Rola uczenia maszynowego w tworzeniu aplikacji mobilnych: kompletny przewodnik

Wstęp

Uczenie maszynowe, ten sam składnik, który zmienia dziś nasze wykorzystanie aplikacji mobilnych, to nie tylko zwykłe słowo, ale podstawowa technologia, która definiuje innowację w tworzeniu aplikacji mobilnych: od ulepszeń doświadczenia użytkownika po złożone funkcjonalności zaplecza.

Obecnie większość aplikacji mobilnych wykorzystuje asystentów głosowych, silniki rekomendacji i tłumaczenie językowe w czasie rzeczywistym, czyli funkcje możliwe dzięki uczeniu maszynowemu. Wraz z rozwojem technologii 5G, któremu towarzyszy eksplozja mobilnego ruchu danych, ML jest obecnie integrowany z aplikacjami w niewyobrażalnym wcześniej tempie.

W tym artykule omówimy podstawy uczenia maszynowego, jego wpływ na rynek aplikacji mobilnych, jak można go wykorzystać do ponownego przemyślenia doświadczeń użytkowników i co mogą przynieść te lata.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji. Bez wyraźnego programowania umożliwia systemom uczenie się na podstawie danych i zwiększanie wydajności. W przeciwieństwie do innych typów programowania, które są kodowane za pomocą zestawu instrukcji, algorytmy ML skanują dane i wykrywają wzorce w celu przewidywania lub oceniania.

Sprowadza się to do inteligentniejszych, bardziej intuicyjnych aplikacji w tworzeniu aplikacji mobilnych. Na przykład Netflix używa ML do sugerowania programów, a Tłumacz Google to kolejny przykład wykorzystania go do tłumaczenia językowego w czasie rzeczywistym. W rzeczywistości analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji – wykorzystywana już przez 19% firm – pomaga aplikacjom przewidywać, kiedy użytkownik czegoś potrzebuje i zapewniać bardziej spersonalizowane doświadczenia.

U podstaw leżą trzy główne koncepcje dotyczące uczenia maszynowego:

1. Dane

Uczenie maszynowe opiera się wyłącznie na danych. Im więcej danych musi przejść konkretny algorytm, tym lepiej wychwytuje wzorce i formułuje bardzo dobre przewidywania. Jednak w aplikacjach mobilnych może to pochodzić z wielu źródeł – na przykład z interakcji użytkownika, historii lokalizacji, zapisów zakupów, a nawet czujników w smartfonach.

Na przykład aplikacja fitness może dowiedzieć się, jak użytkownik radzi sobie z treningami, aby zaproponować określone cele, natomiast firma oferująca dostawę jedzenia może skorzystać z wcześniejszych zamówień, aby zasugerować posiłki.

2. Algorytmy

Modele matematyczne, które badają dane i uczą się na ich podstawie, nazywane są algorytmami. Istnieją trzy kategorie:

Uczenie się pod nadzorem:przeszkoleni w zakresie oznaczonych danych, takich jak wykrywanie wiadomości e-mail będących spamem.

Uczenie się bez nadzoru:Identyfikuj wzorce w nieoznakowanych danych, na przykład grupując użytkowników aplikacji według zachowania.

Uczenie się przez wzmacnianie:uczy się metodą prób i błędów i z czasem poprawia swoje umiejętności, podobnie jak aplikacje do gier.

3. Modele

Model uczenia maszynowego jest tworzony, gdy algorytm jest szkolony na danych. Modele uczenia maszynowego można wykorzystać do automatyzacji procesów decyzyjnych lub generowania prognoz. W przypadku aplikacji mobilnej może to obejmować anomalie, sugerowaną treść lub przewidywanie wyborów użytkownika.

Rzeczywiste przykłady uczenia maszynowego w aplikacjach mobilnych

Systemy rekomendacji:większość aplikacji, takich jak Spotify i YouTube, korzystając z ML, faktycznie pokazuje użytkownikowi te utwory lub filmy, które prawdopodobnie mu się spodobają.

Asystenci głosowi:Siri firmy Apple i Asystent Google używają NLP do zrozumienia słów używanych przez użytkowników podczas wydawania poleceń.

Rozpoznawanie obrazu:ML jest używany przez aplikacje takie jak Zdjęcia Google do automatycznego klasyfikowania i sortowania zdjęć.

Przewidywanie tekstu:aby zwiększyć dokładność i szybkość pisania, aplikacje na klawiaturę, takie jak Gboard, korzystają z uczenia maszynowego, aby przewidzieć, co prawdopodobnie napiszesz dalej.

