एआई और एमएल के बारे में बात करते समय, हममें से कई लोगों का मानना था कि हमारे जैसे लोगों का इससे कोई लेना-देना नहीं है। लेकिन हम आपसे इस पर करीब से नज़र डालने का आग्रह करते हैं. इसका एहसास किए बिना, आप अपने दैनिक जीवन में एआई और एमएल से घिरे हुए हैं। स्मार्ट गैजेट्स की बढ़ती संख्या ने लगभग हर घर को स्मार्ट बना दिया है। आइए मैं आपको हमारे दैनिक जीवन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक बहुत ही सरल उदाहरण दिखाता हूँ।
हर दिन हम अपने फोन के साथ उठते हैं। हममें से अधिकांश लोग उन्हें अनलॉक करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं। लेकिन ऐसा कैसे होता है? निःसंदेह कृत्रिम बुद्धिमत्ता। अब आप देख रहे हैं कि एआई और एमएल हमारे चारों ओर कैसे हैं। हम उनकी उपस्थिति को जाने बिना भी विभिन्न तरीकों से उनका उपयोग करते हैं। हाँ, ये जटिल प्रौद्योगिकियाँ हैं जो हमारे जीवन को सरल बनाती हैं।
दैनिक जीवन का एक अन्य उदाहरण ईमेल है। जैसा कि हम दैनिक आधार पर अपने ईमेल का उपयोग करते हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्पैम ईमेल को हमारे स्पैम या ट्रैश फ़ोल्डर में फ़िल्टर कर देती है, जिससे हम केवल फ़िल्टर किए गए संदेशों को देख पाते हैं। अनुमान है कि जीमेल की फ़िल्टरिंग क्षमता 99.9% है।
चूंकि एआई और एमएल हमारे जीवन में काफी आम हैं, क्या आपने कभी सोचा है कि अगर वे उन मोबाइल एप्लिकेशन में एकीकृत हो जाएं जिनका हम अक्सर उपयोग करते हैं तो यह वास्तव में कैसा होगा! दिलचस्प लगता है, है ना? लेकिन सच तो यह है कि कई मोबाइल ऐप्स में इसे पहले ही लागू किया जा चुका है.
एआई और एमएल को मोबाइल ऐप्स में कैसे शामिल किया जाना चाहिए
आप अपने मोबाइल एप्लिकेशन में एआई/एमएल को कैसे शामिल कर सकते हैं, इसके संदर्भ में आपके पास तीन विकल्प हैं। मोबाइल ऐप डेवलपर अपने ऐप्स को अधिक कुशल, स्मार्ट और उपयोगकर्ता के अनुकूल बनाने के लिए 3 प्रमुख तरीकों से कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं।
- विचार
एआई कंप्यूटर से उनके तर्क के आधार पर समस्याओं को हल करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। इस तरह की सुविधा यह साबित करती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता शतरंज में इंसान को हरा सकती है और कैसे उबर अपने ऐप उपयोगकर्ताओं का समय बचाने के लिए मार्गों को अनुकूलित करने में सक्षम है।
- सिफारिश
मोबाइल ऐप उद्योग में, यह मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सबसे आम उपयोगों में से एक है। जैसे ग्रह पर शीर्ष ब्रांड फ्लिपकार्ट, वीरांगना, तथा नेटफ्लिक्सदूसरों के बीच, एआई-सक्षम तकनीक के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को यह जानकारी प्रदान करने के आधार पर उनकी सफलता बनी है कि उन्हें आगे क्या चाहिए।
- व्यवहार
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऐप में उपयोगकर्ता के व्यवहार को सीखकर नई सीमाएं तय कर सकता है। यदि कोई आपका डेटा चुराता है और आपकी जानकारी के बिना कोई ऑनलाइन लेनदेन करता है, तो एआई सिस्टम इस संदिग्ध व्यवहार को ट्रैक कर सकता है और लेनदेन को मौके पर ही समाप्त कर सकता है।
मोबाइल ऐप्स में AI और मशीन लर्निंग क्यों?
