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.