Aujourd'hui, même une entreprise de développement d'applications mobiles a commencé à consolider le ML lié à d'autres technologies de pointe, par exemple l'IA et l'analyse prédictive. Cela est dû au fait que ML permet aux applications mobiles d'apprendre, de s'adapter et de s'améliorer après un certain temps.
C'est une réalisation incroyable quand on considère la façon dont les changements ont demandé une commande expresse aux concepteurs de gadgets pour exécuter une activité particulière. Au moment où c'était la norme, les ingénieurs logiciels devaient estimer et enregistrer pour chaque situation envisageable (et c'était un test fantastique).
Quoi qu'il en soit, avec ML dans les applications portables, nous avons supprimé le jeu spéculant de la condition. Il peut également mettre à niveau l'expérience utilisateur (UX) en comprenant la conduite du client. Vous pouvez donc parier que ML en polyvalent ne sera pas limité aux associés vocaux et aux chatbots.
Alors, comment les concepteurs d'applications polyvalents utilisent-ils ML dans leurs applications? Et si nous enquêtions.
Renforcement des fonctionnalités de recherche avancée
Pour transmettre des rencontres exceptionnelles personnalisées dans l'application, l'IA peut être associée à la capacité de chasse pour donner des résultats de plus en plus instinctifs et pertinents. En tirant parti de la conduite du client, les calculs ML peuvent organiser et ordonner les résultats en fonction des inclinations individuelles.
Les applications polyvalentes d'aujourd'hui sont désormais bien préparées pour recueillir et examiner des informations telles que les chroniques de recherche de clients. Ainsi, ces données peuvent être utilisées parallèlement aux informations de conduite pour classer les éléments de la liste par inclinaison.
Nous pourrions déjà voir cela dans la vraie vie sur la scène Reddit. Comme indiqué par Nick Caldwell, ancien vice-président de l'ingénierie chez Reddit et chef de la direction des produits chez Looker, «Reddit dépend fortement de la révélation de la substance ... Comme Reddit s'est développé, les désirs de nos réseaux pour l'expérience que nous donnons et l'amélioration de notre enquête Cette étape nous permettra d'aborder de manière significative un point de tourment de longue durée. »
Aider les utilisateurs finaux à réduire les coûts
L'intelligence simulée et les calculs de ML peuvent également fonctionner en couple pour aider le client final à atteindre un objectif spécifique. Par exemple, la startup Ontrack (située à Madrid, en Espagne) utilise des calculs astucieux pour aider les entreprises de transport au Royaume-Uni à mieux organiser leurs cours de transport et à réduire les coûts de carburant.
À tout moment où un client saute sur l'application, il peut rapidement découvrir les coûts des expéditions et reconnaître les cours de transport les plus productifs. Ontrack a également fait un pas de plus en définissant des choix de tâches pour le conducteur, en empêchant les camions sous-remplis de bloquer les rues et en reliant les expéditions connexes.
Comme indiqué par l'organisation, cette méthodologie peut aider à réduire jusqu'à 25% les kilomètres vides (lorsqu'un camion n'a pas de tas). De toute évidence, l'application a attiré l'attention de tout semblant d'Alcampo, P&G et Decathlon qui ont besoin d'utiliser cette innovation pour informatiser l'organisation et la gestion de leurs expéditions et moyens de transport habituels.
Selon John Maliki, directeur de la société Jonson Transport, «mon armada comprend actuellement cinq véhicules, qui sont des véhicules légers, et quelques camionnettes. Il faut que le point où Ontrack représente environ 60% de mon record maintenant, absolument à la lumière du fait que nous nous confions à eux. »
Une pensée similaire peut également être liée aux applications de voyage. Dans le cas où nous prenons Mezi (récemment acheté par American Express), par exemple, les calculs de ML sont utilisés pour permettre aux clients de concevoir leurs voyages ou même de les modifier en partie au cas où ils devraient réduire leurs coûts. . Dans cette situation, l'application recherchera rapidement les choix de voyage et d'hébergement les plus économiques.
Les résultats seront fondés sur les inclinations individuelles et la conduite passée. Comme vous pouvez l'imaginer, l'engagement du client avec une application en tant que telle garantit la transmission des rencontres de voyage personnalisées répandues.
Amélioration des protocoles de sécurité
À une époque où l'exigence de sécurité est fondamentale, l'IA peut également être utilisée pour mettre à niveau et garantir la validation de l'utilisation. Par exemple, les applications peuvent utiliser le son, la vidéo et la voix pour valider les clients en les coordonnant avec leurs informations biométriques (comme leur marque ou visage unique).
Cette innovation peut également être habilitée à décider d'obtenir des droits pour chaque client individuel. Au cas où nous utiliserions BioID et ZoOm Login, par exemple, vous pouvez améliorer la sécurité et l'UX en attendant en utilisant leur cadre de validation de visage ultra-sécurisé de style selfie.
Alors que les mots de passe deviennent de plus en plus enchevêtrés et inadéquats, nous observerons vraisemblablement cette avancée douloureuse dans les mois à venir. Il n'est pas difficile de prédire que l'iPhone X a précédemment introduit Face ID avec le monde grâce à son cadre de caméra TrueDepth avancé (qui comprend un projecteur spot, une caméra infrarouge et un illuminateur IR).
Les cadres de reconnaissance faciale utilisent plus de 30 000 indicateurs infrarouges (indétectables) et les conceptions ponctuelles constituent un modèle scientifique du visage. En vieillissant, ML intervient pour s'adapter aux changements physiques de notre apparence après un certain temps.
ML peut également participer à une observation constante de l'application pour reconnaître et corriger les exercices suspects. Alors que les conventions de sécurité habituelles peuvent simplement protéger l'application contre les dangers connus, ML peut vérifier progressivement les clients contre les attaques malveillantes et ransomware non identifiées au préalable.
Mise à niveau de la traduction intégrée
Nous ne pouvons pas nier que le monde diminue rapidement. Donc, dans le cas où vous êtes une startup qui envisage de créer une application portable, avoir une mentalité mondiale peut aller loin dans l'obtention de financements.
Avec ML, les concepteurs pourraient désormais intégrer un interprète capable de percevoir progressivement le discours. Cela implique que vos clients (ou clients) du monde entier peuvent sans aucun doute utiliser votre application sans jamais captiver un interprète étranger.
Dans le cas où vous prenez Airbnb, par exemple, les rendez-vous interfèrent avec les hôtes et les visiteurs qui parlent plus de 25 dialectes distincts une fois par jour. À l'heure actuelle, l'organisation utilise l'API Cloud Translation pour interpréter les publications, les discussions et les sondages entre ses clients.
L'organisation a également amélioré son application de visite en utilisant Azar pour utiliser l'API Cloud Speech et l'API Cloud Translation pour interpréter les collaborations sonores entre les deux rassemblements.
Les progrès du ML se développeront dans une qualité perceptible dans le monde des applications portables alors que l'UX devient le différenciateur clé qui garde les marques importantes. Néanmoins, il mettra de côté certains efforts pour que ces applications apprennent les inclinations des clients et s’adaptent de la même manière.