¿Cuáles son algunas buenas ideas / ejemplos para aplicaciones móviles basadas en aprendizaje automático (Android / iOS)?

Maximice el compromiso en la aplicación para Android e iOS construyó un SDK basado en aprendizaje automático que aprende el comportamiento de uso del usuario a partir de más de 300 parámetros, incluidos todos los sensores del dispositivo, GPU, viaje del usuario y más.

A través de estos eventos recopilados que no requieren configuración o instrumentación, Abbi puede predecir qué usuarios tienen probabilidades de realizar acciones como comprar en la aplicación, cancelar, regresar mucho a la aplicación, etc.

Ejemplo: “Los usuarios que visitan la página de búsqueda y regresan a la aplicación más de 5 veces y usan la aplicación por la noche mientras caminan tienen un 67% más de probabilidades de comprar la espada azul”

Está casi en todas partes:

• Búsqueda de Google (PNL, modelos de respuesta, reconocimiento de voz, …)
• YouTube (clasificación de video, identificación de video, detección de contenido confidencial, subtítulos, …)
• Facebook (reconocimiento de rostro e imagen, PNL, etc.)
• Amazon (recomendación, búsqueda, …)
• Cámara del teléfono (efectos)
• Gboard (predicciones)
• Netflix (recomendación)
• Snapchat (filtros)
• Google Photos (reconocimiento facial, reconocimiento y clasificación de imágenes, etc.)
• Gmail (Spam, sugerencia automática, hoteles / vuelos / paquetes / … extracción, etc.)
• Asistente de Google (voz, PNL, reconocimiento y clasificación de imágenes en modo Lente, etc.)
• Lo que sea!

Pero un par donde las características de ML son la aplicación principal y son bastante geniales:

• convertirse en un artista digital – aprenda cómo se hace: https://arxiv.org/pdf/1508.06576 …
• ¡Dibujo rapido!

¡¡¡Hay muchos más!!! ¿Estás interesado en un área específica?

Google simple apareció en este tesoro: 10 aplicaciones de aprendizaje automático sorprendentes.

Estoy particularmente entusiasmado con este: MLSP 2013 Bird Classification Challenge. Clasificar una especie al escuchar el sonido que hacen (específicamente las aves aquí, y con suerte en el futuro tendremos un algoritmo de ML que funcionará para todas las especies comunes en general, excepto los zorros quizás), ayudará a la conservación y la planificación para mantener el equilibrio ecológico en El área de interés. ¡Piénselo, esto es como Shazam para los sonidos de animales!

Puedo sorprenderte, pero podemos encontrar cientos de ejemplos tanto entre aplicaciones muy populares como no tan conocidas. Puedo mencionar las aplicaciones móviles de Facebook y YouTube como excelentes ejemplos de uso del aprendizaje automático. Los campos “Recomendaciones” o “Personas que quizás conozcas” ya te son familiares no son más que aprendizaje automático. Shazam y Snapchat , que tienen que ver con el aprendizaje automático, se convirtieron en palabras de moda el año pasado.

También puedes echar un vistazo a Oval Money aplicación Analiza las transacciones anteriores del usuario y le ofrece diferentes formas de evitar gastos adicionales. A continuación, puede ver otra aplicación financiera, que utiliza el aprendizaje automático para el proceso de autenticación del usuario:

Un ejemplo más de aprendizaje automático en una aplicación financiera móvil de Alexandr M.

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!

Aplicación de teclado predictivo, esto predecirá la siguiente palabra que se escribirá en función del uso / patrones contextuales de ese mismo usuario.

SwiftKey Neural es una de esas aplicaciones y ya está en el mercado.

Hay una serie de ideas para aplicaciones móviles con algoritmos de aprendizaje automático integrados, desde el reconocimiento de imágenes y videos hasta el análisis de datos sensoriales. Por ejemplo, recientemente hemos desarrollado una solución para el reconocimiento de recibos que se puede integrar en cualquier aplicación.

