AI-st ja ML-st rääkides arvasid paljud meist, et meiesugustel pole sellega midagi pistmist. Kuid soovitame teil seda lähemalt uurida. Isegi seda teadvustamata ümbritsevad teid oma igapäevaelus AI ja ML. Üha suurem hulk nutikaid vidinaid on muutnud peaaegu iga kodu targemaks. Lubage mul näidata teile väga lihtsat näidet tehisintellektist meie igapäevaelus.
Iga päev ärkame oma telefonide peale. Enamik meist kasutab nende avamiseks näotuvastust. Aga kuidas see juhtub? Muidugi tehisintellekt. Nüüd näete, kuidas AI ja ML on kõikjal meie ümber. Kasutame neid erineval viisil isegi nende olemasolu teadmata. Jah, need on keerulised tehnoloogiad, mis muudavad meie elu lihtsamaks.
Teine igapäevaelu näide on e-post. Kuna me kasutame oma meili igapäevaselt, filtreerib tehisintellekt välja rämpsposti kirjad meie rämpsposti- või prügikastidesse, võimaldades meil vaadata ainult filtreeritud kirju. Gmaili filtreerimisvõime on hinnanguliselt 99.9%.
Kuna AI ja ML on meie elu jooksul üsna tavalised, siis kas olete kunagi mõelnud, kuidas see tegelikult oleks, kui need oleks integreeritud mobiilirakendustesse, mida me nii sageli kasutame? Kõlab huvitavalt, eks? Kuid tõsiasi on see, et seda on paljudes mobiilirakendustes juba rakendatud.
Kuidas tuleks AI ja ML mobiilirakendustesse kaasata
Seoses sellega, kuidas saate AI/ML-i oma mobiilirakendusse lisada, on teil kolm võimalust. Mobiilirakenduste arendajad saavad kasutada tehisintellekti ja masinõpet, et täiustada oma rakendusi kolmel peamisel viisil, et muuta need tõhusamaks, nutikamaks ja kasutajasõbralikumaks.
- Põhjendus
AI viitab protsessile, mille abil arvutid lahendavad probleeme nende arutluste põhjal. Selline rajatis tõestab, et tehisintellekt suudab males inimest võita ja kuidas Uber suudab marsruute optimeerida, et oma rakenduse kasutajate aega säästa.
- Soovitus
Mobiilirakenduste tööstuses on see masinõppe ja tehisintellekti üks levinumaid kasutusviise. Planeedi tippbrändid nagu Flipkart, Amazonja Netflix, on muu hulgas saavutanud oma edu tänu sellele, et AI-toega tehnoloogia abil saavad kasutajad mõista, mida nad järgmiseks vajavad.
- Käitumist
Tehisintellekt võib seada uued piirid, õppides rakenduses kasutaja käitumist. Kui keegi varastab teie andmeid ja kehastab teie teadmata mõnda veebitehingut, saab AI-süsteem seda kahtlast käitumist jälgida ja tehingu kohapeal lõpetada.
Miks AI ja masinõpe mobiilirakendustes?
Tehisintellekti ja masinõppe lisamiseks oma mobiilirakendusse on mitmeid põhjuseid. See mitte ainult ei tõsta teie rakenduse funktsionaalsust, vaid avab ka miljonid võimalused kasvada ka tulevikus. Siin on 10 peamist põhjust, miks AI ja ML-iga edasi liikuda.
1. Isikupärastamine
Teie mobiilirakendusse manustatud tehisintellekti algoritm peaks suutma analüüsida ja tõlgendada erinevatest allikatest pärit andmeid alates sotsiaalvõrgustikest kuni krediidireitinguteni ning genereerida soovitusi igale kasutajale. See võib aidata teil õppida:
Mis tüüpi kasutajad teil on?
Millised on nende eelistused ja meeldimised?
Millised on nende eelarved?
Selle teabe põhjal saate hinnata iga kasutaja käitumist ja kasutada neid andmeid sihtturunduse jaoks. Masinõppe abil saate pakkuda oma kasutajatele ja potentsiaalsetele kasutajatele asjakohasemat ja ahvatlevamat sisu ning luua mulje, et teie tehisintellektiga seotud rakendustehnoloogiad on spetsiaalselt nende vajadustele kohandatud..
2. Täpsem otsing
Otsingualgoritmid saavad hankida kõik kasutajaandmed, sealhulgas otsinguajaloo ja tüüpilised toimingud. Koos käitumisandmete ja otsingupäringutega saab neid andmeid kasutada teie toodete ja teenuste järjestamiseks ning klientidele kõige asjakohasemate tulemuste pakkumiseks. Täiustatud jõudlust saab saavutada selliste funktsioonide uuendamisega nagu žestiotsing või häälotsingu lisamine. Rakenduse kasutajad kogevad AI- ja ML-otsinguid kontekstuaalsemal ja intuitiivsemal viisil. Vastavalt kasutajate kordumatutele päringutele prioriseerivad algoritmid tulemusi vastavalt.