आपके मोबाइल एप्लिकेशन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग को शामिल करने के कई कारण हैं। यह न केवल आपके ऐप के कार्यक्षमता स्तर को बढ़ाता है बल्कि भविष्य में भी बढ़ने के लाखों अवसरों के द्वार खोलता है। आपके लिए AI और ML के साथ आगे बढ़ने के शीर्ष 10 कारण यहां दिए गए हैं:
1। निजीकरण
आपके मोबाइल ऐप में एम्बेडेड एआई एल्गोरिदम में सोशल नेटवर्क से लेकर क्रेडिट रेटिंग तक विभिन्न स्रोतों से डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने और प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए सुझाव उत्पन्न करने की क्षमता होनी चाहिए। यह आपको सीखने में मदद कर सकता है:
आपके पास किस प्रकार के उपयोगकर्ता हैं?
उनकी प्राथमिकताएँ और पसंद क्या हैं?
उनके बजट क्या हैं?
इस जानकारी के आधार पर, आप प्रत्येक उपयोगकर्ता के व्यवहार का आकलन कर सकते हैं और लक्ष्य विपणन के लिए इस डेटा का उपयोग कर सकते हैं। मशीन लर्निंग के माध्यम से, आप अपने उपयोगकर्ताओं और संभावित उपयोगकर्ताओं को अधिक प्रासंगिक और आकर्षक सामग्री प्रदान करने में सक्षम होंगे और यह धारणा बना सकेंगे कि आपकी एआई-इन्फ्यूज्ड ऐप प्रौद्योगिकियां विशेष रूप से उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप हैं।.
2. उन्नत खोज
खोज एल्गोरिदम खोज इतिहास और विशिष्ट क्रियाओं सहित सभी उपयोगकर्ता डेटा को पुनः प्राप्त कर सकता है। व्यवहार संबंधी डेटा और खोज अनुरोधों के साथ संयुक्त होने पर, इस डेटा का उपयोग आपके उत्पादों और सेवाओं को रैंक करने और ग्राहकों को सबसे प्रासंगिक परिणाम प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। जेस्चर सर्च जैसी सुविधाओं को अपग्रेड करके या वॉयस सर्च को शामिल करके बेहतर प्रदर्शन हासिल किया जा सकता है। ऐप के उपयोगकर्ता अधिक प्रासंगिक और सहज तरीके से एआई और एमएल खोज का अनुभव करते हैं। उपयोगकर्ताओं द्वारा पूछे गए अद्वितीय प्रश्नों के अनुसार, एल्गोरिदम तदनुसार परिणामों को प्राथमिकता देते हैं।
3. उपयोगकर्ता के व्यवहार का पूर्वानुमान लगाना
लिंग, आयु, स्थान, ऐप उपयोग आवृत्ति, खोज इतिहास इत्यादि जैसे डेटा के आधार पर उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं और व्यवहार की गहरी समझ प्राप्त करके विपणक एआई और एमएल-सक्षम ऐप विकास से बहुत लाभ उठा सकते हैं। आपके मार्केटिंग प्रयास अधिक प्रभावी होंगे यदि आप यह जानकारी जानते हैं.
