Die Rolle des maschinellen Lernens bei der Entwicklung mobiler Apps: Ein vollständiger Leitfaden

Einführung

Maschinelles Lernen, die gleiche Zutat, die heute unsere Nutzung mobiler Anwendungen verändert, ist nicht nur ein gewöhnliches Wort, sondern eine Kerntechnologie, die Innovation in der Entwicklung mobiler Apps definiert: von Verbesserungen der Benutzererfahrung bis hin zu komplexen Backend-Funktionen.

Heutzutage nutzen die meisten mobilen Apps Sprachassistenten, Empfehlungsmaschinen und Echtzeit-Sprachübersetzungen, Funktionen, die durch maschinelles Lernen ermöglicht werden. Mit der Zunahme der 5G-Technologie und einem explosionsartigen Anstieg des mobilen Datenverkehrs wird ML nun in einem bisher unvorstellbaren Tempo in Apps integriert.

In diesem Artikel gehen wir auf die Grundlagen des maschinellen Lernens ein, wie es sich auf den Markt für mobile Anwendungen auswirkt, wie es genutzt werden kann, um Benutzererlebnisse zu überdenken, und was die kommenden Jahre bringen könnten.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Ohne explizite Programmierung können Systeme aus Daten lernen und die Leistung verbessern. Im Gegensatz zu anderen Arten der Programmierung, die mit einer Reihe von Anweisungen codiert werden, scannen ML-Algorithmen Daten und erkennen Muster, um Vorhersagen oder Urteile zu treffen.

Dies führt zu intelligenteren, intuitiveren Anwendungen bei der Entwicklung mobiler Apps. Beispielsweise verwendet Netflix ML, um Sendungen vorzuschlagen, und Google Translate ist ein weiteres Beispiel für die Verwendung von ML für die Sprachübersetzung in Echtzeit. Tatsächlich helfen KI-basierte prädiktive Analysen – die bereits von 19 % der Unternehmen genutzt werden – Apps dabei, vorherzusagen, wann ein Benutzer etwas braucht, und ein personalisierteres Erlebnis zu bieten.

Im Kern gibt es drei Hauptkonzepte rund um maschinelles Lernen:

1. Daten

Maschinelles Lernen ist ausschließlich datengesteuert. Je mehr Daten ein bestimmter Algorithmus verarbeiten muss, desto besser erfasst er Muster und trifft sehr gute Vorhersagen. Bei mobilen Anwendungen kann dies jedoch aus mehreren Quellen stammen, beispielsweise aus der Benutzerinteraktivität, dem Standortverlauf, Kaufaufzeichnungen oder sogar aus Sensoren auf Smartphones.

Beispielsweise könnte eine Fitness-App erfahren, wie ein Benutzer mit seinem Training vorangekommen ist, um ihm bestimmte Ziele anzubieten, während ein Essenslieferdienst frühere Bestellungen nutzen könnte, um Mahlzeiten vorzuschlagen.

2. Algorithmen

Die mathematischen Modelle, die Daten untersuchen und daraus lernen, werden Algorithmen genannt. Es gibt drei Kategorien:

Überwachtes Lernen:Schulung anhand gekennzeichneter Daten, beispielsweise der Erkennung von Spam-E-Mails.

Unüberwachtes Lernen:Identifizieren Sie Muster in unbeschrifteten Daten, z. B. das Gruppieren von App-Benutzern nach Verhalten.

Reinforcement Learning:Lernt durch Versuch und Irrtum und verbessert sich mit der Zeit, ähnlich wie die Gaming-Apps.

3. Modelle

Ein maschinelles Lernmodell entsteht, wenn ein Algorithmus anhand von Daten trainiert wird. Mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens können Entscheidungsprozesse automatisiert oder Prognosen erstellt werden. Bei einer mobilen Anwendung kann dies Anomalien, vorgeschlagene Inhalte oder Vorhersagen zur Benutzerauswahl umfassen.

Beispiele aus der Praxis für maschinelles Lernen in mobilen Apps

Empfehlungssysteme:Die meisten Apps wie Spotify und YouTube zeigen dem Benutzer mithilfe von ML tatsächlich die Songs oder Videos, die er oder sie wahrscheinlich gerne ansehen würde.

Sprachassistenten:Apples Siri und Google Assistant nutzen NLP, um die Wörter zu verstehen, die Benutzer bei der Erteilung von Befehlen verwenden.

Bilderkennung:ML wird von Apps wie Google Fotos verwendet, um Fotos automatisch zu klassifizieren und zu sortieren.

Textvorhersage:Um die Tippgenauigkeit und -geschwindigkeit zu erhöhen, nutzen Tastatur-Apps wie Gboard maschinelles Lernen, um vorherzusagen, was Sie wahrscheinlich als Nächstes eingeben werden.

