Када смо причали о вештачкој интелигенцији и МЛ, многи од нас су мислили да људи попут нас немају никакве везе са тим. Али позивамо вас да ово боље погледате. Чак и не схватајући, окружени сте АИ и МЛ у свакодневном животу. Све већи број паметних уређаја учинио је скоро сваки дом паметнијим. Дозволите ми да вам покажем веома једноставан пример вештачке интелигенције у нашем свакодневном животу.
Сваки дан се будимо уз наше телефоне. Већина нас користи препознавање лица да их откључа. Али како се то дешава? Вештачка интелигенција, наравно. Сада видите како су АИ и МЛ свуда око нас. Користимо их на различите начине чак и не знајући за њихово присуство. Да, ово су сложене технологије које чине наше животе једноставнијим.
Још један пример из свакодневног живота је е-пошта. Пошто свакодневно користимо своју е-пошту, вештачка интелигенција филтрира нежељене е-поруке у наше фасцикле за нежељену пошту или смеће, омогућавајући нам да прегледамо само филтриране поруке. Процењује се да је Гмаил-ов капацитет филтрирања 99.9%.
Пошто су вештачка интелигенција и МЛ прилично уобичајени током наших живота, да ли сте икада размишљали како би заправо било да су интегрисани у мобилне апликације које тако често користимо! Звучи занимљиво, зар не? Али чињеница је да је ово већ имплементирано у многим мобилним апликацијама.
Како АИ и МЛ треба да се уграде у мобилне апликације
У погледу тога како можете да унесете АИ/МЛ у своју мобилну апликацију, имате три опције. Програмери мобилних апликација могу да искористе вештачку интелигенцију и машинско учење како би побољшали своје апликације на 3 главна начина како би их учинили ефикаснијим, паметнијим и једноставнијим за употребу.
- Расуђивање
АИ се односи на процес навођења рачунара да решавају проблеме на основу њиховог резоновања. Овакав објекат доказује да вештачка интелигенција може победити човека у шаху и како је Убер у стању да оптимизује руте како би уштедио време корисницима апликација.
- Препорука
У индустрији мобилних апликација, ово је једна од најчешћих употреба машинског учења и вештачке интелигенције. Врхунски брендови на планети као нпр Флипкарт, амазонка, и Нетфлик, између осталог, постигли су свој успех заснован на пружању увида корисницима у оно што ће им следеће требати путем технологије са АИ.
- бехавиорал
Вештачка интелигенција може да постави нове границе учењем понашања корисника у апликацији. Ако неко украде ваше податке и лажно представља било коју онлајн трансакцију без вашег знања, АИ систем може пратити ово сумњиво понашање и прекинути трансакцију на лицу места.
Зашто АИ и машинско учење у мобилним апликацијама
Постоји више разлога да се вештачка интелигенција и машинско учење уграде у своју мобилну апликацију. Не само да побољшава ниво функционалности ваше апликације, већ и отвара врата од милион могућности за раст у будућности. Ево 10 најбољих разлога да напредујете са АИ и МЛ:
КСНУМКС. Персонализација
Алгоритам вештачке интелигенције уграђен у вашу мобилну апликацију треба да има могућност да анализира и тумачи податке из различитих извора, од друштвених мрежа до кредитних рејтинга, и генерише предлоге за сваког корисника. Може вам помоћи да научите:
Коју врсту корисника имате?
Које су њихове преференције и воље?
Који су им буџети?
На основу ових информација можете проценити понашање сваког корисника и користити ове податке за циљни маркетинг. Путем машинског учења, моћи ћете да својим корисницима и потенцијалним корисницима пружите релевантнији и привлачнији садржај и да створите утисак да су ваше технологије апликација засноване на вештачкој интелигенцији посебно прилагођене њиховим потребама.
2. Напредно претраживање
Алгоритми претраге могу да преузму све корисничке податке, укључујући историју претраге и типичне радње. Када се комбинују са подацима о понашању и захтевима за претрагу, ови подаци се могу користити за рангирање ваших производа и услуга и пружање најрелевантнијих резултата купцима. Побољшане перформансе се могу постићи надоградњом функција као што је претрага покретима или укључивање гласовне претраге. Корисници апликације доживљавају АИ и МЛ претраге на контекстуалнији и интуитивнији начин. Према јединственим упитима које постављају корисници, алгоритми у складу са тим дају приоритет резултатима.
