Peran Pembelajaran Mesin dalam Pengembangan Aplikasi Seluler: Panduan Lengkap

Perkenalan

Pembelajaran mesin, bahan yang sama yang telah mengubah penggunaan aplikasi seluler saat ini, bukan sekadar kata biasa namun merupakan teknologi inti yang mendefinisikan inovasi dalam pengembangan aplikasi seluler: mulai dari peningkatan pengalaman pengguna hingga fungsionalitas backend yang kompleks.

Saat ini, sebagian besar aplikasi seluler menggunakan asisten suara, mesin rekomendasi, dan terjemahan bahasa real-time, fungsi yang dimungkinkan oleh pembelajaran mesin. Dengan peningkatan teknologi 5G, disertai dengan ledakan lalu lintas data seluler, ML kini diintegrasikan ke dalam aplikasi dengan kecepatan yang tidak terbayangkan sebelumnya.

Dalam artikel ini, kita akan membahas dasar-dasar pembelajaran mesin, pengaruhnya terhadap pasar aplikasi seluler, bagaimana pembelajaran mesin dapat digunakan untuk memikirkan kembali pengalaman pengguna, dan apa yang mungkin terjadi pada tahun-tahun ini.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan. Tanpa pemrograman eksplisit, hal ini memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerja. Tidak seperti jenis pemrograman lainnya, yang dikodekan dengan serangkaian instruksi, algoritma ML memindai data dan mendeteksi pola untuk membuat prediksi atau penilaian.

Hal ini bermuara pada aplikasi yang lebih cerdas dan intuitif dalam pengembangan aplikasi seluler. Misalnya, Netflix menggunakan ML dalam menyarankan acara, dan Google Terjemahan adalah contoh lain penggunaannya untuk terjemahan bahasa waktu nyata. Faktanya, analisis prediktif berbasis AI—yang sudah digunakan oleh 19% perusahaan—membantu aplikasi memprediksi kapan pengguna membutuhkan sesuatu dan memberikan pengalaman yang lebih personal.

Intinya adalah tiga konsep utama seputar pembelajaran mesin:

1.Data

Pembelajaran mesin sepenuhnya berbasis data. Semakin banyak data yang harus dilalui suatu algoritma tertentu, semakin baik algoritma tersebut menangkap pola dan membuat prediksi yang sangat baik. Namun dalam aplikasi seluler, hal tersebut dapat berasal dari berbagai sumber-misalnya, interaktivitas pengguna, riwayat lokasi, catatan pembelian, atau bahkan sensor pada ponsel cerdas.

Misalnya, aplikasi kebugaran mungkin mempelajari aktivitas olahraga pengguna untuk menawarkan sasaran tertentu, sementara layanan pesan-antar makanan mungkin menggunakan pesanan sebelumnya untuk menyarankan makanan.

2. Algoritma

Model matematika yang memeriksa dan belajar dari data disebut algoritma. Ada tiga kategori:

Pembelajaran yang Diawasi:Dilatih tentang data berlabel, seperti mendeteksi email spam.

Pembelajaran Tanpa Pengawasan:Identifikasi pola dalam data yang tidak berlabel, seperti mengelompokkan pengguna aplikasi berdasarkan perilaku.

Pembelajaran Penguatan:Belajar dari percobaan dan kesalahan, dan meningkat seiring waktu, seperti halnya aplikasi game.

3. Model

Model pembelajaran mesin dihasilkan ketika suatu algoritma dilatih pada data. Model pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengotomatiskan proses pengambilan keputusan atau menghasilkan perkiraan. Untuk aplikasi seluler, hal ini mungkin mencakup anomali, konten yang disarankan, atau prediksi pilihan pengguna.

Contoh Pembelajaran Mesin di Dunia Nyata di Aplikasi Seluler

Sistem Rekomendasi:Sebagian besar aplikasi seperti Spotify dan YouTube, dengan menggunakan ML, sebenarnya menunjukkan kepada pengguna lagu atau video yang kemungkinan besar akan mereka nikmati untuk ditonton.

Asisten Suara:Siri dari Apple, dan Asisten Google, menggunakan NLP untuk memahami kata-kata yang digunakan pengguna dalam memberikan perintah.

Pengenalan Gambar:ML digunakan oleh aplikasi seperti Google Foto untuk mengklasifikasikan dan mengurutkan foto secara otomatis.

Teks Prediktif:Untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan pengetikan, aplikasi keyboard seperti Gboard menggunakan pembelajaran mesin untuk memperkirakan apa yang mungkin Anda ketik selanjutnya.

