دور التعلم الآلي في تطوير تطبيقات الهاتف المحمول: دليل كامل

مقدمة

إن التعلم الآلي ، وهو نفس المكون الذي يغير استخدامنا لتطبيقات الهاتف المحمول اليوم ، ليس مجرد كلمة عادية ولكنها تقنية أساسية تحدد الابتكار ضمن تطوير تطبيقات الهاتف المحمول: من تحسينات تجربة المستخدم إلى وظائف المعقدة الخلفية.

اليوم ، تستخدم معظم تطبيقات الأجهزة المحمولة المساعدين الصوتيين ، ومحركات التوصية ، وترجمة اللغة في الوقت الفعلي ، وظائف ممكنة من خلال التعلم الآلي. مع زيادة تقنية 5G ، مصحوبة بانفجار في حركة بيانات الهاتف المحمول ، يتم دمج ML الآن في التطبيقات بمعدل لا يمكن تصوره سابقًا.

في هذه المقالة ، سنذهب إلى أساسيات التعلم الآلي ، وكيف يؤثر على سوق تطبيقات الهاتف المحمول ، وكيفية استخدامه لإعادة التفكير في تجارب المستخدم ، وما قد تكون عليه هذه السنوات.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. بدون برمجة صريحة ، فإنه يمكّن الأنظمة من التعلم من البيانات وتعزيز الأداء. على عكس الأنواع الأخرى من البرمجة ، والتي يتم ترميزها بمجموعة من التعليمات ، يقوم خوارزميات ML بفحص البيانات واكتشاف الأنماط لإصدار التنبؤات أو الأحكام.

هذا يتلخص في تطبيقات أكثر ذكاءً وأكثر سهولة في تطوير تطبيقات الهاتف المحمول. على سبيل المثال ، يستخدم Netflix ML في اقتراح العروض ، وترجمة Google هي مثال آخر على استخدامه لترجمة اللغة في الوقت الفعلي. في الواقع ، تتنبأ تطبيقات التنبؤات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي-المستخدمة من قبل 19 ٪ من الشركات بالفعل-عندما يحتاج المستخدم إلى شيء ما ويوفر تجربة أكثر تخصيصًا.

هناك ثلاثة مفاهيم رئيسية حول التعلم الآلي:

1. البيانات

التعلم الآلي يعتمد بشكل صارم على البيانات. كلما زادت البيانات التي يجب أن تمر بها الخوارزمية المحددة ، كلما تلتقط الأنماط بشكل أفضل ويجعل تنبؤات جيدة للغاية. ولكن في تطبيقات الأجهزة المحمولة ، يمكن أن يأتي ذلك من مصادر متعددة مقابل مثيل أو تفاعل المستخدم أو سجل الموقع أو سجلات الشراء أو حتى أجهزة الاستشعار على الهواتف الذكية.

على سبيل المثال ، قد يتعلم تطبيق اللياقة البدنية كيف يقوم المستخدم بتمارينه لتقديم أهداف محددة ، في حين أن خدمة توصيل الأغذية قد تستخدم الطلبات السابقة لاقتراح الوجبات.

2. الخوارزميات

تسمى النماذج الرياضية التي تفحص وتتعلم من البيانات الخوارزميات. توجد ثلاث فئات:

التعلم الخاضع للإشراف:تم تدريبه على البيانات المسمى ، مثل اكتشاف رسائل البريد الإلكتروني عبر البريد العشوائي.

التعلم غير الخاضع للإشراف:تحديد الأنماط في البيانات غير المخصصة ، مثل تجميع مستخدمي التطبيق حسب السلوك.

تعلم التعزيز:يتعلم من التجربة والخطأ ، ويتحسن بمرور الوقت ، مثل تطبيقات الألعاب.

3. النماذج

يتم إنتاج نموذج التعلم الآلي عند تدريب خوارزمية على البيانات. يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي لأتمتة عمليات صنع القرار أو توليد التنبؤات. لتطبيق الجوال ، قد يتضمن ذلك الحالات الشاذة أو المحتوى المقترح أو التنبؤ باختيار المستخدم.

أمثلة في العالم الحقيقي للتعلم الآلي في تطبيقات الأجهزة المحمولة

أنظمة التوصية:معظم التطبيقات مثل Spotify و YouTube ، باستخدام ML ، تعرض المستخدم فعليًا تلك الأغاني أو مقاطع الفيديو التي من المحتمل أن يستمتع بمشاهدتها.

المساعدين الصوتيين:استخدم Apple's Siri ، ومساعد Google ، NLP لفهم الكلمات التي يستخدمها المستخدمون في إعطاء الأوامر.

التعرف على الصور:يتم استخدام ML بواسطة تطبيقات مثل صور Google لتصنيف الصور وفرزها تلقائيًا.

النص التنبئي:لزيادة دقة الكتابة والسرعة ، تستخدم تطبيقات لوحة المفاتيح مثل Gboard Machine Learning للتنبؤ بما من المحتمل أن تكتبه بعد ذلك.

