By it praten oer AI en ML, wiene in protte fan ús lykas, minsken lykas wy hawwe der neat mei te dwaan. Mar wy riede jo op om dit fan tichterby te besjen. Sûnder it sels te realisearjen, wurde jo omjûn troch AI en ML yn jo deistich libben. In groeiend oantal tûke gadgets hawwe hast elk hûs slimmer makke. Lit my jo in heul ienfâldich foarbyld sjen litte fan keunstmjittige yntelliginsje yn ús deistich libben.
Elke dei wurde wy wekker mei ús tillefoans. De measten fan ús brûke gesichtsherkenning om se te ûntsluten. Mar hoe komt dat? Keunstmjittige yntelliginsje, fansels. No sjogge jo hoe't AI en ML oeral om ús hinne binne. Wy brûke se op ferskate manieren, sels sûnder har oanwêzigens te witten. Ja, dit binne de komplekse technologyen dy't ús libben ienfâldiger meitsje.
In oar foarbyld fan it deistich libben is e-post. As wy ús e-post op deistige basis brûke, filteret keunstmjittige yntelliginsje spam-e-posten út nei ús spam- of jiskefetmappen, wêrtroch't wy allinich de filtere berjochten kinne besjen. It wurdt rûsd dat de filterkapasiteit fan Gmail 99.9% is.
Sûnt AI en ML binne hiel gewoan yn ús libben, hawwe jo oait betocht hoe't it eins soe wêze as se waarden yntegrearre yn 'e mobile applikaasjes dy't wy sa faak brûke! Klinkt ynteressant, krekt? Mar it feit is dat dit al is ymplementearre yn in protte mobile apps.
Hoe AI en ML moatte wurde opnaam yn mobile apps
Yn termen fan hoe't jo AI / ML kinne infusearje yn jo mobile applikaasje, hawwe jo trije opsjes. Untwikkelders fan mobile app kinne gebrûk meitsje fan keunstmjittige yntelliginsje en masine learen om har apps op 3 wichtige manieren te ferbetterjen om se effisjinter, tûker en brûkerfreonliker te meitsjen.
- Reden
AI ferwiist nei it proses om kompjûters te krijen om problemen op te lossen op basis fan har redenearring. In foarsjenning lykas dizze bewiist dat keunstmjittige yntelliginsje in minske kin ferslaan by skaken en hoe't Uber yn steat is om rûtes te optimalisearjen om syn app-brûkers tiid te besparjen.
- Oanbefelling
Yn 'e mobile app-yndustry is dit ien fan' e meast foarkommende gebrûk fan masine learen en keunstmjittige yntelliginsje. Top merken op 'e planeet lykas Flipkart, Amazon, en Netflix, ûnder oaren, hawwe makke harren súkses basearre op it jaan fan brûkers mei ynsjoch yn wat se soene nedich neist fia AI-ynskeakele technology.
- Behavioraal
Keunstmjittige yntelliginsje kin nije grinzen ynstelle troch brûkersgedrach yn 'e app te learen. As immen jo gegevens steals en elke online transaksje foarkomt sûnder jo kennis, kin it AI-systeem dit fertochte gedrach folgje en de transaksje op it plak beëinigje.
Wêrom AI en masine learen yn mobile apps
D'r binne in oantal redenen om keunstmjittige yntelliginsje en masine learen op te nimmen yn jo mobile applikaasje. It ferbettert net allinich it funksjonaliteitsnivo fan jo app, mar iepenet ek in doar fan miljoen kânsen om ek yn 'e takomst te groeien. Hjir binne de top 10 redenen foar jo om foarút te gean mei AI en ML:
1. Personalisaasje
In AI-algoritme ynbêde yn jo mobile app moat de mooglikheid hawwe om gegevens te analysearjen en te ynterpretearjen fan ferskate boarnen, fan sosjale netwurken oant kredytwurdearrings, en suggestjes generearje foar elke brûker. It kin jo helpe om te learen:
Hokker type brûkers hawwe jo?
Wat binne har foarkarren en likes?
Wat binne har budzjetten?
Op grûn fan dizze ynformaasje kinne jo it gedrach fan elke brûker beoardielje en dizze gegevens brûke foar doelmarketing. Troch masine learen sille jo jo brûkers en potensjele brûkers mear relevante en oansprekkende ynhâld kinne leverje en de yndruk meitsje dat jo AI-ynfuse app-technologyen spesifyk binne ôfstimd op har behoeften.
2. Avansearre sykjen
Sykalgoritmen kinne alle brûkersgegevens ophelje, ynklusyf sykhistoarjes en typyske aksjes. As kombinearre mei gedrachsgegevens en sykfragen, kinne dizze gegevens brûkt wurde om jo produkten en tsjinsten te rangearjen en de meast relevante resultaten oan klanten te leverjen. Ferbettere prestaasjes kinne wurde berikt troch it opwurdearjen fan funksjes lykas stjoeringssykjen of it opnimmen fan stimsykjen. Brûkers fan 'e app ûnderfine AI- en ML-sykopdrachten op in mear kontekstuele en yntuïtive manier. Neffens de unike fragen dy't troch brûkers foarsteld wurde, prioritearje de algoritmen de resultaten dêrop.
