AI اور ML کے بارے میں بات کرتے ہوئے، ہم میں سے بہت سے لوگ ایسے تھے، ہم جیسے لوگوں کا اس سے کوئی لینا دینا نہیں ہے۔ لیکن ہم آپ سے گزارش کرتے ہیں کہ اس پر گہری نظر ڈالیں۔. اس کا احساس کیے بغیر، آپ اپنی روزمرہ کی زندگی میں AI اور ML سے گھرے ہوئے ہیں۔ سمارٹ گیجٹس کی بڑھتی ہوئی تعداد نے تقریباً ہر گھر کو ہوشیار بنا دیا ہے۔ آئیے میں آپ کو ہماری روزمرہ کی زندگی میں مصنوعی ذہانت کی ایک بہت ہی آسان مثال دکھاتا ہوں۔
ہر روز ہم اپنے فون پر جاگتے ہیں۔ ہم میں سے اکثر چہرے کی شناخت کو غیر مقفل کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ لیکن ایسا کیسے ہوتا ہے؟ مصنوعی ذہانت، یقیناً۔ اب آپ دیکھتے ہیں کہ ہمارے ارد گرد ہر جگہ AI اور ML کیسے ہیں۔ ہم ان کی موجودگی کو جانے بغیر بھی مختلف طریقوں سے ان کا استعمال کرتے ہیں۔ جی ہاں، یہ وہ پیچیدہ ٹیکنالوجیز ہیں جو ہماری زندگیوں کو آسان بناتی ہیں۔
روزمرہ کی زندگی کی ایک اور مثال ای میل ہے۔ جیسا کہ ہم روزانہ کی بنیاد پر اپنا ای میل استعمال کرتے ہیں، مصنوعی ذہانت فضول ای میلز کو ہمارے اسپام یا کوڑے دان کے فولڈرز میں فلٹر کرتی ہے، جس سے ہمیں صرف فلٹر کیے گئے پیغامات دیکھنے کی اجازت ملتی ہے۔ ایک اندازے کے مطابق Gmail کی فلٹرنگ کی صلاحیت 99.9% ہے۔
چونکہ AI اور ML ہماری پوری زندگی میں کافی عام ہیں، کیا آپ نے کبھی غور کیا ہے کہ اگر ان کو موبائل ایپلی کیشنز میں ضم کر دیا جائے جو ہم اکثر استعمال کرتے ہیں تو یہ کیسا ہوگا! دلچسپ لگتا ہے، ٹھیک ہے؟ لیکن حقیقت یہ ہے کہ یہ بہت سی موبائل ایپس میں پہلے ہی لاگو ہو چکی ہے۔
موبائل ایپس میں AI اور ML کو کیسے شامل کیا جانا چاہیے۔
اس لحاظ سے کہ آپ اپنی موبائل ایپلیکیشن میں AI/ML کیسے داخل کر سکتے ہیں، آپ کے پاس تین اختیارات ہیں۔ موبائل ایپ ڈویلپرز مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کا استعمال اپنی ایپس کو 3 بڑے طریقوں سے بہتر بنانے کے لیے کر سکتے ہیں تاکہ انہیں زیادہ موثر، سمارٹ اور صارف دوست بنایا جا سکے۔
- استدلال۔
AI سے مراد کمپیوٹرز کو ان کے استدلال کی بنیاد پر مسائل کو حل کرنے کے لیے حاصل کرنے کا عمل ہے۔ اس طرح کی سہولت ثابت کرتی ہے کہ مصنوعی ذہانت انسان کو شطرنج میں شکست دے سکتی ہے اور کس طرح Uber اپنے ایپ صارفین کا وقت بچانے کے لیے راستوں کو بہتر بنانے کے قابل ہے۔
- سفارش
موبائل ایپ انڈسٹری میں، یہ مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کے سب سے عام استعمال میں سے ایک ہے۔ سیارے پر سب سے اوپر برانڈز جیسے Flipkart, ایمیزون، اور Netflix کےدوسروں کے درمیان، صارفین کو بصیرت فراہم کرنے کی بنیاد پر اپنی کامیابی حاصل کی ہے کہ انہیں AI- فعال ٹیکنالوجی کے ذریعے آگے کیا ضرورت ہے۔
- طرز عمل
