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 мобильные приложения значительно улучшает восприятие пользователями информации/контента, а также приносит значительную прибыль компаниям-разработчикам 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, технология машинного обучения 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.

От обеспечения гибкости разработки мобильных приложений до повышения эффективности и результативности приложений машинное обучение дает множество преимуществ. В этой статье мы расскажем вам о некоторых преимуществах машинного обучения в разработке мобильных 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 мобильных 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.

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. Цель виртуального помощника.

Внедряя технологию машинного обучения в мобильное приложение, вы предоставляете пользователям помощника, который может помочь им запомнить свои задачи, напомнить им об оплате счетов, забронировать билеты в Интернете, совершить покупки в Интернете или сделать все, что кажется возможный. 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

Машинное обучение оказывается удобным при создании каркасов для 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.

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 интерфейс. 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.

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 приложений машинного обучения в финансах является автоматизация процессов, которая устраняет ручную работу и автоматизирует повторяющиеся задачи, что приводит к повышению производительности. Внедрение 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 мобильного здравоохранения, оснащенных машинным обучением, которые помогают пользователям отслеживать свое здоровье и находить необходимые решения.

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.

Статьи по Теме

Первоначально опубликовано на https://www.dewsolutions.in 21 октября 2020 г.