Kung naghisgot bahin sa AI ug ML, daghan sa amon ang ingon, ang mga tawo nga sama kanamo wala’y kalabotan niini. Apan giawhag ka namo nga susihon kini pag-ayo. Sa wala gani makaamgo niini, ikaw gilibutan sa AI ug ML sa imong adlaw-adlaw nga kinabuhi. Ang nagkadaghang intelihenteng gadgets nakapahimo sa halos tanang balay nga mas maalamon. Tugoti ako nga ipakita kanimo ang usa ka yano kaayo nga pananglitan sa artificial intelligence sa atong adlaw-adlaw nga kinabuhi.
Kada adlaw magmata mi sa among mga cellphone. Kadaghanan kanato naggamit sa pag-ila sa nawong aron maablihan kini. Apan sa unsang paagi kini mahitabo? Artipisyal nga paniktik, siyempre. Karon nakita nimo kung unsa ang AI ug ML bisan asa sa among palibot. Gigamit namon sila sa lainlaing mga paagi bisan kung wala nahibal-an ang ilang presensya. Oo, kini ang mga komplikado nga teknolohiya nga naghimo sa atong kinabuhi nga mas simple.
Ang laing pananglitan sa adlaw-adlaw nga kinabuhi mao ang email. Sa among paggamit sa among email kada adlaw, ang artificial intelligence nagsala sa mga spam nga email ngadto sa among spam o trash folder, nga nagtugot kanamo sa pagtan-aw lamang sa nasala nga mga mensahe. Gibanabana nga ang kapasidad sa pagsala sa Gmail kay 99.9%.
Tungod kay ang AI ug ML komon kaayo sa tibuok natong kinabuhi, nahunahuna na ba nimo kung unsa gyud ang mahitabo kung kini gisagol sa mga mobile application nga kanunay namong gigamit! Morag makapaikag, husto ba? Apan ang tinuod mao nga kini gipatuman na sa daghang mga mobile apps.
Giunsa ang AI ug ML kinahanglan nga ilakip sa mga mobile app
Sa mga termino kung giunsa nimo ma-infuse ang AI / ML sa imong mobile application, adunay ka tulo nga kapilian. Ang mga developers sa mobile app mahimong mogamit sa artificial intelligence ug machine learning aron mapalambo ang ilang mga app sa 3 ka dagkong mga paagi aron mahimo silang mas episyente, maalamon, ug user-friendly.
- Nangatarongan
Ang AI nagtumong sa proseso sa pagkuha sa mga kompyuter aron masulbad ang mga problema base sa ilang pangatarungan. Ang usa ka pasilidad nga sama niini nagpamatuod nga ang artificial intelligence makapildi sa usa ka tawo sa chess ug kung giunsa ang Uber makahimo sa pag-optimize sa mga ruta aron makatipig sa oras sa mga tiggamit sa app.
- rekomendasyon
Sa industriya sa mobile app, usa kini sa labing kasagarang paggamit sa pagkat-on sa makina ug artipisyal nga paniktik. Nanguna nga mga tatak sa planeta sama sa Flipkart, Amazon, Ug Netflix, ug uban pa, nakahimo sa ilang kalampusan base sa paghatag sa mga tiggamit og mga panabut sa kung unsa ang ilang kinahanglan sunod pinaagi sa AI-enabled nga teknolohiya.
- Paggawi
Ang artipisyal nga paniktik makahimo og bag-ong mga utlanan pinaagi sa pagkat-on sa kinaiya sa user sa app. Kung adunay mangawat sa imong data ug magpakaaron-ingnon sa bisan unsang online nga transaksyon nga wala nimo nahibal-an, ang sistema sa AI mahimong masubay kini nga katahapan nga pamatasan ug tapuson ang transaksyon sa lugar.
Ngano AI ug Machine Learning Sa Mobile Apps
Adunay ubay-ubay nga mga rason aron ilakip ang artificial intelligence ug machine learning sa imong mobile application. Dili lamang kini nagpauswag sa lebel sa pagpaandar sa imong app apan nagbukas usab sa usa ka pultahan sa milyon nga mga oportunidad nga motubo usab sa umaabot. Ania ang nag-unang 10 nga mga hinungdan aron ikaw mouswag sa AI ug ML:
1. Personalization
Ang usa ka algorithm sa AI nga na-embed sa imong mobile app kinahanglan adunay katakus sa pag-analisar ug paghubad sa mga datos gikan sa lainlaing mga gigikanan, gikan sa mga social network hangtod sa mga rating sa kredito, ug makamugna mga sugyot alang sa matag tiggamit. Makatabang kini kanimo sa pagkat-on:
Unsang klase sa mga tiggamit ang naa nimo?