مصنوعی ذہانت ایپ میں صارف کے رویے کو سیکھ کر نئی سرحدیں طے کر سکتی ہے۔ اگر کوئی آپ کا ڈیٹا چوری کرتا ہے اور آپ کے علم کے بغیر کسی بھی آن لائن لین دین کی نقالی کرتا ہے، تو AI سسٹم اس مشکوک رویے کو ٹریک کر سکتا ہے اور موقع پر ہی ٹرانزیکشن کو ختم کر سکتا ہے۔
موبائل ایپس میں AI اور مشین لرننگ کیوں؟
آپ کی موبائل ایپلیکیشن میں مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کو شامل کرنے کی بہت سی وجوہات ہیں۔ یہ نہ صرف آپ کی ایپ کی فعالیت کی سطح کو بڑھاتا ہے بلکہ مستقبل میں بھی ترقی کے لاکھوں مواقع کے دروازے کھولتا ہے۔ آپ کے لیے AI اور ML کے ساتھ آگے بڑھنے کے لیے یہاں سرفہرست 10 وجوہات ہیں:
1. شخصی
آپ کے موبائل ایپ میں سرایت کردہ ایک AI الگورتھم میں سوشل نیٹ ورکس سے لے کر کریڈٹ ریٹنگز تک مختلف ذرائع سے ڈیٹا کا تجزیہ اور تشریح کرنے اور ہر صارف کے لیے تجاویز تیار کرنے کی صلاحیت ہونی چاہیے۔ یہ آپ کو سیکھنے میں مدد کر سکتا ہے:
آپ کے پاس کس قسم کے صارفین ہیں؟
ان کی ترجیحات اور پسند کیا ہیں؟
ان کے بجٹ کیا ہیں؟
اس معلومات کی بنیاد پر، آپ ہر صارف کے رویے کا اندازہ لگا سکتے ہیں اور اس ڈیٹا کو ٹارگٹ مارکیٹنگ کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ مشین لرننگ کے ذریعے، آپ اپنے صارفین اور ممکنہ صارفین کو زیادہ متعلقہ اور دلکش مواد فراہم کرنے کے قابل ہو جائیں گے اور یہ تاثر پیدا کر سکیں گے کہ آپ کی AI-infused ایپ ٹیکنالوجیز خاص طور پر ان کی ضروریات کے مطابق بنائی گئی ہیں۔.
2. اعلی درجے کی تلاش
تلاش کے الگورتھم تمام صارف ڈیٹا کو بازیافت کرسکتے ہیں، بشمول تلاش کی سرگزشت اور عام اعمال۔ رویے کے اعداد و شمار اور تلاش کی درخواستوں کے ساتھ مل کر، یہ ڈیٹا آپ کی مصنوعات اور خدمات کی درجہ بندی کرنے اور صارفین کو انتہائی متعلقہ نتائج فراہم کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ بہتر کارکردگی کو اشارے کی تلاش یا آواز کی تلاش کو شامل کرنے جیسی خصوصیات کو اپ گریڈ کرکے حاصل کیا جاسکتا ہے۔ ایپ کے صارفین AI اور ML تلاشوں کا زیادہ سیاق و سباق اور بدیہی انداز میں تجربہ کرتے ہیں۔ صارفین کی طرف سے پیش کیے گئے منفرد سوالات کے مطابق، الگورتھم اس کے مطابق نتائج کو ترجیح دیتے ہیں۔
3. صارف کے رویے کی پیشن گوئی
جنس، عمر، مقام، ایپ کے استعمال کی فریکوئنسی، تلاش کی سرگزشت وغیرہ جیسے ڈیٹا کی بنیاد پر صارفین کی ترجیحات اور رویے کی گہرائی سے سمجھ حاصل کر کے مارکیٹرز AI اور ML سے چلنے والی ایپ ڈیولپمنٹ سے بہت فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ آپ کی مارکیٹنگ کی کوششیں زیادہ موثر ہوں گی۔ اگر آپ یہ معلومات جانتے ہیں۔
4. مزید متعلقہ اشتہارات
