Rolul învățării automate în dezvoltarea aplicațiilor mobile: un ghid complet

Introducere

Învățarea automată, același ingredient care ne -a schimbat utilizarea pentru aplicațiile mobile astăzi, nu este doar un cuvânt obișnuit, ci o tehnologie de bază care definește inovația în cadrul dezvoltării aplicațiilor mobile: de la îmbunătățiri ale experienței utilizatorului până la funcționalități complexe.

Astăzi, majoritatea aplicațiilor mobile folosesc asistenți voci, motoare de recomandare și traducere în timp real în timp real, funcții posibile prin învățarea automată. Cu o creștere a tehnologiei 5G, însoțită de o explozie în traficul de date mobile, ML este acum integrat în aplicații la un ritm anterior de neimaginat.

În acest articol, vom trece peste elementele fundamentale ale învățării automate, cum afectează piața de aplicații mobile, cum poate fi utilizat pentru a regândi experiențele utilizatorilor și ce ar putea deține acești ani.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este un subset de inteligență artificială. Fără o programare explicită, permite sistemelor să învețe din date și să îmbunătățească performanța. Spre deosebire de alte tipuri de programare, care sunt codificate cu un set de instrucțiuni, algoritmii ML scanează datele și detectează modele pentru a face predicții sau judecăți.

Acest lucru se reduce la aplicații mai inteligente și mai intuitive în dezvoltarea aplicațiilor mobile. De exemplu, Netflix folosește ML în sugerarea spectacolelor, iar Google Translate este un alt exemplu de utilizare a acestuia pentru traducerea limbajului în timp real. De fapt, analizele predictive bazate pe AI-utilizate de 19% din companii deja-aplicațiile Helps prezic atunci când un utilizator are nevoie de ceva și oferă o experiență mai personalizată.

În centrul său sunt trei concepte principale în jurul învățării automate:

1. Date

Învățarea automată este strict bazată pe date. Cu cât trebuie să treacă mai multe date pe care un algoritm specific trebuie să le parcurgă, cu atât captează mai bine tiparele și face predicții foarte bune. Dar, în aplicațiile mobile, care ar putea proveni din mai multe surse de instanță, interactivitate utilizatorilor, istoricul locației, înregistrări de cumpărare sau chiar senzori de pe smartphone-uri.

De exemplu, o aplicație de fitness ar putea afla cum a făcut un utilizator cu antrenamentele sale pentru a oferi obiective specifice, în timp ce un serviciu de livrare a alimentelor ar putea folosi comenzi anterioare pentru a sugera mese.

2. Algoritmi

Modelele matematice care examinează și învață din date se numesc algoritmi. Există trei categorii:

Învățare supravegheată:instruit pe date etichetate, cum ar fi detectarea e -mailurilor spam.

Învățare nesupravegheată:Identificați tiparele în datele nemarcate, cum ar fi gruparea utilizatorilor aplicațiilor după comportament.

Învățare de consolidare:învață din încercare și eroare și se îmbunătățește în timp, la fel ca aplicațiile de jocuri.

3. Modele

Un model de învățare automată este produs atunci când un algoritm este instruit pe date. Modelele de învățare automată pot fi utilizate pentru a automatiza procesele de luare a deciziilor sau pentru a genera prognoze. Pentru o aplicație mobilă, aceasta poate include anomalii, conținut sugerat sau predicție de alegere a utilizatorului.

Exemple din lumea reală de învățare automată în aplicațiile mobile

Sisteme de recomandare:Majoritatea aplicațiilor precum Spotify și YouTube, folosind ML, arată de fapt utilizatorului acele melodii sau videoclipuri pe care ar putea să le placă să le vizioneze.

Asistenți voci:Siri Apple și Google Assistant folosesc NLP pentru a înțelege cuvintele utilizate de utilizatori pentru a da comenzi.

Recunoașterea imaginii:ML este utilizat de aplicații precum Google Photos pentru a clasifica și sorta automat fotografiile.

Text predictiv:Pentru a crește precizia și viteza de tastare, aplicațiile de la tastatură precum GBOARD folosesc mașini de învățare pentru a prognoza ceea ce este posibil să tastați în continuare.

