Il ruolo dell'apprendimento automatico nello sviluppo di app mobili: una guida completa

Pubblicato: 2025-01-24

Il ruolo dell'apprendimento automatico nello sviluppo di app mobili: una guida completa

Sommario

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Introduzione

L'apprendimento automatico, lo stesso ingrediente che ha cambiato oggi il nostro utilizzo delle applicazioni mobili, non è solo una parola ordinaria ma una tecnologia fondamentale che definisce l'innovazione nello sviluppo di app mobili: dai miglioramenti dell'esperienza utente alle funzionalità complesse di backend.

Oggi, la maggior parte delle app mobili utilizza assistenti vocali, motori di raccomandazione e traduzione linguistica in tempo reale, funzioni rese possibili dall’apprendimento automatico. Con l’incremento della tecnologia 5G, accompagnato dall’esplosione del traffico dati mobile, il ML viene ora integrato nelle app a un ritmo prima inimmaginabile.

In questo articolo esamineremo i fondamenti dell'apprendimento automatico, il modo in cui influisce sul mercato delle applicazioni mobili, come può essere utilizzato per ripensare le esperienze degli utenti e cosa potrebbero riservarci questi anni.

Cos'è l'apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale. Senza una programmazione esplicita, consente ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le prestazioni. A differenza di altri tipi di programmazione, che sono codificati con una serie di istruzioni, gli algoritmi ML scansionano i dati e rilevano modelli per formulare previsioni o giudizi.

Ciò si riduce ad applicazioni più intelligenti e intuitive nello sviluppo di app mobili. Ad esempio, Netflix utilizza il machine learning per suggerire programmi e Google Translate è un altro esempio di utilizzo per la traduzione linguistica in tempo reale. Infatti, l’analisi predittiva basata sull’intelligenza artificiale, già utilizzata dal 19% delle aziende, aiuta le app a prevedere quando un utente ha bisogno di qualcosa e a offrire un’esperienza più personalizzata.

Al centro ci sono tre concetti principali sull’apprendimento automatico:

1. Dati

L’apprendimento automatico è strettamente basato sui dati. Maggiore è il numero di dati che uno specifico algoritmo deve esaminare, migliore sarà l’acquisizione di modelli e la realizzazione di previsioni molto valide. Ma nelle applicazioni mobili, ciò potrebbe provenire da più fonti, ad esempio interattività dell’utente, cronologia delle posizioni, record di acquisti o persino sensori sugli smartphone.

Ad esempio, un'app di fitness potrebbe apprendere come un utente ha eseguito i propri allenamenti per offrire obiettivi specifici, mentre un servizio di consegna di cibo potrebbe utilizzare gli ordini passati per suggerire i pasti.

2. Algoritmi

I modelli matematici che esaminano e apprendono dai dati sono chiamati algoritmi. Esistono tre categorie:

Apprendimento supervisionato:addestrato su dati etichettati, come il rilevamento di e-mail di spam.

Apprendimento non supervisionato:identifica modelli nei dati senza etichetta, ad esempio raggruppando gli utenti delle app in base al comportamento.

Apprendimento per rinforzo:apprende da tentativi ed errori e migliora nel tempo, proprio come le app di gioco.

3. Modelli

Un modello di machine learning viene prodotto quando un algoritmo viene addestrato sui dati. I modelli di machine learning possono essere utilizzati per automatizzare i processi decisionali o generare previsioni. Per un'applicazione mobile, ciò può includere anomalie, contenuto suggerito o previsione della scelta dell'utente.

Esempi reali di machine learning nelle app mobili

Sistemi di raccomandazione:la maggior parte delle app come Spotify e YouTube, utilizzando il ML, mostrano effettivamente all'utente quelle canzoni o video che probabilmente gli piacerebbe guardare.

Assistenti vocali:Siri di Apple e Assistente Google utilizzano la PNL per comprendere le parole utilizzate dagli utenti nel dare comandi.

Riconoscimento delle immagini:il machine learning viene utilizzato da app come Google Foto per classificare e ordinare automaticamente le foto.

Testo predittivo:per aumentare la precisione e la velocità di digitazione, le app per tastiera come Gboard utilizzano l'apprendimento automatico per prevedere ciò che probabilmente digiterai successivamente.

