Mobil Uygulama Geliştirmede Makine Öğreniminin Rolü: Tam Bir Kılavuz

giriiş

Bugün mobil uygulamalara yönelik kullanımımızı değiştiren aynı bileşen olan makine öğrenimi, yalnızca sıradan bir kelime değil, aynı zamanda mobil uygulama geliştirmedeki yeniliği tanımlayan temel bir teknolojidir: kullanıcı deneyimi iyileştirmelerinden arka uç karmaşık işlevlerine kadar.

Günümüzde çoğu mobil uygulama, makine öğreniminin mümkün kıldığı işlevler olan sesli asistanları, öneri motorlarını ve gerçek zamanlı dil çevirisini kullanıyor. 5G teknolojisindeki artışın yanı sıra mobil veri trafiğindeki patlamayla birlikte ML artık uygulamalara daha önce hayal edilemeyecek bir hızla entegre ediliyor.

Bu makalede makine öğreniminin temellerini, mobil uygulama pazarını nasıl etkilediğini, kullanıcı deneyimlerini yeniden düşünmek için nasıl kullanılabileceğini ve bu yılların neler getirebileceğini ele alacağız.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi yapay zekanın bir alt kümesidir. Açık programlama olmadan sistemlerin verilerden öğrenmesine ve performansı artırmasına olanak tanır. Bir dizi talimatla kodlanan diğer programlama türlerinin aksine, ML algoritmaları tahminlerde bulunmak veya hüküm vermek için verileri tarar ve kalıpları tespit eder.

Bu, mobil uygulama geliştirmede daha akıllı, daha sezgisel uygulamalara indirgeniyor. Örneğin Netflix, program önermek için ML'yi kullanıyor ve Google Translate, bunu gerçek zamanlı dil çevirisi için kullanmanın başka bir örneğidir. Aslına bakılırsa şirketlerin %19'u tarafından halihazırda kullanılan yapay zeka tabanlı tahmine dayalı analiz, uygulamaların kullanıcının bir şeye ne zaman ihtiyaç duyduğunu tahmin etmesine ve daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmasına yardımcı oluyor.

Makine öğreniminin özünde üç ana kavram vardır:

1. Veri

Makine öğrenimi kesinlikle veriye dayalıdır. Belirli bir algoritmanın ne kadar fazla veriden geçmesi gerekiyorsa, kalıpları o kadar iyi yakalar ve çok iyi tahminler yapar. Ancak mobil uygulamalarda bu, kullanıcı etkileşimi, konum geçmişi, satın alma kayıtları ve hatta akıllı telefonlardaki sensörler gibi birden fazla kaynaktan gelebilir.

Örneğin, bir fitness uygulaması, belirli hedefleri sunmak için kullanıcının antrenmanlarında ne durumda olduğunu öğrenebilirken, bir yemek dağıtım hizmeti, yemek önermek için geçmiş siparişleri kullanabilir.

2. Algoritmalar

Verileri inceleyen ve onlardan öğrenen matematiksel modellere algoritma denir. Üç kategori mevcuttur:

Denetimli Öğrenme:Spam e-postaların tespiti gibi etiketli veriler konusunda eğitilmiştir.

Denetimsiz Öğrenme:Uygulama kullanıcılarını davranışlara göre gruplamak gibi etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları belirleyin.

Takviyeli Öğrenme:Oyun uygulamalarında olduğu gibi deneme yanılma yoluyla öğrenir ve zamanla gelişir.

3. Modeller

Bir algoritma veriler üzerinde eğitildiğinde bir makine öğrenme modeli üretilir. Makine öğrenimi modelleri, karar verme süreçlerini otomatikleştirmek veya tahminler oluşturmak için kullanılabilir. Bir mobil uygulama için bu, anormallikleri, önerilen içeriği veya kullanıcı tercihi tahminini içerebilir.

Mobil Uygulamalarda Gerçek Dünyadan Makine Öğrenimi Örnekleri

Öneri Sistemleri:Spotify ve YouTube gibi çoğu uygulama, ML'yi kullanarak aslında kullanıcıya izlemekten keyif alabileceği şarkıları veya videoları gösterir.

Sesli Asistanlar:Apple'ın Siri ve Google Asistanı, kullanıcıların komut verirken kullandıkları kelimeleri anlamak için NLP'yi kullanır.

Görüntü Tanıma:ML, Google Fotoğraflar gibi uygulamalar tarafından fotoğrafları otomatik olarak sınıflandırmak ve sıralamak için kullanılır.

Tahminli Metin:Yazma doğruluğunu ve hızını artırmak için Gboard gibi klavye uygulamaları, daha sonra ne yazacağınızı tahmin etmek için makine öğrenimini kullanır.