3. Forecasting brûkersgedrach
Marketeers kinne in protte profitearje fan AI & ML-ynskeakele app-ûntwikkeling troch in djipper begryp te krijen fan 'e foarkarren en gedrach fan brûkers basearre op gegevens lykas geslacht, leeftyd, lokaasje, frekwinsje fan appgebrûk, sykhistoarjes, ensfh. Jo marketingynspanningen sille effektiver wêze. as jo witte dizze ynformaasje.
4. Mear relevante advertinsjes
De ienige manier om de konkurrinsje te ferslaan yn dizze hieltyd útwreidzjende konsumintemerk is om elke brûkersûnderfining oan te passen. Mobile apps dy't ML brûke kinne it proses fan steurende brûkers eliminearje troch har items en tsjinsten te presintearjen wêryn se net ynteressearre binne. Ynstee kinne jo advertinsjes meitsje dy't oansprekke op 'e unike likes en behoeften fan elke brûker. Tsjintwurdich kinne bedriuwen dy't apps foar masine-learen ûntwikkelje, gegevens tûk fusearje, en besparje sawol tiid as jild bestege oan ûngepaste reklame en ferbetterje de merkreputaasje.
5. Better feiligens nivo
Njonken it wêzen fan in krêftich marketingynstrumint, kin masine learen en keunstmjittige yntelliginsje ek automatisearring en feiligens ynskeakelje foar mobile apps. In tûk apparaat mei audio- en ôfbyldingsherkenning lit brûkers har biometryske ynformaasje ynstelle as in stap foar feiligensferifikaasje. Privacy en feiligens is in grutte soarch foar elk yndividu. Dêrom kieze se altyd in mobile applikaasje wêr't al har details ek feilich en feilich binne. Dat it leverjen fan in ferbettere feiligensnivo is in foardiel.
6. Gesichtsherkenning
Apple yntrodusearre it earste gesicht ID-systeem yn 2017 om brûkersfeiligens en tefredenheid te ferheegjen. Yn it ferline hie gesichtsherkenning in protte problemen, lykas ljochtgefoelichheid, en it koe gjinien identifisearje as har uterlik feroare, lykas as se in bril opsette of in burd groeie. Apple iPhone X hat in AI-basearre algoritme foar gesichtsherkenning kombineare mei Apple's útwurke hardware. AI en ML wurkje oan gesichtsherkenning yn mobile apps basearre op in set funksjes dy't wurde opslein yn 'e database. AI-oandreaune software kin databases fan gesichten direkt sykje en fergelykje mei ien of mear gesichten ûntdutsen yn in sêne. It komt dêrom mei ferbettere funksjes en funksjonaliteit. Dat no kinne brûkers de funksje foar gesichtsherkenning maklik brûke yn har mobile app, nettsjinsteande har uterlik.
7. Chatbots en automatyske antwurden
Tsjintwurdich meitsje de measte mobile applikaasjes gebrûk fan AI-oandreaune chatbots om rappe stipe te leverjen oan har klanten. Dit kin feitlik tiid besparje en de bedriuwen kinne de muoite fan it klantstipeteam ôfbrekke by it beantwurdzjen fan de werhelle fragen. It ûntwikkeljen fan in AI-chatbot sil jo helpe om de faak stelde fragen en de meast wierskynlike fragen yn jo mobile app te feeden. Sadat elke kear as in klant in fraach stelt, de chatbot direkt op itselde kin reagearje.
8. Taaloersetters
AI-ynskeakele oersetters kinne wurde yntegreare yn jo mobile apps mei help fan AI-technology. Sels as d'r in oantal taaloersetters op 'e merke beskikber binne, is de funksje dy't AI-ynskeakele oersetters helpt om fan har te ûnderskieden neat oars as har fermogen om offline te wurkjen. Jo kinne elke taal direkt oersette yn real-time sûnder folle gedoe. Ek kinne de ferskate dialekten fan in bepaalde taal identifisearre wurde en effektyf oerset wurde nei jo winske taal.
9. Fraude detection
Alle yndustry, benammen bank- en finânsjes, meitsje har soargen oer fraudegefallen. Dit probleem wurdt oplost troch it brûken fan masine-learen, wat lieningsstanderts, fraudekontrôles, kredytkaartfraude, en mear ferminderet. In kredytscore lit jo ek it fermogen fan in persoan evaluearje om in liening werom te beteljen en hoe riskant it is om har ien te jaan.
