Tekoälystä ja ML:stä puhuttaessa monet meistä ajattelivat, että kaltaisilla ihmisillä ei ole mitään tekemistä sen kanssa. Mutta kehotamme teitä tarkastelemaan tätä tarkemmin. Ymmärtämättäsi olet tekoälyn ja ML:n ympäröimä päivittäisessä elämässäsi. Yhä useammat älylaitteet ovat tehneet melkein jokaisesta kodista älykkäämpiä. Haluan näyttää sinulle hyvin yksinkertaisen esimerkin tekoälystä jokapäiväisessä elämässämme.
Joka päivä heräämme puhelimeen. Useimmat meistä käyttävät kasvojentunnistusta niiden avaamiseen. Mutta miten se tapahtuu? Tietenkin tekoäly. Nyt näet, kuinka tekoäly ja ML ovat kaikkialla ympärillämme. Hyödynnämme niitä eri tavoilla, jopa tietämättämme heidän läsnäolostaan. Kyllä, nämä ovat monimutkaisia tekniikoita, jotka tekevät elämästämme yksinkertaisempaa.
Toinen esimerkki arkielämästä on sähköposti. Koska käytämme sähköpostiamme päivittäin, tekoäly suodattaa roskapostit roskaposti- tai roskakorikansioihimme, jolloin voimme tarkastella vain suodatettuja viestejä. Gmailin suodatuskapasiteetin on arvioitu olevan 99.9 %.
Koska tekoäly ja ML ovat melko yleisiä koko elämämme ajan, oletko koskaan miettinyt, millaista olisi, jos ne integroitaisiin usein käyttämiimme mobiilisovelluksiin! Kuulostaa mielenkiintoiselta, eikö? Mutta tosiasia on, että tämä on jo otettu käyttöön monissa mobiilisovelluksissa.
Kuinka tekoäly ja ML tulisi sisällyttää mobiilisovelluksiin
Mitä tulee siihen, kuinka voit lisätä AI/ML:ää mobiilisovellukseesi, sinulla on kolme vaihtoehtoa. Mobiilisovellusten kehittäjät voivat hyödyntää tekoälyä ja koneoppimista parantaakseen sovelluksiaan kolmella päätavalla tehdäkseen niistä tehokkaampia, älykkäämpiä ja käyttäjäystävällisempiä.
- perustelut
Tekoäly viittaa prosessiin, jossa tietokoneet saadaan ratkaisemaan ongelmia niiden perustelujen perusteella. Tällainen laitos todistaa, että tekoäly voi voittaa ihmisen shakissa ja kuinka Uber pystyy optimoimaan reittejä säästääkseen sovelluskäyttäjiensä aikaa.
- Suositus
Mobiilisovellusteollisuudessa tämä on yksi yleisimmistä koneoppimisen ja tekoälyn käyttötavoista. Maailman huippumerkit, kuten Flipkart, Amazonja Netflixmuun muassa ovat tehneet menestystään tarjoamalla käyttäjille näkemyksiä siitä, mitä he tarvitsevat seuraavaksi tekoälyä tukevan teknologian avulla.
- Behavioral
Tekoäly voi asettaa uusia rajoja oppimalla käyttäjien käyttäytymistä sovelluksessa. Jos joku varastaa tietosi ja esiintyy verkkotapahtumana tietämättäsi, tekoälyjärjestelmä voi seurata tätä epäilyttävää toimintaa ja lopettaa tapahtuman paikan päällä.
Miksi tekoäly ja koneoppiminen mobiilisovelluksissa
Tekoälyn ja koneoppimisen sisällyttämiseen mobiilisovellukseesi on useita syitä. Se ei vain paranna sovelluksesi toiminnallisuutta, vaan avaa myös miljoonien kasvumahdollisuuksien oven myös tulevaisuudessa. Tässä on 10 parasta syytä, joiden vuoksi sinun kannattaa kehittyä tekoälyn ja ML:n parissa:
1. personointi
Mobiilisovellukseesi upotetun tekoälyalgoritmin pitäisi pystyä analysoimaan ja tulkitsemaan tietoja eri lähteistä sosiaalisista verkostoista luottoluokitukseen ja luomaan ehdotuksia jokaiselle käyttäjälle. Se voi auttaa sinua oppimaan:
Millaisia käyttäjiä sinulla on?