4. अधिक प्रासंगिक विज्ञापन
इस निरंतर बढ़ते उपभोक्ता बाजार में प्रतिस्पर्धा को मात देने का एकमात्र तरीका प्रत्येक उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करना है। एमएल का उपयोग करने वाले मोबाइल ऐप्स उपयोगकर्ताओं को उन वस्तुओं और सेवाओं को प्रस्तुत करके परेशान करने की प्रक्रिया को समाप्त कर सकते हैं जिनमें उनकी रुचि नहीं है। इसके बजाय, आप ऐसे विज्ञापन बना सकते हैं जो प्रत्येक उपयोगकर्ता की विशिष्ट पसंद और जरूरतों को पूरा करते हैं। आज, मशीन लर्निंग ऐप विकसित करने वाली कंपनियां डेटा को स्मार्ट तरीके से मर्ज करने में सक्षम हैं, जिससे अनुचित विज्ञापन पर खर्च होने वाला समय और पैसा दोनों बचता है और ब्रांड प्रतिष्ठा बढ़ती है।
5. बेहतर सुरक्षा स्तर
एक शक्तिशाली विपणन उपकरण होने के अलावा, मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोबाइल ऐप्स के लिए स्वचालन और सुरक्षा को भी सक्षम कर सकती है। ऑडियो और छवि पहचान वाला एक स्मार्ट डिवाइस उपयोगकर्ताओं को सुरक्षा प्रमाणीकरण चरण के रूप में अपनी बायोमेट्रिक जानकारी सेट करने की अनुमति देता है। गोपनीयता और सुरक्षा प्रत्येक व्यक्ति के लिए एक प्रमुख चिंता का विषय है। इसलिए वे हमेशा ऐसा मोबाइल एप्लिकेशन चुनते हैं जहां उनके सभी विवरण सुरक्षित भी हों। इसलिए उन्नत सुरक्षा स्तर प्रदान करना एक फायदा है।
6। चेहरे की पहचान
Apple ने उपयोगकर्ता सुरक्षा और संतुष्टि बढ़ाने के लिए 2017 में पहला फेस आईडी सिस्टम पेश किया। अतीत में, चेहरे की पहचान में कई समस्याएं थीं, जैसे कि प्रकाश संवेदनशीलता, और अगर किसी की शक्ल बदल जाए, जैसे कि चश्मा लगाना या दाढ़ी बढ़ाना, तो इससे किसी की पहचान नहीं हो पाती थी। Apple iPhone X में Apple के विस्तृत हार्डवेयर के साथ संयुक्त AI-आधारित फेस रिकग्निशन एल्गोरिदम है। एआई और एमएल डेटाबेस में संग्रहीत सुविधाओं के एक सेट के आधार पर मोबाइल ऐप्स में चेहरे की पहचान पर काम करते हैं। एआई-संचालित सॉफ्टवेयर तुरंत चेहरों के डेटाबेस खोज सकता है और उनकी तुलना किसी दृश्य में पाए गए एक या अधिक चेहरों से कर सकता है। इसलिए, यह उन्नत सुविधाओं और कार्यक्षमता के साथ आता है। तो अब, उपयोगकर्ता अपनी उपस्थिति की परवाह किए बिना अपने मोबाइल ऐप में चेहरे की पहचान सुविधा का आसानी से उपयोग कर सकते हैं।
7. चैटबॉट और स्वचालित उत्तर
आजकल अधिकांश मोबाइल एप्लिकेशन अपने ग्राहकों को त्वरित सहायता प्रदान करने के लिए एआई-संचालित चैटबॉट का उपयोग करते हैं। इससे वास्तव में समय की बचत हो सकती है और कंपनियां बार-बार पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर देने में ग्राहक सहायता टीम की कठिनाई को कम कर सकती हैं। एआई चैटबॉट विकसित करने से आपको अपने मोबाइल ऐप में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों और सबसे संभावित प्रश्नों को फीड करने में मदद मिलेगी। ताकि जब भी कोई ग्राहक कोई प्रश्न उठाए, तो चैटबॉट तुरंत उसका जवाब दे सके।
8. भाषा अनुवादक