Dampak Pembelajaran Mesin pada Pengembangan Aplikasi Seluler

1. Pengalaman Pengguna yang Dipersonalisasi

Pembelajaran mesin membuat aplikasi menjadi cerdas dengan mempelajari perilaku pengguna. Analisis data pengguna memberi aplikasi kemampuan untuk menyediakan antarmuka, konten, dan notifikasi yang dipersonalisasi. Misalnya, aplikasi kebugaran menerapkan ML untuk merancang rencana olahraga yang disesuaikan dengan performa dan sasaran individu.

Analisis prediktif yang didukung oleh AI akan memberdayakan aplikasi untuk mempersonalisasi pengalaman setiap pengguna sedemikian rupa sehingga tidak ada dua interaksi yang identik pada tahun 2025.

2. Peningkatan Keamanan dan Deteksi Penipuan

Salah satu kekhawatiran utama aplikasi seluler terletak pada faktor keamanan. Di berbagai bidang seperti keuangan dan e-commerce, jaminan keamanan adalah hal yang paling penting. Dalam penggunaan ML, aktivitas penipuan dapat dideteksi dengan mengembangkan pola perilaku pengguna yang mencurigakan. Misalnya, banyak aplikasi pembayaran baru-baru ini mulai menggunakan ML untuk menandai transaksi mencurigakan secara real-time.

3. Fitur Canggih Melalui Integrasi 5G

Penetrasi 5G akan mengubah dunia kemampuan aplikasi seluler. Meskipun dilaporkan bahwa hanya 10% koneksi seluler global yang menggunakan 5G pada tahun 2022, akan ada lebih dari 50% penetrasi pada akhir dekade ini. Bandwidth yang lebih besar dan kecepatan yang lebih tinggi akan menawarkan fitur-fitur berbasis ML yang jauh lebih kuat termasuk pengalaman AR, dan pemrosesan video real-time.

4. Peningkatan Kinerja Aplikasi

Lalu lintas data seluler diperkirakan akan melonjak hingga 330 exabyte per bulan pada tahun 2028; Oleh karena itu, pengembang memerlukan solusi yang lebih efisien untuk mengatasi ledakan tersebut. ML dapat mengoptimalkan proses backend, memberikan aplikasi kinerja lebih tinggi dengan latensi atau penundaan lebih sedikit, dan platform streaming online menggunakan ML yang menyesuaikan kualitas video secara dinamis dan real-time berdasarkan kondisi jaringan untuk membuat penayangan tanpa cacat.

5. Rekomendasi yang Lebih Cerdas

Dari aplikasi e-commerce hingga streaming musik, semuanya memiliki mesin rekomendasi yang beroperasi berdasarkan prinsip ML. Algoritme ini, dengan melihat riwayat penelusuran dan preferensi, akan menyarankan produk, daftar putar, atau artikel. Umumnya, pelanggan menjadi terlibat dan dipertahankan ketika sebuah bisnis menggunakan rekomendasi berbasis ML.

6. Pengenalan Suara dan Gambar

Pada asisten suara Siri dan Alexa, Pengenalan ucapan dan NLP sebagian besar mengandalkan ML, dimana aplikasi seperti Instagram memanfaatkan ML pada platform berbasis gambar untuk membantu pemberian tag otomatis atau moderasi konten, di antara banyak fitur lainnya yang mendefinisikan ulang cara pengguna komunikasi dengan perangkat genggam mereka.

Catatan Akhir

Pembelajaran mesin bukan hanya masa depan pengembangan aplikasi seluler; hal ini sudah ada, khususnya dalam hal cara kerja aplikasi dan cara pengguna berinteraksi dengannya. Semakin banyak perusahaan yang menggunakan ML untuk meningkatkan operasi mereka, permintaan akan aplikasi yang lebih cerdas dan intuitif akan semakin meningkat.

Pasar pembelajaran mesin diperkirakan akan berkembang secara signifikan dalam beberapa tahun ke depan, dengan CAGR sebesar 36,08% dari tahun 2024 hingga 2030. Baik itu pengalaman yang dipersonalisasi, keamanan yang lebih kuat, atau kinerja aplikasi yang lancar, ML menetapkan standar baru untuk pencapaian aplikasi seluler .

Bagi pengembang, bisnis, dan perusahaan pengembangan perangkat lunak mana pun , satu-satunya cara untuk tetap menjadi yang terdepan dalam industri aplikasi seluler adalah dengan menyambut pembelajaran mesin, dengan segala potensi transformatifnya. Inovasi besar berikutnya dalam pengembangan aplikasi mungkin hanya tinggal menggunakan pola data saja.