اس مسلسل پھیلتی ہوئی صارفی مارکیٹ میں مسابقت کو شکست دینے کا واحد طریقہ ہر صارف کے تجربے کو اپنی مرضی کے مطابق بنانا ہے۔ ML استعمال کرنے والی موبائل ایپس صارفین کو ایسی اشیاء اور خدمات پیش کرکے پریشان کرنے کے عمل کو ختم کرسکتی ہیں جن میں وہ دلچسپی نہیں رکھتے۔ بلکہ، آپ ایسے اشتہارات بنا سکتے ہیں جو ہر صارف کی منفرد پسند اور ضروریات کو پورا کرتے ہوں۔ آج، کمپنیاں جو مشین لرننگ ایپس تیار کرتی ہیں وہ ڈیٹا کو ہوشیاری سے ضم کرنے کے قابل ہیں، جس سے نامناسب اشتہارات پر خرچ ہونے والے وقت اور پیسے دونوں کی بچت ہوتی ہے اور برانڈ کی ساکھ میں اضافہ ہوتا ہے۔
5. بہتر سیکورٹی کی سطح
ایک طاقتور مارکیٹنگ ٹول ہونے کے علاوہ، مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت بھی موبائل ایپس کے لیے آٹومیشن اور سیکیورٹی کو فعال کر سکتی ہے۔ آڈیو اور تصویر کی شناخت کے ساتھ ایک سمارٹ ڈیوائس صارفین کو اپنی بایومیٹرک معلومات کو حفاظتی توثیق کے مرحلے کے طور پر ترتیب دینے کی اجازت دیتا ہے۔ رازداری اور سلامتی ہر فرد کے لیے ایک اہم تشویش ہے۔ اس لیے وہ ہمیشہ ایک موبائل ایپلیکیشن کا انتخاب کرتے ہیں جہاں ان کی تمام تفصیلات محفوظ اور محفوظ ہوں۔ لہذا سیکورٹی کی بہتر سطح فراہم کرنا ایک فائدہ ہے۔
6۔ چہرے کی پہچان
ایپل نے 2017 میں پہلا فیس آئی ڈی سسٹم متعارف کرایا تاکہ صارف کی حفاظت اور اطمینان میں اضافہ کیا جا سکے۔ ماضی میں، چہرے کی شناخت میں بہت سے مسائل تھے، جیسے کہ روشنی کی حساسیت، اور یہ کسی کی شناخت نہیں کر سکتا تھا اگر ان کی شکل بدل جائے، جیسے کہ اگر وہ عینک لگاتے ہیں یا داڑھی بڑھاتے ہیں۔ Apple iPhone X میں ایپل کے وسیع ہارڈ ویئر کے ساتھ مل کر AI پر مبنی چہرے کی شناخت کا الگورتھم ہے۔ AI اور ML ڈیٹا بیس میں محفوظ کردہ خصوصیات کے سیٹ کی بنیاد پر موبائل ایپس میں چہرے کی شناخت پر کام کرتے ہیں۔ AI سے چلنے والا سافٹ ویئر فوری طور پر چہروں کا ڈیٹا بیس تلاش کر سکتا ہے اور کسی منظر میں پائے جانے والے ایک یا زیادہ چہروں سے ان کا موازنہ کر سکتا ہے۔ لہذا، یہ بہتر خصوصیات اور فعالیت کے ساتھ آتا ہے۔ اس لیے اب صارفین اپنی موبائل ایپ میں چہرے کی شناخت کے فیچر کو آسانی سے استعمال کر سکتے ہیں چاہے ان کی شکل کچھ بھی ہو۔
7. چیٹ بوٹس اور خودکار جوابات
آج کل زیادہ تر موبائل ایپلی کیشنز اپنے صارفین کو فوری مدد فراہم کرنے کے لیے AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس کا استعمال کرتی ہیں۔ اس سے درحقیقت وقت کی بچت ہو سکتی ہے اور کمپنیاں بار بار پوچھے گئے سوالات کے جوابات دینے میں کسٹمر سپورٹ ٹیم کی مشکل کو ختم کر سکتی ہیں۔ AI چیٹ بوٹ تیار کرنے سے آپ کو اکثر پوچھے جانے والے سوالات اور آپ کے موبائل ایپ میں سب سے زیادہ ممکنہ سوالات کو فیڈ کرنے میں مدد ملے گی۔ تاکہ جب بھی کوئی صارف کوئی سوال اٹھائے تو چیٹ بوٹ فوری طور پر اس کا جواب دے سکے۔
8. زبان کے مترجم