AI तकनीक की मदद से AI-सक्षम अनुवादकों को आपके मोबाइल ऐप्स में एकीकृत किया जा सकता है। भले ही बाजार में कई भाषा अनुवादक उपलब्ध हों, लेकिन एआई-सक्षम अनुवादकों को उनसे अलग दिखने में मदद करने वाली सुविधा और कुछ नहीं बल्कि ऑफ़लाइन काम करने की उनकी क्षमता है। आप बिना किसी परेशानी के वास्तविक समय में किसी भी भाषा का तुरंत अनुवाद कर सकते हैं। साथ ही, किसी विशेष भाषा की विभिन्न बोलियों की पहचान की जा सकती है और उन्हें आपकी इच्छित भाषा में प्रभावी ढंग से अनुवादित किया जा सकता है।
9। धोखाधड़ी का पता लगाना
सभी उद्योग, विशेषकर बैंकिंग और वित्त, धोखाधड़ी के मामलों को लेकर चिंतित हैं। मशीन लर्निंग का उपयोग करके इस समस्या का समाधान किया जाता है, जिससे ऋण चूक, धोखाधड़ी जांच, क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी और बहुत कुछ कम हो जाता है। क्रेडिट स्कोर आपको किसी व्यक्ति की ऋण चुकाने की क्षमता का मूल्यांकन करने में भी सक्षम बनाता है और उन्हें ऋण देना कितना जोखिम भरा है।
10. उपयोगकर्ता अनुभव
एआई विकास सेवाओं का उपयोग संगठनों के लिए अपने ग्राहकों को कई प्रकार की सुविधाएँ और सेवाएँ प्रदान करना संभव बनाता है। यह स्वयं ग्राहकों को आपके मोबाइल ऐप की ओर आकर्षित करता है। लोग हमेशा ऐसे मोबाइल एप्लिकेशन चुनते हैं जिनमें न्यूनतम जटिलता वाली कई सुविधाएं हों। बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने से आपके व्यवसाय की पहुंच बेहतर होगी और इससे उपयोगकर्ता जुड़ाव में तेजी आएगी।
इस एकीकरण प्रक्रिया के परिणामों पर एक नज़र डालें
यह निश्चित है कि मोबाइल ऐप में एक अतिरिक्त सुविधा या उन्नत तकनीक जोड़ने से विकास के दौरान आपको अधिक लागत आएगी। विकास लागत एप्लिकेशन में एकत्रित की गई उन्नत सुविधाओं के सीधे आनुपातिक है। इसलिए पैसा खर्च करने से पहले आपको इस बात की चिंता करनी चाहिए कि इसका क्या परिणाम होने वाला है। आपके मोबाइल ऐप में AI और ML के लाभ यहां दिए गए हैं:
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आपको दोहराए जाने वाले कार्यों को अधिक तेज़ी से पूरा करने में मदद कर सकता है
- सटीकता और पूर्णता
- बेहतर ग्राहक अनुभव
- उपयोगकर्ताओं के साथ बुद्धिमान बातचीत
- ग्राहकों का प्रतिधारण.
शीर्ष प्लेटफ़ॉर्म जो आपको एआई और एमएल के साथ मोबाइल ऐप विकसित करने की अनुमति देते हैं
देखें कि हमारे द्वारा दैनिक आधार पर उपयोग किए जाने वाले मोबाइल ऐप्स में AI और ML को कैसे लागू किया जाता है
RSI Zomato प्लेटफ़ॉर्म ने विभिन्न प्रकार की वास्तविक समय की चुनौतियों जैसे कि मेनू डिजिटलीकरण, वैयक्तिकृत होमपेज रेस्तरां लिस्टिंग, भोजन तैयार करने के समय की भविष्यवाणी करना, सड़क का पता लगाना, सक्रिय ड्राइवर-पार्टनर डिस्पैच, ड्राइवर-पार्टनर ग्रूमिंग ऑडिट, अनुपालन और को संबोधित करने के लिए कई मशीन लर्निंग मॉडल बनाए हैं। अधिक।
Uber अपने उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग के आधार पर अनुमानित आगमन समय (ईटीए) और लागत प्रदान करता है।
फिटनेस का अनुकूलन करें एक स्पोर्ट्स ऐप है जो जेनेटिक और सेंसर डेटा के आधार पर अनुकूलित वर्कआउट प्रोग्राम प्रदान करता है।
दोनों वीरांगना और नेटफ्लिक्स के विचारोत्तेजक तंत्र प्रत्येक उपयोगकर्ता को अनुरूप अनुशंसाएँ प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग के समान विचार पर निर्भर करता है।
सिगोसॉफ्ट अब अपने मोबाइल एप्लिकेशन में एआई/एमएल क्षमताओं का लाभ उठा सकता है - आइए जानें कैसे और कहां!
