Yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında konuşurken çoğumuz, bizim gibi insanların bunlarla hiçbir ilgisinin olmadığını düşünüyorduk. Ancak buna daha yakından bakmanızı öneririz.. Farkında bile olmadan, günlük yaşamınızda yapay zeka ve makine öğrenimi tarafından kuşatılmış durumdasınız. Artan sayıda akıllı cihaz neredeyse her evi daha akıllı hale getirdi. Size günlük hayatımızdaki yapay zekanın çok basit bir örneğini göstereyim.
Her gün telefonlarımızla uyanıyoruz. Çoğumuz bunların kilidini açmak için yüz tanımayı kullanırız. Peki bu nasıl oluyor? Tabii ki yapay zeka. Artık AI ve ML'nin etrafımızda her yerde olduğunu görüyorsunuz. Varlıklarını bilmeden bile onlardan farklı şekillerde yararlanırız. Evet bunlar hayatımızı kolaylaştıran karmaşık teknolojiler.
Bir başka günlük yaşam örneği ise e-postadır. E-postalarımızı günlük olarak kullandığımız için yapay zeka, spam e-postaları filtreleyerek spam veya çöp kutusu klasörlerimize göndererek yalnızca filtrelenen mesajları görüntülememize olanak tanır. Gmail'in filtreleme kapasitesinin %99.9 olduğu tahmin edilmektedir.
Yapay zeka ve makine öğrenimi hayatımızın her yerinde oldukça yaygın olduğundan, sıklıkla kullandığımız mobil uygulamalara entegre edilselerdi gerçekte nasıl olurdu hiç düşündünüz mü? Kulağa ilginç geliyor değil mi? Ancak gerçek şu ki bu, birçok mobil uygulamada zaten uygulanmış durumda.
Yapay zeka ve makine öğrenimi mobil uygulamalara nasıl dahil edilmelidir?
AI/ML'yi mobil uygulamanıza nasıl aşılayabileceğiniz konusunda üç seçeneğiniz var. Mobil uygulama geliştiricileri, uygulamalarını daha verimli, akıllı ve kullanıcı dostu hale getirmek amacıyla 3 ana yolla geliştirmek için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanabilirler.
- muhakeme
Yapay zeka, bilgisayarların sorunları kendi akıl yürütmelerine göre çözmelerini sağlama sürecini ifade eder. Bunun gibi bir tesis, yapay zekanın satrançta bir insanı yenebileceğini ve Uber'in, uygulama kullanıcılarına zaman kazandırmak için rotaları nasıl optimize edebildiğini kanıtlıyor.
- Tavsiye
Mobil uygulama endüstrisinde bu, makine öğrenimi ve yapay zekanın en yaygın kullanımlarından biridir. Gezegendeki en iyi markalar gibi Flipkart, Amazon, ve Netflix, diğerlerinin yanı sıra, başarılarını, yapay zeka destekli teknoloji aracılığıyla kullanıcılara bundan sonra neye ihtiyaç duyacaklarına dair öngörüler sağlamaya dayalı hale getirdi.
- Davranışsal
Yapay zeka, uygulamadaki kullanıcı davranışını öğrenerek yeni sınırlar belirleyebilir. Birisi verilerinizi çalarsa ve bilginiz dışında herhangi bir çevrimiçi işlemin kimliğine bürünürse, yapay zeka sistemi bu şüpheli davranışı izleyebilir ve işlemi anında sonlandırabilir.
Mobil Uygulamalarda Neden Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
Yapay zekayı ve makine öğrenimini mobil uygulamanıza dahil etmenin çeşitli nedenleri vardır. Yalnızca uygulamanızın işlevsellik düzeyini geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekte de büyümek için milyonlarca fırsatın kapısını açar. Yapay zeka ve makine öğrenimi konusunda ilerleme kaydetmeniz için en önemli 10 neden:
1. Kişiselleştirme
Mobil uygulamanıza yerleştirilmiş bir yapay zeka algoritması, sosyal ağlardan kredi notlarına kadar çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz edip yorumlayabilmeli ve her kullanıcı için öneriler üretebilmelidir. Aşağıdakileri öğrenmenize yardımcı olabilir:
Ne tür kullanıcılarınız var?
