AI와 ML에 대해 이야기할 때 우리 중 많은 사람들은 우리 같은 사람들은 그것과 아무 관련이 없다고 말했습니다. 하지만 이에 대해 자세히 살펴보시기 바랍니다.. 당신은 자신도 모르는 사이에 일상생활에서 AI와 ML에 둘러싸여 있습니다. 점점 더 많은 스마트 장치가 거의 모든 가정을 더욱 스마트하게 만들었습니다. 우리 일상생활에서 인공지능이 활용되는 아주 간단한 예를 보여드리겠습니다.
매일 우리는 휴대폰을 보며 깨어납니다. 우리 대부분은 얼굴 인식을 사용하여 잠금을 해제합니다. 그런데 어떻게 그런 일이 일어나는 걸까요? 물론 인공지능이죠. 이제 우리 주변 곳곳에 AI와 ML이 어떻게 존재하는지 알 수 있습니다. 우리는 그것들의 존재를 알지 못하더라도 다양한 방식으로 활용합니다. 그렇습니다. 이것들은 우리의 삶을 더 단순하게 만드는 복잡한 기술입니다.
또 다른 일상 생활의 예는 이메일입니다. 우리가 이메일을 매일 사용함에 따라 인공 지능은 스팸 이메일을 스팸 폴더나 휴지통 폴더로 필터링하여 필터링된 메시지만 볼 수 있도록 합니다. Gmail의 필터링 용량은 99.9%로 추정됩니다.
AI와 ML은 우리 삶 전반에 걸쳐 매우 흔하므로, 우리가 자주 사용하는 모바일 애플리케이션에 AI와 ML이 통합된다면 실제로 어떻게 될지 생각해 본 적이 있습니까? 흥미롭지 않나요? 하지만 사실 이는 이미 많은 모바일 앱에서 구현되었습니다.
AI와 ML을 모바일 앱에 통합하는 방법
모바일 애플리케이션에 AI/ML을 주입하는 방법에는 세 가지 옵션이 있습니다. 모바일 앱 개발자는 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 3가지 주요 방법으로 앱을 더욱 효율적이고 스마트하며 사용자 친화적으로 개선할 수 있습니다.
- 추리
AI란 컴퓨터가 자신의 추론을 바탕으로 문제를 해결하도록 하는 과정을 말합니다. 이와 같은 시설은 인공지능이 체스에서 인간을 이길 수 있다는 것과 Uber가 어떻게 경로를 최적화하여 앱 사용자의 시간을 절약할 수 있는지를 증명합니다.
- 추천
모바일 앱 업계에서 이는 기계 학습과 인공 지능의 가장 일반적인 용도 중 하나입니다. 다음과 같은 지구상 최고의 브랜드 Flipkart, 아마존및 넷플릭스는 AI 지원 기술을 통해 사용자에게 다음에 필요한 것이 무엇인지에 대한 통찰력을 제공함으로써 성공을 거두었습니다.
- 행동의
인공 지능은 앱에서 사용자 행동을 학습하여 새로운 영역을 개척할 수 있습니다. 누군가가 귀하의 데이터를 훔치고 귀하가 모르는 사이에 온라인 거래를 가장하는 경우, AI 시스템은 이러한 의심스러운 행동을 추적하고 그 자리에서 거래를 종료할 수 있습니다.
모바일 앱에서 AI와 머신러닝이 필요한 이유
모바일 애플리케이션에 인공 지능과 기계 학습을 통합하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 이는 앱의 기능 수준을 향상시킬 뿐만 아니라 앞으로도 성장할 수 있는 수많은 기회의 문을 열어줍니다. AI와 ML을 활용하여 발전해야 하는 10가지 이유는 다음과 같습니다.
1. 개인화
모바일 앱에 내장된 AI 알고리즘은 소셜 네트워크부터 신용 등급까지 다양한 소스의 데이터를 분석 및 해석하고 모든 사용자를 위한 제안을 생성하는 기능을 갖추고 있어야 합니다. 다음 내용을 배우는 데 도움이 될 수 있습니다.
어떤 유형의 사용자가 있나요?
그들의 선호도와 좋아하는 점은 무엇입니까?
그들의 예산은 얼마입니까?
이 정보를 바탕으로 각 사용자의 행동을 평가하고 타겟 마케팅에 활용할 수 있습니다. 기계 학습을 통해 사용자와 잠재 사용자에게 보다 관련성이 높고 매력적인 콘텐츠를 제공하고 AI 주입 앱 기술이 그들의 요구 사항에 특별히 맞춰져 있다는 인상을 줄 수 있습니다..
