AI i ML w aplikacji mobilnej

Mówiąc o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, wielu z nas stwierdziło, że ludzie tacy jak my nie mają z tym nic wspólnego. Zachęcamy jednak do przyjrzenia się temu bliżej. Nawet nie zdając sobie z tego sprawy, w codziennym życiu jesteś otoczony przez sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Rosnąca liczba inteligentnych gadżetów sprawiła, że ​​prawie każdy dom stał się inteligentniejszy. Pozwólcie, że pokażę Wam bardzo prosty przykład sztucznej inteligencji w naszym codziennym życiu. 

 

Każdego dnia budzimy się przy naszych telefonach. Większość z nas korzysta z rozpoznawania twarzy, aby je odblokować. Ale jak to się dzieje? Sztuczna inteligencja oczywiście. Teraz widzisz, jak AI i ML są wszędzie wokół nas. Korzystamy z nich na różne sposoby, nawet nie wiedząc o ich obecności. Tak, to są złożone technologie, które czynią nasze życie prostszym. 

 

Innym przykładem z życia codziennego jest e-mail. Ponieważ na co dzień korzystamy z poczty e-mail, sztuczna inteligencja odfiltrowuje wiadomości spamowe do naszych folderów ze spamem lub koszem, umożliwiając nam przeglądanie tylko odfiltrowanych wiadomości. Szacuje się, że zdolność filtrowania Gmaila wynosi 99.9%.

 

Ponieważ sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są dość powszechne w naszym życiu, czy zastanawiałeś się kiedyś, jak by to było, gdyby zostały zintegrowane z aplikacjami mobilnymi, z których tak często korzystamy! Brzmi interesująco, prawda? Ale faktem jest, że zostało to już zaimplementowane w wielu aplikacjach mobilnych. 

 

 

Jak AI i ML powinny zostać włączone do aplikacji mobilnych

Jeśli chodzi o sposób wykorzystania AI/ML w aplikacji mobilnej, masz trzy możliwości. Twórcy aplikacji mobilnych mogą korzystać ze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby ulepszać swoje aplikacje na 3 główne sposoby, aby uczynić je bardziej wydajnymi, inteligentnymi i przyjaznymi dla użytkownika. 

 

  • Rozumowanie 

Sztuczna inteligencja odnosi się do procesu zmuszania komputerów do rozwiązywania problemów w oparciu o ich rozumowanie. Taki obiekt udowadnia, że ​​sztuczna inteligencja może pokonać człowieka w szachy i jak Uber potrafi optymalizować trasy, aby oszczędzać czas użytkowników swojej aplikacji.

 

  • Rekomendacja

W branży aplikacji mobilnych jest to jedno z najpowszechniejszych zastosowań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Najlepsze marki na świecie, takie jak Flipkart, Amazonka, Netflixmiędzy innymi odnieśli sukces dzięki zapewnieniu użytkownikom wglądu w to, czego będą potrzebować w przyszłości, dzięki technologii obsługującej sztuczną inteligencję.

 

  • Behawioralny

Sztuczna inteligencja może wyznaczyć nowe granice, ucząc się zachowań użytkowników w aplikacji. Jeśli ktoś bez Twojej wiedzy ukradnie Twoje dane i podszywa się pod jakąkolwiek transakcję internetową, system AI może wyśledzić to podejrzane zachowanie i natychmiast zakończyć transakcję.

 

Dlaczego sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w aplikacjach mobilnych

Istnieje wiele powodów, dla których warto włączyć sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do aplikacji mobilnej. Nie tylko zwiększa poziom funkcjonalności Twojej aplikacji, ale także otwiera drzwi do milionów możliwości rozwoju w przyszłości. Oto 10 najważniejszych powodów, dla których warto skorzystać z zaawansowanej technologii AI i uczenia maszynowego:

 

 

1. Personalizacja

Algorytm AI wbudowany w Twoją aplikację mobilną powinien mieć możliwość analizowania i interpretowania danych z różnych źródeł, od sieci społecznościowych po ratingi kredytowe, oraz generowania sugestii dla każdego użytkownika. Może pomóc Ci w nauce:
Jakiego rodzaju użytkowników masz?
Jakie są ich preferencje i upodobania?
Jakie są ich budżety? 

