Cómo usar el aprendizaje automático en mi aplicación móvil

Machine Learning es la tecnología futura y el factor de potencia detrás de la Inteligencia Artificial. En los últimos años, Machine Learning ha captado la atención de muchos, incluidos investigadores y profesionales de TI. Y para un laico, se ha convertido en una parte integral de la vida a través de teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles y otros dispositivos inteligentes. Machine Learning ayuda a resolver problemas complejos y mejora la experiencia del usuario. Las aplicaciones móviles también están inculcando los conceptos de Machine Learning para mejorar la experiencia del usuario y para mantener la lealtad y la retención de los clientes, de las siguientes maneras:

Personalización: uno de los objetivos de Machine Learning es hacer que la plataforma móvil sea más fácil de usar. Los algoritmos de Machine Learning ayudan a clasificar a los usuarios según su interés y a recopilar información del usuario y a decidir sobre el aspecto de la aplicación.

Ayuda a una navegación más fácil y rápida: Machine Learning tiene una amplia variedad de herramientas que pueden ayudarlo a obtener información relevante de la poderosa World Wide Web. Desde la perspectiva empresarial, también puede ayudar a sus clientes al proporcionarles funciones como Búsqueda por voz, agregar ranking y mejorar el proceso de búsqueda.

Análisis estadístico y patrones de usuario: la minería de datos puede ayudarlo en este propósito. Puede ayudarlo a desarrollar aplicaciones relacionadas con el comercio electrónico, juegos o aplicaciones de entrega de alimentos y comestibles como Big Basket, desarrollado por la tecnología FuGenX que utiliza estadísticas y comportamientos específicos del usuario.

Proceso de autenticación segura : Machine Learning puede ayudarlo a determinar la distribución de los derechos de acceso mediante biometría. Machine Learning puede proteger a los usuarios del fraude. Algunas de las aplicaciones como Zoom y BioID utilizan Machine Learning, que puede ayudar a las personas a iniciar sesión fácilmente en otros sitios web y aplicaciones.

Admite aplicaciones financieras: Google, Amazon y Facebook utilizan la tecnología de aprendizaje automático para que el trabajo se pueda hacer más rápido que los humanos. Puede analizar fácilmente grandes conjuntos de datos y tomar decisiones en tiempo real.

No hay duda sobre el hecho de que Machine Learning tiene una mayor influencia en las aplicaciones móviles y, si desea utilizar esta tecnología en aplicaciones móviles, FuGenX Technologies puede ayudarlo. FuGenX es una empresa galardonada de desarrollo de Machine Learning en Mumbai, Delhi y Hyderabad, India, que ofrece servicios de vanguardia en minería de datos, análisis de texto y procesamiento de imágenes. FuGenX ofrece servicios de aprendizaje automático para aumentar las ventas, mejorar el rendimiento de marketing y mejorar las operaciones de recursos humanos y finanzas. FuGenX tiene experiencia comprobada en reconocimiento de patrones, optimización matemática, teoría del aprendizaje computacional, auto-optimización y algoritmos inspirados en la naturaleza. FuGenX cuenta con expertos en Machine Learning y científicos de datos.

Hay una docena de formas de aplicar el aprendizaje automático en una aplicación de Android. Cuál (o incluso varios) es más adecuado para usted depende de las tareas que desea resolver con la ayuda del aprendizaje automático. Por ejemplo:

1. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los patrones de comportamiento de su usuario y las solicitudes de búsqueda para hacer recomendaciones para él. Es ampliamente utilizado en aplicaciones de comercio electrónico, por ejemplo.

2. También puede optimizar el proceso de búsqueda aplicando el aprendizaje automático a su aplicación de Android. Agregue una búsqueda por voz, correcciones ortográficas, sugerencias y el proceso de búsqueda para sus usuarios será más intuitivo y menos problemático.

Ejemplo de algoritmos de aprendizaje automático utilizados para la optimización de búsqueda de Google (Imagen de Divan Raj )

3. El proceso de autenticación rápido y protegido también se basa en el aprendizaje automático. Además, puede aplicar el aprendizaje automático junto con los diferentes tipos de reconocimiento (incluido el más reciente: biométrico) para pasar los procesos de identificación y autenticación del usuario. Es una buena decisión para cualquier tipo de aplicaciones móviles, incluido el comercio electrónico.

4. El reconocimiento de video y audio también es una especie de aprendizaje automático. A veces se usa solo para un entretenimiento (como en Snapchat), pero a veces puedes usarlo de diferentes maneras. Por ejemplo, puede usar un reconocimiento de rostro o huella digital para simplificar la autenticación. O puede agregar un chatbot a su aplicación, que ahora se vuelve cada vez más popular (solo recuerde Apple Siri).

Ejemplo de algoritmos de aprendizaje automático utilizados para el reconocimiento de audio por Shazam (Imagen de Duncan Riley )

Sin embargo, hay muchas más formas de utilizar el aprendizaje automático en aplicaciones móviles. Recientemente nos hemos interesado mucho en este tema y hemos realizado una investigación. ¡Finalmente, hemos reunido las 9 mejores formas de usar el aprendizaje automático en una aplicación móvil en nuestro blog!

