Говоря об искусственном интеллекте и машинном обучении, многие из нас думали: такие люди, как мы, не имеют к этому никакого отношения. Но мы призываем вас присмотреться к этому повнимательнее.. Даже не осознавая этого, в повседневной жизни вы окружены искусственным интеллектом и машинным обучением. Растущее число умных гаджетов сделало умнее практически каждый дом. Позвольте мне показать вам очень простой пример использования искусственного интеллекта в нашей повседневной жизни.
Каждый день мы просыпаемся со своими телефонами. Большинство из нас используют распознавание лиц, чтобы разблокировать их. Но как это происходит? Искусственный интеллект, конечно. Теперь вы видите, что искусственный интеллект и машинное обучение повсюду вокруг нас. Мы используем их по-разному, даже не зная об их присутствии. Да, это сложные технологии, которые делают нашу жизнь проще.
Еще один пример из повседневной жизни — электронная почта. Поскольку мы ежедневно используем нашу электронную почту, искусственный интеллект отфильтровывает спам-сообщения в наши папки для спама или корзины, позволяя нам просматривать только отфильтрованные сообщения. По оценкам, способность фильтрации Gmail составляет 99.9%.
Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение довольно распространены в нашей жизни, задумывались ли вы когда-нибудь, как бы было на самом деле, если бы они были интегрированы в мобильные приложения, которые мы так часто используем! Звучит интересно, правда? Но дело в том, что это уже реализовано во многих мобильных приложениях.
Как AI и ML должны быть включены в мобильные приложения
Что касается того, как вы можете внедрить AI/ML в свое мобильное приложение, у вас есть три варианта. Разработчики мобильных приложений могут использовать искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения своих приложений тремя основными способами, чтобы сделать их более эффективными, интеллектуальными и удобными для пользователя.
- аргументация
Искусственный интеллект означает процесс, позволяющий компьютерам решать проблемы на основе своих рассуждений. Подобный объект доказывает, что искусственный интеллект может победить человека в шахматы и как Uber может оптимизировать маршруты, чтобы сэкономить время пользователей своего приложения.
- Рекомендация
В индустрии мобильных приложений это одно из наиболее распространенных применений машинного обучения и искусственного интеллекта. Лучшие бренды планеты, такие как Flipkart, Amazonи Netflix, среди прочего, добились своего успеха благодаря предоставлению пользователям информации о том, что им понадобится в будущем, с помощью технологий с поддержкой искусственного интеллекта.
- Поведенческий
Искусственный интеллект может установить новые горизонты, изучая поведение пользователей в приложении. Если кто-то украдет ваши данные и выдаст себя за любую онлайн-транзакцию без вашего ведома, система искусственного интеллекта сможет отследить это подозрительное поведение и немедленно прекратить транзакцию.
Почему искусственный интеллект и машинное обучение в мобильных приложениях
Существует ряд причин для включения искусственного интеллекта и машинного обучения в ваше мобильное приложение. Это не только повышает уровень функциональности вашего приложения, но и открывает двери миллионов возможностей для роста в будущем. Вот 10 главных причин, по которым вам стоит заняться продвинутыми разработками в области искусственного интеллекта и машинного обучения:
1. воплощение
Алгоритм искусственного интеллекта, встроенный в ваше мобильное приложение, должен иметь возможность анализировать и интерпретировать данные из различных источников, от социальных сетей до кредитных рейтингов, и генерировать предложения для каждого пользователя. Это может помочь вам узнать:
Какой тип пользователей у вас есть?
Каковы их предпочтения и симпатии?
Каковы их бюджеты?
На основе этой информации вы можете оценить поведение каждого пользователя и использовать эти данные для целевого маркетинга. Благодаря машинному обучению вы сможете предоставлять своим пользователям и потенциальным пользователям более актуальный и привлекательный контент и создавать впечатление, что ваши технологии приложений, основанные на искусственном интеллекте, специально адаптированы к их потребностям..
2. Расширенный поиск
Алгоритмы поиска могут извлекать все пользовательские данные, включая историю поиска и типичные действия. В сочетании с поведенческими данными и поисковыми запросами эти данные можно использовать для ранжирования ваших продуктов и услуг и предоставления клиентам наиболее релевантных результатов. Повышения производительности можно добиться за счет обновления таких функций, как поиск по жестам или голосовой поиск. Пользователи приложения осуществляют поиск с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения более контекстуально и интуитивно понятно. В соответствии с уникальными запросами пользователей алгоритмы соответствующим образом определяют приоритет результатов.
