Роль машинного обучения в разработке мобильных приложений: полное руководство

Введение

Машинное обучение, тот же ингредиент, который сегодня изменял наше использование для мобильных приложений, является не просто обычным словом, но и основной технологией, которая определяет инновации в разработке мобильных приложений: от улучшений пользователя до бэкэндных сложных функций.

Сегодня большинство мобильных приложений используют голосовые помощники, рекомендательные двигатели и перевод языка в реальном времени, функции, которые стали возможными благодаря машинному обучению. С увеличением технологии 5G, сопровождаемого взрывом в трафике мобильных данных, в настоящее время интегрируется в приложения со скоростью, ранее невообразимым.

В этой статье мы рассмотрим основы машинного обучения, как оно влияет на рынок мобильных приложений, как его можно использовать для переосмысления пользовательского опыта и того, что эти годы могут иметь.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение - это подмножество искусственного интеллекта. Без явного программирования это позволяет системам учиться на данных и повышать производительность. В отличие от других типов программирования, которые закодированы с помощью набора инструкций, алгоритмы ML сканируют данные и определяют шаблоны для прогнозирования или суждений.

Это сводится к более умным, более интуитивным приложениям в разработке мобильных приложений. Например, Netflix использует ML в предложении Shows, а Google Translate является еще одним примером использования его для перевода языка в реальном времени. Фактически, прогнозирующая аналитика на основе ИИ-уже используется 19% компаний-приложения предсказывают, когда пользователю что-то нужно, и обеспечивает более персонализированный опыт.

По своей сути - три основных понятия вокруг машинного обучения:

1. Данные

Машинное обучение строго управляется данными. Чем больше данных должен пройти конкретный алгоритм, тем лучше он захватывает закономерности и делает очень хорошие прогнозы. Но в мобильных приложениях это может поступать из нескольких источников для экземпляра, интерактивности пользователя, истории местоположения, записей о покупке или даже датчиках на смартфонах.

Например, приложение для фитнеса может узнать, как пользователь делал свои тренировки, чтобы предложить конкретные цели, в то время как служба доставки продуктов питания может использовать прошлые заказы, чтобы предложить еду.

2. Алгоритмы

Математические модели, которые изучают и узнают на данных, называются алгоритмами. Три категории существуют:

Наблюдаемое обучение:обучено маркированным данным, таким как обнаружение спама.

Обучение без присмотра:определить закономерности в немеченых данных, таких как группировка пользователей приложений по поведению.

Подкрепление обучения:учиться на пробных и ошибках и со временем улучшается, как и игровые приложения.

3. Модели

Модель машинного обучения создается, когда алгоритм обучается данным. Модели машинного обучения могут использоваться для автоматизации процессов принятия решений или генерации прогнозов. Для мобильного приложения это может включать аномалии, предлагаемый контент или прогноз выбора пользователя.

Реальные примеры машинного обучения в мобильных приложениях

Рекомендационные системы:большинство приложений, таких как Spotify и YouTube, используя ML, фактически показывают пользователю те песни или видео, которые он или она, вероятно, понравится просмотреть.

Голосовые помощники:Apple Siri и Google Assistant используют NLP, чтобы понять слова, используемые пользователями для предоставления команд.

Распознавание изображений:ML используется приложениями, такими как Google Photos для автоматической классификации и сортировки фотографий.

Прогнозирующий текст:Чтобы повысить точность и скорость печати, приложения для клавиатуры, такие как Gbort, используют машинное обучение, чтобы прогнозировать то, что вы, вероятно, будете ввести дальше.

Влияние машинного обучения на разработку мобильных приложений

1. персонализированный пользовательский опыт

Машинное обучение делает приложения умными, изучая, как ведут себя пользователи. Анализ пользовательских данных дает приложениям возможность предоставлять настраиваемые интерфейсы, контент и персонализированные уведомления. Например, приложение для фитнеса применяет ML для разработки планов тренировок, настроенных на производительность и цель человека.

Прогнозирующая аналитика, основанная на ИИ, будет расширять возможности приложений для персонализации опыта для каждого пользователя таким образом, что к 2025 году нет двух взаимодействий.

2. Улучшенная безопасность и обнаружение мошенничества

Среди главных проблем мобильных приложений лежит фактор безопасности. В таких областях, как финансы и электронная коммерция, гарантия безопасности-это то, что важнее всего. При использовании ML мошеннические действия могут быть обнаружены путем разработки моделей подозрительного поведения пользователя. Например, многие платежные заявки недавно начали использовать ML для помещения в режиме реального времени в любых подозрительных транзакциях.

3. Усовершенствованные функции через интеграцию 5G

5G проникновение изменит мир мобильных приложений. Хотя сообщается, что только 10% глобальных подвижных соединений были на 5G по состоянию на 2022 год, в конце этого десятилетия проникнет более 50%. Такая большая полоса пропускания и более высокие скорости предложит гораздо более мощные функции ML-управляемые, включая опыт AR и обработку видео в реальном времени.

4. Улучшенная производительность приложения

Ожидается, что трафик мобильных данных увеличится до 330 экзабит в месяц к 2028 году; Следовательно, разработчикам нужны более эффективные решения, чтобы справиться с таким взрывом. ML может оптимизировать процессы бэкэнд, предоставляя приложение более высокую производительность с меньшей задержкой или задержкой, а онлайн -платформы потоковой передачи используют ML, который динамически корректирует качество видео в режиме реального времени в зависимости от условий сети, чтобы сделать просмотр безупречного.

5. Умные рекомендации

От приложений электронной коммерции до потоковой музыки, все имеют рекомендательные двигатели, которые работают по принципу ML. Эти алгоритмы, рассматривая историю и предпочтения просмотра, будут предлагать продукты, плейлисты или статьи. Как правило, клиенты становятся вовлеченными и сохраняющимися, когда бизнес использует рекомендации, управляемые ML.

6. распознавание голоса и изображения

В Siri и Alexa Voice Assistants распознавание речи и NLP полагаются в основном на ML, где такие приложения, как Instagram, используют ML на платформе на основе изображений, чтобы помочь автоматическому заглушению или модерации контента, среди многих других функций такого рода, которые переосмыслили путь пользователей общения с ручными устройствами.

Заключительная примечание

Машинное обучение - это не только будущее разработки мобильных приложений; Это уже здесь, особенно с точки зрения того, как работают приложения и как пользователи взаимодействуют с ними. Поскольку все больше фирм используют ML для улучшения своей деятельности, спрос на более умные, более интуитивные приложения только увеличится.

Ожидается, что рынок машинного обучения значительно расширится в течение следующих нескольких лет, с CAGR на 36,08% с 2024 по 2030 год. Будь то персонализированный опыт, более сильная безопасность или бесшовная производительность приложений, ML устанавливает новые стандарты для того, что могут достичь мобильные приложения Полем

Для разработчиков, предприятий и любой компании по разработке программного обеспечения единственным способом остаться впереди в индустрии мобильных приложений будет приветствовать машинное обучение со всем его преобразующим потенциалом. Следующая крупная инновация в разработке приложений может быть всего лишь шаблоном данных.