在您的移动应用中集成 AI 和 ML 的完整指南
Posted: Tue Dec 03, 2024 10:02 am
在讨论现在时，我们并没有意识到我们实际上是在谈论昨天的未来。而要讨论的一项未来技术就是如何将人工智能和机器学习集成到当前的应用中。通用服务和简单技术的时代早已一去不复返；今天，我们生活在一个高度机器驱动的世界。机器可以学习行为，使我们的日常生活比我们想象的更容易实现，因此我们有必要了解机器学习和人工智能与应用的集成过程。
如今，我们选择的几乎每个移动应用都融入了人工智能和机器学习，因此了解如何将人工智能和机器学习应用到移动应用中至关重要。例如，我们的外卖应用将显示提供我们喜欢订购的食物的餐厅，时间管理应用告诉我们完成任务的理想时间以及如何安排工作的优先顺序，而我们的按需出租车应用则显示我们乘车的实时位置。
机器学习和人工智能曾被认为是最复杂的技术，甚至最难处理，但现在已成为我们日常生活的一部分，甚至用户都没有意识到它的存在。顶级品牌应用程序提供的以下功能就是证明。
人工智能应用正在迅速占领数字市场。人们非常兴奋地欣赏和使用它。以前我们常常认为这个时代 马来西亚电话号码库 说完工作就必须马上做。现在，随着人工智能和机器学习集成应用的出现，这个梦想已经成真。无需书写或回忆，因为我们的智能设备可以轻松管理这些。用户需要做的就是设置提醒或命令智能手机，任务就完成了。人工智能有几个关键特性，因此在移动应用开发者和所有者中非常受欢迎。
这两项相关技术的广泛融合使得我们不再需要为简单甚至复杂的事情而烦恼，因为我们的应用程序和智能设备正在为我们做到这一点。
让我们看看下面的统计数据：
- 基于人工智能和机器学习的移动应用是获得资助的初创企业中的主要类别
- 未来 3 年，投资机器学习的公司数量预计将翻一番
- 76% 的美国公司通过机器学习超额完成了销售目标
- 40% 的美国公司使用机器学习来增强销售和营销
- 借助机器学习，欧洲银行的产品销售额提高了 10%，客户流失率降低了 20%
一些技术专家认为，人工智能应用将成为未来电力的发现。这项技术促进了商业领域的广泛活动。它在灾害管理、银行业、新闻频道、医疗保健、农业等领域有着巨大的需求。预计到 2025 年底，全球人工智能市场将达到 1906.1 亿美元。
任何企业的目标都是盈利，而盈利只有在获得新用户并留住老用户时才能实现。通过人工智能，这项具有挑战性的任务可以变得简单，这是将人工智能和机器学习融入应用程序的优势或好处之一。
有三种主要方法可以将人工智能和机器学习的力量融入移动应用程序，从而让应用程序更高效、更智能、更健全。这些方法甚至可以回答如何将 AI 和 ML 纳入您的应用程序。
推理
人工智能的这一部分涉及让计算机实施推理以解决问题。该功能使人工智能在国际象棋中击败人类，以及 Uber 如何利用自动推理来优化路线，让应用程序用户更快到达目的地。
推荐
这是移动应用行业中机器学习和人工智能最常见的用例之一。让用户了解他们下一步需要什么，是全球一些顶级品牌成功的秘诀，例如 Flipkart、亚马逊、Netflix 等，它们已经长期利用人工智能的力量。
行为
学习应用中的用户行为模式可以帮助 AI 为世界设定新的界限。每当有人试图窃取您的数据并在您不知情的情况下冒充任何在线交易时，AI 系统都可以跟踪这种奇怪的行为并自行停止交易。
响应在应用程序中融入机器学习和人工智能的最佳方式的 3 个主要基础可以以各种方式使用，以使您的应用程序提供更好的用户体验。在了解如何将 AI 和 ML 实现到应用程序中之后，让我们回答为什么。
为什么应该在你的应用程序中实现机器学习和人工智能？
个性化
任何附加到您的移动应用程序的 AI 算法都可以评估从社交网络平台到信用评级的各种信息来源，并向每个用户设备提供建议。ML应用程序开发可用于学习：
- 你的用户是谁？
- 他们的喜好和偏好是什么？
- 他们能买得起什么？
- 他们使用什么术语来谈论不同的产品？
根据以上信息，您可以了解用户行为，并使用该分类进行目标营销。简而言之，机器学习将使您能够向用户和潜在用户提供更相关、更有吸引力的内容，并给人留下深刻印象，即您的 AI 应用技术是专门为他们量身定制的。