3. Kasutaja käitumise prognoosimine
Turundajad saavad tehisintellekti ja ML-i toega rakenduste arendamisest palju kasu, omandades sügavama arusaamise kasutajate eelistustest ja käitumisest selliste andmete põhjal nagu sugu, vanus, asukoht, rakenduse kasutussagedus, otsinguajalugu jne. Teie turundustegevus on tõhusam. kui teate seda teavet.
4. Asjakohasemad reklaamid
Ainus viis konkurentide ületamiseks sellel pidevalt laieneval tarbijaturul on kohandada iga kasutajakogemust. ML-i kasutavad mobiilirakendused võivad kõrvaldada kasutajate häirimise, esitades neile esemeid ja teenuseid, millest nad ei ole huvitatud. Pigem saate teha reklaame, mis vastavad iga kasutaja ainulaadsetele meeldimistele ja vajadustele. Tänapäeval suudavad masinõpperakendusi arendavad ettevõtted andmeid nutikalt liita, säästes nii aega kui raha, mis kulub sobimatule reklaamile ning tõstab brändi mainet.
5. Parem turvatase
Lisaks sellele, et masinõpe ja tehisintellekt on võimas turundustööriist, võivad need võimaldada ka mobiilirakenduste automatiseerimist ja turvalisust. Heli- ja pildituvastusega nutiseade võimaldab kasutajatel seadistada oma biomeetrilist teavet turvaautentimise sammuna. Privaatsus ja turvalisus on iga inimese jaoks suur mure. Seetõttu valivad nad alati mobiilirakenduse, kus kõik nende andmed on samuti turvalised. Seega on kõrgendatud turvataseme pakkumine eeliseks.
6. Näotuvastus
Apple tutvustas esimest näo ID süsteemi 2017. aastal, et suurendada kasutajate turvalisust ja rahulolu. Varem oli näotuvastusega palju probleeme, näiteks valgustundlikkus, ja see ei suutnud kedagi tuvastada, kui nende välimus muutub, näiteks kui ta pani prillid ette või kasvatas habe. Apple iPhone X-il on AI-põhine näotuvastusalgoritm, mis on kombineeritud Apple'i keeruka riistvaraga. AI ja ML töötavad mobiilirakendustes näotuvastusega, tuginedes andmebaasi salvestatud funktsioonidele. AI-toega tarkvara saab kohe otsida nägude andmebaasidest ja võrrelda neid ühe või mitme stseenis tuvastatud näoga. Seetõttu on sellel täiustatud funktsioonid ja funktsionaalsus. Seega saavad kasutajad oma välimusest olenemata hõlpsasti oma mobiilirakenduses näotuvastusfunktsiooni kasutada.
7. Jutubotid ja automaatvastused
Tänapäeval kasutavad enamik mobiilirakendusi AI-toega vestlusroboteid, et pakkuda klientidele kiiret tuge. See võib tegelikult säästa aega ja ettevõtted saavad katkestada klienditoe meeskonna raskused korduvatele küsimustele vastamisel. Tehisintellekti vestlusroboti väljatöötamine aitab teil mobiilirakenduses edastada korduma kippuvaid päringuid ja kõige tõenäolisemaid päringuid. Nii et iga kord, kui klient esitab päringu, saab vestlusbot kohe samaga vastata.
8. Keeletõlgid
AI-toega tõlkijad saab AI-tehnoloogia abil integreerida teie mobiilirakendustesse. Isegi kui turul on saadaval mitu keeletõlkijat, on funktsioon, mis aitab AI-toega tõlkijatel neist silma paista, vaid nende võrguühenduseta töötamise võimalus. Saate koheselt tõlkida mis tahes keelt reaalajas ilma suurema vaevata. Samuti saab tuvastada konkreetse keele erinevaid murdeid ja neid saab tõhusalt tõlkida soovitud keelde.
9. Pettuste avastamine
Kõik tööstusharud, eriti pangandus ja rahandus, on pettusejuhtumite pärast mures. See probleem lahendatakse masinõppe abil, mis vähendab laenude maksehäireid, pettuste kontrolli, krediitkaardipettusi ja palju muud. Krediidiskoor võimaldab teil hinnata ka inimese võimet laenu tagasi maksta ja seda, kui riskantne on laenu andmine.
