تحسين تطبيق المحمول الخاص بك باستخدام تكنولوجيا التعلم الآلي

اليوم ، بدأت حتى شركة تطوير تطبيقات الهاتف المحمول في دمج ML فيما يتعلق بالتقنيات المتطورة الأخرى ، على سبيل المثال ، الذكاء الاصطناعي والتحليل التنبئي. هذا على أساس أن ML يمكّن تطبيقات الأجهزة المحمولة من التعلم والتعديل والتحسين بعد مرور بعض الوقت.

إنه إنجاز لا يصدق عندما تفكر في الطريقة التي طلبت بها التغييرات طلبًا صريحًا من المصممين للأدوات الذكية لتنفيذ نشاط معين. عندما كان هذا هو المعيار ، احتاج مهندسو البرمجيات إلى تقدير وتسجيل كل موقف يمكن تصوره (وكان هذا اختبارًا رائعًا).

على الرغم من ذلك ، مع ML في التطبيقات المحمولة ، قمنا بإزالة لعبة المضاربة من الشرط. يمكن أيضًا ترقية تجربة المستخدم (UX) من خلال فهم سلوك العميل. لذلك يمكنك المراهنة على أن ML في تنوعها لن يقتصر على شركاء الصوت و chatbots.

فكيف يستخدم مصممو التطبيقات المتنوعون ML في تطبيقاتهم؟ ماذا عن نحن التحقيق.

تمكين وظيفة البحث المتقدم

للتعبير عن مواجهات مخصصة داخل التطبيقات ، يمكن ربط الذكاء الاصطناعي بقدرة الصيد على إعطاء نتائج غريزية وذات صلة متزايدة. من خلال الاستفادة من سلوك العميل ، يمكن لحسابات ML تنظيم النتائج وترتيبها حسب الميول الفردية.

تعد التطبيقات متعددة الاستخدامات اليوم جاهزة تمامًا لجمع وفحص المعلومات مثل سجلات العملاء التي تسعى إلى البحث. لذلك يمكن استخدام هذه البيانات إلى جانب معلومات السلوك لتصنيف عناصر القائمة مرتبة حسب الميل.

سنكون قادرين بالفعل على رؤية هذا في الحياة الواقعية على مسرح Reddit. كما أوضح نيك كالدويل ، نائب الرئيس السابق للهندسة في رديت ورئيس مكتب الزخم في لوكير ، "يعتمد رديت بقوة على الكشف عن المواد ... كما تطورت رديت ، تطورت رغبات شبكاتنا للتجربة التي نقدمها ، وتحسين استفساراتنا سوف تمكننا المرحلة من معالجة نقطة عذاب العميل طويلة الأمد بطريقة مهمة. "

مساعدة المستخدمين النهائيين على خفض التكاليف

يمكن للعمليات الحسابية الخاصة بالذكاء والمحاكاة ML أن تعمل على مساعدة الزوج النهائي في تحقيق هدف محدد. على سبيل المثال ، تستخدم شركة Ontrack (الموجودة في مدريد ، إسبانيا) الحسابات الدسمة لمساعدة شركات النقل في المملكة المتحدة على ترتيب دورات النقل الخاصة بها بشكل أفضل وخفض تكاليف الوقود.

في أي وقت يقفز فيه العميل على التطبيق ، يمكنه اكتشاف التكاليف على الشحنات بسرعة والتعرف على دورات النقل الأكثر إنتاجية. وبالمثل ، جعلها Ontrack خطوة إلى الأمام من خلال تسوية خيارات المهام من أجل السائق ، والتصدي للشاحنات التي تقل حمولتها عن طريق سد الشوارع ، وربط الشحنات ذات الصلة معًا.

كما أشارت المنظمة ، يمكن أن تساعد هذه المنهجية في تقليل الأميال الفارغة (حيث لا تحتوي الشاحنة على كومة) بنسبة تصل إلى 25٪. من الواضح أن التطبيق قد استحوذ على عين أي مظهر من مظاهر Alcampo و P&G و Decathlon الذين يحتاجون إلى استخدام هذا الابتكار لحوسبة الترتيب ولوحة شحناتهم ووسائل نقلهم المعتادة.

وفقًا لجون المالكي ، مدير شركة Jonson Transport ، "إن أسطولي الحالي يتكون حاليًا من خمس مركبات ، وهي عبارة عن مركبات منتجات خفيفة ، وعدة شاحنات صغيرة. يجب أن تكون النقطة التي يكون فيها Ontrack حوالي 60 ٪ من سجلاتي الآن ، على ضوء حقيقة أننا نثق فيهم ".

