当谈论人工智能和机器学习时，我们很多人都说，像我们这样的人与它无关。 但我们强烈建议您仔细看看这个。您甚至没有意识到，您的日常生活已被人工智能和机器学习所包围。越来越多的智能设备让几乎每个家庭都变得更加智能。让我向您展示我们日常生活中人工智能的一个非常简单的例子。
每天我们都会被手机叫醒。我们大多数人都使用面部识别来解锁它们。但这是怎么发生的呢？当然是人工智能。现在您会看到人工智能和机器学习在我们周围是如何无处不在的。即使我们不知道它们的存在，我们也会以不同的方式使用它们。是的，这些复杂的技术让我们的生活变得更简单。
另一个日常生活的例子是电子邮件。当我们每天使用电子邮件时，人工智能会将垃圾邮件过滤到我们的垃圾邮件或垃圾文件夹中，使我们只能查看过滤后的邮件。据估计，Gmail的过滤能力为99.9%。
由于人工智能和机器学习在我们的生活中非常常见，您有没有想过，如果将它们集成到我们经常使用的移动应用程序中，实际上会是什么样子！听起来很有趣，对吧？但事实是，这已经在许多移动应用程序中实现了。
如何将人工智能和机器学习纳入移动应用程序
就如何在移动应用程序中注入 AI/ML 而言，您有三种选择。移动应用程序开发人员可以利用人工智能和机器学习通过 3 种主要方式增强他们的应用程序，使其更加高效、智能和用户友好。
- 推理
人工智能是指让计算机根据推理解决问题的过程。这样的设施证明人工智能可以在国际象棋中击败人类，以及 Uber 如何优化路线以节省应用程序用户的时间。
- 推荐
在移动应用行业，这是机器学习和人工智能最常见的用途之一。全球顶级品牌，例如 Flipkart, Amazon及 Netflix公司等公司的成功在于通过人工智能技术为用户提供了他们下一步需要什么的见解。
- 行为
人工智能可以通过学习应用程序中的用户行为来开辟新的领域。如果有人在您不知情的情况下窃取您的数据并冒充任何在线交易，人工智能系统可以跟踪这种可疑行为并当场终止交易。
为什么在移动应用中使用人工智能和机器学习
将人工智能和机器学习纳入移动应用程序的原因有很多。它不仅增强了应用程序的功能水平，而且还打开了一扇未来数百万增长机会的大门。以下是您继续使用 AI 和 ML 的 10 大理由：
1。 个性化
嵌入移动应用程序中的人工智能算法应该能够分析和解释从社交网络到信用评级等各种来源的数据，并为每个用户生成建议。它可以帮助您学习：
您有什么类型的用户？
他们的偏好和喜好是什么？
他们的预算是多少？
根据这些信息，您可以评估每个用户的行为，并可以利用这些数据进行目标营销。通过机器学习，您将能够为您的用户和潜在用户提供更具相关性和吸引力的内容，并给人留下这样的印象：您的人工智能应用技术是专门针对他们的需求量身定制的.
2.高级搜索
搜索算法可以检索所有用户数据，包括搜索历史和典型操作。当与行为数据和搜索请求相结合时，这些数据可用于对您的产品和服务进行排名，并向客户提供最相关的结果。增强的性能可以通过升级手势搜索或合并语音搜索等功能来实现。该应用程序的用户以更加上下文相关和直观的方式体验人工智能和机器学习搜索。根据用户提出的独特查询，算法相应地对结果进行优先级排序。
3. 预测用户行为
营销人员可以根据性别、年龄、位置、应用程序使用频率、搜索历史等数据更深入地了解用户的偏好和行为，从而从支持 AI 和 ML 的应用程序开发中获益匪浅。您的营销工作将会更加有效如果您知道这些信息。
4.更相关的广告
在这个不断扩大的消费市场中击败竞争对手的唯一方法是定制每一个用户体验。使用机器学习的移动应用程序可以通过向用户展示他们不感兴趣的项目和服务来消除干扰用户的过程。相反，您可以制作吸引每个用户独特喜好和需求的广告。如今，开发机器学习应用程序的公司能够智能地合并数据，从而节省花在不当广告上的时间和金钱，并提高品牌声誉。
5. 更好的安全级别
除了作为强大的营销工具之外，机器学习和人工智能还可以实现移动应用程序的自动化和安全性。具有音频和图像识别功能的智能设备允许用户设置其生物识别信息作为安全身份验证步骤。隐私和安全是每个人最关心的问题。因此，他们总是选择所有详细信息都安全可靠的移动应用程序。因此，提供增强的安全级别是一个优势。
6。 面部识别