以下是一些大型品牌为如何在移动应用中利用 AI 和 ML 树立的典范？
Uber 使用机器学习向用户提供预计到达时间 (ETA) 和费用。
Taco Bell 是一款 TacBot，可以接受订单、回答问题并根据您的喜好推荐菜单。
Migraine Buddy 是一款出色的医疗保健应用程序，它采用机器学习来预测头痛的可能性并提出减轻头痛的方法。
ImprompDo 是一款时间管理应用程序，它使用机器学习来为您找到完成任务的理想时间并按照优先顺序安排待办事项列表。
优化健身是一款运动应用程序，包含可用的传感器和遗传数据，可以定制超级个性化的锻炼计划。
高级搜索
通过 AI 和 ML 驱动的应用开发流程，您将获得一款可让您优化移动应用搜索选项的应用。AI 和 ML 搜索结果更具情境性和直观性，更适合应用用户。算法从用户提出的独特查询中学习，并根据这些查询对结果进行优先排序。
搜索算法和现代移动应用还允许您收集所有用户数据，包括搜索历史记录和典型操作。这些信息可与行为数据和搜索请求一起使用，以对您的产品和服务进行排名并显示最佳适用结果。可以注入手势搜索或语音搜索等升级功能，以增强应用程序的性能。
预测用户行为
预测用户行为
对于营销人员来说，支持人工智能的机器学习应用程序开发的一大好处是，通过检查有关性别、年龄、位置、应用程序使用频率、搜索历史等不同类型的数据，让他们了解用户的偏好和行为模式。这些信息是提高应用程序和营销效果的关键。
亚马逊和 Netflix 的建议机制基于相同的原理，即机器学习有助于为每个人提供量身定制的建议。不仅 Netflix 和亚马逊，JJ 餐饮服务、Qloo 娱乐和 Youbox 等移动应用也采用机器学习来预测用户的喜好并创建用户个人资料。
更多相关广告
一些行业专家已经应用了这一观点，即在这个永恒的消费市场中前进的唯一方法是通过个性化每个用户体验来实现。根据 Relevancy 集团的报告，38% 的高管已经将 ML 用于移动应用，作为其广告 DMP（数据管理平台）的一部分。
通过在移动应用程序中集成机器学习，您可以避免向用户提供他们不感兴趣的商品和服务，从而减轻他们的负担。相反，您可以将精力集中在制作满足每个用户独特需求的广告上。
如今，我们选择的几乎每个移动应用都融入了人工智能和机器学习，因此了解如何将人工智能和机器学习应用到移动应用中至关重要。例如，我们的外卖应用将显示提供我们喜欢订购的食物的餐厅，时间管理应用告诉我们完成任务的理想时间以及如何安排工作的优先顺序，而我们的按需出租车应用则显示我们乘车的实时位置。
机器学习和人工智能曾被认为是最复杂的技术，甚至最难处理，但现在已成为我们日常生活的一部分，甚至用户都没有意识到它的存在。顶级品牌应用程序提供的以下功能就是证明。
人工智能应用正在迅速占领数字市场。人们非常兴奋地欣赏和使用它。以前我们常常认为这个时代 马来西亚电话号码库 说完工作就必须马上做。现在，随着人工智能和机器学习集成应用的出现，这个梦想已经成真。无需书写或回忆，因为我们的智能设备可以轻松管理这些。用户需要做的就是设置提醒或命令智能手机，任务就完成了。人工智能有几个关键特性，因此在移动应用开发者和所有者中非常受欢迎。
这两项相关技术的广泛融合使得我们不再需要为简单甚至复杂的事情而烦恼，因为我们的应用程序和智能设备正在为我们做到这一点。
让我们看看下面的统计数据：
- 基于人工智能和机器学习的移动应用是获得资助的初创企业中的主要类别
- 未来 3 年，投资机器学习的公司数量预计将翻一番
- 76% 的美国公司通过机器学习超额完成了销售目标
- 40% 的美国公司使用机器学习来增强销售和营销
- 借助机器学习，欧洲银行的产品销售额提高了 10%，客户流失率降低了 20%
一些技术专家认为，人工智能应用将成为未来电力的发现。这项技术促进了商业领域的广泛活动。它在灾害管理、银行业、新闻频道、医疗保健、农业等领域有着巨大的需求。预计到 2025 年底，全球人工智能市场将达到 1906.1 亿美元。