Makine Öğreniminin Mobil Uygulama Geliştirmeye Etkisi

1. Kişiselleştirilmiş Kullanıcı Deneyimleri

Makine öğrenimi, kullanıcıların nasıl davrandığını öğrenerek uygulamaları akıllı hale getirir. Kullanıcı verilerinin analizi, uygulamalara özelleştirilmiş arayüzler, içerik ve kişiselleştirilmiş bildirimler sağlama yeteneği verir. Örneğin fitness uygulaması, bireyin performansına ve hedefine göre özelleştirilmiş egzersiz planları tasarlamak için ML'yi uygular.

Yapay zeka tarafından desteklenen tahmine dayalı analizler, uygulamaların her kullanıcı için deneyimleri, 2025 yılına kadar hiçbir etkileşimin aynı olmayacağı şekilde kişiselleştirmesini sağlayacak.

2. Geliştirilmiş Güvenlik ve Dolandırıcılık Tespiti

Mobil uygulamaların en önemli endişeleri arasında güvenlik faktörü yatıyor. Finans ve e-ticaret gibi alanlarda güvenliğin güvence altına alınması en önemli konu. ML kullanımında, şüpheli kullanıcı davranışı kalıpları geliştirilerek dolandırıcılık faaliyetleri tespit edilebilir. Örneğin, birçok ödeme uygulaması son zamanlarda şüpheli işlemleri gerçek zamanlı olarak işaretlemek için ML'yi kullanmaya başladı.

3. 5G Entegrasyonu Sayesinde Gelişmiş Özellikler

5G penetrasyonu, mobil uygulama yetenekleri dünyasını değiştirecek. 2022 yılı itibarıyla küresel mobil bağlantıların yalnızca yüzde 10'unun 5G üzerinde olduğu bildirilse de bu on yılın sonunda yüzde 50'nin üzerinde bir penetrasyon yaşanacak. Bu kadar yüksek bant genişliği ve daha yüksek hızlar, AR deneyimleri ve gerçek zamanlı video işleme gibi çok daha güçlü ML odaklı özellikler sunacak.

4. Geliştirilmiş Uygulama Performansı

Mobil veri trafiğinin 2028 yılına kadar ayda 330 eksabayta çıkması bekleniyor; dolayısıyla geliştiricilerin böyle bir patlamayla başa çıkabilmek için daha etkili çözümlere ihtiyacı var. ML, arka uç süreçlerini optimize ederek bir uygulamaya daha az gecikme veya gecikmeyle daha yüksek performans sağlayabilir ve çevrimiçi akış platformları, görüntülemeyi kusursuz hale getirmek için ağ koşullarına göre video kalitesini gerçek zamanlı olarak dinamik olarak ayarlayan ML'yi kullanır.

5. Daha Akıllı Öneriler

E-ticaret uygulamalarından müzik akışına kadar hepsinde ML prensibiyle çalışan öneri motorları bulunur. Bu algoritmalar, tarama geçmişine ve tercihlere bakarak ürünler, oynatma listeleri veya makaleler önerecektir. Genellikle, bir işletme makine öğrenimi odaklı önerileri kullandığında müşteriler etkileşime girer ve elde tutulur.

6. Ses ve Görüntü Tanıma

Siri ve Alexa sesli asistanlarında, Konuşma tanıma ve NLP çoğunlukla ML'ye dayanır; burada Instagram gibi uygulamalar, otomatik etiketlemeye veya içerik denetlemeye yardımcı olmak için görüntü tabanlı bir platformda ML'den yararlanır ve bu türdeki diğer birçok özellik, kullanıcıların yolunu yeniden tanımlar. el cihazlarıyla iletişim kurabiliyorlar.

Son Not

Makine öğrenimi yalnızca mobil uygulama geliştirmenin geleceği değildir; özellikle uygulamaların nasıl çalıştığı ve kullanıcıların onlarla nasıl etkileşimde bulunduğu açısından zaten burada. Daha fazla firma operasyonlarını geliştirmek için ML'yi kullandıkça, daha akıllı, daha sezgisel uygulamalara olan talep daha da artacaktır.

Makine öğrenimi pazarının, 2024'ten 2030'a kadar %36,08'lik bir Bileşik Büyüme Oranı ile önümüzdeki birkaç yıl içinde önemli ölçüde genişlemesi bekleniyor. Kişiselleştirilmiş deneyimler, daha güçlü güvenlik veya kusursuz uygulama performansı olsun, ML, mobil uygulamaların başarabilecekleri konusunda yeni standartlar belirliyor. .

Geliştiriciler, işletmeler ve herhangi bir yazılım geliştirme şirketi için mobil uygulama endüstrisinde önde kalmanın tek yolu, makine öğrenimini tüm dönüştürücü potansiyeliyle memnuniyetle karşılamak olacaktır. Uygulama geliştirmedeki bir sonraki büyük yenilik yalnızca bir veri modeli uzakta olabilir.