Unsa ang ilang mga gusto ug gusto?
Unsa ang ilang mga badyet?
Pinasukad sa kini nga kasayuran, mahimo nimong masusi ang pamatasan sa matag tiggamit ug magamit kini nga datos alang sa target nga pagpamaligya. Pinaagi sa pagkat-on sa makina, mahimo nimong mahatagan ang imong mga tiggamit ug potensyal nga tiggamit og labi ka may kalabutan ug madanihon nga sulud ug maghimo impresyon nga ang imong mga teknolohiya sa AI-infused app espesipikong gipahaum sa ilang mga panginahanglan..
2. Abanteng pagpangita
Mahimo makuha sa mga algorithm sa pagpangita ang tanan nga datos sa tiggamit, lakip ang mga kasaysayan sa pagpangita ug kasagaran nga mga aksyon. Kung gihiusa sa datos sa pamatasan ug mga hangyo sa pagpangita, kini nga datos mahimong magamit sa pagranggo sa imong mga produkto ug serbisyo ug mahatagan ang labing may kalabotan nga mga sangputanan sa mga kustomer. Ang gipaayo nga pasundayag mahimong makab-ot pinaagi sa pag-upgrade sa mga bahin sama sa pagpangita sa lihok o pag-apil sa pagpangita sa tingog. Ang mga tiggamit sa app makasinati sa AI ug ML nga pagpangita sa mas konteksto ug intuitive nga paagi. Sumala sa talagsaon nga mga pangutana nga gihatag sa mga tiggamit, ang mga algorithm nag-una sa mga resulta sumala niana.
3. Pagtagna sa pamatasan sa tiggamit
Makabenepisyo og dako ang mga tigpamaligya gikan sa pagpalambo sa app nga gipagana sa AI ug ML pinaagi sa pagbaton og mas lawom nga pagsabot sa mga gusto ug kinaiya sa mga tiggamit base sa datos sama sa gender, edad, lokasyon, frequency sa paggamit sa app, mga kasaysayan sa pagpangita, ug uban pa. Ang imong mga paningkamot sa pagpamaligya mahimong mas epektibo kung nahibal-an nimo kini nga kasayuran.
4. Mas may kalabutan nga mga ad
Ang bugtong paagi aron mapildi ang kompetisyon niining nagkalapad nga merkado sa mga konsumedor mao ang pagpahiangay sa matag kasinatian sa tiggamit. Ang mga mobile app nga naggamit sa ML makawagtang sa proseso sa pagsamok sa mga tiggamit pinaagi sa pagpresentar kanila sa mga butang ug serbisyo nga dili nila interesado. Hinoon, makahimo ka og mga ad nga makapadani sa talagsaon nga mga gusto ug mga panginahanglan sa matag user. Karon, ang mga kompanya nga nagpalambo sa mga aplikasyon sa pagkat-on sa makina makahimo sa paghiusa sa datos nga maalamon, makatipig sa oras ug salapi nga gigasto sa dili angay nga pag-anunsyo ug pagpauswag sa reputasyon sa brand.
5. Mas maayo nga lebel sa seguridad
Gawas nga usa ka gamhanan nga himan sa marketing, ang pagkat-on sa makina ug artipisyal nga paniktik mahimo usab nga makahimo sa automation ug seguridad alang sa mga mobile app. Ang usa ka smart device nga adunay audio ug image recognition nagtugot sa mga tiggamit sa pag-set up sa ilang biometric nga impormasyon isip usa ka lakang sa pag-authenticate sa seguridad. Ang pagkapribado ug kasiguruhan usa ka hinungdanon nga kabalaka alang sa matag indibidwal. Mao nga kanunay silang nagpili usa ka mobile application diin ang tanan nilang mga detalye luwas ug luwas usab. Mao nga ang paghatag usa ka gipauswag nga lebel sa seguridad usa ka bentaha.