2. 고급 검색
검색 알고리즘은 검색 기록 및 일반적인 작업을 포함한 모든 사용자 데이터를 검색할 수 있습니다. 행동 데이터 및 검색 요청과 결합하면 이 데이터를 사용하여 제품 및 서비스의 순위를 매기고 고객에게 가장 관련성이 높은 결과를 제공할 수 있습니다. 제스처 검색 등의 기능을 업그레이드하거나 음성 검색을 통합하면 성능이 향상됩니다. 앱 사용자는 보다 상황에 맞고 직관적인 방식으로 AI 및 ML 검색을 경험합니다. 사용자가 제시한 고유한 쿼리에 따라 알고리즘은 그에 따라 결과의 우선순위를 정합니다.
3. 사용자 행동 예측
마케팅 담당자는 성별, 연령, 위치, 앱 사용 빈도, 검색 기록 등과 같은 데이터를 기반으로 사용자의 선호도와 행동을 더 깊이 이해함으로써 AI 및 ML 지원 앱 개발로부터 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 귀하의 마케팅 노력은 더욱 효과적이 될 것입니다. 이 정보를 알고 있다면.
4. 관련성 높은 광고
끊임없이 확장되는 소비자 시장에서 경쟁에서 승리할 수 있는 유일한 방법은 모든 사용자 경험을 맞춤화하는 것입니다. ML을 활용한 모바일 앱은 사용자가 관심을 갖지 않는 항목이나 서비스를 제시하여 사용자를 방해하는 과정을 없앨 수 있습니다. 오히려 각 사용자의 독특한 취향과 요구에 어필하는 광고를 만들 수 있습니다. 오늘날 머신러닝 앱을 개발하는 기업은 데이터를 스마트하게 병합하여 부적절한 광고에 소요되는 시간과 비용을 절약하고 브랜드 평판을 높일 수 있습니다.
5. 더 나은 보안 수준
강력한 마케팅 도구인 것 외에도 기계 학습 및 인공 지능은 모바일 앱의 자동화 및 보안을 가능하게 할 수도 있습니다. 오디오 및 이미지 인식 기능을 갖춘 스마트 기기를 통해 사용자는 보안 인증 단계로 생체 정보를 설정할 수 있습니다. 개인정보 보호와 보안은 모든 개인의 주요 관심사입니다. 따라서 그들은 항상 모든 세부 정보가 안전하고 보안이 유지되는 모바일 애플리케이션을 선택합니다. 따라서 향상된 보안 수준을 제공하는 것이 장점입니다.
6. 안면 인식
Apple은 사용자 보안과 만족도를 높이기 위해 2017년 최초로 Face ID 시스템을 도입했습니다. 과거 안면인식은 빛 민감도 등 문제가 많았고, 안경을 쓰거나 수염을 기르는 등 외모가 변해도 누구인지 식별할 수 없었다. Apple iPhone X에는 Apple의 정교한 하드웨어와 AI 기반 얼굴 인식 알고리즘이 결합되어 있습니다. AI와 ML은 데이터베이스에 저장된 일련의 기능을 기반으로 모바일 앱의 얼굴 인식에 작동합니다. AI 기반 소프트웨어는 즉시 얼굴 데이터베이스를 검색하고 이를 장면에서 감지된 하나 이상의 얼굴과 비교할 수 있습니다. 따라서 향상된 기능과 기능이 제공됩니다. 이제 사용자는 외모에 관계없이 모바일 앱에서 얼굴 인식 기능을 쉽게 사용할 수 있습니다.
7. 챗봇과 자동 답장
오늘날 대부분의 모바일 애플리케이션은 AI 기반 챗봇을 사용하여 고객에게 빠른 지원을 제공합니다. 이를 통해 실제로 시간을 절약할 수 있으며 기업에서는 반복되는 질문에 답변하는 고객 지원팀의 어려움을 줄일 수 있습니다. AI 챗봇을 개발하면 자주 묻는 질문과 가장 가능성이 높은 질문을 모바일 앱에 제공하는 데 도움이 됩니다. 고객이 문의할 때마다 챗봇이 즉시 대응할 수 있도록 말이죠.
8. 언어 번역가
AI 지원 번역기는 AI 기술의 도움으로 모바일 앱에 통합될 수 있습니다. 시중에 수많은 언어 번역가가 있더라도 AI 번역가가 이들보다 돋보일 수 있는 기능은 다름 아닌 오프라인 작업 능력입니다. 별다른 번거로움 없이 실시간으로 모든 언어를 즉시 번역할 수 있습니다. 또한 특정 언어의 다양한 방언을 식별하고 원하는 언어로 효과적으로 번역할 수 있습니다.
9. 사기 감지
모든 산업, 특히 은행과 금융이 사기 사건을 우려하고 있습니다. 이 문제는 대출 불이행, 사기 수표, 신용 카드 사기 등을 줄이는 기계 학습을 사용하여 해결됩니다. 또한 신용 점수를 통해 개인의 대출 상환 능력과 대출을 제공하는 것이 얼마나 위험한지 평가할 수 있습니다.