Impactul învățării automate asupra dezvoltării aplicațiilor mobile

1. Experiențe personalizate ale utilizatorului

Învățarea automată face ca aplicațiile să fie inteligente învățând cum se comportă utilizatorii. Analiza datelor utilizatorului oferă aplicațiilor posibilitatea de a furniza interfețe personalizate, conținut și notificări personalizate. De exemplu, aplicația de fitness aplică ML pentru a elabora planuri de antrenament personalizate la performanța și obiectivul unei persoane.

Analiza predictivă alimentate de AI va împuternici aplicațiile să personalizeze experiențele pentru fiecare utilizator, astfel încât să nu fie identice două interacțiuni până în 2025.

2.. Securitate îmbunătățită și detectarea fraudei

Printre cele mai importante preocupări ale aplicațiilor mobile se află factorul de securitate. În zone precum finanțe și comerț electronic, asigurarea securității este ceea ce contează cel mai mult. În utilizarea ML, activitățile frauduloase pot fi detectate prin dezvoltarea modelelor de comportament suspect al utilizatorului. De exemplu, multe cereri de plată au început recent să utilizeze ML pentru a semnala în timp real orice tranzacție suspectă.

3. Caracteristici avansate prin integrare 5G

Penetrarea 5G va schimba lumea capacităților de aplicații mobile. Deși se raportează că doar 10% din conexiunile mobile globale au fost pe 5G începând cu 2022, la sfârșitul acestui deceniu vor exista peste 50% penetrare. O astfel de lățime de bandă mai mare și viteze mai rapide vor oferi caracteristici mult mai puternice bazate pe ML, inclusiv experiențe AR și procesare video în timp real.

4. Performanța îmbunătățită a aplicației

Se preconizează că traficul de date mobile va crește la 330 exabyte pe lună până în 2028; Prin urmare, dezvoltatorii au nevoie de soluții mai eficiente pentru a face față unei astfel de explozii. ML poate optimiza procesele de backend, oferind o aplicație performanțe mai mari cu mai puțină latență sau întârziere, iar platformele de streaming online folosesc ML care ajustează calitatea video dinamic în timp real, bazată pe condițiile de rețea pentru a face vizualizarea fără cusur.

5. Recomandări mai inteligente

De la aplicații de comerț electronic la muzică în streaming, toate au motoare de recomandare care funcționează pe principiul ML. Acești algoritmi, care se uită la istoria și preferințele de navigare, vor sugera produse, liste de redare sau articole. În general, clienții se angajează și se păstrează atunci când o afacere folosește recomandări bazate pe ML.

6. Recunoașterea vocii și a imaginii

În Siri și Asistenții Voice Alexa, recunoașterea vorbirii și NLP se bazează mai ales pe ML, unde aplicații precum Instagram utilizează ML pe o platformă bazată pe imagini pentru a ajuta auto-etichetarea automată sau moderarea conținutului, printre multe alte caracteristici de acest fel care au redefinit calea utilizatorilor redefinind utilizatorii de comunicare cu dispozitivele lor de mână.

Notă finală

Învățarea automată nu este doar viitorul dezvoltării aplicațiilor mobile; Este deja aici, în special în ceea ce privește modul în care funcționează aplicațiile și modul în care utilizatorii interacționează cu ei. Pe măsură ce mai multe firme folosesc ML pentru a -și îmbunătăți operațiunile, cererea pentru aplicații mai inteligente, mai intuitive, va crește doar.

Se preconizează că piața de învățare automată se va extinde semnificativ în următorii câțiva ani, cu un CAGR de 36,08% din 2024 până în 2030. Fie că este vorba despre experiențe personalizate, securitate mai puternică sau performanță de aplicații fără probleme, ML stabilește noi standarde pentru ceea ce aplicațiile mobile pot obține .

Pentru dezvoltatori, întreprinderi și orice companie de dezvoltare software , singura modalitate de a rămâne în față în industria aplicațiilor mobile va fi primirea învățării automate, cu tot potențialul său transformator. Următoarea mare inovație în dezvoltarea aplicațiilor ar putea fi doar un model de date.