บทบาทของการเรียนรู้ของเครื่องในการพัฒนาแอพมือถือ: คู่มือที่สมบูรณ์

การแนะนำ

การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นส่วนผสมเดียวกับที่เปลี่ยนแปลงการใช้งานของเราสำหรับแอปพลิเคชันมือถือในปัจจุบันไม่ได้เป็นเพียงคำธรรมดา แต่เป็นเทคโนโลยีหลักที่กำหนดนวัตกรรมภายในการพัฒนาแอพมือถือ: จากการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ไปจนถึงการทำงานที่ซับซ้อน

วันนี้แอพมือถือส่วนใหญ่ใช้ผู้ช่วยเสียงเครื่องมือแนะนำและการแปลภาษาแบบเรียลไทม์ฟังก์ชั่นที่ทำโดยการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยี 5G พร้อมด้วยการระเบิดของปริมาณข้อมูลมือถือตอนนี้ ML กำลังถูกรวมเข้ากับแอพในอัตราที่ไม่สามารถจินตนาการได้ก่อนหน้านี้

ในบทความนี้เราจะผ่านพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องจักรว่ามันส่งผลกระทบต่อตลาดแอปพลิเคชันมือถืออย่างไรวิธีที่จะใช้ในการคิดใหม่ประสบการณ์ของผู้ใช้และสิ่งที่ปีเหล่านี้อาจเกิดขึ้นได้อย่างไร

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดย่อยของปัญญาประดิษฐ์ หากไม่มีการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนจะช่วยให้ระบบเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพ ซึ่งแตกต่างจากการเขียนโปรแกรมประเภทอื่น ๆ ซึ่งมีการเข้ารหัสด้วยชุดคำสั่งอัลกอริทึม ML สแกนข้อมูลและตรวจจับรูปแบบเพื่อทำการคาดการณ์หรือการตัดสิน

สิ่งนี้ทำให้แอพพลิเคชั่นที่ชาญฉลาดและใช้งานง่ายมากขึ้นในการพัฒนาแอพมือถือ ตัวอย่างเช่น Netflix ใช้ ML ในการแนะนำการแสดงและ Google Translate เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของการใช้มันสำหรับการแปลภาษาแบบเรียลไทม์ ในความเป็นจริงการวิเคราะห์การทำนายแบบอิง AI ใช้โดย 19% ของ บริษัท แล้ว-แอพช่วยคาดการณ์เมื่อผู้ใช้ต้องการบางสิ่งบางอย่างและมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น

ที่สำคัญคือแนวคิดหลักสามประการเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง:

1. ข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่องจักรนั้นขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างเคร่งครัด ยิ่งมีข้อมูลอัลกอริทึมที่เฉพาะเจาะจงมากเท่าไหร่ก็ยิ่งสามารถจับรูปแบบและทำนายได้ดีมาก แต่ในแอปพลิเคชันมือถือที่อาจมาจากหลายแหล่งเช่นการโต้ตอบของผู้ใช้ประวัติสถานที่บันทึกการซื้อหรือแม้แต่เซ็นเซอร์บนสมาร์ทโฟน

ตัวอย่างเช่นแอพฟิตเนสอาจเรียนรู้ว่าผู้ใช้ทำอย่างไรกับการออกกำลังกายเพื่อเสนอเป้าหมายเฉพาะในขณะที่บริการจัดส่งอาหารอาจใช้คำสั่งซื้อที่ผ่านมาเพื่อแนะนำอาหาร

2. อัลกอริทึม

แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ตรวจสอบและเรียนรู้จากข้อมูลเรียกว่าอัลกอริทึม มีสามประเภท:

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล:ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลที่มีป้ายกำกับเช่นการตรวจจับอีเมลสแปม

การเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแล:ระบุรูปแบบในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเช่นการจัดกลุ่มผู้ใช้แอพตามพฤติกรรม

การเรียนรู้การเสริมแรง:เรียนรู้จากการลองผิดลองถูกและปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไปเช่นแอพเกม

3. รุ่น

รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรจะเกิดขึ้นเมื่ออัลกอริทึมได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูล รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้เพื่อทำให้กระบวนการตัดสินใจโดยอัตโนมัติหรือสร้างการคาดการณ์ สำหรับแอปพลิเคชันมือถือซึ่งอาจรวมถึงความผิดปกติเนื้อหาที่แนะนำหรือการทำนายตัวเลือกผู้ใช้

ตัวอย่างโลกแห่งความเป็นจริงของการเรียนรู้ของเครื่องในแอพมือถือ

ระบบคำแนะนำ:แอพส่วนใหญ่เช่น Spotify และ YouTube โดยใช้ ML แสดงเพลงหรือวิดีโอเหล่านั้นให้ผู้ใช้จริง ๆ ว่าเขาหรือเธอน่าจะสนุกกับการดู

ผู้ช่วยเสียง:Siri ของ Apple และ Google Assistant ใช้ NLP เพื่อทำความเข้าใจกับคำที่ใช้โดยผู้ใช้ในการให้คำสั่ง

การจดจำรูปภาพ:ML ถูกใช้โดยแอพเช่น Google Photos เพื่อจัดประเภทและเรียงลำดับรูปภาพโดยอัตโนมัติ

ข้อความที่ทำนายได้:เพื่อเพิ่มความแม่นยำและความเร็วในการพิมพ์แอพแป้นพิมพ์เช่น GBOAR ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์สิ่งที่คุณน่าจะพิมพ์ต่อไป