10. Kasutajakogemus
AI arendusteenuste kasutamine võimaldab organisatsioonidel pakkuda oma klientidele mitmesuguseid funktsioone ja teenuseid. See meelitab kliente teie mobiilirakendusse. Inimesed otsivad alati mobiilirakendusi, millel on mitmeid minimaalse keerukusega funktsioone. Parema kasutajakogemuse pakkumine suurendab teie ettevõtte ulatust ja seeläbi kiireneb kasutajate seotus.
Vaadake selle integratsiooniprotsessi tulemusi
Kindel on see, et mobiilirakendusele lisafunktsiooni või täiustatud tehnoloogia lisamine läheb arenduse ajal rohkem maksma. Arenduskulud on otseselt proportsionaalsed rakenduses kokku pandud täiustatud funktsioonidega. Seetõttu peaksite enne raha kulutamist muretsema selle tulemuse pärast. Siin on AI ja ML eelised teie mobiilirakenduses.
- Tehisintellekt aitab teil korduvaid ülesandeid kiiremini täita
- Täpsus ja täielikkus
- Parem kliendikogemus
- Arukas suhtlus kasutajatega
- Klientide hoidmine.
Parimad platvormid, mis võimaldavad teil AI ja ML abil mobiilirakendusi arendada
Vaadake, kuidas AI ja ML rakendatakse meie igapäevaselt kasutatavates mobiilirakendustes
. Zomato platvorm on loonud mitmeid masinõppemudeleid, et lahendada mitmesuguseid reaalajas probleeme, nagu menüü digiteerimine, isikupärastatud kodulehe restoranide loendid, toiduvalmistamise aja ennustamine, tee tuvastamise tõhustamine, aktiivne juhi ja partneri lähetamine, juhi ja partneri hoolduse audit, vastavus ja rohkem.
Uber pakub oma kasutajatele masinõppel põhinevat eeldatavat saabumisaega (ETA) ja maksumust.
Fitnessi optimeerimine on spordirakendus, mis pakub kohandatud treeningprogramme, mis põhinevad geneetilistel ja anduriandmetel.
Mõlemad Amazon ja Netflix on sugestiivne mehhanism tugineb samale masinõppe ideele, et pakkuda igale kasutajale kohandatud soovitusi.
Sigosoft saab nüüd oma mobiilirakendustes AI/ML-i võimalusi kasutada – uurime, kuidas ja kus!
Sigosoftis arendame laia valikut mobiilirakendusi, mis sobivad teie ettevõtte tüübiga. Kõik need mobiilirakendused on arendatud nii, et neil on kõige arenenum ja moodsaim mobiilitehnoloogia. Klientidele parima võimaliku kogemuse pakkumiseks ja nende tulude suurendamiseks lisame AI ja ML igasse arendatavasse mobiilirakendusse.
OTT-platvormid ja e-kaubanduse mobiilirakendused on tehisintellekti ja masinõppe integreerimisel juhtpositsioonil. Need on kõige levinumad domeenid, kus kasutatakse AI/ML-i. Olenemata sellest, mis ettevõttes te tegutsete, on soovitusmootoritel oluline roll. Seetõttu on tehisintellekt ja masinõpe hädavajalikud.
eest e-kaubanduse mobiilirakendused, et pakkuda kasutajatele kasulikke tootesoovitusi, kasutame AI ja ML tehnikaid.
Kui rääkida OTT platvormidest, siis kasutame neid tehnoloogiaid täpselt samal eesmärgil – soovitamiseks. Meie kasutatavate tehnikate eesmärk on kaasata kasutajaid nende eelistatud saadete ja programmidega.
In telemeditsiini mobiilirakendused, kasutame AI ja ML, et jälgida kogutud andmete põhjal patsiendi kroonilisi haigusi.
In toidu kohaletoimetamise rakendused, kasutatakse neid tehnoloogiaid mitmel otstarbel, nagu asukoha jälgimine, restoranide nimekirja lisamine vastavalt eelistustele, toiduvalmistamise aja ennustamine ja palju muud.
E-õppe rakendused toetuda suurel määral tehisintellektile ja masinõppele, et luua nutikat sisu ja pakkuda isikupärastatud õpet.
Lõppsõnad,
On selge, et AI ja ML saavad meie heaks igas aspektis palju ära teha. Tehisintellekt ja masinõpe osana teie mobiilirakendusest võib avada palju võimalusi täiustamiseks. Ja see omakorda suurendab tulude genereerimist. Tehisintellekt ja masinõpe mängivad tulevastes mobiilirakendustes kahtlemata olulist rolli. Tehke seda kohe ja uurige võimaluste maailma. Siin kl Sigosoft, saate arendada mobiilirakendusi, mis sobivad teie eelarvega koos kõigi neisse koondatud täiustatud funktsioonidega. Võtke meiega ühendust ja kogege täielikult kohandatud kogemusi mobiilirakenduse arendus protsessid teie järgmise projekti jaoks.