Wpływ uczenia maszynowego na tworzenie aplikacji mobilnych

1. Spersonalizowane doświadczenia użytkowników

Uczenie maszynowe sprawia, że ​​aplikacje stają się inteligentne, ucząc się, jak zachowują się użytkownicy. Analiza danych użytkownika umożliwia aplikacjom udostępnianie niestandardowych interfejsów, treści i spersonalizowanych powiadomień. Na przykład aplikacja fitness wykorzystuje technologię ML do opracowywania planów treningowych dostosowanych do wyników i celów danej osoby.

Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji umożliwi aplikacjom personalizację doświadczeń każdego użytkownika w taki sposób, że do 2025 r. żadne dwie interakcje nie będą identyczne.

2. Większe bezpieczeństwo i wykrywanie oszustw

Wśród najważniejszych problemów związanych z aplikacjami mobilnymi leży czynnik bezpieczeństwa. W takich obszarach jak finanse i e-commerce zapewnienie bezpieczeństwa jest najważniejsze. Podczas korzystania z ML oszukańcze działania można wykryć poprzez opracowanie wzorców podejrzanych zachowań użytkowników. Na przykład wiele aplikacji płatniczych zaczęło ostatnio wykorzystywać ML do oznaczania w czasie rzeczywistym wszelkich podejrzanych transakcji.

3. Zaawansowane funkcje dzięki integracji z 5G

Penetracja 5G zmieni świat możliwości aplikacji mobilnych. Choć według szacunków w 2022 r. jedynie 10% globalnych połączeń mobilnych będzie korzystało z sieci 5G, pod koniec tej dekady penetracja będzie przekraczać 50%. Taka większa przepustowość i większe prędkości zapewnią znacznie potężniejsze funkcje oparte na technologii ML, w tym doświadczenia AR i przetwarzanie wideo w czasie rzeczywistym.

4. Poprawiona wydajność aplikacji

Oczekuje się, że do 2028 r. mobilna transmisja danych wzrośnie do 330 eksabajtów miesięcznie; dlatego programiści potrzebują bardziej wydajnych rozwiązań, aby poradzić sobie z taką eksplozją. ML może zoptymalizować procesy zaplecza, zapewniając aplikacji wyższą wydajność przy mniejszych opóźnieniach lub opóźnieniach, a platformy przesyłania strumieniowego online korzystają z ML, które dynamicznie dostosowuje jakość wideo w czasie rzeczywistym w oparciu o warunki sieciowe, aby zapewnić bezbłędne oglądanie.

5. Inteligentniejsze rekomendacje

Od aplikacji e-commerce po strumieniowe przesyłanie muzyki – wszystkie mają silniki rekomendacyjne działające na zasadzie ML. Algorytmy te, analizując historię przeglądania i preferencje, będą sugerować produkty, playlisty lub artykuły. Ogólnie rzecz biorąc, klienci angażują się i zostają zatrzymani, gdy firma korzysta z rekomendacji opartych na uczeniu maszynowym.

6. Rozpoznawanie głosu i obrazu

W asystentach głosowych Siri i Alexa rozpoznawanie mowy i NLP opierają się głównie na ML, gdzie aplikacje takie jak Instagram wykorzystują ML na platformie opartej na obrazach, aby ułatwić automatyczne tagowanie lub moderowanie treści, a także wiele innych tego typu funkcji, które na nowo definiują sposób działania użytkowników komunikacji z urządzeniami przenośnymi.

Uwaga końcowa

Uczenie maszynowe to nie tylko przyszłość tworzenia aplikacji mobilnych; już tu jest, szczególnie jeśli chodzi o sposób działania aplikacji i interakcji użytkowników z nimi. W miarę jak coraz więcej firm korzysta z ML w celu usprawnienia swoich działań, zapotrzebowanie na inteligentniejsze i bardziej intuicyjne aplikacje będzie tylko rosło.

Oczekuje się, że rynek uczenia maszynowego znacznie się rozwinie w ciągu najbliższych kilku lat, przy CAGR na poziomie 36,08% w latach 2024–2030. Niezależnie od tego, czy chodzi o spersonalizowane doświadczenia, większe bezpieczeństwo, czy płynne działanie aplikacji, ML wyznacza nowe standardy w zakresie możliwości aplikacji mobilnych .

Dla programistów, firm i wszelkich firm zajmujących się tworzeniem oprogramowania jedynym sposobem na pozostanie na czele branży aplikacji mobilnych będzie przyjęcie uczenia maszynowego z całym jego potencjałem transformacyjnym. Kolejna duża innowacja w tworzeniu aplikacji może być już tylko wzorcem danych.