O papel do aprendizado de máquina no desenvolvimento de aplicativos móveis: um guia completo

Introdução

O aprendizado de máquina, o mesmo ingrediente que está mudando nosso uso para aplicativos móveis hoje, não é apenas uma palavra comum, mas uma tecnologia principal que define a inovação no desenvolvimento de aplicativos móveis: desde melhorias na experiência do usuário até funcionalidades complexas de backup.

Hoje, a maioria dos aplicativos móveis usa assistentes de voz, mecanismos de recomendação e tradução para idiomas em tempo real, funções possibilitadas pelo aprendizado de máquina. Com um aumento na tecnologia 5G, acompanhada de uma explosão no tráfego de dados móveis, o ML agora está sendo integrado aos aplicativos a uma taxa anteriormente inimaginável.

Neste artigo, examinaremos os fundamentos do aprendizado de máquina, como isso afeta o mercado de aplicativos móveis, como ele pode ser usado para repensar as experiências do usuário e o que esses anos podem conter.

O que é o aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um subconjunto de inteligência artificial. Sem programação explícita, permite que os sistemas aprendam com dados e aprimorem o desempenho. Ao contrário de outros tipos de programação, que são codificados com um conjunto de instruções, os algoritmos ML digitalizam dados e detectam padrões para fazer previsões ou julgamentos.

Isso se resume a aplicativos mais inteligentes e mais intuitivos no desenvolvimento de aplicativos móveis. Por exemplo, o Netflix usa o ML para sugerir programas, e o Google Translate é outro exemplo de usá-lo para tradução para idiomas em tempo real. De fato, a análise preditiva baseada em IA-usada por 19% das empresas-os aplicativos de ajuda prevêem quando um usuário precisa de algo e oferecer uma experiência mais personalizada.

Na sua essência, há três conceitos principais em torno do aprendizado de máquina:

1. Dados

O aprendizado de máquina é estritamente orientado a dados. Quanto mais dados um algoritmo específico precisar passar, melhor ele captura padrões e faz previsões muito boas. Mas em aplicativos móveis, isso pode ser vindo de várias fontes-para instância, interatividade do usuário, histórico de localização, registros de compra ou até sensores em smartphones.

Por exemplo, um aplicativo de fitness pode aprender como um usuário tem feito com seus exercícios para oferecer metas específicas, enquanto um serviço de entrega de alimentos pode usar pedidos anteriores para sugerir refeições.

2. Algoritmos

Os modelos matemáticos que examinam e aprendem com os dados são chamados de algoritmos. Existem três categorias:

Aprendizagem supervisionada:treinado em dados rotulados, como detectar e -mails de spam.

Aprendizagem não supervisionada:identifique padrões em dados não marcados, como agrupar usuários de aplicativos por comportamento.

Aprendizagem de reforço:aprende com tentativa e erro e melhora com o tempo, assim como os aplicativos de jogo.

3. Modelos

Um modelo de aprendizado de máquina é produzido quando um algoritmo é treinado nos dados. Modelos de aprendizado de máquina podem ser usados ​​para automatizar processos de tomada de decisão ou gerar previsões. Para um aplicativo móvel, isso pode incluir anomalias, conteúdo sugerido ou previsão de escolha do usuário.

Exemplos do mundo real de aprendizado de máquina em aplicativos móveis

Sistemas de recomendação:a maioria dos aplicativos como Spotify e YouTube, usando o ML, mostra ao usuário aquelas músicas ou vídeos que ele ou ela provavelmente gostaria de assistir.

Assistentes de voz:o Siri da Apple e o Google Assistant, use o PNL para entender as palavras usadas pelos usuários na fornecimento de comandos.

Reconhecimento da imagem:o ML é usado por aplicativos como o Google Photos para classificar e classificar automaticamente fotos.

Texto preditivo:para aumentar a precisão e a velocidade da digitação, aplicativos de teclado como Gboard usam aprendizado de máquina para prever o que você provavelmente digitará a seguir.

