机器学习在移动应用程序开发中的作用：完整指南

已发表: 2025-01-24

机器学习在移动应用程序开发中的作用：完整指南

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介绍

机器学习是当今改变我们对移动应用程序使用的相同要素，它不仅仅是一个普通的词，而是定义移动应用程序开发创新的核心技术：从用户体验改进到后端复杂功能。

如今，大多数移动应用程序都使用语音助手、推荐引擎和实时语言翻译，这些功能都是通过机器学习实现的。随着 5G 技术的发展，以及移动数据流量的爆炸式增长，机器学习现在正以以前难以想象的速度集成到应用程序中。

在本文中，我们将回顾机器学习的基础知识、它如何影响移动应用程序市场、如何使用它来重新思考用户体验，以及这些年可能会发生什么。

机器学习是人工智能的一个子集。无需显式编程，它就可以使系统从数据中学习并提高性能。与使用一组指令编码的其他类型的编程不同，机器学习算法扫描数据并检测模式以做出预测或判断。

这归结为移动应用程序开发中更智能、更直观的应用程序。例如，Netflix 使用机器学习来推荐节目，而谷歌翻译是使用机器学习进行实时语言翻译的另一个例子。事实上，基于人工智能的预测分析（已经被 19% 的公司使用）可以帮助应用程序预测用户何时需要某些东西并提供更加个性化的体验。

其核心是机器学习的三个主要概念：

机器学习严格是数据驱动的。特定算法需要处理的数据越多，它就能更好地捕捉模式并做出非常好的预测。但在移动应用程序中，这可能来自多个来源，例如用户交互、位置历史记录、购买记录，甚至智能手机上的传感器。

例如，健身应用程序可能会了解用户的锻炼情况，以提供特定目标，而送餐服务可能会使用过去的订单来建议膳食。

检查数据并从数据中学习的数学模型称为算法。存在三个类别：

监督学习：根据标记数据进行训练，例如检测垃圾邮件。

无监督学习：识别未标记数据中的模式，例如按行为对应用程序用户进行分组。

强化学习：从反复试验中学习，并随着时间的推移而改进，就像游戏应用程序一样。

当算法接受数据训练时，就会产生机器学习模型。机器学习模型可用于自动化决策过程或生成预测。对于移动应用程序，这可能包括异常、建议内容或用户选择预测。

推荐系统：大多数应用程序（例如 Spotify 和 YouTube）通过使用机器学习，实际上向用户展示他或她可能喜欢观看的歌曲或视频。

语音助手：Apple 的 Siri 和 Google Assistant 使用 NLP 来理解用户发出命令时使用的词语。

图像识别： Google Photos 等应用程序使用 ML 来自动对照片进行分类和排序。

预测文本：为了提高打字准确性和速度，Gboard 等键盘应用程序使用机器学习来预测您接下来可能输入的内容。

机器学习通过学习用户的行为方式使应用程序变得智能。用户数据的分析使应用程序能够提供定制的界面、内容和个性化通知。例如，健身应用程序应用机器学习来设计根据个人表现和目标定制的锻炼计划。

由人工智能支持的预测分析将使应用程序能够为每个用户提供个性化体验，到 2025 年，不会有任何两次交互是完全相同的。

移动应用程序最受关注的问题之一是安全因素。在金融、电商等领域，安全保障是最重要的。在使用机器学习时，可以通过开发可疑用户行为模式来检测欺诈活动。例如，许多支付应用程序最近开始使用机器学习来实时标记任何可疑交易。

5G 普及将改变移动应用程序功能的世界。尽管据报道，截至 2022 年，全球移动连接中只有 10% 使用 5G，但到本十年末，渗透率将超过 50%。更大的带宽和更快的速度将提供更强大的机器学习驱动功能，包括 AR 体验和实时视频处理。

到 2028 年，移动数据流量预计将激增至每月 330 艾字节；因此，开发人员需要更有效的解决方案来应对这种爆炸式增长。 ML 可以优化后端流程，为应用程序提供更高的性能，同时减少延迟或延迟，在线流媒体平台使用 ML 可以根据网络条件实时动态调整视频质量，使观看更加流畅。

从电子商务应用程序到流媒体音乐，所有这些都具有根据机器学习原理运行的推荐引擎。这些算法会根据浏览历史记录和偏好来推荐产品、播放列表或文章。一般来说，当企业使用机器学习驱动的推荐时，客户就会变得参与并保留。

在 Siri 和 Alexa 语音助手中，语音识别和 NLP 主要依赖于 ML，其中 Instagram 等应用程序在基于图像的平台上利用 ML 来帮助自动标记或内容审核，以及其他重新定义用户方式的此类功能与手持设备的通信。

机器学习不仅是移动应用程序开发的未来，也是移动应用程序开发的未来。它已经在这里了，特别是在应用程序如何工作以及用户如何与其交互方面。随着越来越多的公司使用机器学习来改善运营，对更智能、更直观的应用程序的需求只会增加。

机器学习市场预计在未来几年将大幅扩张，2024 年至 2030 年复合年增长率为 36.08%。无论是个性化体验、更强的安全性还是无缝的应用程序性能，机器学习正在为移动应用程序的实现设定新标准。

对于开发人员、企业和任何软件开发公司来说，在移动应用行业保持领先地位的唯一方法是欢迎机器学习及其所有变革潜力。应用程序开发的下一个重大创新可能只需要数据模式。