當談到人工智慧和機器學習時，我們很多人都說，像我們這樣的人與它無關。 但我們強烈建議您仔細看看這個。您甚至沒有意識到，您的日常生活已被人工智慧和機器學習所包圍。越來越多的智慧型裝置讓幾乎每個家庭都變得更智慧。讓我向您展示我們日常生活中人工智慧的一個非常簡單的例子。
每天我們都會被手機叫醒。我們大多數人都使用臉部辨識來解鎖它們。但這是怎麼發生的呢？當然是人工智慧。現在您將看到人工智慧和機器學習在我們周圍是如何無處不在的。即使我們不知道它們的存在，我們也會以不同的方式使用它們。是的，這些複雜的科技讓我們的生活變得更簡單。
另一個日常生活的例子是電子郵件。當我們每天使用電子郵件時，人工智慧會將垃圾郵件過濾到我們的垃圾郵件或垃圾郵件資料夾中，使我們只能查看過濾後的郵件。據估計，Gmail的過濾能力為99.9%。
由於人工智慧和機器學習在我們的生活中非常常見，您是否有想過，如果將它們整合到我們經常使用的行動應用程式中，實際上會是什麼樣子！聽起來很有趣，對吧？但事實是，這已經在許多行動應用程式中實現了。
如何將人工智慧和機器學習納入行動應用程式
就如何在行動應用程式中註入 AI/ML 而言，您有三種選擇。行動應用程式開發人員可以利用人工智慧和機器學習透過 3 種主要方式增強他們的應用程序，使其更加高效、智慧和用戶友好。
- 推理
人工智慧是指讓電腦根據推理解決問題的過程。這樣的設施證明人工智慧可以在國際象棋中擊敗人類，以及 Uber 如何優化路線以節省應用程式使用者的時間。
- 推薦
在行動應用產業，這是機器學習和人工智慧最常見的用途之一。全球頂級品牌，例如 Flipkart, Amazon和 Netflix公司等公司的成功在於透過人工智慧技術為用戶提供了他們下一步需要什麼的見解。
- 行為
人工智慧可以透過學習應用程式中的使用者行為來開闢新的領域。如果有人在您不知情的情況下竊取您的資料並冒充任何線上交易，人工智慧系統可以追蹤這種可疑行為並當場終止交易。
為什麼在行動應用中使用人工智慧和機器學習
將人工智慧和機器學習納入行動應用程式的原因有很多。它不僅增強了應用程式的功能水平，而且還打開了一扇未來數百萬成長機會的大門。以下是您繼續使用 AI 和 ML 的 10 大理由：
1。 個性化
嵌入行動應用程式中的人工智慧演算法應該能夠分析和解釋從社交網路到信用評級等各種來源的數據，並為每個用戶產生建議。它可以幫助您學習：
您有什麼類型的使用者？
他們的偏好和喜好是什麼？
他們的預算是多少？
根據這些信息，您可以評估每個用戶的行為，並可以利用這些數據進行目標行銷。透過機器學習，您將能夠為您的用戶和潛在用戶提供更具相關性和吸引力的內容，並給人留下這樣的印象：您的人工智慧應用技術是專門針對他們的需求量身定制的.
2. 進階搜尋
搜尋演算法可以檢索所有用戶數據，包括搜尋歷史記錄和典型操作。當與行為數據和搜尋請求相結合時，這些數據可用於對您的產品和服務進行排名，並向客戶提供最相關的結果。增強的性能可以透過升級手勢搜尋或合併語音搜尋等功能來實現。該應用程式的用戶以更上下文相關和直觀的方式體驗人工智慧和機器學習搜尋。根據用戶提出的獨特查詢，演算法會相應地對結果進行優先排序。
3. 預測使用者行為
行銷人員可以根據性別、年齡、位置、應用程式使用頻率、搜尋歷史等數據更深入地了解用戶的偏好和行為，從而從支援AI 和ML 的應用程式開發中獲益匪淺。您的行銷工作將會更加有效如果您知道這些資訊。
4.更相關的廣告
在這個不斷擴大的消費市場中擊敗競爭對手的唯一方法是客製化每個用戶體驗。使用機器學習的行動應用程式可以透過向用戶展示他們不感興趣的項目和服務來消除乾擾用戶的過程。相反，您可以製作吸引每個用戶獨特喜好和需求的廣告。如今，開發機器學習應用程式的公司能夠智慧地合併數據，從而節省花在不當廣告上的時間和金錢，並提高品牌聲譽。
5. 更好的安全級別
除了作為強大的行銷工具之外，機器學習和人工智慧還可以實現行動應用程式的自動化和安全性。具有音訊和影像識別功能的智慧型裝置允許使用者設定其生物識別資訊作為安全身份驗證步驟。隱私和安全是每個人最關心的問題。因此，他們總是選擇所有詳細資訊都安全可靠的行動應用程式。因此，提供增強的安全等級是一個優勢。
6。 面部識別