Para conocer otras implicaciones notables del aprendizaje automático para dispositivos móviles, consulte este artículo detallado: Aprendizaje automático: cambio del futuro de las aplicaciones móviles

La aplicación Carat en Android ejecuta algos de aprendizaje automático para recomendar acciones que puede tomar para ahorrar batería.

El reconocimiento de objetos visuales, el reconocimiento de caracteres / documentos, el reconocimiento de voz, son y han sido durante mucho tiempo temas populares para demostraciones técnicas del poder de los dispositivos móviles. La realidad aumentada puede interactuar con todo esto y también se está volviendo muy popular con los teléfonos, aunque no es directamente Machine Learning.

Por supuesto, una de las razones principales para usar un teléfono inteligente es usar Internet. Música (Pandora, Spotify), TV / película (Netflix) y producto de consumo (Amazon), las recomendaciones han sido populares desde hace mucho tiempo, y se pueden hacer muchos otros tipos de recomendaciones.

Los teléfonos son interesantes porque las personas los llevan a casi todas partes. Hacer que un teléfono analice su movimiento y actividad podría ser interesante si pudiera utilizar esa información para hacer recomendaciones, especialmente para otros amigos que pueda tener en común o eventos o noticias que le puedan interesar.

A la gente le encanta jugar juegos en sus teléfonos y la IA del juego siempre ha sido un tema popular de Machine Learning. Con la mayoría de los procesadores más lentos de los teléfonos, esto podría agregar limitaciones interesantes que la mayoría de los juegos de IA no han tenido que enfrentar.

Una lista incompleta:
Gafas de Google: utiliza el reconocimiento de objetos
Cuatro cuadrados: recomienda lugares según sus visitas anteriores
Tropezar con – recomienda un sitio web basado en su historial anterior y me gusta
Pandora: otro motor de recomendaciones.
Amazon: otro sistema de recomendaciones
Netflix – lo mismo.

Para su información, Google tiene una patente ahora, para usar el aprendizaje automático para el desarrollo de aplicaciones. Patente US8429103 – Servicio de aprendizaje automático nativo para la adaptación del usuario en una plataforma móvil

Mi laboratorio en la universidad de Drexel está utilizando el aprendizaje automático para predecir lapsos de dieta. http://newsblog.drexel.edu/2015/…

Leafsnap Leafsnap: una guía electrónica de campo es capaz de reconocer qué especie de árbol se toma de una foto de la hoja. Supongo que usa alguna forma de aprendizaje automático de regresión logística para hacer esto

Estamos aprovechando al máximo el aprendizaje automático en nuestra vida cotidiana. Y dado que las aplicaciones móviles son una parte imprescindible de nuestra rutina, es probable que experimente ML a través de las aplicaciones.

La personalización y las recomendaciones que experimentamos en las aplicaciones (especialmente el comercio electrónico) tienen ML en el backend (en la mayoría de los casos).

ML se utiliza para la detección de fraudes y con fines de seguridad, ya que sus algoritmos son capaces de hacerlo mediante el aprendizaje cognitivo.

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

El reconocimiento de movimiento es un buen desafío para el aprendizaje automático en dispositivos móviles. Eche un vistazo a cómo las sentadillas de entrenamiento en la calle (estoy sesgado aquí) cuentan las sentadillas sin ninguna intervención del usuario. Otras posibles ideas: reconocimiento de voz y texto fuera de línea.

Creo que el aprendizaje automático con entradas de sensores sería interesante. Ubicación, brújula, altitud, acelerómetro.

VIKI AI inteligente cualquier dispositivo. Habla con tu teléfono inteligente para obtener inteligencia similar a la humana

Aquí encontrará alguna referencia sobre el aprendizaje automático en Inteligencia móvil en aplicaciones móviles.

La capacidad de IA del juego tradicional “cinco en una fila” está diseñada por un programador. Esta aplicación puede aprender a jugar por tu enseñanza. ¡Intentalo!
Android – Master5 (Casa Gomoku)
iOS – Master5 (Casa Gomoku)

Hay muchas aplicaciones, como la aplicación Tinder y Reply de Google, que le ofrece sugerencias basadas en cómo usa su teléfono inteligente. Aprende del uso de su teléfono inteligente.