Tercihleri ve beğenileri neler?
Bütçeleri nedir?
Bu bilgilere dayanarak her kullanıcının davranışını değerlendirebilir ve bu verileri hedef pazarlama için kullanabilirsiniz. Makine öğrenimi sayesinde kullanıcılarınıza ve potansiyel kullanıcılarınıza daha alakalı ve ilgi çekici içerik sunabilecek ve yapay zeka destekli uygulama teknolojilerinizin özellikle onların ihtiyaçlarına göre uyarlandığı izlenimini yaratabileceksiniz..
2. Gelişmiş arama
Arama algoritmaları, arama geçmişleri ve tipik eylemler de dahil olmak üzere tüm kullanıcı verilerini alabilir. Davranışsal veriler ve arama istekleriyle birleştirildiğinde bu veriler, ürünlerinizi ve hizmetlerinizi sıralamak ve müşterilere en alakalı sonuçları sunmak için kullanılabilir. Hareketle arama gibi özelliklerin yükseltilmesi veya sesli aramanın dahil edilmesiyle gelişmiş performans elde edilebilir. Uygulamanın kullanıcıları, AI ve ML aramalarını daha bağlamsal ve sezgisel bir şekilde deneyimliyor. Algoritmalar, kullanıcıların ortaya koyduğu benzersiz sorgulara göre sonuçları buna göre önceliklendiriyor.
3. Kullanıcı davranışını tahmin etmek
Pazarlamacılar, cinsiyet, yaş, konum, uygulama kullanım sıklığı, arama geçmişleri vb. verilere dayalı olarak kullanıcıların tercihlerini ve davranışlarını daha derinlemesine anlayarak AI ve ML destekli uygulama geliştirmeden büyük ölçüde yararlanabilir. Pazarlama çabalarınız daha etkili olacaktır. eğer bu bilgiyi biliyorsanız.
4. Daha alakalı reklamlar
Sürekli genişleyen bu tüketici pazarında rekabeti yenmenin tek yolu her kullanıcı deneyimini kişiselleştirmektir. ML kullanan mobil uygulamalar, kullanıcılara ilgi duymadıkları ürün ve hizmetleri sunarak onları rahatsız etme sürecini ortadan kaldırabilir. Bunun yerine her kullanıcının benzersiz beğenilerine ve ihtiyaçlarına hitap eden reklamlar yapabilirsiniz. Günümüzde makine öğrenimi uygulamaları geliştiren şirketler, verileri akıllıca birleştirerek uygunsuz reklamlara harcanan zamandan ve paradan tasarruf sağlıyor ve marka itibarını artırabiliyor.
5. Daha iyi güvenlik seviyesi
Makine öğrenimi ve yapay zeka, güçlü bir pazarlama aracı olmasının yanı sıra mobil uygulamalar için otomasyon ve güvenlik de sağlayabilir. Ses ve görüntü tanıma özelliğine sahip akıllı bir cihaz, kullanıcıların biyometrik bilgilerini bir güvenlik kimlik doğrulama adımı olarak ayarlamalarına olanak tanır. Gizlilik ve güvenlik her birey için büyük bir endişe kaynağıdır. Bu nedenle her zaman tüm detaylarının güvende olduğu bir mobil uygulamayı seçiyorlar. Bu nedenle gelişmiş bir güvenlik düzeyi sağlamak bir avantajdır.