蘋果於 2017 年推出了首款面容 ID 系統，以提高用戶的安全性和滿意度。過去，臉部辨識存在許多問題，例如光敏感性，如果任何人的外表發生變化，例如戴上眼鏡或留鬍子，它就無法識別。蘋果 iPhone X 擁有基於人工智慧的人臉辨識演算法，與蘋果精心設計的硬體結合。人工智慧和機器學習基於資料庫中儲存的一組功能在行動應用程式中進行臉部辨識。人工智慧驅動的軟體可以立即搜尋臉部資料庫，並將其與場景中檢測到的一張或多張臉部進行比較。因此，它具有增強的特性和功能。因此，現在，無論用戶的外表如何，都可以輕鬆地在行動應用程式中使用臉部辨識功能。
7. 聊天機器人和自動回复
如今，大多數行動應用程式都利用人工智慧驅動的聊天機器人為客戶提供快速支援。這實際上可以節省時間，而且公司可以消除客戶支援團隊回答重複問題的困難。開發人工智慧聊天機器人將幫助您在行動應用程式中提供常見查詢和最可能的查詢。這樣，每當客戶提出疑問時，聊天機器人都可以立即回應。
8. 語言翻譯
借助人工智慧技術，支援人工智慧的翻譯器可以整合到您的行動應用程式中。即使市面上有許多語言翻譯器，但幫助人工智慧翻譯器脫穎而出的特點無非就是它們的離線工作能力。您可以立即即時翻譯任何語言，而無需太多麻煩。此外，還可以識別特定語言的各種方言，並將其有效地翻譯成您想要的語言。
9。 欺詐識別
所有行業，尤其是銀行和金融業，都擔心詐欺案件。這個問題可以透過使用機器學習來解決，從而減少貸款違約、詐欺檢查、信用卡詐欺等。信用評分還可以讓您評估一個人償還貸款的能力以及向他們提供貸款的風險有多大。
10. 用戶體驗
使用人工智慧開發服務使組織能夠為其客戶提供一系列功能和服務。這本身就會吸引客戶使用您的行動應用程式。人們總是選擇具有多種功能且複雜性最低的行動應用程式。提供更好的用戶體驗將使您的業務更好地覆蓋，從而加速用戶參與。
看看這個整合過程的結果
可以肯定的是，在行動應用程式中添加額外的功能或先進的技術會在開發期間花費更多的費用。開發成本與應用程式中組裝的高級功能成正比。因此，在花錢之前，你應該擔心它會產生的結果。以下是行動應用中人工智慧和機器學習的優點：
- 人工智慧可以幫助你更快完成重複性任務
- 準確性和完整性
- 改善客戶體驗
- 與使用者智慧交互
- 保留客戶。
讓您可以使用 AI 和 ML 開發行動應用程式的頂級平台
了解人工智慧和機器學習如何在我們日常使用的行動應用程式中實施
Zomato 平台建立了多個機器學習模型來解決各種即時挑戰，例如菜單數位化、個人化主頁餐廳清單、預測食物準備時間、增強道路偵測、主動駕駛員夥伴調度、駕駛員夥伴儀容審計、合規性和更多的。
尤伯杯 基於機器學習，為使用者提供預計到達時間 (ETA) 和費用。
優化健身 是一款運動應用程序，可根據遺傳和感測器數據提供量身定制的鍛鍊計劃。
任何一種 Amazon 和 Netflix的 暗示機制依賴機器學習的相同思想，為每個使用者提供量身定制的建議。
Sigosoft 現在可以在其行動應用程式中利用 AI/ML 功能 - 讓我們看看如何以及在哪裡！
在 Sigosoft，我們開發了適合您業務類型的各種行動應用程式。所有這些行動應用程式的開發方式都採用了最先進和現代的行動技術。為了給我們的客戶最好的體驗並增加他們的收入，我們將人工智慧和機器學習融入我們開發的每個行動應用程式中。
OTT 平台和電子商務行動應用在人工智慧和機器學習的整合方面處於領先地位。這些是使用 AI/ML 最普遍的領域。無論您從事什麼業務，推薦引擎都起著至關重要的作用。因此，人工智慧和機器學習至關重要。
為 電子商務行動應用程式，為了提供使用者有用的產品建議，我們使用人工智慧和機器學習技術。
當談到OTT平台時，我們使用這些技術的目的完全相同—推薦。我們使用的技術旨在吸引用戶觀看他們喜歡的節目和節目。
In 遠距醫療行動應用程式，我們使用人工智慧和機器學習根據收集的數據來追蹤患者的慢性病。
In 送餐應用，這些技術有多種用途，例如地點追蹤、根據個人喜好列出餐廳清單、預測食物準備時間等等。
電子學習應用程式 嚴重依賴人工智慧和機器學習來生產智慧內容並提供個人化學習。
最後的話
顯然，人工智慧和機器學習可以在各個方面為我們做很多事情。將人工智慧和機器學習作為您的行動應用程式的一部分可以為您帶來許多改進的可能性。反過來，增加收入。人工智慧和機器學習無疑將在未來的行動應用中發揮不可或缺的作用。現在就行動，探索充滿可能性的世界。這裡在 西高軟體，您可以開發適合您預算的行動應用程序，其中包含所有高級功能。聯繫我們並體驗完全客製化的 移動應用程序開發 您的下一個專案的流程。