Искусственный интеллект и машинное обучение — это разделы информатики. Искусственный интеллект используется машинами, когда машины используются для имитации человеческого поведения. Это требует высокого уровня интеллекта и качеств, как и у людей.

С другой стороны, машинное обучение — это аспект искусственного интеллекта, который требует обучающих программ, чтобы они могли принимать решения. Он использует алгоритмы для обучения машин и обработки данных, а также улучшает процесс принятия решений.

Компании, которые претерпевают технологические преобразования, скоро сделают себе имя в отраслях, которые все еще инвестируют в старые технологии. Искусственный интеллект и машинное обучение изменили способ взаимодействия людей с машинами.

Разработчики приложений для iOS и Android начали интегрировать AI и ML в приложения. Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения — очень важный аспектразработки мобильных приложений.

По данным Dresner Advisory Services 6th Annual 2019 Исследование рынка данных и машинного обучения, среди всех корпоративных подразделений внедрение ИИ и машинного обучения идет быстрее всего.

Согласно отчету, вот несколько примеров использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в настоящее время:

  • Программное обеспечение было запущено Google, оно предоставляет функции языкового перевода и работает без подключения к Интернету.
  • Технический гигант Apple запускает Siri SDK
  • Вскоре Lenovo собирается выпустить смартфон, способный работать без подключения к Интернету.
  • Компания Qualcomm запустила новую программную платформу и процессор, которые используют машинное обучение для выполнения различных задач, таких как распознавание речи и идентификация изображений, без подключения к Интернету.

Как AI и ML могут помочь в разработке приложений?

Новая когнитивная технология помогает профессионалам и разработчикам использовать соответствующие данные и компьютерные серверы, используя узкоспециализированные процессоры.

Это привело к добавлению чувств к машинам. Машины могут взаимодействовать с окружающей средой, используя искусственный интеллект и машинное обучение, как и люди.

Вот несколько примеров того, как ИИ и машинное обучение повлияли на процесс разработки приложений.

1. Улучшает работу процесса поиска

Новой разработкой в ​​области искусственного интеллекта и машинного обучения является использование изображений и аудио вместо текста. Пользователи могут использовать голос или изображение для поиска в поисковых системах.

Разработчики приложений сосредоточены на создании приложений, использующих распознавание изображений и голоса, интегрируя AI и ML для улучшения взаимодействия с пользователем.

Для повышения конверсии локализация приложения обеспечивается искусственным интеллектом.

2. Интернет вещей (IoT)

Искусственный интеллект позволяет наладить связь между разными устройствами.

Искусственный интеллект помогает в сборе данных в реальном времени, а также помогает ему в обработке данных, которые могут использоваться другими устройствами для самостоятельного изучения функций.

Разработчики Android внедряют искусственный интеллект, который использует данные для обмена между различными устройствами.

3. Камеры смартфонов

Разработчики и дизайнеры приложений сосредоточены на интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения в процесс разработки приложений.

Интерфейсы мобильных устройств могут легко обнаруживать объекты, попадающие под кадр камеры, с помощью искусственного интеллекта.

Еще одно интересное преимущество искусственного интеллекта и машинного обучения заключается в том, что он может легко определять выражения лица и тем самым помогает изображать суперизображение.

4. Языковой перевод в режиме реального времени

Последняя функция, используемая многими приложениями в наши дни, заключается в том, что пользователь может захватывать изображение текста и переводить его на другой язык.

Эти приложения требуют подключения к Интернету для загрузки изображений и перевода языков.

Чтобы справиться с этой проблемой, разработчики приложений сосредотачиваются на интеграции устройств с машинным обучением и искусственным интеллектом. Это поможет в процессе перевода без необходимости подключения к Интернету.

5. Повышение безопасности смартфонов с помощью распознавания лиц

С момента запуска iPhone X в 2017 году функции распознавания лиц приобрели популярность. Apple внедрила алгоритмы, основанные на машинном обучении и искусственном интеллекте, для разработки системы разблокировки с использованием Face ID.

Для этого требуется определенное лицо устройства, которое может разблокировать устройство. Это помогает добавить дополнительный уровень конфиденциальности на ваше устройство.

Это помогает в обеспечении аутентификации приложений. Искусственный интеллект и машинное обучение используют биометрические данные, такие как отпечатки пальцев, для аутентификации процесса.

Например, ZoOm Login использует сверхбезопасный метод, позволяющий пользователям входить на другие веб-сайты.

6. Релевантность рекламы

Самый важный шаг в рекламе — показывать релевантную рекламу нужной аудитории.
В последние несколько лет наблюдается растущая персонализация в области рекламы.

В последнее время многие компании начали использовать машинное обучение и искусственный интеллект для персонализированной рекламы и обмена сообщениями.

ИИ отслеживает поведение потребителей и помогает отображать рекламу в соответствии с интересами и покупательскими возможностями клиентов. Это приводит к созданию репутации бренда.

Например, компания Coca-Cola использует функцию распознавания изображений, которая помогает им отслеживать изображения, размещенные людьми на разных платформах социальных сетей.

7. Прогнозирование поведения потребителей

Искусственный интеллект и машинное обучение способны понимать предпочтения потребителей.
Это также помогает отслеживать шаблоны покупок в приложении.

Он предоставляет клиентам рекомендации по продуктам на основе их истории покупок и моделей поиска. Он использовал пол, возраст и демографию, чтобы дать правильные рекомендации.

8. Персонализация и настройка

Существуют различные виды персонализации.

К ним относятся -

  • Персонализация с использованием имен
  • Персонализация с использованием динамического контента
  • Персонализация в зависимости от местоположения
  • Персонализация на основе языка

Машинное обучение идентифицирует и группирует пользователей в соответствии с их потребностями и требованиями приложения.

Машинное обучение помогает определить следующее:

  • Требования пользователя от приложения
  • Помогает определить целевую аудиторию
  • Это помогает в выявлении потенциальных инвесторов и покупателей
  • Это помогает в выявлении недостатков мобильных приложений, которые можно решить.

Последние мысли

Использование машинного обучения и искусственного интеллекта растет очень быстрыми темпами.

Индустрия разработки мобильных приложений должна сосредоточиться на этих последних технологических тенденциях, чтобы оставаться впереди конкурентов.

Мобильные приложения расширены за счет использования искусственного интеллекта и машинного обучения. Это делает пользовательский опыт достаточно индивидуальным и эффективным.