6. Pag-ila sa nawong
Gipaila sa Apple ang unang face ID system sa 2017 aron madugangan ang seguridad ug katagbawan sa user. Kaniadto, ang pag-ila sa nawong adunay daghang mga isyu, sama sa pagkasensitibo sa kahayag, ug dili kini makaila sa bisan kinsa kung mausab ang ilang hitsura, sama sa pagbutang nila og mga salamin o pagpatubo og bungot. Ang Apple iPhone X adunay usa ka algorithm sa pag-ila sa nawong nga nakabase sa AI nga gihiusa sa detalyado nga hardware sa Apple. Ang AI ug ML nagtrabaho sa pag-ila sa nawong sa mga mobile app nga gibase sa usa ka hugpong sa mga bahin nga gitipigan sa database. Ang AI-powered nga software makahimo dayon sa pagpangita sa mga database sa mga nawong ug itandi kini sa usa o daghan pang mga nawong nga nakita sa usa ka talan-awon. Busa, kini nag-uban sa gipaayo nga mga bahin ug pagpaandar. Busa karon, ang mga tiggamit dali nga makagamit sa bahin sa pag-ila sa nawong sa ilang mobile app bisan unsa pa ang ilang hitsura.
7. Mga chatbot ug awtomatik nga mga tubag
Karong mga panahona kadaghanan sa mga mobile application naggamit sa AI-powered chatbots aron makahatag og dali nga suporta sa ilang mga kustomer. Makadaginot gyud kini ug oras ug maputol sa mga kompanya ang kalisud sa customer support team sa pagtubag sa gibalikbalik nga mga pangutana. Ang paghimo og AI chatbot makatabang nimo sa pagpakaon sa kanunay nga gipangutana nga mga pangutana ug sa labing lagmit nga mga pangutana sa imong mobile app. Aron sa matag higayon nga ang usa ka kostumer magpataas sa usa ka pangutana, ang chatbot makatubag dayon sa parehas.
8. Mga tighubad sa pinulongan
Ang AI-enabled translators mahimong i-integrate sa imong mobile apps sa tabang sa AI technology. Bisan kung adunay daghang mga maghuhubad sa lengguwahe nga magamit sa merkado, ang bahin nga nagtabang sa mga tighubad nga gipagana sa AI nga mailhan gikan kanila mao ang ilang abilidad sa pagtrabaho sa offline. Mahimo nimong hubaron dayon ang bisan unsang sinultian sa tinuud nga oras nga wala’y daghang problema. Usab, ang lain-laing mga diyalekto sa usa ka partikular nga pinulongan mahimong mailhan ug epektibo nga mahubad sa imong gusto nga pinulongan.
9. Pagsusi sa panglimbong
Ang tanang industriya, ilabina ang banking ug finance, nabalaka sa mga kaso sa pagpanglimbong. Nasulbad kini nga problema pinaagi sa paggamit sa pagkat-on sa makina, nga makapamenos sa mga default sa pautang, mga pagsusi sa pagpanglimbong, pagpangilad sa credit card, ug uban pa. Ang credit score makapahimo usab kanimo sa pagtimbang-timbang sa abilidad sa usa ka tawo sa pagbayad sa utang ug unsa ka peligroso ang paghatag kanila.
10. Kasinatian sa tiggamit
Ang paggamit sa mga serbisyo sa pagpalambo sa AI nagpaposible sa mga organisasyon nga magtanyag usa ka lainlaing mga bahin ug serbisyo sa ilang mga kostumer. Kini mismo nagdani sa mga kustomer sa imong mobile app. Ang mga tawo kanunay nga moadto alang sa mga mobile application nga adunay daghang mga bahin nga adunay labing gamay nga pagkakomplikado. Ang paghatag og mas maayo nga kasinatian sa user mas maabot sa imong negosyo ug sa ingon ang user engagement mapadali.
Tan-awa ang mga resulta niini nga proseso sa paghiusa
Sigurado nga ang pagdugang usa ka dugang nga bahin o usa ka abante nga teknolohiya sa mobile app labi ka gasto sa panahon sa pag-uswag. Ang gasto sa pag-uswag direkta nga katumbas sa mga advanced nga bahin nga gitigum sa aplikasyon. Busa sa dili pa mogasto sa salapi, kinahanglan nga mabalaka ka bahin sa sangputanan nga makuha niini. Ania ang mga benepisyo sa AI ug ML sa imong mobile app:
- Ang artificial intelligence makatabang nimo sa pagkompleto sa balik-balik nga mga buluhaton nga mas dali
- Ang katukma ug pagkakompleto
- Gipauswag nga mga kasinatian sa kustomer
- Mga intelihente nga interaksyon sa mga tiggamit
- Retensyon sa mga kustomer.