3. Предвиђање понашања корисника
Маркетиншки стручњаци могу имати велике користи од развоја апликација са АИ и МЛ тако што ће боље разумети преференције и понашање корисника на основу података као што су пол, старост, локација, учесталост коришћења апликације, историја претраге итд. Ваши маркетиншки напори ће бити ефикаснији ако знате ове информације.
4. Релевантнији огласи
Једини начин да се победи конкуренција на овом све ширем потрошачком тржишту је прилагођавање сваког корисничког искуства. Мобилне апликације које користе МЛ могу да елиминишу процес узнемиравања корисника тако што ће им представити ставке и услуге за које нису заинтересовани. Уместо тога, можете да правите огласе који одговарају јединственим жељама и потребама сваког корисника. Данас компаније које развијају апликације за машинско учење могу паметно да споје податке, штедећи време и новац потрошен на неприкладно оглашавање и побољшавајући репутацију бренда.
5. Бољи ниво безбедности
Осим што је моћан маркетиншки алат, машинско учење и вештачка интелигенција такође могу омогућити аутоматизацију и безбедност за мобилне апликације. Паметни уређај са препознавањем звука и слике омогућава корисницима да подесе своје биометријске информације као корак безбедносне провере аутентичности. Приватност и безбедност су главна брига за сваког појединца. Због тога увек бирају мобилну апликацију где су сви њихови детаљи такође сигурни и сигурни. Дакле, пружање побољшаног нивоа безбедности представља предност.
6. Препознавање лица
Аппле је представио први систем за идентификацију лица 2017. године како би повећао сигурност и задовољство корисника. У прошлости, препознавање лица је имало много проблема, као што је осетљивост на светлост, и није могло да идентификује никога ако се промени изглед, на пример да стави наочаре или пусти браду. Аппле иПхоне Кс има алгоритам за препознавање лица заснован на вештачкој интелигенцији у комбинацији са Аппле-овим сложеним хардвером. АИ и МЛ раде на препознавању лица у мобилним апликацијама на основу скупа функција које се чувају у бази података. Софтвер који покреће вештачка интелигенција може тренутно да претражи базе података лица и упореди их са једним или више лица откривених у сцени. Дакле, долази са побољшаним карактеристикама и функционалношћу. Дакле, сада корисници могу лако да користе функцију препознавања лица у својој мобилној апликацији без обзира на њихов изглед.
7. Чет-ботови и аутоматски одговори
Данас већина мобилних апликација користи четботе са вештачком интелигенцијом за пружање брзе подршке својим клијентима. Ово заправо може уштедети време и компаније могу да смање потешкоће тиму за корисничку подршку у одговарању на поновљена питања. Развој АИ цхат бота ће вам помоћи да унесете често постављане упите и највероватније упите у вашој мобилној апликацији. Тако да сваки пут када клијент постави упит, цхатбот може одмах да одговори на исти.
8. Преводиоци језика
Преводиоци са АИ могу се интегрисати у ваше мобилне апликације уз помоћ АИ технологије. Чак и ако постоји велики број преводилаца језика доступних на тржишту, функција која помаже преводиоцима са АИ да се истичу од њих није ништа друго до њихова способност да раде ван мреже. Можете одмах да преведете било који језик у реалном времену без много муке. Такође, различити дијалекти одређеног језика могу се идентификовати и ефикасно превести на жељени језик.
9. Откривање превара
Све индустрије, посебно банкарство и финансије, забринуте су због случајева преваре. Овај проблем се решава коришћењем машинског учења, које смањује неизмирене обавезе по кредитима, провере на превару, превару са кредитним картицама и још много тога. Кредитни резултат вам такође омогућава да процените способност особе да отплати зајам и колико је ризично да му га дате.