تأثير التعلم الآلي على تطوير تطبيقات الهاتف المحمول

1. تجارب المستخدم المخصصة

إن التعلم الآلي يجعل التطبيقات ذكية من خلال تعلم كيفية تصرف المستخدمين. يمنح تحليل بيانات المستخدم التطبيقات القدرة على توفير واجهات مخصصة ومحتوى وإشعارات مخصصة. على سبيل المثال ، يطبق تطبيق اللياقة البدنية ML على وضع خطط تمرين مخصصة لأداء الفرد وهدفه.

ستمكّن التحليلات التنبؤية التي تعمل بها الذكاء الاصطناعى التطبيقات من تخصيص التجارب لكل مستخدم بطريقة لا تكون هناك تفاعلين متطابقة بحلول عام 2025.

2. تحسين الأمن والاحتيال

من بين أهم المخاوف من تطبيقات الهاتف المحمول ، يكمن عامل الأمان. في مجالات مثل التمويل والتجارة الإلكترونية ، فإن ضمان الأمن هو أكثر ما يهم. عند استخدام ML ، يمكن اكتشاف الأنشطة الاحتيالية عن طريق تطوير أنماط من سلوك المستخدم المشبوه. على سبيل المثال ، بدأت العديد من تطبيقات الدفع مؤخرًا في استخدام ML للعلامة في الوقت الفعلي لأي معاملات مشبوهة.

3. الميزات المتقدمة من خلال تكامل 5G

سيؤدي اختراق 5G إلى تغيير عالم قدرات تطبيقات الهاتف المحمول. على الرغم من أنه تم الإبلاغ عن أن 10 ٪ فقط من اتصالات الأجهزة المحمولة العالمية كانت في 5G اعتبارًا من عام 2022 ، إلا أنه سيكون هناك أكثر من 50 ٪ تغلغل في نهاية هذا العقد. ستوفر هذه النطاق الترددي الأكبر وسرعات أسرع ميزات أكثر قوة تعتمد على ML بما في ذلك تجارب AR ومعالجة الفيديو في الوقت الفعلي.

4. تحسين أداء التطبيق

من المتوقع أن ترتفع حركة بيانات الأجهزة المحمولة إلى 330 exabytes في الشهر بحلول عام 2028 ؛ وبالتالي ، يحتاج المطورون إلى حلول أكثر كفاءة للتعامل مع مثل هذا الانفجار. يمكن لـ ML تحسين عمليات الواجهة الخلفية ، مما يمنح تطبيقًا أعلى أداءً بأقل زمن استمرار أو تأخير ، وتستخدم منصات البث عبر الإنترنت ML التي تعدل جودة الفيديو ديناميكيًا في الوقت الفعلي بناءً على ظروف الشبكة لجعل المشاهدة خالية من العيوب.

5. توصيات أكثر ذكاء

من تطبيقات التجارة الإلكترونية إلى بث الموسيقى ، تحتوي جميعها على محركات توصيات تعمل على مبدأ ML. هذه الخوارزميات ، التي تنظر إلى تاريخ تصفح وتفضيلات ، ستوحي بمنتجات أو قوائم تشغيل أو مقالات. بشكل عام ، يصبح العملاء منخرطين والاحتفاظ بهم عندما تستخدم الشركة توصيات تعتمد على ML.

6. التعرف على الصوت والصورة

في مساعدي Siri و Alexa الصوتية ، يعتمد التعرف على الكلام و NLP في الغالب على ML ، حيث تستخدم تطبيقات مثل Instagram ML على منصة قائمة على الصور لمساعدة العجلة التلقائية أو اعتدال المحتوى ، من بين العديد من الميزات من نوعها التي أعادت تعريف المستخدمين التي تم تعريفها للمستخدمين التواصل مع أجهزتهم اليدوية.

ملاحظة نهائية

التعلم الآلي ليس فقط مستقبل تطوير تطبيقات الهاتف المحمول ؛ إنه موجود بالفعل هنا ، لا سيما فيما يتعلق بكيفية عمل التطبيقات وكيفية تفاعل المستخدمين معهم. نظرًا لأن المزيد من الشركات تستخدم ML لتحسين عملياتها ، فإن الطلب على التطبيقات الأكثر ذكاءً والأكثر بديهية سيزداد فقط.

من المتوقع أن يتوسع سوق التعلم الآلي بشكل كبير على مدى السنوات القليلة القادمة ، حيث بلغ معدل نمو سنوي مركب 36.08 ٪ من 2024 إلى 2030. .

بالنسبة للمطورين والشركات وأي شركة لتطوير البرمجيات ، فإن الطريقة الوحيدة للبقاء في مقدمة في صناعة تطبيقات الهاتف المحمول هي الترحيب بالتعلم الآلي ، بكل إمكاناتها التحويلية. يمكن أن يكون الابتكار الكبير التالي في تطوير التطبيق مجرد نمط بيانات.