Der Einfluss von maschinellem Lernen auf die Entwicklung mobiler Apps

1. Personalisierte Benutzererlebnisse

Maschinelles Lernen macht Apps intelligent, indem es lernt, wie sich Benutzer verhalten. Die Analyse von Benutzerdaten gibt Apps die Möglichkeit, angepasste Schnittstellen, Inhalte und personalisierte Benachrichtigungen bereitzustellen. Beispielsweise nutzt die Fitness-App ML, um Trainingspläne zu entwickeln, die auf die Leistung und das Ziel einer Person zugeschnitten sind.

Durch prädiktive Analysen auf Basis von KI werden Apps in die Lage versetzt, Erlebnisse für jeden Benutzer so zu personalisieren, dass bis 2025 keine zwei Interaktionen identisch sein werden.

2. Verbesserte Sicherheit und Betrugserkennung

Zu den Hauptanliegen mobiler Anwendungen gehört der Sicherheitsfaktor. In Bereichen wie Finanzen und E-Commerce kommt es vor allem auf die Gewährleistung der Sicherheit an. Durch den Einsatz von ML können betrügerische Aktivitäten durch die Entwicklung verdächtiger Benutzerverhaltensmuster erkannt werden. Viele Zahlungsanwendungen verwenden beispielsweise seit Kurzem maschinelles Lernen, um verdächtige Transaktionen in Echtzeit zu kennzeichnen.

3. Erweiterte Funktionen durch 5G-Integration

Die Verbreitung von 5G wird die Welt der mobilen App-Funktionen verändern. Obwohl Berichten zufolge im Jahr 2022 nur 10 % der weltweiten Mobilfunkverbindungen über 5G verfügten, wird die Durchdringung am Ende dieses Jahrzehnts bei über 50 % liegen. Eine solche größere Bandbreite und höhere Geschwindigkeiten werden viel leistungsfähigere ML-gesteuerte Funktionen bieten, einschließlich AR-Erlebnissen und Echtzeit-Videoverarbeitung.

4. Verbesserte App-Leistung

Der mobile Datenverkehr soll bis 2028 auf 330 Exabyte pro Monat ansteigen; Daher benötigen Entwickler effizientere Lösungen, um eine solche Explosion zu bewältigen. ML kann Backend-Prozesse optimieren und einer Anwendung eine höhere Leistung mit weniger Latenz oder Verzögerung verleihen, und Online-Streaming-Plattformen verwenden ML, das die Videoqualität dynamisch in Echtzeit basierend auf den Netzwerkbedingungen anpasst, um eine einwandfreie Anzeige zu ermöglichen.

5. Intelligentere Empfehlungen

Von E-Commerce-Apps bis hin zum Musik-Streaming verfügen alle über Empfehlungs-Engines, die nach dem ML-Prinzip arbeiten. Diese Algorithmen schlagen anhand des Browserverlaufs und der Präferenzen Produkte, Playlists oder Artikel vor. Im Allgemeinen werden Kunden engagiert und gebunden, wenn ein Unternehmen ML-gesteuerte Empfehlungen verwendet.

6. Sprach- und Bilderkennung

Bei den Sprachassistenten Siri und Alexa basieren Spracherkennung und NLP hauptsächlich auf ML, wobei Apps wie Instagram ML auf einer bildbasierten Plattform nutzen, um automatisches Tagging oder die Moderation von Inhalten zu unterstützen, neben vielen weiteren Funktionen dieser Art, die die Arbeitsweise der Benutzer neu definiert haben der Kommunikation mit ihren Handheld-Geräten.

Schlussbemerkung

Maschinelles Lernen ist nicht nur die Zukunft der mobilen App-Entwicklung; Es ist bereits vorhanden, insbesondere im Hinblick auf die Funktionsweise von Anwendungen und die Art und Weise, wie Benutzer mit ihnen interagieren. Da immer mehr Unternehmen ML zur Verbesserung ihrer Abläufe nutzen, wird die Nachfrage nach intelligenteren, intuitiveren Apps nur zunehmen.

Es wird erwartet, dass der Markt für maschinelles Lernen in den nächsten Jahren erheblich wachsen wird, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 36,08 % von 2024 bis 2030. Ob personalisierte Erlebnisse, höhere Sicherheit oder nahtlose App-Leistung – ML setzt neue Maßstäbe für das, was mobile Apps leisten können .

Für Entwickler, Unternehmen und alle Softwareentwicklungsunternehmen besteht die einzige Möglichkeit, in der mobilen App-Branche an der Spitze zu bleiben, darin, maschinelles Lernen mit all seinem transformativen Potenzial zu begrüßen. Die nächste große Innovation in der App-Entwicklung könnte nur ein Datenmuster entfernt sein.