O impacto do aprendizado de máquina no desenvolvimento de aplicativos móveis

1. Experiências personalizadas do usuário

O aprendizado de máquina torna os aplicativos inteligentes, aprendendo como os usuários se comportam. A análise dos dados do usuário oferece aos aplicativos a capacidade de fornecer interfaces, conteúdo e notificações personalizadas personalizadas. Por exemplo, o aplicativo de fitness aplica a ML para criar planos de exercícios personalizados para o desempenho e o objetivo de um indivíduo.

A análise preditiva alimentada pela IA capacitará os aplicativos a personalizar experiências para cada usuário de tal maneira que duas interações não serão idênticas até 2025.

2. Segurança melhorada e detecção de fraude

Entre as principais preocupações dos aplicativos móveis está o fator de segurança. Em áreas como finanças e comércio eletrônico, a garantia de segurança é o que mais importa. Ao usar o ML, atividades fraudulentas podem ser detectadas desenvolvendo padrões de comportamento suspeito do usuário. Por exemplo, muitos pedidos de pagamento começaram recentemente a usar a ML para sinalizar em tempo real quaisquer transações suspeitas.

3. Recursos avançados através da integração 5G

A penetração do 5G vai mudar o mundo dos recursos de aplicativo móvel. Embora seja relatado que apenas 10% das conexões móveis globais estavam em 5G a partir de 2022, haverá mais de 50% de penetração no final desta década. Tais maiores largura de banda e velocidades mais rápidas oferecerão recursos muito mais poderosos orientados a ML, incluindo experiências de AR e processamento de vídeo em tempo real.

4. Desempenho aprimorado do aplicativo

Espera -se que o tráfego de dados móveis suba para 330 exabytes por mês até 2028; Portanto, os desenvolvedores precisam de soluções mais eficientes para lidar com essa explosão. O ML pode otimizar os processos de back -end, fornecendo um desempenho maior com menor latência ou atraso, e as plataformas de streaming on -line usam ML que ajusta a qualidade do vídeo dinamicamente em tempo real com base nas condições da rede para tornar a visualização impecável.

5. Recomendações mais inteligentes

De aplicativos de comércio eletrônico à música de streaming, todos têm mecanismos de recomendação que operam com o princípio do ML. Esses algoritmos, observando a história e as preferências da navegação, sugerem produtos, listas de reprodução ou artigos. Geralmente, os clientes ficam engajados e mantidos quando uma empresa usa recomendações orientadas por ML.

6. Reconhecimento de voz e imagem

Nos assistentes de voz de Siri e Alexa, o reconhecimento de fala e a PNL dependem principalmente do ML, onde aplicativos como o Instagram utilizam ML em uma plataforma baseada em imagem para ajudar na margem automática ou na moderação do conteúdo, entre muitos outros recursos desse tipo que redefiniu a maneira dos usuários de comunicação com seus dispositivos portáteis.

Nota final

O aprendizado de máquina não é apenas o futuro do desenvolvimento de aplicativos móveis; Já está aqui, principalmente em termos de como os aplicativos funcionam e como os usuários interagem com eles. À medida que mais empresas usam a ML para melhorar suas operações, a demanda por aplicativos mais inteligentes e mais intuitivos só aumentará.

Espera -se que o mercado de aprendizado de máquina se expanda significativamente nos próximos anos, com um CAGR de 36,08% de 2024 a 2030. Seja experiências personalizadas, segurança mais forte ou desempenho de aplicativos sem costura, o ML está definindo novos padrões para o que os aplicativos móveis podem alcançar .

Para desenvolvedores, empresas e qualquer empresa de desenvolvimento de software , a única maneira de permanecer à frente no setor de aplicativos móveis será acolher o aprendizado de máquina, com todo o seu potencial transformador. A próxima grande inovação no desenvolvimento de aplicativos pode ser apenas um padrão de dados.