подразумевает анализ шаблонов данных из большого набора данных. Алгоритмы машинного обучения помогают определить все возможные связи в наборах данных. Давайте разберемся на примере приложения для путешествий. Для компаний невозможно проанализировать возможные вариации и модели поведения клиентов при ручном подходе. Итак, что они делают, так это собирают все пользовательские данные, такие как их пол, возраст, как часто они используют приложение, как часто они путешествуют, а затем выполняют алгоритмы машинного обучения, чтобы получить ценную информацию о конечных пользователях.
2. Финансы
Финансовый сектор также выиграл от машинного обучения, поскольку оно позволяет предприятиям сокращать или оптимизировать расходы, расширять масштабы своих услуг и повышать качество обслуживания клиентов. Одним из наиболее распространенных применений машинного обучения в финансах или финансовых технологиях является автоматизация процессов, которая устраняет ручную работу и автоматизирует повторяющиеся задачи, что приводит к повышению производительности. Реализация машинного обучения в финансовых приложениях помогает оценивать предыдущие транзакции пользователя, планировать платежи и предлагать сделки на основе их прошлого использования или истории транзакций. Роботы-консультанты — отличный пример, которые предлагают финансовые консультации или помощь в управлении инвестициями с минимальным вмешательством человека.
3. Здравоохранение
Технология машинного обучения изменила отрасль здравоохранения. Ценность машинного обучения в сфере здравоохранения заключается в его способности обрабатывать и анализировать массивные наборы данных, которые выходят за рамки человеческих возможностей. Анализ предоставляет клинические данные, которые помогают медицинским работникам лучше планировать и оказывать медицинскую помощь. Сегодня также существует множество приложений mHealth, оснащенных машинным обучением, которые помогают пользователям отслеживать свое здоровье и помогают им с необходимыми решениями.
Приложения для отслеживания физической формы, которые анализируют повседневную деятельность пользователей, например, сколько шагов они проходят, сколько калорий сжигают и т. д., исключительно хорошо справляются с обеспечением лучшего образа жизни.
Благодаря постоянному развитию машинного обучения мобильные приложения следующего поколения будут еще более мощными и ориентированными на пользователя. Эта технология уже используется, и многие другие компании, занимающиеся разработкой приложений, склоняются к машинному обучению, чтобы воспользоваться его преимуществами. Он не только помогает настраивать приложения в соответствии с потребностями пользователей, но и обеспечивает быструю, эффективную и безопасную среду.
Планируете запустить мобильное приложение с интегрированными методами машинного обучения? Dew Solutions может сделать все необходимое для вас. У нас есть команда экспертов, которые обладают мастерством в предоставлении интеллектуальных решений, которые повышают вашу операционную эффективность и рост бизнеса. Связаться".
Первоначально опубликовано на https://www.dewsolutions.in 21 октября 2020 г.