اے آئی ٹکنالوجی کی مدد سے اے آئی سے چلنے والے مترجم کو آپ کے موبائل ایپس میں ضم کیا جا سکتا ہے۔ یہاں تک کہ اگر مارکیٹ میں متعدد زبانوں کے مترجم دستیاب ہیں، تو وہ خصوصیت جو AI سے چلنے والے مترجمین کو ان سے الگ ہونے میں مدد دیتی ہے، ان کی آف لائن کام کرنے کی صلاحیت کے سوا کچھ نہیں۔ آپ کسی بھی زبان کا حقیقی وقت میں بغیر کسی پریشانی کے فوری ترجمہ کر سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، کسی مخصوص زبان کی مختلف بولیوں کی شناخت کی جا سکتی ہے اور آپ کی مطلوبہ زبان میں مؤثر طریقے سے ترجمہ کیا جا سکتا ہے۔
9۔ دھوکہ دہی کا پتہ لگانا
تمام صنعتیں، خاص طور پر بینکنگ اور فنانس، دھوکہ دہی کے معاملات کے بارے میں فکر مند ہیں۔ یہ مسئلہ مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے حل کیا جاتا ہے، جس سے قرض کے ڈیفالٹس، فراڈ چیک، کریڈٹ کارڈ فراڈ، اور بہت کچھ کم ہوتا ہے۔ کریڈٹ سکور آپ کو کسی شخص کی قرض ادا کرنے کی صلاحیت کا اندازہ لگانے کے قابل بھی بناتا ہے اور اسے دینا کتنا خطرناک ہے۔
10. صارف کا تجربہ
AI ترقیاتی خدمات کا استعمال تنظیموں کے لیے اپنے صارفین کو متعدد خصوصیات اور خدمات پیش کرنا ممکن بناتا ہے۔ یہ خود گاہکوں کو آپ کے موبائل ایپ کی طرف راغب کرتا ہے۔ لوگ ہمیشہ موبائل ایپلی کیشنز کے لئے جاتے ہیں جن میں کم از کم پیچیدگی کے ساتھ بہت سے خصوصیات ہیں. بہتر صارف کا تجربہ فراہم کرنے سے آپ کے کاروبار کی بہتر رسائی ہوگی اور اس طرح صارف کی مصروفیت میں تیزی آئے گی۔
انضمام کے اس عمل کے نتائج پر ایک نظر ڈالیں۔
یہ یقینی ہے کہ موبائل ایپ میں ایک اضافی خصوصیت یا جدید ٹیکنالوجی شامل کرنے سے آپ کو ترقی کے وقت میں زیادہ لاگت آئے گی۔ ترقیاتی لاگت ایپلی کیشن میں جمع کردہ جدید خصوصیات کے براہ راست متناسب ہے۔ لہذا پیسہ خرچ کرنے سے پہلے، آپ کو اس کے نتائج کے بارے میں فکر مند ہونا چاہئے جو اس سے پیدا ہونے والا ہے۔ آپ کی موبائل ایپ میں AI اور ML کے فوائد یہ ہیں:
- مصنوعی ذہانت آپ کو دہرائے جانے والے کاموں کو زیادہ تیزی سے مکمل کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔
- درستگی اور مکمل
- بہتر کسٹمر کے تجربات
- صارفین کے ساتھ ذہین تعامل
- گاہکوں کی برقراری.
سرفہرست پلیٹ فارمز جو آپ کو AI اور ML کے ساتھ موبائل ایپس تیار کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
دیکھیں کہ ہم روزانہ کی بنیاد پر جو موبائل ایپس استعمال کرتے ہیں ان میں AI اور ML کو کیسے لاگو کیا جاتا ہے۔
۔ Zomato پلیٹ فارم نے متعدد ریئل ٹائم چیلنجز سے نمٹنے کے لیے کئی مشین لرننگ ماڈلز بنائے ہیں جیسے کہ مینو ڈیجیٹائزیشن، ذاتی نوعیت کے ہوم پیج ریسٹورنٹ کی فہرستیں، کھانے کی تیاری کے وقت کی پیشن گوئی، سڑک کا پتہ لگانا، فعال ڈرائیور پارٹنر ڈسپیچ، ڈرائیور پارٹنر گرومنگ آڈٹ، تعمیل، اور مزید.