وبالمثل ، يمكن توصيل فكرة مماثلة بتطبيقات السفر. في حال أخذنا Mezi (اعتبارًا من وقت متأخر من American Express) ، على سبيل المثال ، يتم استخدام حسابات ML لتمكين العملاء من تصميم رحلاتهم أو حتى تغييرها جزءًا من الطريق في حالة احتياجهم إلى تقليل تكاليفهم . في هذه الحالة ، سيبحث التطبيق على الفور عن خيارات السفر والإقامة الأكثر اقتصادا.

وسيتم تأسيس النتائج على الميول الفردية والسلوك الماضي. كما تتصور ، يضمن التزام العميل بالتطبيق على هذا النحو نقل لقاءات السفر المخصصة السائدة.

تحسين بروتوكولات الأمن

في الوقت الذي يكون فيه شرط الأمان أساسيًا ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بالمثل للترقية وضمان التحقق من الاستخدام. على سبيل المثال ، يمكن للتطبيقات استخدام الصوت والفيديو والصوت للتحقق من صحة العملاء من خلال تنسيقه مع معلوماتهم البيومترية (مثل علاماتهم الفريدة أو وجههم).

وبالمثل ، يمكن تمكين هذا الابتكار في تقرير الحصول على الحقوق لكل عميل فردي. على سبيل المثال ، يمكننا أن نستخدم BioID و ZoOm Login ، على سبيل المثال ، يمكنك تحسين الأمان و UX في الوقت نفسه من خلال استخدام إطار التحقق من صحة الوجه الآمن للغاية.

نظرًا لتزايد تشابك كلمات المرور وعدم كفايتها ، فمن المفترض أن نلاحظ هذا التقدم المؤلم في الأشهر المقبلة. ليس من الصعب التنبؤ بما أن iPhone X سبق أن قدم Face ID مع العالم من خلال إطار كاميرا TrueDepth المتقدم (والذي يتضمن جهاز عرض موضعي وكاميرا تعمل بالأشعة تحت الحمراء ومصباح إضاءة الأشعة تحت الحمراء).

تستخدم أطر التعرف على الوجه أكثر من 30000 (الأشعة تحت الحمراء) غير القابلة للاكتشاف ويشير التصاميم الموضعية إلى نموذج علمي للوجه. مع تقدمنا ​​في العمر ، يبدأ ML في التكيف مع التغيرات الجسدية في مظهرنا بعد مرور بعض الوقت.

يمكن أن يشارك ML بالمثل في المراقبة المستمرة للتطبيق للتعرف على التمارين المشبوهة ومربعها. في حين أن اتفاقيات الأمان المعتادة يمكن أن تحمي التطبيق من المخاطر المعروفة ، إلا أن ML يمكن التحقق من العملاء من هجمات البرامج الضارة وبرامج الفدية المجهولة مسبقًا بشكل تدريجي.

ترقية المدمج في الترجمة

لا يمكننا أن ننكر أن العالم يتناقص بسرعة. لذلك ، في حالة كونك شركة ناشئة تفكر في إنشاء تطبيق محمول ، فإن وجود عقلية عالمية يمكن أن يقطع شوطاً طويلاً في جذب التمويل.

مع ML ، أصبح بإمكان المصممين الآن دمج مترجم شفهي قادر على إدراك الخطاب تدريجياً. هذا يعني أن عملائك (أو العملاء) في جميع أنحاء العالم يمكنهم بلا شك الاستفادة من التطبيق الخاص بك مع عدم الاستعانة بمترجم فوري من الخارج.

في حال كنت تأخذ Airbnb ، على سبيل المثال ، تستضيف واجهة المواعيد والزوار الذين يتحدثون أكثر من 25 لهجة مميزة مرة واحدة في اليوم. في هذه اللحظة ، تستخدم المنظمة واجهة برمجة تطبيقات Cloud Translation لتفسير المنشورات والمناقشات والاستطلاعات بين عملائها.

قامت المنظمة أيضًا بتحسين تطبيق الزيارة الخاص بها من خلال استخدام Azar لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات Cloud Speech و Cloud Translation API لتفسير التعاون الصوتي بين الاجتماعين.

سوف تتطور تطورات ML بجودة ملحوظة في عالم التطبيقات المحمولة حيث يتحول UX إلى أداة التمييز الرئيسية التي تحافظ على أهمية العلامات التجارية. ومع ذلك ، فإنه سيتم تخصيص بعض الجهد لهذه التطبيقات لتعلم الميول العميل وضبط بطريقة مماثلة.