 

Na podstawie tych informacji możesz ocenić zachowanie każdego użytkownika i wykorzystać te dane do celów marketingu docelowego. Dzięki uczeniu maszynowemu będziesz w stanie zapewnić swoim użytkownikom i potencjalnym użytkownikom bardziej odpowiednie i atrakcyjne treści oraz stworzyć wrażenie, że technologie aplikacji oparte na sztucznej inteligencji są specjalnie dostosowane do ich potrzeb.

 

 

2. Wyszukiwanie zaawansowane

Algorytmy wyszukiwania mogą pobierać wszystkie dane użytkownika, w tym historię wyszukiwania i typowe działania. W połączeniu z danymi behawioralnymi i żądaniami wyszukiwania dane te mogą zostać wykorzystane do rankingu Twoich produktów i usług oraz zapewnienia klientom najbardziej trafnych wyników. Zwiększoną wydajność można osiągnąć poprzez unowocześnienie funkcji, takich jak wyszukiwanie gestami lub włączenie wyszukiwania głosowego. Użytkownicy aplikacji korzystają z wyszukiwań AI i ML w bardziej kontekstowy i intuicyjny sposób. Na podstawie unikalnych zapytań zadawanych przez użytkowników algorytmy odpowiednio ustalają priorytety wyników.

 

 

3. Prognozowanie zachowań użytkowników

Marketerzy mogą wiele zyskać na tworzeniu aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, uzyskując głębsze zrozumienie preferencji i zachowań użytkowników w oparciu o dane takie jak płeć, wiek, lokalizacja, częstotliwość korzystania z aplikacji, historie wyszukiwania itp. Twoje działania marketingowe będą bardziej skuteczne jeśli znasz tę informację.

 

 

4. Bardziej trafne reklamy

Jedynym sposobem na pokonanie konkurencji na tym stale rozwijającym się rynku konsumenckim jest dostosowanie doświadczenia każdego użytkownika. Aplikacje mobilne korzystające z ML mogą wyeliminować proces przeszkadzania użytkownikom, prezentując im produkty i usługi, którymi nie są zainteresowani. Zamiast tego możesz tworzyć reklamy, które odwołują się do unikalnych upodobań i potrzeb każdego użytkownika. Obecnie firmy tworzące aplikacje do uczenia maszynowego są w stanie inteligentnie łączyć dane, oszczędzając czas i pieniądze wydane na nieodpowiednie reklamy oraz poprawiając reputację marki.

 

 

5. Lepszy poziom bezpieczeństwa

Oprócz tego, że są potężnym narzędziem marketingowym, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą również umożliwiać automatyzację i bezpieczeństwo aplikacji mobilnych. Inteligentne urządzenie z funkcją rozpoznawania dźwięku i obrazu umożliwia użytkownikom skonfigurowanie danych biometrycznych jako etapu uwierzytelniania zabezpieczającego. Prywatność i bezpieczeństwo są głównymi problemami każdego człowieka. Dlatego zawsze wybierają aplikację mobilną, w której wszystkie ich dane są bezpieczne. Dlatego zapewnienie zwiększonego poziomu bezpieczeństwa jest zaletą.