Mitkä ovat heidän mieltymyksensä ja mieltymyksensä?
Mitkä ovat heidän budjetinsa?
Näiden tietojen perusteella voit arvioida kunkin käyttäjän käyttäytymistä ja hyödyntää näitä tietoja kohdemarkkinoinnissa. Koneoppimisen avulla pystyt tarjoamaan käyttäjillesi ja potentiaalisille käyttäjillesi osuvampaa ja houkuttelevampaa sisältöä ja luoda vaikutelman, että tekoälyllä infusoidut sovellusteknologiasi on räätälöity erityisesti heidän tarpeisiinsa.
2. Tarkennettu haku
Hakualgoritmit voivat hakea kaikki käyttäjätiedot, mukaan lukien hakuhistoriat ja tyypilliset toiminnot. Yhdistettynä käyttäytymistietoihin ja hakupyyntöihin näitä tietoja voidaan käyttää tuotteidesi ja palveluidesi luokitteluun ja osuvimpien tulosten tarjoamiseen asiakkaille. Parannettu suorituskyky voidaan saavuttaa päivittämällä ominaisuuksia, kuten elehaku tai sisällyttämällä puhehaku. Sovelluksen käyttäjät kokevat tekoäly- ja ML-haut kontekstuaalisemmalla ja intuitiivisemmalla tavalla. Käyttäjien esittämien yksilöllisten kyselyiden mukaan algoritmit priorisoivat tulokset vastaavasti.
3. Käyttäjien käyttäytymisen ennustaminen
Markkinoijat voivat hyötyä suuresti tekoäly- ja ML-yhteensopivien sovellusten kehittämisestä, kun he ymmärtävät paremmin käyttäjien mieltymyksiä ja käyttäytymistä esimerkiksi sukupuolen, iän, sijainnin, sovelluksen käyttötiheyden, hakuhistorian jne. perusteella. Markkinointityösi ovat tehokkaampia. jos tiedät nämä tiedot.
4. osuvampia mainoksia
Ainoa tapa voittaa kilpailu näillä jatkuvasti laajenevilla kuluttajamarkkinoilla on räätälöidä jokainen käyttökokemus. ML:ää käyttävät mobiilisovellukset voivat poistaa käyttäjien häiritsemisen esittelemällä heille tuotteita ja palveluita, joista he eivät ole kiinnostuneita. Sen sijaan voit tehdä mainoksia, jotka vetoavat kunkin käyttäjän ainutlaatuisiin mieltymyksiin ja tarpeisiin. Nykyään koneoppimissovelluksia kehittävät yritykset pystyvät yhdistämään dataa älykkäästi, mikä säästää sekä aikaa että rahaa sopimattomaan mainontaan ja parantaa brändin mainetta.
5. Parempi turvallisuustaso
Sen lisäksi, että koneoppiminen ja tekoäly ovat tehokas markkinointityökalu, ne voivat myös mahdollistaa automaation ja turvallisuuden mobiilisovelluksille. Äänen- ja kuvantunnistuksella varustetun älylaitteen avulla käyttäjät voivat määrittää biometriset tietonsa turvatodennusvaiheeksi. Yksityisyys ja turvallisuus ovat suuri huolenaihe jokaiselle yksilölle. Siksi he valitsevat aina mobiilisovelluksen, jossa kaikki heidän tietonsa ovat myös turvassa. Paremman suojaustason tarjoaminen on siis etu.