3. Прогнозирование поведения пользователей
Маркетологи могут получить большую выгоду от разработки приложений с поддержкой AI и ML, получив более глубокое понимание предпочтений и поведения пользователей на основе таких данных, как пол, возраст, местоположение, частота использования приложений, история поиска и т. д. Ваши маркетинговые усилия будут более эффективными. если вы знаете эту информацию.
4. Более релевантная реклама
Единственный способ победить конкурентов на этом постоянно расширяющемся потребительском рынке — это настроить каждый пользовательский опыт. Мобильные приложения, использующие ML, могут исключить процесс беспокойства пользователей, предлагая им товары и услуги, которые им не интересны. Скорее, вы можете создавать рекламу, которая будет отвечать уникальным симпатиям и потребностям каждого пользователя. Сегодня компании, разрабатывающие приложения машинного обучения, могут разумно объединять данные, экономя время и деньги, потраченные на неуместную рекламу, и улучшая репутацию бренда.
5. Повышенный уровень безопасности
Помимо того, что машинное обучение и искусственный интеллект являются мощным маркетинговым инструментом, они также могут обеспечить автоматизацию и безопасность мобильных приложений. Интеллектуальное устройство с распознаванием звука и изображений позволяет пользователям настраивать свою биометрическую информацию в качестве этапа аутентификации безопасности. Конфиденциальность и безопасность являются серьезной проблемой для каждого человека. Следовательно, они всегда выбирают мобильное приложение, в котором все их данные также надежно защищены. Поэтому обеспечение повышенного уровня безопасности является преимуществом.
6. Распознавание лиц
Apple представила первую систему идентификации лица в 2017 году, чтобы повысить безопасность и удовлетворенность пользователей. В прошлом распознавание лиц имело много проблем, таких как чувствительность к свету, и оно не могло идентифицировать никого, если его внешний вид изменился, например, если он надел очки или отрастил бороду. Apple iPhone X оснащен алгоритмом распознавания лиц на основе искусственного интеллекта в сочетании со сложным аппаратным обеспечением Apple. Искусственный интеллект и машинное обучение работают над распознаванием лиц в мобильных приложениях на основе набора функций, которые хранятся в базе данных. Программное обеспечение на базе искусственного интеллекта может мгновенно искать в базах данных лиц и сравнивать их с одним или несколькими лицами, обнаруженными в сцене. Таким образом, он имеет расширенные функции и возможности. Итак, теперь пользователи могут легко использовать функцию распознавания лиц в своем мобильном приложении независимо от своей внешности.
7. Чат-боты и автоматические ответы
В настоящее время большинство мобильных приложений используют чат-боты на базе искусственного интеллекта для оказания быстрой поддержки своим клиентам. Это действительно может сэкономить время, и компании смогут избавиться от трудностей со службой поддержки клиентов, отвечающих на повторяющиеся вопросы. Разработка чат-бота с искусственным интеллектом поможет вам передавать часто задаваемые и наиболее вероятные запросы в ваше мобильное приложение. Таким образом, всякий раз, когда клиент задает вопрос, чат-бот может немедленно на него ответить.
8. Языковые переводчики
Переводчики с поддержкой искусственного интеллекта можно интегрировать в ваши мобильные приложения с помощью технологии искусственного интеллекта. Даже если на рынке доступно несколько языковых переводчиков, особенность, которая помогает переводчикам с поддержкой ИИ выделиться среди них, — это не что иное, как их способность работать в автономном режиме. Вы можете мгновенно перевести любой язык в режиме реального времени без особых хлопот. Кроме того, можно идентифицировать различные диалекты определенного языка и эффективно перевести их на нужный язык.
9. Обнаружение мошенничества
Все отрасли, особенно банковское дело и финансы, обеспокоены случаями мошенничества. Эта проблема решается с помощью машинного обучения, что снижает вероятность невыплат по кредитам, проверок на мошенничество, мошенничества с кредитными картами и многого другого. Кредитный рейтинг также позволяет вам оценить способность человека погасить кредит и насколько рискованно его давать.