 

 

6. Rozpoznawanie twarzy

Apple wprowadziło pierwszy system identyfikacji twarzy w 2017 roku, aby zwiększyć bezpieczeństwo i satysfakcję użytkowników. W przeszłości rozpoznawanie twarzy wiązało się z wieloma problemami, takimi jak wrażliwość na światło, i nie pozwalało na identyfikację nikogo w przypadku zmiany wyglądu, na przykład w przypadku założenia okularów lub zapuszczenia brody. Apple iPhone X ma algorytm rozpoznawania twarzy oparty na sztucznej inteligencji w połączeniu z skomplikowanym sprzętem Apple. AI i ML pracują nad rozpoznawaniem twarzy w aplikacjach mobilnych w oparciu o zestaw funkcji przechowywanych w bazie danych. Oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji może natychmiast przeszukiwać bazy danych twarzy i porównywać je z jedną lub większą liczbą twarzy wykrytych w scenie. Dlatego ma ulepszone funkcje i funkcjonalność. Dzięki temu użytkownicy mogą teraz z łatwością korzystać z funkcji rozpoznawania twarzy w aplikacji mobilnej, niezależnie od swojego wyglądu.

 

 

7. Chatboty i automatyczne odpowiedzi

Obecnie większość aplikacji mobilnych wykorzystuje chatboty oparte na sztucznej inteligencji, aby zapewnić szybkie wsparcie swoim klientom. Może to faktycznie zaoszczędzić czas, a firmy mogą odciążyć zespół obsługi klienta w odpowiadaniu na powtarzające się pytania. Stworzenie chatbota AI pomoże Ci zasilić najczęściej zadawane zapytania i najbardziej prawdopodobne zapytania w Twojej aplikacji mobilnej. Dzięki temu za każdym razem, gdy klient zgłosi zapytanie, chatbot może natychmiast na nie odpowiedzieć.

 

 

8. Tłumacze języków

Tłumacze obsługujący sztuczną inteligencję można zintegrować z aplikacjami mobilnymi za pomocą technologii sztucznej inteligencji. Nawet jeśli na rynku dostępnych jest wielu tłumaczy języków, cechą, która pomaga tłumaczom obsługującym sztuczną inteligencję wyróżnić się na tle innych, jest nic innego jak możliwość pracy w trybie offline. Możesz natychmiastowo przetłumaczyć dowolny język w czasie rzeczywistym, bez większych problemów. Można także zidentyfikować różne dialekty danego języka i skutecznie je przetłumaczyć na żądany język.

 

 

9. Wykrywanie oszustw

Wszystkie branże, zwłaszcza bankowość i finanse, są zaniepokojone przypadkami oszustw. Problem ten rozwiązuje się za pomocą uczenia maszynowego, które ogranicza niespłacanie kredytów, kontrole oszustw, oszustwa związane z kartami kredytowymi i nie tylko. Ocena zdolności kredytowej pozwala również ocenić zdolność danej osoby do spłaty pożyczki i ryzyko jej udzielenia.

 

 

10. Doświadczenie użytkownika

Korzystanie z usług rozwoju sztucznej inteligencji umożliwia organizacjom oferowanie swoim klientom szeregu funkcji i usług. To samo w sobie przyciąga klientów do Twojej aplikacji mobilnej. Ludzie zawsze wybierają aplikacje mobilne, które mają wiele funkcji i są minimalne. Zapewnienie lepszego doświadczenia użytkownika zapewni lepszy zasięg Twojej firmie, a tym samym przyspieszy zaangażowanie użytkowników.

 

 

Przyjrzyj się efektom tego procesu integracji

Pewne jest, że dodanie dodatkowej funkcji lub zaawansowanej technologii do aplikacji mobilnej będzie kosztować więcej w okresie jej tworzenia. Koszt rozwoju jest wprost proporcjonalny do zaawansowanych funkcji zawartych w aplikacji. Dlatego zanim wydasz pieniądze, powinieneś się zastanowić, jaki wynik przyniesie. Oto zalety AI i ML w Twojej aplikacji mobilnej:

 

  • Sztuczna inteligencja może pomóc Ci szybciej wykonywać powtarzalne zadania
  • Dokładność i kompletność 
  • Lepsze doświadczenia klientów
  • Inteligentne interakcje z użytkownikami
  • Utrzymanie klientów.

