«Прорыв в области машинного обучения может стоить десяти Microsoft», — говорит Билл Гейтс

Пытаясь сделать наши устройства более эффективными, персонализированными и быстрыми, компании по всему миру постоянно пытаются привнести мощь человеческого интеллекта и способность читать мысли человека в свои приложения.
Только представьте, если ваш мобильное приложение может понять, что вы хотите слушать или смотреть на Netflix, разве это не замечательно?

Угадайте, что это возможно, внедрив машинное обучение в ваши мобильные приложения.

Концепция машинного обучения

Таким образом, в основном это приложение искусственного интеллекта, которое предоставляет системам возможность автоматически обучаться и улучшать пользовательский опыт без явного программирования.

Открытие этой невероятной технологии было начато в 1957 году Франком Розенблаттом. Позже этот путь машинного обучения с мобильными приложениями стал настолько известен, что его использовали для создания мощных приложений, таких как:

Снапчат

Фильтры Snapchat — это идеальное сочетание дополненной реальности и машинного обучения в алгоритмах мобильных приложений.

Поскольку распознавание лица легко для людей, но сложно для компьютеров, поэтому используется алгоритм отслеживания лица, чтобы найти ваше лицо на снимках и добавить такие вещи, как очки, шляпы, собачьи уши и т. д.

Пинтерест

Миллионы людей ежедневно взаимодействуют с Pinterest для просмотра, поиска и поиска идей по своему вкусу. Чтобы все это стало возможным, инженеры Pinterest используют искусственный интеллект для фильтрации и ранжирования 300 миллиардов пинов ежедневно.

Давайте посмотрим, как машинное обучение управляет большими данными Pinterest.

  • Выявление визуального сходства: Pinterest использует эту технологию, чтобы помочь пользователям находить контент, похожий на уже прикрепленные изображения.
  • Анализ вовлеченности пользователей. Отслеживание вкусов и привычек каждого человека и отображение персональных рекомендаций.
  • Приоритет местного вкуса: с помощью машинного обучения система рекомендаций Pinterest научилась предлагать популярный контент из местного региона пользователей на их родном языке.

Трут

Приложение для знакомств, которое находит свою вторую половинку. использует функцию под названием «Умные фотографии», которая увеличивает шансы пользователя найти совпадение. Подождите, подождите... но как?

С помощью машинного обучения эта функция показывает людям фотографии вашего профиля в случайном порядке и анализирует, как часто они проводят пальцем по ней вправо или влево.

Эта запись позволяет Tinder размещать ваши фотографии по рейтингу и ставить самую популярную картинку на первое место.

Теперь давайте посмотрим, как машинное обучение в мобильных приложениях повышает производительность.

Расширенный поиск

Алгоритмы машинного обучения фокусируются на запросах клиентов и расставляют приоритеты предложений в соответствии с интересами пользователя.

Кроме того, эта когнитивная технология также помогает группировать часто задаваемые вопросы, видео, сделанные своими руками, статьи, документы и сценарии в граф знаний, чтобы предоставлять более интеллектуальные услуги и более быстрые ответы.

Решения для машинного обучения могут помочь в интуитивном поиске, лучших рекомендациях и т. д. и т. п.

Понимать поведение пользователя

Машинное обучение помогает маркетологам прогнозировать и понимать модели поведения и предпочтения пользователей, анализируя различные виды данных, такие как демография, аналитика трафика, интересы, идеология, предпочтения на основе истории поиска.
Эти данные могут помочь вам в целенаправленном маркетинге, тем самым увеличение рентабельности инвестиций в маркетинг в несколько раз.

Чат-боты

Чат-бот — это приложение для обмена сообщениями, основанное на интуитивно понятных алгоритмах на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Это позволяет автоматически общаться с пользователями и помогает легко понять потребности клиентов. Чат-боты улучшают взаимодействие с пользователем и в значительной степени помогают пользователям, мгновенно отвечая на их запросы.

По данным Gartner, к 2021 году не менее 25% цифровых сотрудников во всем мире будут использовать виртуальных помощников и общение с ботами.

Улучшенная безопасность

Машинное обучение делает мобильные приложения безопасными, распознавая видео, аудио и голос клиента, и позволяет выполнять аутентификацию с использованием его биометрических данных, таких как лицо или отпечаток пальца. Алгоритмы машинного обучения также могут обнаруживать и блокировать подозрительные действия.

До сих пор мы видели, что машинное обучение в мобильных приложениях совершенствует способ взаимодействия всех на цифровых платформах.

«Машинное обучение может оказаться величайшей инновацией человечества и проложить путь к чтению человеческих мыслей» Превратите свои идеи в потрясающие продукты с помощью Systango !

Машинное обучение делает устройства и приложения умнее людей и меняет мир бизнеса. Автоматизация — это следующая большая вещь, в которую ввязывается технический мир. Он способен генерировать миллионы ROI в ближайшие несколько лет, если правильно взломать их приложение.

технологии. Мы используем следующий этап цифровизации для вашего бизнеса с помощью вирусных технологий, таких как Systango. Команда создала множество успешных мобильных приложений, таких как Strata Alert, Grindr, Uber Conference, Fret Zealot и многие другие приложения, используя новейшие Machine Обучение, Блокчейн, Финтех и т. д. Вы хотите инвестировать в машинное обучение и для этого вам нужен технический партнер? Свяжемся сегодня.

Первоначально опубликовано наhttp://bit.ly/Systango_insta20 августа 2019 г.