El aprendizaje automático, que es el subcampo de la inteligencia artificial, puede crear una aplicación de acuerdo con las necesidades personales de cada usuario. Al agregar el aprendizaje automático a una aplicación, podemos atraer nuevos usuarios y construir una conexión más estable y sólida con los clientes antiguos.

El aprendizaje automático puede hacer una amplia gama de tareas y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia del usuario. Aquí hay algunas ideas sobre cómo podemos usar esta tecnología de aprendizaje automático en la aplicación móvil y mejorarla aún más.

Aquí se mencionan algunas formas importantes de utilizar el aprendizaje automático en aplicaciones móviles:

· Personalización

· Haga que la búsqueda sea más rápida y fácil

· Servicio al cliente y asistencia

· Aumento de las ventas con Machine Learning en aplicaciones de comercio electrónico

· Proceso de autenticación rápido y protegido

· Pocas formas de implementar el aprendizaje automático en un sector financiero: predicciones, seguridad, servicio al cliente y asistencia

Como puede ver, el aprendizaje automático es una tecnología innovadora y de tendencia, que puede ser útil para cualquier tipo de aplicación móvil. Si está interesado en obtener servicios de aprendizaje automático, USM Business Systems lo ayuda, USM Business Systems es una empresa de renombre en Estados Unidos. Las soluciones de automatización de aprendizaje automático de USM ayudan en la minería de datos, análisis de texto, áreas de procesamiento de imágenes de las operaciones comerciales.

En el mundo de la tecnología, se cree que Machine Learning tiene un inmenso potencial y los desarrolladores de aplicaciones indios están adoptando e integrando gradualmente esta tecnología relativamente nueva en el desarrollo de su aplicación móvil, ya que presenta la mejor apuesta para el futuro. El mercado actual de aplicaciones móviles ya está inundado con nuevas aplicaciones y modelos móviles que conducen a la creación de nuevos y mejores servicios de desarrollo de aplicaciones móviles.

Aprendizaje automático en aplicaciones móviles

1. Proceso de autenticación rápido y protegido
2. Aplicaciones de negocios
3. Aplicaciones basadas en la ubicación
4. Internet de las cosas (IoT)
5. AR y VR
6. Servicio al cliente y asistencia

Haga API HTTP REST de este procesamiento de Machine Learning.

A través de estas API, su aplicación móvil puede usarlas y realizar el procesamiento requerido.

Supongamos, por ejemplo, que está haciendo una aplicación móvil de resumen de texto.

Puede usar RNN o Algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para resumir un texto dado. Una vez que haya terminado con la codificación de este procesamiento ML / DL, cree una API para que, cuando se ingrese con texto o párrafos de usuario, su API ML devuelva un texto resumido de ese párrafo en formato como JSON, XML.

Implemente estas API en servidores. Cuando un usuario escribe un párrafo de texto en el front-end de la aplicación, envíe esos mensajes a sus API. Procese la salida de esta API ML en una forma adecuada para mostrarla al usuario en el front-end de la aplicación.

Para hacer estas API, puede usar muchos marcos de Python como Django, Falcon, Flask, etc.

(Mi elección personal es Python, porque hay un gran soporte y bibliotecas para Machine Learning).

¡Feliz codificación!

Nuevo nivel de funcionalidad de la aplicación móvil

Machine Learning puede mejorar increíblemente nuestra experiencia móvil. ¿Qué exactamente?

• Batería

Es obvio que muchos de nosotros todavía estamos completamente decepcionados con la batería de los teléfonos inteligentes. ¿Carga su teléfono inteligente todos los días como lo hago yo? 🙂 ¡Machine Learning resuelve este problema! Aumenta significativamente la energía de la batería.

• Aptitud

Hoy en día, muchas personas usan dispositivos especiales para controlar su actividad física durante el día o entrenar en un gimnasio. No todos entienden cómo aplicar efectivamente los datos recibidos, a diferencia de cómo lo hace Machine Learning. ML puede obtener datos de su teléfono inteligente y proporcionar consejos útiles, así como analizar los ejercicios, la nutrición y la salud para ayudarlo a estar en forma.

• Recomendaciones

Siempre nos esforzamos por nuevas sensaciones, compras, experiencias como comprar un nuevo teléfono inteligente potente, descargar un nuevo juego emocionante o escuchar una nueva banda sonora pegadiza. Analizando sus preferencias y acciones, Machine Learning puede hacer una selección de materiales que obviamente le gustaría. Característica realmente genial, ¿amirita?

• Traducción

ML también es una excelente manera de olvidarse de los traductores en línea. Es compatible con una traducción de voz en tiempo real. Por supuesto, en la etapa inicial de desarrollo, no funciona perfectamente, pero con el tiempo será la mejor opción para usted, mientras habla con internacionales.