 

Najlepsze platformy umożliwiające tworzenie aplikacji mobilnych za pomocą AI i ML

 

 

Zobacz, jak AI i ML są implementowane w aplikacjach mobilnych, z których korzystamy na co dzień

 

Połączenia Zomato platforma zbudowała kilka modeli uczenia maszynowego, aby sprostać różnorodnym wyzwaniom w czasie rzeczywistym, takim jak digitalizacja menu, spersonalizowane wykazy restauracji na stronie głównej, przewidywanie czasu przygotowania jedzenia, usprawnianie wykrywania dróg, aktywne wysyłanie partnerów do kierowcy, audyt pielęgnacji kierowcy i partnera, zgodność i więcej.

 

Uber oferuje swoim użytkownikom szacowany czas przybycia (ETA) i koszt w oparciu o uczenie maszynowe.

 

Zoptymalizuj kondycję to aplikacja sportowa oferująca dostosowane do indywidualnych potrzeb programy treningowe oparte na danych genetycznych i sensorycznych.

 

Obie Amazonka i Netflix's Mechanizm sugestywny opiera się na tej samej idei uczenia maszynowego, aby zapewnić każdemu użytkownikowi dostosowane rekomendacje. 

 

 

 

Sigosoft może teraz wykorzystać możliwości AI/ML w swoich aplikacjach mobilnych – dowiedzmy się, jak i gdzie!

 

W Sigosoft opracowujemy szeroką gamę aplikacji mobilnych dostosowanych do Twojego rodzaju działalności. Wszystkie te aplikacje mobilne są opracowane w taki sposób, aby zawierały najbardziej zaawansowane i nowoczesne technologie mobilne. Aby zapewnić naszym klientom najlepsze możliwe doświadczenia i przyspieszyć ich przychody, w każdą opracowywaną przez nas aplikację mobilną włączamy sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe.

 

Platformy OTT i aplikacje mobilne dla handlu elektronicznego przodują, jeśli chodzi o integrację sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Są to najczęstsze domeny, w których wykorzystywana jest sztuczna inteligencja/ML. Niezależnie od tego, w jakiej branży działasz, silniki rekomendacji odgrywają kluczową rolę. Niezbędne są zatem sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe.

 

W razie zamówieenia projektu aplikacje mobilne do handlu elektronicznego, aby przedstawić naszym użytkownikom przydatne propozycje produktów, wykorzystujemy techniki AI i ML. 

Jeśli chodzi o platformy OTT, używamy tych technologii dokładnie w tym samym celu – rekomendacji. Stosowane przez nas techniki mają na celu zaangażowanie użytkowników w preferowane przez nich programy i programy.

 

In aplikacje mobilne do telemedycyny, wykorzystujemy sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do śledzenia schorzeń przewlekłych pacjenta na podstawie zebranych danych.

 

In aplikacje do dostarczania żywnościtechnologie te mają szereg zastosowań, takich jak śledzenie lokalizacji, wyświetlanie listy restauracji zgodnie z preferencjami użytkownika, przewidywanie czasu przygotowania posiłku i wiele innych.

 

Aplikacje do e-learningu w tworzeniu inteligentnych treści i zapewnianiu spersonalizowanego uczenia się w dużym stopniu opierają się na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym.

 

 

Słowa końcowe,

Oczywiste jest, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą dla nas wiele zrobić pod każdym względem. Posiadanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w aplikacji mobilnej może odblokować wiele możliwości ulepszeń. A to z kolei zwiększa generowanie przychodów. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe niewątpliwie odegrają integralną rolę w przyszłych aplikacjach mobilnych. Zrób to teraz i odkryj świat możliwości. Tu na Sigosoft, możesz tworzyć aplikacje mobilne dostosowane do Twojego budżetu, wyposażone we wszystkie zaawansowane funkcje. Skontaktuj się z nami i doświadcz całkowicie szytego na miarę tworzenie aplikacji mobilnych procesy dla Twojego następnego projektu.