6. Kasvojentunnistus
Apple esitteli ensimmäisen kasvojentunnistusjärjestelmän vuonna 2017 lisätäkseen käyttäjien turvallisuutta ja tyytyväisyyttä. Aiemmin kasvojentunnistuksella oli monia ongelmia, kuten valoherkkyys, eikä se pystynyt tunnistamaan ketään, jos heidän ulkonäkönsä muuttui, kuten jos he laittoivat silmälasit tai kasvattivat partaa. Apple iPhone X:ssä on tekoälypohjainen kasvojentunnistusalgoritmi yhdistettynä Applen monimutkaiseen laitteistoon. AI ja ML toimivat kasvojentunnistuksessa mobiilisovelluksissa tietokantaan tallennettujen ominaisuuksien perusteella. Tekoälyllä toimiva ohjelmisto voi etsiä välittömästi kasvojen tietokantoja ja verrata niitä yhteen tai useampaan kohtauksessa havaittuun kasvoon. Siksi siinä on parannettuja ominaisuuksia ja toimintoja. Joten nyt käyttäjät voivat helposti käyttää kasvojentunnistusominaisuutta mobiilisovelluksessaan ulkonäöstään riippumatta.
7. Chatbotit ja automaattiset vastaukset
Nykyään useimmat mobiilisovellukset käyttävät tekoälypohjaisia chatbotteja tarjotakseen nopeaa tukea asiakkailleen. Tämä voi itse asiassa säästää aikaa ja yritykset voivat katkaista asiakastukitiimin vaikeudet vastata toistuviin kysymyksiin. AI-chatbotin kehittäminen auttaa sinua syöttämään usein kysyttyjä kyselyitä ja todennäköisimpiä kyselyitä mobiilisovelluksessasi. Jotta aina kun asiakas esittää kyselyn, chatbot voi vastata siihen välittömästi.
8. Kielten kääntäjät
AI-yhteensopivat kääntäjät voidaan integroida mobiilisovelluksiisi tekoälytekniikan avulla. Vaikka markkinoilla on saatavilla useita kielikääntäjiä, ominaisuus, joka auttaa tekoälyä käyttäviä kääntäjiä erottumaan joukosta, on vain heidän kykynsä työskennellä offline-tilassa. Voit välittömästi kääntää minkä tahansa kielen reaaliajassa ilman suurta vaivaa. Lisäksi tietyn kielen eri murteet voidaan tunnistaa ja ne voidaan kääntää tehokkaasti haluamallesi kielelle.
9. Petosten havaitseminen
Kaikki toimialat, erityisesti pankki- ja rahoitusala, ovat huolissaan petostapauksista. Tämä ongelma ratkaistaan käyttämällä koneoppimista, jotka vähentävät lainojen maksuhäiriöitä, petostarkistuksia, luottokorttipetoksia ja paljon muuta. Luottopisteiden avulla voit myös arvioida henkilön kykyä maksaa laina takaisin ja kuinka riskialtista lainan myöntäminen on.
10. Käyttäjäkokemus
Tekoälykehityspalvelujen käyttö mahdollistaa sen, että organisaatiot voivat tarjota asiakkailleen erilaisia ominaisuuksia ja palveluita. Tämä houkuttelee asiakkaita mobiilisovellukseesi. Ihmiset etsivät aina mobiilisovelluksia, joissa on useita ominaisuuksia mahdollisimman vähän monimutkaisia. Paremman käyttökokemuksen tarjoaminen parantaa yrityksesi tavoittavuutta ja sitä kautta käyttäjien sitoutumista kiihtyy.
Katso tämän integraatioprosessin tuloksia
On varmaa, että lisäominaisuuden tai edistyneen teknologian lisääminen mobiilisovellukseen maksaa sinulle enemmän kehitysaikana. Kehityskustannukset ovat suoraan verrannollisia sovellukseen koottuihin edistyneisiin ominaisuuksiin. Siksi ennen rahojen käyttämistä sinun tulee olla huolissaan siitä, mitä se tuottaa. Tässä ovat AI:n ja ML:n edut mobiilisovelluksessasi:
- Tekoäly voi auttaa sinua suorittamaan toistuvia tehtäviä nopeammin
- Tarkkuus ja täydellisyys
- Parempia asiakaskokemuksia
- Älykäs vuorovaikutus käyttäjien kanssa
- Asiakkaiden säilyttäminen.