Uber اپنے صارفین کو مشین لرننگ کی بنیاد پر آمد کا تخمینہ وقت (ETA) اور لاگت فراہم کرتا ہے۔
فٹنس کو بہتر بنائیں ایک اسپورٹس ایپ ہے جو جینیاتی اور سینسر ڈیٹا کی بنیاد پر تیار کردہ ورزش کے پروگرام فراہم کرتی ہے۔
دونوں ایمیزون اور Netflix کی تجویزی طریقہ کار مشین لرننگ کے اسی خیال پر انحصار کرتا ہے تاکہ ہر صارف کو موزوں سفارشات فراہم کی جاسکیں۔
Sigosoft اب اپنی موبائل ایپلیکیشنز میں AI/ML صلاحیتوں کا فائدہ اٹھا سکتا ہے – آئیے معلوم کریں کہ کیسے اور کہاں!
یہاں Sigosoft میں، ہم موبائل ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج تیار کرتے ہیں جو آپ کے کاروبار کی قسم کے مطابق ہیں۔ یہ تمام موبائل ایپس اس طرح تیار کی گئی ہیں کہ ان میں جدید ترین اور جدید موبائل ٹیکنالوجیز موجود ہیں۔ اپنے کلائنٹس کو بہترین ممکنہ تجربہ فراہم کرنے اور ان کی آمدنی کو تیز کرنے کے لیے، ہم اپنی تیار کردہ ہر موبائل ایپ میں AI اور ML کو شامل کرتے ہیں۔
جب AI اور مشین لرننگ کو مربوط کرنے کی بات آتی ہے تو ای کامرس کے لیے OTT پلیٹ فارمز اور موبائل ایپس سب سے آگے ہیں۔ یہ سب سے زیادہ مروجہ ڈومینز ہیں جہاں AI/ML استعمال کیا جاتا ہے۔ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ کس کاروبار میں ہیں، سفارشی انجن ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ اس لیے مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ ضروری ہیں۔
کے لئے ای کامرس موبائل ایپس، اپنے صارفین کو مفید مصنوعات کی تجاویز کے ساتھ پیش کرنے کے لیے، ہم AI اور ML تکنیک استعمال کرتے ہیں۔
جب بات OTT پلیٹ فارمز کی ہو، تو ہم ان ٹیکنالوجیز کو بالکل اسی مقصد کے لیے استعمال کرتے ہیں - سفارش۔ ہم جو تکنیکیں استعمال کرتے ہیں ان کا مقصد صارفین کو ان شوز اور پروگراموں میں شامل کرنا ہے جن کو وہ ترجیح دیتے ہیں۔
In ٹیلی میڈیسن موبائل ایپس، ہم جمع کردہ ڈیٹا کی بنیاد پر مریض کے دائمی حالات پر نظر رکھنے کے لیے AI اور ML کا استعمال کرتے ہیں۔
In کھانے کی ترسیل کے اطلاقاتیہ ٹیکنالوجیز کئی استعمال کے لیے استعمال کی جاتی ہیں جیسے کہ لوکیشن ٹریکنگ، کسی کی ترجیحات کے مطابق ریستوراں کی فہرست، کھانے کی تیاری کے وقت کی پیشن گوئی، اور بہت کچھ۔
ای لرننگ ایپس سمارٹ مواد تیار کرنے اور ذاتی نوعیت کی تعلیم فراہم کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ پر بہت زیادہ انحصار کریں۔
حتمی الفاظ ،
یہ واضح ہے کہ AI اور ML تمام پہلوؤں میں ہمارے لیے بہت کچھ کر سکتے ہیں۔ آپ کی موبائل ایپ کے حصے کے طور پر مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کا ہونا آپ کے لیے بہتری کے بہت سے امکانات کو کھول سکتا ہے۔ اور، بدلے میں، آمدنی کی پیداوار میں اضافہ. مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ بلاشبہ مستقبل کی موبائل ایپلی کیشنز میں ایک لازمی کردار ادا کرے گی۔ ابھی کریں اور امکانات کی دنیا کو دریافت کریں۔ یہاں پر Sigosoftآپ موبائل ایپلیکیشنز تیار کر سکتے ہیں جو آپ کے بجٹ کے مطابق تمام جدید خصوصیات کے ساتھ ان میں جمع ہیں۔ ہم تک پہنچیں اور مکمل طور پر موزوں تجربہ کریں۔ موبائل ایپ ڈویلپمنٹ آپ کے اگلے پروجیکٹ کے لیے عمل۔