苹果于 2017 年推出了首款面容 ID 系统，以提高用户的安全性和满意度。过去，面部识别存在很多问题，例如光敏感性，并且如果任何人的外表发生变化，例如戴上眼镜或留胡子，它就无法识别。苹果 iPhone X 拥有基于人工智能的人脸识别算法，与苹果精心设计的硬件相结合。人工智能和机器学习基于数据库中存储的一组功能在移动应用程序中进行面部识别。人工智能驱动的软件可以立即搜索面部数据库，并将其与场景中检测到的一张或多张面部进行比较。因此，它具有增强的特性和功能。因此，现在，无论用户的外表如何，都可以轻松地在移动应用程序中使用面部识别功能。
7. 聊天机器人和自动回复
如今，大多数移动应用程序都利用人工智能驱动的聊天机器人为客户提供快速支持。这实际上可以节省时间，并且公司可以消除客户支持团队回答重复问题的难度。开发人工智能聊天机器人将帮助您在移动应用程序中提供常见查询和最可能的查询。这样，每当客户提出疑问时，聊天机器人都可以立即做出回应。
8. 语言翻译
借助人工智能技术，支持人工智能的翻译器可以集成到您的移动应用程序中。即使市场上有很多语言翻译器，但帮助人工智能翻译器脱颖而出的特点无非就是它们的离线工作能力。您可以立即实时翻译任何语言，无需太多麻烦。此外，还可以识别特定语言的各种方言，并将其有效地翻译成您想要的语言。
9.欺诈检测
所有行业，尤其是银行和金融行业，都担心欺诈案件。这个问题可以通过使用机器学习来解决，从而减少贷款违约、欺诈检查、信用卡欺诈等。信用评分还可以让您评估一个人偿还贷款的能力以及向他们提供贷款的风险有多大。
10.用户体验
使用人工智能开发服务使组织能够为其客户提供一系列功能和服务。这本身就会吸引客户使用您的移动应用程序。人们总是选择具有多种功能且复杂性最低的移动应用程序。提供更好的用户体验将使您的业务更好地覆盖，从而加速用户参与度。
看看这个整合过程的结果
可以肯定的是，在移动应用程序中添加额外的功能或先进的技术会在开发期间花费更多的费用。开发成本与应用程序中组装的高级功能成正比。因此，在花钱之前，你应该担心它会产生的结果。以下是移动应用中人工智能和机器学习的优势：
- 人工智能可以帮助你更快地完成重复性任务
- 准确性和完整性
- 改善客户体验
- 与用户智能交互
- 保留客户。
允许您使用 AI 和 ML 开发移动应用程序的顶级平台
了解人工智能和机器学习如何在我们日常使用的移动应用程序中实施
Zomato 平台构建了多个机器学习模型来解决各种实时挑战，例如菜单数字化、个性化主页餐厅列表、预测食物准备时间、增强道路检测、主动驾驶员伙伴调度、驾驶员伙伴仪容审计、合规性和更多的。
尤伯杯 基于机器学习，为用户提供预计到达时间 (ETA) 和费用。
优化健身 是一款运动应用程序，可根据遗传和传感器数据提供量身定制的锻炼计划。
以上皆是 Amazon 和 Netflix的 暗示机制依赖于机器学习的相同思想，为每个用户提供量身定制的建议。
Sigosoft 现在可以在其移动应用程序中利用 AI/ML 功能 - 让我们看看如何以及在哪里！
在 Sigosoft，我们开发了适合您业务类型的各种移动应用程序。所有这些移动应用程序的开发方式都采用了最先进和现代的移动技术。为了给我们的客户提供最好的体验并增加他们的收入，我们将人工智能和机器学习融入到我们开发的每个移动应用程序中。
OTT 平台和电子商务移动应用在人工智能和机器学习的集成方面处于领先地位。这些是使用 AI/ML 最普遍的领域。无论您从事什么业务，推荐引擎都起着至关重要的作用。因此，人工智能和机器学习至关重要。
针对 电子商务移动应用程序，为了向用户提供有用的产品建议，我们使用人工智能和机器学习技术。
当谈到OTT平台时，我们使用这些技术的目的完全相同——推荐。我们使用的技术旨在吸引用户观看他们喜欢的节目和节目。
In 远程医疗移动应用程序，我们使用人工智能和机器学习根据收集的数据来跟踪患者的慢性病。
In 食品送货应用程序，这些技术有多种用途，例如位置跟踪、根据个人喜好列出餐厅列表、预测食物准备时间等等。
电子学习应用程序 严重依赖人工智能和机器学习来生产智能内容并提供个性化学习。
最后的话
显然，人工智能和机器学习可以在各个方面为我们做很多事情。将人工智能和机器学习作为您的移动应用程序的一部分可以为您带来许多改进的可能性。反过来，增加收入。人工智能和机器学习无疑将在未来的移动应用中发挥不可或缺的作用。现在就行动，探索充满可能性的世界。这里在 思高软件，您可以开发适合您预算的移动应用程序，其中包含所有高级功能。联系我们并体验完全定制的 移动应用开发 您的下一个项目的流程。