任何企业的目标都是盈利，而盈利只有在获得新用户并留住老用户时才能实现。通过人工智能，这项具有挑战性的任务可以变得简单，这是将人工智能和机器学习融入应用程序的优势或好处之一。
有三种主要方法可以将人工智能和机器学习的力量融入移动应用程序，从而让应用程序更高效、更智能、更健全。这些方法甚至可以回答如何将 AI 和 ML 纳入您的应用程序。
推理
人工智能的这一部分涉及让计算机实施推理以解决问题。该功能使人工智能在国际象棋中击败人类，以及 Uber 如何利用自动推理来优化路线，让应用程序用户更快到达目的地。
推荐
这是移动应用行业中机器学习和人工智能最常见的用例之一。让用户了解他们下一步需要什么，是全球一些顶级品牌成功的秘诀，例如 Flipkart、亚马逊、Netflix 等，它们已经长期利用人工智能的力量。
行为
学习应用中的用户行为模式可以帮助 AI 为世界设定新的界限。每当有人试图窃取您的数据并在您不知情的情况下冒充任何在线交易时，AI 系统都可以跟踪这种奇怪的行为并自行停止交易。
响应在应用程序中融入机器学习和人工智能的最佳方式的 3 个主要基础可以以各种方式使用，以使您的应用程序提供更好的用户体验。在了解如何将 AI 和 ML 实现到应用程序中之后，让我们回答为什么。
为什么应该在你的应用程序中实现机器学习和人工智能？
个性化
任何附加到您的移动应用程序的 AI 算法都可以评估从社交网络平台到信用评级的各种信息来源，并向每个用户设备提供建议。ML应用程序开发可用于学习：
- 你的用户是谁？
- 他们的喜好和偏好是什么？
- 他们能买得起什么？
- 他们使用什么术语来谈论不同的产品？
根据以上信息，您可以了解用户行为，并使用该分类进行目标营销。简而言之，机器学习将使您能够向用户和潜在用户提供更相关、更有吸引力的内容，并给人留下深刻印象，即您的 AI 应用技术是专门为他们量身定制的。
以下是一些大型品牌为如何在移动应用中利用 AI 和 ML 树立的典范？
Uber 使用机器学习向用户提供预计到达时间 (ETA) 和费用。
Taco Bell 是一款 TacBot，可以接受订单、回答问题并根据您的喜好推荐菜单。
Migraine Buddy 是一款出色的医疗保健应用程序，它采用机器学习来预测头痛的可能性并提出减轻头痛的方法。
ImprompDo 是一款时间管理应用程序，它使用机器学习来为您找到完成任务的理想时间并按照优先顺序安排待办事项列表。
优化健身是一款运动应用程序，包含可用的传感器和遗传数据，可以定制超级个性化的锻炼计划。
高级搜索
通过 AI 和 ML 驱动的应用开发流程，您将获得一款可让您优化移动应用搜索选项的应用。AI 和 ML 搜索结果更具情境性和直观性，更适合应用用户。算法从用户提出的独特查询中学习，并根据这些查询对结果进行优先排序。
搜索算法和现代移动应用还允许您收集所有用户数据，包括搜索历史记录和典型操作。这些信息可与行为数据和搜索请求一起使用，以对您的产品和服务进行排名并显示最佳适用结果。可以注入手势搜索或语音搜索等升级功能，以增强应用程序的性能。
预测用户行为
预测用户行为
对于营销人员来说，支持人工智能的机器学习应用程序开发的一大好处是，通过检查有关性别、年龄、位置、应用程序使用频率、搜索历史等不同类型的数据，让他们了解用户的偏好和行为模式。这些信息是提高应用程序和营销效果的关键。
亚马逊和 Netflix 的建议机制基于相同的原理，即机器学习有助于为每个人提供量身定制的建议。不仅 Netflix 和亚马逊，JJ 餐饮服务、Qloo 娱乐和 Youbox 等移动应用也采用机器学习来预测用户的喜好并创建用户个人资料。
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一些行业专家已经应用了这一观点，即在这个永恒的消费市场中前进的唯一方法是通过个性化每个用户体验来实现。根据 Relevancy 集团的报告，38% 的高管已经将 ML 用于移动应用，作为其广告 DMP（数据管理平台）的一部分。
通过在移动应用程序中集成机器学习，您可以避免向用户提供他们不感兴趣的商品和服务，从而减轻他们的负担。相反，您可以将精力集中在制作满足每个用户独特需求的广告上。