10. Корисничко искуство
Коришћење развојних услуга вештачке интелигенције омогућава организацијама да понуде низ функција и услуга својим клијентима. Ово само по себи привлачи купце у вашу мобилну апликацију. Људи увек траже мобилне апликације које имају низ функција са минималном сложеношћу. Пружање бољег корисничког искуства ће ваше пословање боље досегнути и тиме ће се повећати ангажман корисника.
Погледајте резултате овог процеса интеграције
Сигурно је да ће вас додавање додатне функције или напредне технологије мобилној апликацији коштати више током развоја. Цена развоја је директно пропорционална напредним функцијама које су састављене у апликацији. Према томе, пре него што потрошите новац, требало би да се бринете о исходу који ће он произвести. Ево предности вештачке интелигенције и МЛ у вашој мобилној апликацији:
- Вештачка интелигенција вам може помоћи да брже завршите задатке који се понављају
- Тачност и потпуност
- Побољшано корисничко искуство
- Интелигентне интеракције са корисницима
- Задржавање купаца.
Врхунске платформе које вам омогућавају да развијате мобилне апликације са АИ и МЛ
Погледајте како се АИ и МЛ имплементирају у мобилне апликације које користимо свакодневно
Зомато платформа је изградила неколико модела машинског учења за решавање различитих изазова у реалном времену, као што су дигитализација менија, персонализовани огласи ресторана на почетној страници, предвиђање времена припреме хране, побољшање детекције пута, активна диспечера возач-партнер, ревизија дотеривања возача и партнера, усклађеност и више.
Убер нуди својим корисницима процењено време доласка (ЕТА) и цену на основу машинског учења.
Оптимизујте фитнес је спортска апликација која пружа прилагођене програме вежбања засноване на генетским и сензорским подацима.
Оба амазонка Нетфлик-ове сугестивни механизам се ослања на исту идеју машинског учења како би пружио прилагођене препоруке сваком кориснику.
Сигософт сада може да искористи АИ/МЛ могућности у својим мобилним апликацијама – Хајде да сазнамо како и где!
Овде у Сигософту развијамо широк спектар мобилних апликација које одговарају вашем типу пословања. Све ове мобилне апликације су развијене на начин да садрже најнапредније и најсавременије мобилне технологије. Да бисмо нашим клијентима пружили најбоље могуће искуство и убрзали њихов приход, уграђујемо АИ и МЛ у сваку мобилну апликацију коју развијамо.
ОТТ платформе и мобилне апликације за е-трговину преузимају водећу улогу када је у питању интеграција вештачке интелигенције и машинског учења. Ово су најчешћи домени у којима се користи АИ/МЛ. Без обзира којим се послом бавите, механизми за препоруке играју кључну улогу. Вештачка интелигенција и машинско учење су стога од суштинског значаја.
за мобилне апликације за е-трговину, да бисмо корисницима представили корисне предлоге производа, користимо технике вештачке интелигенције и МЛ.
Када је реч о ОТТ платформама, ове технологије користимо за потпуно исту сврху – препоруку. Технике које користимо имају за циљ да ангажују кориснике емисијама и програмима које преферирају.
In мобилне апликације за телемедицину, користимо АИ и МЛ да бисмо пратили хронична стања пацијента на основу прикупљених података.
In апликације за доставу хране, ове технологије се користе за неколико употреба као што су праћење локације, листање ресторана према нечијим преференцијама, предвиђање времена припреме хране и још много тога.
Апликације за е-учење у великој мери се ослањају на вештачку интелигенцију и машинско учење да би произвели паметан садржај и обезбедили персонализовано учење.
Завршне речи,
Јасно је да АИ и МЛ могу учинити много за нас у свим аспектима. Ако имате вештачку интелигенцију и машинско учење као део ваше мобилне апликације, можете да откључате мноштво могућности за побољшање. И, заузврат, повећати генерисање прихода. Вештачка интелигенција и машинско учење ће несумњиво играти интегралну улогу у будућим мобилним апликацијама. Урадите то сада и истражите свет могућности. Овде код Сигософт, можете развити мобилне апликације које одговарају вашем буџету са свим напредним функцијама које су састављене у њима. Обратите нам се и доживите потпуно прилагођено развој мобилних апликација процеси за ваш следећи пројекат.