Una aplicación móvil con ciclo de vida de desarrollo ML

1. Fase de preparación

En primer lugar, realice una investigación de mercado buscando las aplicaciones existentes con tecnología ML. Estúdialos a lo largo y ancho para obtener el mayor conocimiento posible de sus funciones y propósitos. Recuerde siempre que la mejor manera de conquistar los picos es conocer a sus competidores.

Cuantos más datos sobre ML obtenga, más claves tendrá para el éxito. Debe aprender a seleccionar y ordenar la información correcta para su algoritmo. Es importante trabajar solo con información actualizada y correcta, porque de lo contrario, su aplicación está sujeta a predecir los resultados incorrectos.

Luego debe elegir un tipo de algoritmo de Machine Learning que coincida con sus objetivos. Si no tiene suficiente conocimiento, pero desea que el proceso de configuración sea fácil, dé preferencia al modelo simple. Este modelo determina con precisión los datos necesarios para un pronóstico correcto.

2. Fase de desarrollo

Hay dos tipos de aplicaciones móviles con ML que puede desarrollar:

• dirección de minería de datos.
• análisis de contenido multimedia.

Naturalmente, la elección depende del propósito original de su aplicación y la funcionalidad que desea introducir en ella. Para cada opción, se utilizan diferentes plataformas ML y lenguajes de programación. Recomendamos usar Python, ya que tiene una gran cantidad de bibliotecas correspondientes para ML y también es adecuado para el procesamiento de datos.

3. Fase de promoción

Cuando determinó el modelo de negocio y desarrolló el producto deseado, el siguiente paso es la promoción a través del marketing. Sirve para ayudar a ganar la popularidad de la aplicación, encontrar clientes y usuarios interesados ​​y, finalmente, obtener grandes ingresos. La estrategia de marketing correcta determina el éxito final de cualquier aplicación.

Como puede ver, Machine Learning es y será una herramienta muy poderosa en los procesos comerciales y la vida diaria durante los próximos cinco años.

Aquí, en este artículo, descubrirá cómo puede usar ML en el desarrollo de aplicaciones móviles: Machine Learning en el desarrollo de aplicaciones móviles. Echar un vistazo.

En mi opinión, esta pregunta pierde el punto. Puede usar el aprendizaje automático en cualquier aplicación. La pregunta debería ser cómo se puede aplicar el aprendizaje automático a una aplicación que sí …

El aprendizaje automático puede ser MUY simple como recordar sus elecciones en los cuadros de diálogo. O puede ser tan complejo como aprender a ganar en el ajedrez o aprender a conducir un automóvil de manera segura. Las técnicas y la teoría detrás del aprendizaje automático son enormes y muy profundas en muchas áreas temáticas.

¿Qué hace tu aplicación? ¿Cuáles son los dominios de conocimiento que son clave para su aplicación?

Hola, tengo una buena sugerencia para ti. Puedes probar Ryskamp Learning Machine. de useAIble [1] si se ajusta a sus necesidades. Es bastante sencillo y todas las cosas necesarias para comenzar se proporcionan en la documentación disponible en el repositorio de Github [2].

Notas al pie

[1] useAIble ™

[2] usable / RyskampLearningMachine

Cuando se trata de comercializar su aplicación móvil, hay muchas oportunidades para aprovechar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Uno que me viene a la mente es el uso del aprendizaje automático para brindarle a su usuario de la aplicación la experiencia más personalizada de la historia, con muy poco trabajo de su parte. Puedes leer más sobre esto aquí.

También escribí un blog titulado ‘7 razones por las cuales la inteligencia artificial es una buena cosa para los vendedores móviles’ que podría darle una idea más completa de las muchas oportunidades diferentes que ofrece el aprendizaje automático.

Hasta ahora, hemos visto algunos ejemplos creativos y productivos de aprendizaje automático en aplicaciones móviles. Recomendación y personalización, minería de datos para el análisis de usuarios, hacer que la búsqueda sea inteligente y rápida, la gestión de la salud y el estado físico son solo algunos.

Fuente: Cómo el aprendizaje automático mejorará la experiencia del usuario en aplicaciones móviles

Enseguida diré que el aprendizaje automático es lo mejor de lo que todos se olvidan. El problema es que cuando creas una aplicación móvil, muchas personas no piensan en esta funcionalidad. En última instancia, la pila de arquitectura / aplicación no es adecuada para la implementación del aprendizaje automático, o es muy costosa.

Los pasos más interesantes que he usado en este artículo son: https://goo.gl/uv6FFD . Recomiendo leerlo

La belleza de esta tecnología es que reduce el tiempo dedicado a calcular el resultado, pero también requiere ciertas manipulaciones durante la fase de ajuste.

Introduzca el aprendizaje automático en su aplicación, ¡y sea el rey!

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial han sido un gran tema en las conversaciones de marketing. Creamos una guía que podría ayudar a responder cualquier pregunta que los especialistas en marketing puedan tener. Haga clic aquí … para ver esta guía gratuita. Esta es una gran adición a cualquier estrategia de marketing de aplicaciones. No debe pasarse por alto.