10. 사용자 경험
AI 개발 서비스를 사용하면 조직은 고객에게 다양한 기능과 서비스를 제공할 수 있습니다. 이는 그 자체로 고객을 모바일 앱으로 끌어들이는 것입니다. 사람들은 항상 복잡성을 최소화하면서 다양한 기능을 갖춘 모바일 애플리케이션을 찾습니다. 더 나은 사용자 경험을 제공하면 비즈니스의 도달 범위가 더 넓어지고 사용자 참여가 가속화됩니다.
통합 프로세스의 결과를 살펴보세요.
모바일 앱에 추가 기능이나 고급 기술을 추가하면 개발 기간 동안 비용이 더 많이 들 것이 분명합니다. 개발 비용은 애플리케이션에 통합된 고급 기능에 정비례합니다. 그러므로 돈을 쓰기 전에 그것이 가져올 결과에 대해 걱정해야 합니다. 모바일 앱에서 AI 및 ML의 이점은 다음과 같습니다.
- 인공 지능을 사용하면 반복적인 작업을 더 빠르게 완료할 수 있습니다.
- 정확성과 완전성
- 향상된 고객 경험
- 사용자와의 지능적인 상호작용
- 고객 유지.
AI와 ML로 모바일 앱을 개발할 수 있는 최고의 플랫폼
우리가 매일 사용하는 모바일 앱에서 AI와 ML이 어떻게 구현되는지 알아보세요.
XNUMXD덴탈의 Zomato 플랫폼은 메뉴 디지털화, 개인화된 홈페이지 레스토랑 목록, 음식 준비 시간 예측, 도로 감지 강화, 적극적인 운전자-파트너 파견, 운전자-파트너 그루밍 감사, 규정 준수 등 다양한 실시간 과제를 해결하기 위해 여러 기계 학습 모델을 구축했습니다. 더.
동네 짱 기계 학습을 기반으로 사용자에게 예상 도착 시간(ETA)과 비용을 제공합니다.
피트니스 최적화 유전자와 센서 데이터를 기반으로 맞춤형 운동 프로그램을 제공하는 스포츠 앱입니다.
모두 아마존 와 넷플 릭스 암시 메커니즘은 모든 사용자에게 맞춤형 권장 사항을 제공하기 위해 동일한 기계 학습 아이디어를 사용합니다.
Sigosoft는 이제 모바일 애플리케이션에서 AI/ML 기능을 활용할 수 있습니다. 방법과 장소를 알아봅시다!
Sigosoft에서는 귀하의 비즈니스 유형에 맞는 다양한 모바일 애플리케이션을 개발합니다. 이러한 모든 모바일 앱은 가장 진보되고 현대적인 모바일 기술을 특징으로 하는 방식으로 개발되었습니다. 고객에게 가능한 최고의 경험을 제공하고 수익을 가속화하기 위해 우리는 우리가 개발하는 모든 모바일 앱에 AI와 ML을 통합합니다.
전자상거래용 OTT 플랫폼과 모바일 앱은 AI와 머신러닝을 통합하는 데 앞장서고 있습니다. 이는 AI/ML이 사용되는 가장 널리 사용되는 도메인입니다. 어떤 비즈니스에 종사하든 추천 엔진은 중요한 역할을 합니다. 따라서 인공지능과 머신러닝이 필수적이다.
럭셔리 전자상거래 모바일 앱, 사용자에게 유용한 제품 제안을 제공하기 위해 AI 및 ML 기술을 사용합니다.
OTT 플랫폼의 경우, 우리는 정확히 동일한 목적, 즉 추천을 위해 이러한 기술을 사용합니다. 우리가 사용하는 기술은 사용자가 선호하는 쇼와 프로그램에 참여하도록 하는 것을 목표로 합니다.
In 원격의료 모바일 앱, 수집된 데이터를 기반으로 AI와 ML을 사용하여 환자의 만성 질환을 추적합니다.
In 음식 배달 앱, 이러한 기술은 위치 추적, 선호도에 따른 레스토랑 목록, 음식 준비 시간 예측 등과 같은 다양한 용도로 사용됩니다.
E-러닝 앱 스마트 콘텐츠를 제작하고 개인화된 학습을 제공하기 위해 인공지능과 머신러닝에 크게 의존하고 있습니다.
마지막 단어,
AI와 ML이 모든 측면에서 우리에게 많은 도움을 줄 수 있다는 것은 분명합니다. 모바일 앱의 일부로 인공 지능과 기계 학습을 사용하면 개선할 수 있는 다양한 가능성을 열어줄 수 있습니다. 그리고 결과적으로 수익 창출도 증가합니다. 인공 지능과 기계 학습은 의심할 여지 없이 미래의 모바일 애플리케이션에서 필수적인 역할을 할 것입니다. 지금 바로 실행하여 가능성의 세계를 탐험해 보세요. 여기에서 시고소프트, 모든 고급 기능이 통합되어 예산에 맞는 모바일 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 우리에게 연락하여 완전히 맞춤화된 경험을 경험해보세요 모바일 앱 개발 다음 프로젝트를 위한 프로세스.