6. Yüz tanıma
Apple, kullanıcı güvenliğini ve memnuniyetini artırmak amacıyla 2017 yılında ilk face ID sistemini tanıttı. Geçmişte yüz tanımanın ışık hassasiyeti gibi birçok sorunu vardı ve gözlük takması veya sakal bırakması gibi görünümleri değiştiğinde kimseyi tanımlayamıyordu. Apple iPhone X, Apple'ın ayrıntılı donanımıyla birleştirilmiş yapay zeka tabanlı bir yüz tanıma algoritmasına sahiptir. AI ve ML, veritabanında depolanan bir dizi özelliği temel alarak mobil uygulamalarda yüz tanıma üzerinde çalışır. Yapay zeka destekli yazılım, yüz veritabanlarında anında arama yapabilir ve bunları bir sahnede tespit edilen bir veya daha fazla yüzle karşılaştırabilir. Bu nedenle gelişmiş özellikler ve işlevsellik ile birlikte gelir. Böylece kullanıcılar artık görünümlerinden bağımsız olarak mobil uygulamalarında yüz tanıma özelliğini rahatlıkla kullanabilecekler.
7. Chatbotlar ve otomatik yanıtlar
Günümüzde çoğu mobil uygulama, müşterilerine hızlı destek sağlamak için yapay zeka destekli sohbet robotlarından yararlanıyor. Bu aslında zamandan tasarruf sağlayabilir ve şirketler, müşteri destek ekibinin tekrarlanan soruları yanıtlama zorluğunu ortadan kaldırabilir. Yapay zekalı bir sohbet robotu geliştirmek, sık sorulan sorguları ve en olası sorguları mobil uygulamanızda beslemenize yardımcı olacaktır. Böylece bir müşteri ne zaman bir soru sorsa, chatbot da aynı soruyu anında yanıtlayabiliyor.
8. Dil çevirmenleri
Yapay zeka özellikli çevirmenler, yapay zeka teknolojisinin yardımıyla mobil uygulamalarınıza entegre edilebilir. Piyasada çok sayıda dil çevirmeni bulunsa bile yapay zeka destekli çevirmenlerin onlardan öne çıkmasına yardımcı olan özellik, çevrimdışı çalışabilme yeteneklerinden başka bir şey değildir. Herhangi bir dili gerçek zamanlı olarak çok fazla uğraşmadan anında çevirebilirsiniz. Ayrıca belirli bir dilin çeşitli lehçeleri belirlenebilir ve istediğiniz dile etkili bir şekilde tercüme edilebilir.
9. Dolandırıcılık tespiti
Başta bankacılık ve finans olmak üzere tüm sektörler dolandırıcılık vakalarından endişe duyuyor. Bu sorun, kredi temerrütlerini, dolandırıcılık kontrollerini, kredi kartı dolandırıcılığını ve daha fazlasını azaltan makine öğrenimi kullanılarak çözülür. Kredi puanı aynı zamanda bir kişinin krediyi geri ödeme yeteneğini ve ona kredi vermenin ne kadar riskli olduğunu değerlendirmenize de olanak tanır.
10. Kullanıcı deneyimi
Yapay zeka geliştirme hizmetlerinin kullanımı, kuruluşların müşterilerine çeşitli özellikler ve hizmetler sunmasını mümkün kılar. Bu, müşterileri mobil uygulamanıza çeker. İnsanlar her zaman çok sayıda özelliğe sahip ve minimum karmaşıklığa sahip mobil uygulamaları tercih ediyor. Daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlamak, işletmenizin daha iyi ulaşmasını sağlayacak ve böylece kullanıcı etkileşimi hızlanacaktır.
Bu entegrasyon sürecinin sonuçlarına bir göz atın
Mobil uygulamaya ekstra bir özellik veya ileri bir teknoloji eklemenin geliştirme süresi boyunca size daha fazla maliyet getireceği kesindir. Geliştirme maliyeti, uygulamada bir araya getirilen gelişmiş özelliklerle doğru orantılıdır. Bu nedenle parayı harcamadan önce yaratacağı sonuç konusunda endişelenmelisiniz. Mobil uygulamanızda AI ve ML'nin avantajları şunlardır:
- Yapay zeka, tekrarlayan görevleri daha hızlı tamamlamanıza yardımcı olabilir
- Doğruluk ve tamlık
- İyileştirilmiş müşteri deneyimleri
- Kullanıcılarla akıllı etkileşimler
- Müşterilerin elde tutulması.