Ang Nanguna nga mga Platform nga nagtugot kanimo sa paghimo og mga mobile app nga adunay AI ug ML
Tan-awa kung giunsa ang AI ug ML gipatuman sa mga mobile app nga among gigamit matag adlaw
ang Zomato Ang plataporma nagtukod og daghang mga modelo sa pagkat-on sa makina aron matubag ang lainlaing mga real-time nga mga hagit sama sa pag-digit sa menu, personal nga mga lista sa restawran sa homepage, pagtagna sa oras sa pag-andam sa pagkaon, pagpaayo sa pag-ila sa dalan, aktibo nga pagpadala sa kauban sa drayber, pag-audit sa pag-ayos sa kauban sa drayber, pagsunod, ug labaw pa.
über nagtanyag sa mga tiggamit niini og gibanabana nga oras sa pag-abot (ETA) ug gasto base sa pagkat-on sa makina.
Pag-optimize sa Fitness maoy usa ka sports app nga naghatag ug gipahaom nga mga programa sa pag-ehersisyo base sa genetic ug sensor data.
Ang duha Amazon ug Ang Netflix Ang sugyot nga mekanismo nagsalig sa parehas nga ideya sa pagkat-on sa makina aron mahatagan ang gipahiangay nga mga rekomendasyon sa matag tiggamit.
Mahimo nang magamit sa Sigosoft ang mga kapabilidad sa AI/ML sa mga mobile application niini – Hibal-an nato kung giunsa ug asa!
Dinhi sa Sigosoft, naghimo kami usa ka halapad nga mga aplikasyon sa mobile nga nahiangay sa imong tipo sa negosyo. Kining tanan nga mga mobile app gimugna sa paagi nga kini nagpakita sa labing abante ug modernong mga teknolohiya sa mobile. Aron mahatagan ang among mga kliyente sa labing kaayo nga posible nga kasinatian ug mapadali ang ilang kita, among gilakip ang AI ug ML sa matag mobile app nga among gipalambo.
Ang mga platform sa OTT ug mga mobile app alang sa e-commerce ang nanguna kung bahin sa paghiusa sa AI ug pagkat-on sa makina. Kini ang labing kaylap nga mga dominyo diin gigamit ang AI/ML. Bisan unsa nga negosyo ang imong gisudlan, ang mga makina sa rekomendasyon adunay hinungdanon nga papel. Busa ang artificial intelligence ug machine learning hinungdanon.
Kay e-commerce nga mobile apps, aron mapresentar sa among mga tiggamit ang mapuslanon nga mga sugyot sa produkto, gigamit namon ang mga teknik sa AI ug ML.
Kung bahin sa mga platform sa OTT, gigamit namon kini nga mga teknolohiya alang sa parehas nga katuyoan - rekomendasyon. Ang mga teknik nga among gigamit gitumong sa pag-apil sa mga tiggamit sa mga palabas ug programa nga gusto nila.
In telemedicine mobile apps, gigamit namo ang AI ug ML aron masubay ang mga laygay nga kondisyon sa pasyente base sa datos nga nakolekta.
In mga app sa pagpadala sa pagkaon, kini nga mga teknolohiya gigamit alang sa daghang gamit sama sa pagsubay sa lokasyon, paglista sa restawran sumala sa gusto sa usa, pagtagna sa oras sa pag-andam sa pagkaon, ug daghan pa.
Mga aplikasyon sa e-learning nagsalig pag-ayo sa artipisyal nga paniktik ug pagkat-on sa makina aron makagama og intelihente nga sulud ug maghatag personal nga pagkat-on.
Katapusan nga mga pulong,
Klaro nga ang AI ug ML makahimo og daghan alang kanato sa tanang aspeto. Ang pagbaton og artipisyal nga paniktik ug pagkat-on sa makina isip kabahin sa imong mobile app makaabli sa daghang mga posibilidad aron ikaw molambo. Ug, sa baylo, dugangan ang pagmugna sa kita. Ang artificial intelligence ug machine learning sa walay duhaduha adunay importante nga papel sa umaabot nga mga mobile application. Buhata kini karon ug susiha ang kalibutan sa mga posibilidad. Dinhi sa Sigosoft, mahimo nimong mapalambo ang mga mobile application nga mohaum sa imong badyet sa tanan nga mga advanced nga bahin nga gitigum niini. Pag-abot kanamo ug kasinatian nga hingpit nga gipahaum pagpalambo sa mobile app proseso alang sa imong sunod nga proyekto.