10. Brûkersûnderfining
It gebrûk fan tsjinsten foar AI-ûntwikkeling makket it mooglik foar organisaasjes in oanbod fan funksjes en tsjinsten oan har klanten te bieden. Dit sels lûkt klanten nei jo mobile app. Minsken geane altyd foar mobile applikaasjes dy't in oantal funksjes hawwe mei minimale kompleksiteit. It leverjen fan in bettere brûkersûnderfining sil jo bedriuw better berikke en dêrmei sil de belutsenens fan 'e brûkers wurde fersneld.
Besjoch de útkomsten fan dit yntegraasjeproses
It is wis dat it tafoegjen fan in ekstra funksje as in avansearre technology oan 'e mobile app jo mear kostet yn' e ûntwikkelingstiid. Untwikkelingskosten binne direkt evenredich mei de avansearre funksjes gearstald yn 'e applikaasje. Dêrom, foardat jo it jild útjaan, moatte jo lestich falle oer it resultaat dat it sil generearje. Hjir binne de foardielen fan AI en ML yn jo mobile app:
- Keunstmjittige yntelliginsje kin jo helpe om repetitive taken rapper te foltôgjen
- Krektens en folsleinens
- Ferbettere klantûnderfiningen
- Intelligente ynteraksjes mei de brûkers
- Behâld fan klanten.
De topplatfoarms wêrmei jo mobile apps kinne ûntwikkelje mei AI & ML
Sjoch hoe't AI en ML wurde ymplementearre yn 'e mobile apps dy't wy op deistige basis brûke
De Zomato platfoarm hat ferskate masine-learmodellen boud om in ferskaat oan real-time útdagings oan te pakken, lykas menu-digitalisearring, personaliseare restaurantlisten op 'e thússide, it foarsizzen fan tiid foar tarieding fan iten, ferbetterjen fan weideteksje, aktive sjauffeur-partner-ferstjoering, kontrôle fan bestjoerder-partner, neilibjen, en mear.
uber biedt har brûkers in skatte oankomsttiid (ETA) en kosten basearre op masine learen.
Optimalisearje Fitness is in sportapp dy't oanpaste workoutprogramma's leveret op basis fan genetyske en sensorgegevens.
Beide Amazon en Netflix's suggestive meganisme fertrout op itselde idee fan masine learen om oanbefellings op maat te jaan oan elke brûker.
Sigosoft kin no AI/ML-mooglikheden brûke yn har mobile applikaasjes - Litte wy útfine hoe en wêr!
Hjir by Sigosoft ûntwikkelje wy in breed oanbod fan mobile applikaasjes dy't by jo bedriuwstype past. Al dizze mobile apps binne ûntwikkele op sa'n manier dat se de meast avansearre en moderne mobile technologyen hawwe. Om ús kliïnten de bêste mooglike ûnderfining te jaan en har ynkomsten te fersnellen, opnimme wy AI en ML yn elke mobile app dy't wy ûntwikkelje.
OTT-platfoarms en mobile apps foar e-commerce nimme de lieding as it giet om yntegraasje fan AI en masine learen. Dit binne de meast foarkommende domeinen wêr't AI / ML wurdt brûkt. Makket net út yn hokker bedriuw jo binne, oanbefellingsmotoren spylje in krityske rol. Keunstmjittige yntelliginsje en masine learen binne dêrom essinsjeel.
Foar e-commerce mobile apps, om ús brûkers nuttige produktsuggestjes te presintearjen, brûke wy AI- en ML-techniken.
As it giet om OTT-platfoarms, brûke wy dizze technologyen foar krekt itselde doel - oanbefelling. De techniken dy't wy brûke binne rjochte op it belûken fan brûkers mei de shows en programma's dy't se leaver hawwe.
In telemedicine mobile apps, brûke wy AI en ML om de chronike omstannichheden fan 'e pasjint by te hâlden op basis fan de sammele gegevens.
In apps foar levering fan iten, dizze technologyen wurde brûkt foar ferskate gebrûk, lykas lokaasje tracking, restaurant fermelding neffens ien syn foarkar, foarsizze iten tarieding tiid, en in protte mear.
E-learning apps fertrouwe swier op keunstmjittige yntelliginsje en masine learen om tûke ynhâld te produsearjen en personaliseare learen te leverjen.
Finale wurden,
It is dúdlik dat AI en ML in protte foar ús kinne dwaan yn alle aspekten. Mei keunstmjittige yntelliginsje en masine learen as ûnderdiel fan jo mobile app kinne jo in tal mooglikheden ûntsluten om te ferbetterjen. En, op syn beurt, fergrutsje de generaasje fan ynkomsten. Keunstmjittige yntelliginsje en masine learen sille sûnder mis in yntegrale rol spylje yn takomstige mobile applikaasjes. Doch it no en ferkenne de wrâld fan mooglikheden. Hjir by Sigosoft, kinne jo mobile applikaasjes ûntwikkelje dy't passe by jo budzjet mei alle avansearre funksjes gearstald yn har. Nim kontakt mei ús op en belibje folslein op maat ûntwikkeling fan mobile app prosessen foar jo folgjende projekt.