10. Пользовательский опыт
Использование услуг по разработке искусственного интеллекта позволяет организациям предлагать своим клиентам ряд функций и услуг. Это само по себе привлекает клиентов в ваше мобильное приложение. Люди всегда выбирают мобильные приложения, которые имеют ряд функций и минимальную сложность. Обеспечение лучшего пользовательского опыта повысит охват вашего бизнеса и, следовательно, ускорит вовлечение пользователей.
Посмотрите на результаты этого процесса интеграции
Разумеется, добавление дополнительной функции или передовой технологии в мобильное приложение обойдется вам дороже во время разработки. Стоимость разработки прямо пропорциональна расширенным функциям, собранным в приложении. Следовательно, прежде чем тратить деньги, вам следует побеспокоиться о результате, который они принесут. Вот преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения в вашем мобильном приложении:
- Искусственный интеллект может помочь вам быстрее выполнять повторяющиеся задачи
- Точность и полнота
- Улучшенный клиентский опыт
- Интеллектуальное взаимодействие с пользователями
- Удержание клиентов.
Лучшие платформы, позволяющие разрабатывать мобильные приложения с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения
Посмотрите, как искусственный интеллект и машинное обучение реализованы в мобильных приложениях, которые мы используем ежедневно.
Ассоциация Zomato Платформа создала несколько моделей машинного обучения для решения различных задач в режиме реального времени, таких как оцифровка меню, персонализированные списки ресторанов на домашней странице, прогнозирование времени приготовления еды, улучшение обнаружения дорог, активная диспетчеризация водителя и партнера, аудит ухода за водителем и партнером, соблюдение требований и более.
Uber предлагает своим пользователям расчетное время прибытия (ETA) и стоимость на основе машинного обучения.
Оптимизация фитнеса — это спортивное приложение, которое предоставляет индивидуальные программы тренировок на основе генетических и сенсорных данных.
Оба формата Amazon и Нетфликса Наводящий механизм опирается на ту же идею машинного обучения, чтобы предоставлять индивидуальные рекомендации каждому пользователю.
Sigosoft теперь может использовать возможности AI/ML в своих мобильных приложениях — давайте узнаем, как и где!
Здесь, в Sigosoft, мы разрабатываем широкий спектр мобильных приложений, подходящих для вашего типа бизнеса. Все эти мобильные приложения разработаны таким образом, чтобы использовать самые передовые и современные мобильные технологии. Чтобы предоставить нашим клиентам наилучший опыт и увеличить их доходы, мы внедряем искусственный интеллект и машинное обучение в каждое разрабатываемое нами мобильное приложение.
OTT-платформы и мобильные приложения для электронной коммерции лидируют, когда дело доходит до интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения. Это наиболее распространенные области, в которых используется AI/ML. Независимо от того, каким бизнесом вы занимаетесь, системы рекомендаций играют решающую роль. Поэтому искусственный интеллект и машинное обучение необходимы.
Что касается мобильные приложения для электронной коммерцииЧтобы предоставить нашим пользователям полезные предложения по продуктам, мы используем методы искусственного интеллекта и машинного обучения.
Когда речь идет об OTT-платформах, мы используем эти технологии ровно с той же целью — с рекомендацией. Методы, которые мы используем, направлены на привлечение пользователей к шоу и программам, которые они предпочитают.
In мобильные приложения для телемедицинымы используем искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы отслеживать хронические заболевания пациентов на основе собранных данных.
In Приложения для доставки едыЭти технологии используются для нескольких целей, таких как отслеживание местоположения, составление списка ресторанов в соответствии с предпочтениями, прогнозирование времени приготовления еды и многое другое.
Приложения для электронного обучения в значительной степени полагаются на искусственный интеллект и машинное обучение для создания интеллектуального контента и обеспечения персонализированного обучения.
Заключительные слова,
Понятно, что искусственный интеллект и машинное обучение могут многое для нас сделать во всех аспектах. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения в вашем мобильном приложении может открыть для вас множество возможностей для совершенствования. И, в свою очередь, увеличить прибыль. Искусственный интеллект и машинное обучение, несомненно, будут играть важную роль в будущих мобильных приложениях. Сделайте это сейчас и исследуйте мир возможностей. Здесь в Сигософт, вы можете разрабатывать мобильные приложения, соответствующие вашему бюджету, со всеми встроенными в них расширенными функциями. Обратитесь к нам и получите полностью индивидуальный опыт Разработка мобильных приложений процессы для вашего следующего проекта.