Heutzutage hat sogar ein Unternehmen, das mobile Anwendungen entwickelt, damit begonnen, ML im Zusammenhang mit anderen Spitzentechnologien wie KI und Vorhersageanalyse zu konsolidieren. Dies liegt daran, dass ML es mobilen Anwendungen ermöglicht, nach einiger Zeit zu lernen, sich anzupassen und zu verbessern.
Es ist eine unglaubliche Leistung, wenn man bedenkt, wie Änderungen eine ausdrückliche Bestellung von Designern für Gadgets zur Ausführung einer bestimmten Aktivität erforderten. Zu dem Zeitpunkt, als dies der Standard war, mussten Softwareentwickler jede denkbare Situation abschätzen und aufzeichnen (und dies war ein fantastischer Test).
Wie dem auch sei, mit ML in tragbaren Anwendungen haben wir das Spekulationsspiel aus dem Zustand entfernt. Es kann ebenfalls die Benutzererfahrung (User Experience, UX) verbessern, indem es das Verhalten des Kunden versteht. Sie können also darauf wetten, dass ML in vielseitiger Form nicht auf Sprachpartner und Chatbots beschränkt ist.
Wie nutzen vielseitige Anwendungsentwickler ML in ihren Anwendungen? Wie wäre es, wenn wir nachforschen?
Erweiterte Suchfunktion unterstützen
Um außergewöhnlich maßgeschneiderte Begegnungen in der Anwendung zu vermitteln, kann KI in die Jagdkapazität integriert werden, um zunehmend instinktive und relevante Ergebnisse zu erzielen. Durch die Nutzung des Kundenverhaltens können ML-Berechnungen Ergebnisse in Abhängigkeit von individuellen Neigungen organisieren und ordnen.
Vielseitige Anwendungen sind heute gut vorbereitet, um Informationen wie Chroniken zur Kundensuche zu sammeln und zu untersuchen. Diese Daten können also zusammen mit Verhaltensinformationen verwendet werden, um Listenelemente nach Neigung zu ordnen.
Wir würden dies bereits im wirklichen Leben auf der Reddit-Bühne sehen können. Nick Caldwell, ehemaliger Vice President of Engineering bei Reddit und Momentum Chief Product Office bei Looker, erklärte: „Reddit hängt stark von der Offenbarung von Substanzen ab ... Mit der Entwicklung von Reddit haben sich auch die Wünsche unserer Netzwerke nach der Erfahrung, die wir geben, und nach der Verbesserung unserer Anfrage entwickelt Die Bühne wird es uns ermöglichen, einen lang anhaltenden Punkt der Kundenquälerei auf signifikante Weise anzugehen. “
Unterstützung der Endbenutzer bei der Kostensenkung
Simulierte Intelligenz- und ML-Berechnungen können ebenfalls zusammenarbeiten, um dem Endkunden zu helfen, ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Zum Beispiel verwendet das Startup Ontrack (in Madrid, Spanien) kluge Berechnungen, um Speditionen in Großbritannien dabei zu helfen, ihre Transportkurse besser zu organisieren und die Kraftstoffkosten zu senken.
Zu jedem Zeitpunkt, an dem ein Kunde auf die Anwendung springt, kann er schnell die Kosten für Sendungen ermitteln und die produktivsten Transportkurse erkennen. Ontrack hat es ebenfalls weiter vorangetrieben, indem es sich für den Fahrer auf Aufgabenentscheidungen festgelegt hat, unterfüllten LKWs entgegenwirkt, die Straßen blockieren, und damit verbundene Sendungen miteinander verbindet.
Wie von der Organisation angegeben, kann diese Methode dazu beitragen, leere Meilen (wo ein LKW keinen Haufen hat) um bis zu 25% zu verringern. Offensichtlich hat die Anwendung die Aufmerksamkeit von Alcampo, P & G und Decathlon auf sich gezogen, die diese Innovation nutzen müssen, um die Anordnung und das Board ihrer üblichen Sendungen und Beförderungen zu computerisieren.