L'impatto dell'apprendimento automatico sullo sviluppo di app mobili

1. Esperienze utente personalizzate

Il machine learning rende le app intelligenti imparando come si comportano gli utenti. L'analisi dei dati utente offre alle app la possibilità di fornire interfacce, contenuti e notifiche personalizzate. Ad esempio, l'app per il fitness applica il machine learning per ideare piani di allenamento personalizzati in base alle prestazioni e agli obiettivi di un individuo.

L’analisi predittiva basata sull’intelligenza artificiale consentirà alle app di personalizzare le esperienze per ciascun utente in modo tale che entro il 2025 non ci saranno due interazioni identiche.

2. Miglioramento della sicurezza e del rilevamento delle frodi

Tra le principali preoccupazioni delle applicazioni mobili c'è il fattore sicurezza. In settori quali la finanza e l’e-commerce, la garanzia della sicurezza è ciò che conta di più. Utilizzando il machine learning, le attività fraudolente possono essere rilevate sviluppando modelli di comportamento sospetto da parte degli utenti. Ad esempio, molte applicazioni di pagamento hanno recentemente iniziato a utilizzare il machine learning per segnalare in tempo reale eventuali transazioni sospette.

3. Funzionalità avanzate attraverso l'integrazione 5G

La penetrazione del 5G cambierà il mondo delle funzionalità delle app mobili. Sebbene sia stato riferito che solo il 10% delle connessioni mobili globali erano su 5G nel 2022, alla fine di questo decennio ci sarà una penetrazione superiore al 50%. Una larghezza di banda così maggiore e velocità più elevate offriranno funzionalità molto più potenti basate sul machine learning, tra cui esperienze AR ed elaborazione video in tempo reale.

4. Prestazioni dell'app migliorate

Si prevede che il traffico dati mobile aumenterà fino a 330 exabyte al mese entro il 2028; quindi, gli sviluppatori hanno bisogno di soluzioni più efficienti per far fronte a tale esplosione. Il machine learning può ottimizzare i processi di backend, offrendo a un'applicazione prestazioni più elevate con meno latenza o ritardo, mentre le piattaforme di streaming online utilizzano il machine learning che regola dinamicamente la qualità video in tempo reale in base alle condizioni della rete per rendere la visualizzazione impeccabile.

5. Raccomandazioni più intelligenti

Dalle app di e-commerce alla musica in streaming, tutti dispongono di motori di raccomandazione che funzionano secondo il principio del ML. Questi algoritmi, esaminando la cronologia di navigazione e le preferenze, suggeriranno prodotti, playlist o articoli. In genere, i clienti vengono coinvolti e fidelizzati quando un'azienda utilizza raccomandazioni basate sul machine learning.

6. Riconoscimento vocale e di immagini

Negli assistenti vocali Siri e Alexa, il riconoscimento vocale e la PNL si basano principalmente sul machine learning, dove app come Instagram utilizzano il machine learning su una piattaforma basata su immagini per facilitare la codifica automatica o la moderazione dei contenuti, oltre a molte altre funzionalità di questo tipo che hanno ridefinito il modo di agire degli utenti. di comunicazione con i loro dispositivi portatili.

Nota finale

L’apprendimento automatico non è solo il futuro dello sviluppo di app mobili; è già qui, in particolare in termini di funzionamento delle applicazioni e di come gli utenti interagiscono con esse. Poiché sempre più aziende utilizzano il machine learning per migliorare le proprie operazioni, la domanda di app più intelligenti e intuitive non potrà che aumentare.

Si prevede che il mercato del machine learning crescerà in modo significativo nei prossimi anni, con un CAGR del 36,08% dal 2024 al 2030. Che si tratti di esperienze personalizzate, maggiore sicurezza o prestazioni ottimali delle app, il machine learning sta definendo nuovi standard per ciò che le app mobili possono ottenere. .

Per gli sviluppatori, le aziende e qualsiasi società di sviluppo software , l’unico modo per rimanere all’avanguardia nel settore delle app mobili sarà accogliere l’apprendimento automatico, con tutto il suo potenziale di trasformazione. La prossima grande innovazione nello sviluppo di app potrebbe essere a portata di mano.