AI ve ML ile mobil uygulamalar geliştirmenize olanak tanıyan En İyi Platformlar
Günlük olarak kullandığımız mobil uygulamalarda AI ve ML'nin nasıl uygulandığını görün
The Zomato platform, menü dijitalleştirme, kişiselleştirilmiş ana sayfa restoran listeleri, yemek hazırlama süresini tahmin etme, yol algılamayı geliştirme, aktif sürücü-iş ortağı gönderimi, sürücü-iş ortağı bakım denetimi, uyumluluk ve uyumluluk gibi çeşitli gerçek zamanlı zorlukların üstesinden gelmek için çeşitli makine öğrenimi modelleri oluşturdu. Daha.
Uber kullanıcılarına makine öğrenimine dayalı tahmini varış süresi (ETA) ve maliyet sunar.
Fitness'ı Optimize Edin genetik ve sensör verilerine dayalı olarak kişiye özel egzersiz programları sağlayan bir spor uygulamasıdır.
Her ikisi de Amazon ve Netflix en Öneri mekanizması, her kullanıcıya özel öneriler sunmak için aynı makine öğrenimi fikrine dayanır.
Sigosoft artık mobil uygulamalarında AI/ML yeteneklerinden yararlanabiliyor - Nasıl ve nerede olduğunu öğrenelim!
Sigosoft'ta iş türünüze uygun çok çeşitli mobil uygulamalar geliştiriyoruz. Tüm bu mobil uygulamalar, en ileri ve modern mobil teknolojileri içerecek şekilde geliştirilmektedir. Müşterilerimize mümkün olan en iyi deneyimi sunmak ve gelirlerini hızlandırmak için geliştirdiğimiz her mobil uygulamaya AI ve ML'yi dahil ediyoruz.
OTT platformları ve e-ticarete yönelik mobil uygulamalar, yapay zeka ve makine öğrenimini entegre etme konusunda başı çekiyor. Bunlar AI/ML'nin kullanıldığı en yaygın alanlardır. Hangi işte olursanız olun, öneri motorları kritik bir rol oynar. Bu nedenle yapay zeka ve makine öğrenimi hayati önem taşıyor.
İçin e-ticaret mobil uygulamalarıKullanıcılarımıza faydalı ürün önerileri sunabilmek için AI ve ML tekniklerini kullanıyoruz.
OTT platformları söz konusu olduğunda, bu teknolojileri tamamen aynı amaç için kullanıyoruz: öneri. Kullandığımız teknikler, kullanıcıların tercih ettikleri gösteri ve programlarla etkileşime geçmesini amaçlamaktadır.
In teletıp mobil uygulamaları, toplanan verilere dayanarak hastanın kronik durumlarını takip etmek için AI ve ML'yi kullanıyoruz.
In yemek siparişi uygulamalarıBu teknolojiler, konum izleme, kişinin tercihlerine göre restoran listeleme, yemek hazırlama süresini tahmin etme ve daha pek çok farklı kullanım için kullanılıyor.
E-öğrenme uygulamaları Akıllı içerik üretmek ve kişiselleştirilmiş öğrenme sağlamak için yapay zekaya ve makine öğrenimine büyük ölçüde güveniyoruz.
Son sözler,
AI ve ML'nin bizim için her açıdan çok şey yapabileceği açıktır. Mobil uygulamanızın bir parçası olarak yapay zeka ve makine öğrenimine sahip olmak, geliştirmeniz için birçok olasılığın kilidini açabilir. Ve buna karşılık gelir üretimini artırın. Yapay zeka ve makine öğrenimi şüphesiz geleceğin mobil uygulamalarında ayrılmaz bir rol oynayacaktır. Şimdi yapın ve olasılıklar dünyasını keşfedin. Bunun sonucunda Sigosoft, tüm gelişmiş özellikleri bünyesinde barındırarak bütçenize uygun mobil uygulamalar geliştirebilirsiniz. Bize ulaşın ve tamamen size özel deneyimi yaşayın mobil uygulama geliştirme Bir sonraki projeniz için süreçler.