Parhaat alustat, joiden avulla voit kehittää mobiilisovelluksia tekoälyn ja ML:n avulla
Katso, kuinka tekoäly ja ML on toteutettu päivittäin käyttämissämme mobiilisovelluksissa
- Zomato alusta on rakentanut useita koneoppimismalleja vastatakseen erilaisiin reaaliaikaisiin haasteisiin, kuten ruokalistan digitalisointi, yksilölliset kotisivujen ravintolalistaukset, ruoanvalmistusajan ennustaminen, tien havaitsemisen tehostaminen, aktiivinen kuljettaja-kumppanin lähetys, kuljettaja-kumppanin trimmausauditointi, vaatimustenmukaisuus ja lisää.
Uber tarjoaa käyttäjilleen koneoppimiseen perustuvan arvioidun saapumisajan (ETA) ja hinnan.
Optimoi kunto on urheilusovellus, joka tarjoaa räätälöityjä harjoitusohjelmia geneettisten ja anturitietojen perusteella.
molemmat Amazon ja Netflix ehdotusmekanismi perustuu samaan koneoppimisen ajatukseen tarjotakseen räätälöityjä suosituksia jokaiselle käyttäjälle.
Sigosoft voi nyt hyödyntää AI/ML-ominaisuuksia mobiilisovelluksissaan – Selvitetään miten ja missä!
Täällä Sigosoftilla kehitämme laajan valikoiman mobiilisovelluksia, jotka sopivat yrityksesi tyyppiin. Kaikki nämä mobiilisovellukset on kehitetty siten, että niissä on edistyksellisin ja nykyaikaisin mobiiliteknologia. Jotta voimme tarjota asiakkaillemme parhaan mahdollisen kokemuksen ja nopeuttaa heidän tulojaan, sisällytämme tekoälyn ja ML:n jokaiseen kehittämiimme mobiilisovelluksiin.
OTT-alustat ja verkkokaupan mobiilisovellukset ovat johtoasemassa tekoälyn ja koneoppimisen integroinnissa. Nämä ovat yleisimpiä verkkotunnuksia, joissa AI/ML:ää käytetään. Riippumatta siitä, millä alalla olet, suositusmoottoreilla on ratkaiseva rooli. Siksi tekoäly ja koneoppiminen ovat välttämättömiä.
varten sähköisen kaupankäynnin mobiilisovellukset, jotta voimme tarjota käyttäjillemme hyödyllisiä tuoteehdotuksia, käytämme AI- ja ML-tekniikoita.
OTT-alustojen osalta käytämme näitä teknologioita täsmälleen samaan tarkoitukseen – suositukseen. Käyttämiemme tekniikoiden tarkoituksena on saada käyttäjät mukaan heidän haluamiinsa esityksiin ja ohjelmiin.
In telelääketieteen mobiilisovellukset, käytämme tekoälyä ja ML:ää seurataksemme potilaan kroonisia sairauksia kerättyjen tietojen perusteella.
In ruoan jakelusovellukset, näitä tekniikoita käytetään useisiin käyttötarkoituksiin, kuten sijainnin seurantaan, ravintolalistaukseen mieltymysten mukaan, ruoanvalmistusajan ennustamiseen ja moniin muihin.
E-oppimissovellukset luottaa vahvasti tekoälyyn ja koneoppimiseen tuottaakseen älykästä sisältöä ja tarjotakseen yksilöllistä oppimista.
Viimeiset sanat,
On selvää, että tekoäly ja ML voivat tehdä meille paljon kaikilta osin. Tekoälyn ja koneoppimisen käyttäminen osana mobiilisovellustasi voi avata sinulle monia mahdollisuuksia kehittyä. Ja puolestaan lisää tuloja. Tekoäly ja koneoppiminen ovat epäilemättä olennainen rooli tulevissa mobiilisovelluksissa. Tee se nyt ja tutki mahdollisuuksien maailmaa. Täällä klo Sigosoft, voit kehittää budjettiisi sopivia mobiilisovelluksia, joihin on koottu kaikki lisäominaisuudet. Ota yhteyttä ja koe täysin räätälöitynä mobiilisovellusten kehittäminen prosesseja seuraavaa projektia varten.