ผลกระทบของการเรียนรู้ของเครื่องต่อการพัฒนาแอพมือถือ

1. ประสบการณ์ผู้ใช้ส่วนบุคคล

การเรียนรู้ของเครื่องทำให้แอพฉลาดโดยเรียนรู้ว่าผู้ใช้ประพฤติตนอย่างไร การวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้ช่วยให้แอพสามารถจัดทำอินเทอร์เฟซเนื้อหาและการแจ้งเตือนส่วนบุคคลที่กำหนดเองได้ ตัวอย่างเช่นแอพฟิตเนสใช้ ML ในการกำหนดแผนการออกกำลังกายที่ปรับแต่งตามประสิทธิภาพและเป้าหมายของแต่ละบุคคล

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ที่ขับเคลื่อนโดย AI จะช่วยให้แอพพลิเคชั่นในการปรับแต่งประสบการณ์สำหรับผู้ใช้แต่ละคนในลักษณะที่ไม่มีการโต้ตอบสองครั้งจะเหมือนกันภายในปี 2568

2. ปรับปรุงการรักษาความปลอดภัยและการตรวจจับการฉ้อโกง

ในบรรดาข้อกังวลอันดับต้น ๆ ของแอปพลิเคชันมือถือคือปัจจัยด้านความปลอดภัย ในพื้นที่เช่นการเงินและอีคอมเมิร์ซการประกันความปลอดภัยเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุด ในการใช้ ML กิจกรรมการฉ้อโกงสามารถตรวจพบได้โดยการพัฒนารูปแบบของพฤติกรรมผู้ใช้ที่น่าสงสัย ตัวอย่างเช่นแอปพลิเคชันการชำระเงินจำนวนมากเพิ่งเริ่มใช้ ML เพื่อตั้งค่าสถานะตามเวลาจริงธุรกรรมที่น่าสงสัย

3. คุณสมบัติขั้นสูงผ่านการรวม 5G

การเจาะ 5G กำลังจะเปลี่ยนโลกของความสามารถของแอพมือถือ แม้ว่าจะมีรายงานว่ามีเพียง 10% ของการเชื่อมต่อมือถือทั่วโลกที่อยู่ใน 5G ณ ปี 2022 แต่จะมีการรุกมากกว่า 50% ในช่วงปลายทศวรรษนี้ แบนด์วิดท์ที่มากขึ้นและความเร็วที่เร็วขึ้นจะนำเสนอคุณสมบัติ ML ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นรวมถึงประสบการณ์ AR และการประมวลผลวิดีโอแบบเรียลไทม์

4. ประสิทธิภาพของแอพที่ปรับปรุงแล้ว

การรับส่งข้อมูลบนมือถือคาดว่าจะเพิ่มขึ้นถึง 330 Exabytes ต่อเดือนภายในปี 2571 ดังนั้นนักพัฒนาต้องการโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อรับมือกับการระเบิดดังกล่าว ML สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการแบ็กเอนด์ให้แอปพลิเคชันประสิทธิภาพที่สูงขึ้นด้วยเวลาแฝงน้อยลงหรือความล่าช้าและแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งออนไลน์ใช้ ML ที่ปรับคุณภาพวิดีโอแบบไดนามิกแบบไดนามิกตามเวลาจริงตามเงื่อนไขเครือข่ายเพื่อให้การดูไร้ที่ติ

5. คำแนะนำที่ชาญฉลาดกว่า

ตั้งแต่แอพอีคอมเมิร์ซไปจนถึงการสตรีมเพลงทุกคนมีเอ็นจิ้นคำแนะนำที่ทำงานบนหลักการของ ML อัลกอริทึมเหล่านี้การดูประวัติและการตั้งค่าการเรียกดูจะแนะนำผลิตภัณฑ์เพลย์ลิสต์หรือบทความ โดยทั่วไปลูกค้าจะมีส่วนร่วมและเก็บรักษาไว้เมื่อธุรกิจใช้คำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย ML

6. การจดจำเสียงและภาพ

ใน Siri และ Alexa Voice Assistants การรู้จำเสียงพูดและ NLP ส่วนใหญ่อาศัย ML ซึ่งแอพเช่น Instagram ใช้ ML บนแพลตฟอร์มที่ใช้รูปภาพเพื่อช่วยในการปรับแท็กอัตโนมัติหรือการควบคุมเนื้อหา ของการสื่อสารกับอุปกรณ์มือถือของพวกเขา

หมายเหตุสุดท้าย

การเรียนรู้ของเครื่องไม่เพียง แต่เป็นอนาคตของการพัฒนาแอพมือถือเท่านั้น มีอยู่แล้วที่นี่โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการทำงานของแอปพลิเคชันและวิธีการที่ผู้ใช้โต้ตอบกับพวกเขา เมื่อ บริษัท จำนวนมากใช้ ML เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานความต้องการแอพที่ชาญฉลาดและใช้งานง่ายมากขึ้นจะเพิ่มขึ้นเท่านั้น

ตลาดการเรียนรู้ของเครื่องคาดว่าจะขยายตัวอย่างมีนัยสำคัญในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าด้วย CAGR ที่ 36.08% จากปี 2024 ถึง 2030 ไม่ว่าจะเป็นประสบการณ์ส่วนตัวความปลอดภัยที่แข็งแกร่งหรือประสิทธิภาพแอพที่ไร้รอยต่อ ML กำลังกำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับแอพมือถือที่สามารถบรรลุได้ .

สำหรับนักพัฒนาธุรกิจและ บริษัท พัฒนาซอฟต์แวร์ ใด ๆ วิธีเดียวที่จะอยู่ข้างหน้าในอุตสาหกรรมแอพมือถือคือการเรียนรู้ของเครื่องจักรด้วยศักยภาพการเปลี่ยนแปลงทั้งหมด นวัตกรรมที่ยิ่งใหญ่ต่อไปในการพัฒนาแอพอาจเป็นเพียงรูปแบบข้อมูล