यहां सिगोसॉफ्ट में, हम आपके व्यवसाय के प्रकार के अनुरूप मोबाइल एप्लिकेशन की एक विस्तृत श्रृंखला विकसित करते हैं। ये सभी मोबाइल ऐप्स इस तरह से विकसित किए गए हैं कि इनमें सबसे उन्नत और आधुनिक मोबाइल तकनीकें शामिल हैं। अपने ग्राहकों को सर्वोत्तम संभव अनुभव प्रदान करने और उनके राजस्व में तेजी लाने के लिए, हम अपने द्वारा विकसित प्रत्येक मोबाइल ऐप में एआई और एमएल को शामिल करते हैं।
जब एआई और मशीन लर्निंग को एकीकृत करने की बात आती है तो ई-कॉमर्स के लिए ओटीटी प्लेटफॉर्म और मोबाइल ऐप अग्रणी होते हैं। ये सबसे प्रचलित डोमेन हैं जहां AI/ML का उपयोग किया जाता है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किस व्यवसाय में हैं, अनुशंसा इंजन एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इसलिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग आवश्यक हैं।
के लिए ई-कॉमर्स मोबाइल ऐप्सअपने उपयोगकर्ताओं को उपयोगी उत्पाद सुझाव प्रस्तुत करने के लिए, हम AI और ML तकनीकों का उपयोग करते हैं।
जब ओटीटी प्लेटफार्मों की बात आती है, तो हम इन प्रौद्योगिकियों का उपयोग बिल्कुल उसी उद्देश्य के लिए करते हैं - अनुशंसा। हम जिन तकनीकों का उपयोग करते हैं उनका उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को उनके पसंदीदा शो और कार्यक्रमों से जोड़ना है।
In टेलीमेडिसिन मोबाइल ऐप्स, हम एकत्र किए गए डेटा के आधार पर रोगी की पुरानी स्थितियों पर नज़र रखने के लिए एआई और एमएल का उपयोग करते हैं।
In खाद्य वितरण एप्लिकेशन, इन तकनीकों को कई उपयोगों के लिए नियोजित किया जाता है जैसे स्थान ट्रैकिंग, किसी की पसंद के अनुसार रेस्तरां सूची बनाना, भोजन तैयार करने के समय की भविष्यवाणी करना और भी बहुत कुछ।
ई-लर्निंग ऐप्स स्मार्ट सामग्री तैयार करने और व्यक्तिगत शिक्षा प्रदान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं।
अंतिम शब्द,
यह स्पष्ट है कि एआई और एमएल सभी पहलुओं में हमारे लिए बहुत कुछ कर सकते हैं। आपके मोबाइल ऐप के हिस्से के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग होने से आपके लिए सुधार की कई संभावनाएं खुल सकती हैं। और, बदले में, राजस्व सृजन में वृद्धि करें। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग निस्संदेह भविष्य के मोबाइल एप्लिकेशन में अभिन्न भूमिका निभाएंगे। इसे अभी करें और संभावनाओं की दुनिया का अन्वेषण करें। यहाँ पर सिगोसॉफ्ट, आप ऐसे मोबाइल एप्लिकेशन विकसित कर सकते हैं जो आपके बजट में सभी उन्नत सुविधाओं के साथ फिट हों। हमसे संपर्क करें और पूरी तरह से अनुकूलित अनुभव लें मोबाइल ऐप विकास आपके अगले प्रोजेक्ट के लिए प्रक्रियाएँ।