John Maliki, Unternehmensleiter von Jonson Transport, erklärt: „Mein Armada-Recht besteht derzeit aus fünf Fahrzeugen, bei denen es sich um Fahrzeuge mit leichten Produkten handelt, und einigen Lieferwagen. Es muss der Punkt sein, an dem Ontrack jetzt ungefähr 60% meines Rekords ausmacht, absolut angesichts der Tatsache, dass wir uns ihnen anvertrauen. “
Ein ähnlicher Gedanke kann auch mit Reiseanwendungen verbunden werden. Für den Fall, dass wir Mezi nehmen (seit kurzem von American Express beschafft), werden beispielsweise ML-Berechnungen verwendet, um Kunden die Möglichkeit zu geben, ihre Reisen zu planen oder sie sogar teilweise zu ändern, falls sie ihre Kosten senken müssen . In dieser Situation sucht der Antrag umgehend nach den wirtschaftlichsten Reisemöglichkeiten und Unterkünften.
Die Ergebnisse basieren auf individuellen Neigungen und Verhaltensweisen in der Vergangenheit. Wie Sie sich vorstellen können, garantiert das Engagement des Kunden mit einer Anwendung als solche die Übermittlung der vorherrschenden individuellen Reisebegegnungen.
Verbesserung der Sicherheitsprotokolle
In einer Zeit, in der die Sicherheitsanforderungen von grundlegender Bedeutung sind, kann AI ebenfalls zur Aktualisierung und Gewährleistung der Validierung der Nutzung verwendet werden. Beispielsweise können Anwendungen Ton, Video und Sprache verwenden, um Kunden zu validieren, indem sie diese mit ihren biometrischen Informationen (wie ihrer eindeutigen Marke oder ihrem Gesicht) koordinieren.
Diese Innovation kann ebenfalls befugt sein, für jeden einzelnen Kunden Rechte zu erwerben. Wenn wir beispielsweise BioID und ZoOm Login nicht nutzen, können Sie in der Zwischenzeit die Sicherheit und UX verbessern, indem Sie das ultra-sichere Framework für die Gesichtsvalidierung im Selfie-Stil verwenden.
Da sich Passwörter zunehmend verwickeln und unangemessen werden, werden wir diesen Fortschritt vermutlich in den kommenden Monaten wund beobachten. Es ist nicht schwer vorherzusagen, da das iPhone X Face ID bereits mit seinem fortschrittlichen TrueDepth-Kamera-Framework (das einen Spot-Projektor, eine Infrarot-Kamera und einen IR-Strahler enthält) in die Welt eingeführt hat.
Gesichtserkennungs-Frameworks verwenden mehr als 30.000 (nicht nachweisbare) Infrarotanzeigen und Spot-Designs bilden ein wissenschaftliches Modell des Gesichts. Mit zunehmendem Alter tritt ML ein, um sich nach einiger Zeit an die körperlichen Veränderungen in unserem Aussehen anzupassen.
ML kann ebenfalls an der ständigen Beobachtung der Anwendung teilnehmen, um verdächtige Übungen zu erkennen und auszurichten. Während übliche Sicherheitskonventionen die Anwendung nur vor bekannten Gefahren schützen können, kann ML Clients vor nicht identifizierten Angriffen auf Malware und Ransomware nach und nach überprüfen.
Aktualisieren der integrierten Übersetzung
Wir können nicht leugnen, dass die Welt schnell kleiner wird. Wenn Sie also ein Startup sind, das überlegt, eine tragbare Anwendung zu erstellen, kann eine weltweite Mentalität bei der Beschaffung von Finanzmitteln weit gehen.
Mit ML könnten Designer nun einen Dolmetscher einbinden, der den Diskurs progressiv wahrnehmen kann. Dies bedeutet, dass Ihre Kunden (oder Kunden) auf der ganzen Welt Ihre Anwendung zweifellos nutzen können, ohne einen externen Dolmetscher zu fesseln.
Für den Fall, dass Sie beispielsweise Airbnb nutzen, sind Termine Gastgeber und Besucher, die einmal täglich mehr als 25 verschiedene Dialekte sprechen. Derzeit verwendet das Unternehmen die Cloud-Übersetzungs-API, um Postings, Diskussionen und Umfragen zwischen seinen Kunden zu interpretieren.
Die Organisation hat ihre Besuchsanwendung zusätzlich verbessert, indem Azar zur Verwendung der Cloud Speech API und der Cloud Translation API zur Interpretation solider Kollaborationen zwischen den beiden Versammlungen verwendet wurde.
Die Fortschritte von ML werden sich in der Welt der tragbaren Anwendungen in bemerkenswerter Qualität entwickeln, da UX zum wichtigsten Unterscheidungsmerkmal wird, das Marken wichtig macht. Trotzdem werden diese Anwendungen einige Anstrengungen unternehmen, um die Neigungen der Kunden zu lernen und sich auf ähnliche Weise anzupassen.