機器學習在行動應用程式開發中的作用：完整指南

已發表: 2025-01-24

機器學習在移動應用程序開發中的作用：完整的指南

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介紹

機器學習（與當今移動應用程序的使用相同）不僅是一個普通詞，而且是一種核心技術，它定義了移動應用程序開發中的創新：從用戶體驗改進到後端複雜功能。

如今，大多數移動應用程序都使用語音助手，推薦引擎和實時語言翻譯，通過機器學習使功能成為可能。隨著5G技術的增加，隨著移動數據流量的爆炸爆炸，ML現在以先前無法想像的速率集成到應用程序中。

在本文中，我們將介紹機器學習的基礎知識，如何影響移動應用程序市場，如何使用它來重新思考用戶體驗以及這些年可能成立。

機器學習是人工智能的子集。沒有明確的編程，它可以使系統從數據中學習並提高性能。與其他類型的編程不同，這些編碼是用一組說明，ML算法掃描數據和檢測模式以做出預測或判斷的模式的編碼。

這歸結為移動應用程序開發中更智能，更直觀的應用。例如，Netflix在建議節目中使用ML，而Google Translate是將其用於實時語言翻譯的另一個示例。實際上，基於AI的預測分析（已經由19％的公司使用）預測用戶何時需要某些東西並提供更個性化的體驗。

其核心是機器學習的三個主要概念：

機器學習嚴格由數據驅動。特定算法必須通過的數據越多，它捕獲模式並做出很好的預測。但是在移動應用程序中，可能來自多個源，用戶交互，位置歷史記錄，購買記錄甚至智能手機上的傳感器。

例如，健身應用程序可能會了解用戶如何通過鍛煉來提供特定目標，而食品送貨服務可能會使用過去的訂單來建議用餐。

檢查和從數據中學習的數學模型稱為算法。存在三類：

監督學習：經過標記的數據培訓，例如檢測垃圾郵件電子郵件。

無監督的學習：確定未標記數據中的模式，例如按行為對應用程序用戶分組。

強化學習：從反複試驗中學習，並且隨著時間的流逝而改善，就像遊戲應用程序一樣。

當對數據訓練算法時，會產生機器學習模型。機器學習模型可用於自動化決策過程或生成預測。對於移動應用程序，這可能包括異常，建議的內容或用戶選擇預測。

推薦系統：大多數應用程序（例如Spotify和YouTube）通過使用ML，實際上向用戶展示了他或她可能喜歡觀看的歌曲或視頻。

語音助手：Apple的Siri和Google Assistant，使用NLP了解用戶在提供命令中使用的單詞。

圖像識別： ML諸如Google Photos之類的應用程序自動對照片進行分類和排序。

預測文本：為了提高鍵入精度和速度，諸如Gboard的鍵盤應用程序使用機器學習來預測您可能要輸入的內容。

機器學習通過學習用戶的行為方式使應用程序變得聰明。對用戶數據的分析使應用程序能夠提供自定義的接口，內容和個性化通知。例如，健身應用程序應用ML來設計針對個人的績效和目標定制的鍛煉計劃。

由AI提供支持的預測分析將使應用程序以使每個用戶的體驗以使得在2025年之前沒有兩個交互的方式為每個用戶個性化。

移動應用程序的主要關注點是安全因素。在金融和電子商務等領域，安全保證最重要。在使用ML時，可以通過開發可疑用戶行為模式來檢測欺詐活動。例如，許多付款應用程序最近開始使用ML實時標記任何可疑交易。

5G滲透將改變移動應用功能的世界。儘管據報導，截至2022年，只有10％的全球移動連接處於5G，但在本十年末，滲透率將超過50％。如此更大的帶寬和更快的速度將提供更強大的ML驅動功能，包括AR體驗和實時視頻處理。

到2028年，移動數據流量預計將每月增加到330個exabytes；因此，開發人員需要更有效的解決方案來應對這種爆炸。 ML可以優化後端流程，以較小的延遲或延遲為應用程序提供更高的性能，並且在線流媒體平台使用ML基於網絡條件，實時動態調整視頻質量，以使觀看完美無瑕。

從電子商務應用到流媒體音樂，所有人都有根據ML原則運行的推薦引擎。這些算法，著眼於瀏覽歷史記錄和偏好，將建議產品，播放列表或文章。通常，當企業使用ML驅動建議時，客戶會參與並保留。

在Siri和Alexa語音助手中，語音識別和NLP主要依賴於ML，Instagram等應用程序在基於圖像的平台上使用ML來幫助自動標記或內容審核，其中包括其他類型的功能，以重新定義用戶的方式。與他們的手持設備進行通信。

機器學習不僅是移動應用程序開發的未來；它已經在這裡，尤其是在應用程序的工作原理以及用戶如何與他們互動方面。隨著越來越多的公司使用ML來改善其運營，對更智能，更直觀的應用程序的需求只會增加。

機器學習市場預計將在未來幾年內顯著擴展，從2024年到2030年的複合年增長率為36.08％。它是個性化的體驗，更強的安全性或無縫應用程序性能，ML為移動應用程序可以實現的新標准設定了新標準。

對於開發人員，企業和任何軟件開發公司，在移動應用程序行業中保持領先地位的唯一途徑將帶有其所有變革潛力的機器學習。應用程序開發中的下一個重大創新可能只是數據模式。