Saat ini, bahkan perusahaan pengembang aplikasi seluler telah mulai mengkonsolidasikan ML terkait dengan teknologi canggih lainnya, misalnya, AI dan analisis prediktif. Ini dengan alasan ML memberdayakan aplikasi seluler untuk belajar, menyesuaikan, dan meningkatkan setelah beberapa waktu.
Ini adalah pencapaian luar biasa ketika Anda mempertimbangkan cara perubahan meminta pesanan ekspres dari desainer agar gadget dapat menjalankan aktivitas tertentu. Pada titik ketika ini adalah standar, insinyur perangkat lunak perlu memperkirakan dan mencatat untuk setiap situasi yang memungkinkan (dan ini adalah tes yang fantastis).
Namun, dengan ML dalam aplikasi portabel, kami telah menghapus game berspekulasi dari kondisi tersebut. Itu juga dapat meningkatkan Pengalaman Pengguna (UX) dengan memahami perilaku klien. Jadi, Anda dapat bertaruh bahwa ML secara serbaguna tidak akan terbatas pada rekanan suara dan chatbot.
Jadi bagaimana para desainer aplikasi serbaguna memanfaatkan ML dalam aplikasi mereka? Bagaimana kalau kita selidiki.
Memberdayakan Fungsi Pencarian Lanjutan
Untuk menyampaikan pertemuan dalam aplikasi yang sangat disesuaikan, AI dapat digabungkan ke dalam kapasitas berburu untuk memberikan hasil yang semakin naluriah dan relevan. Dengan memperoleh dari perilaku klien, perhitungan ML dapat mengatur dan memesan hasil tergantung pada kecenderungan individu.
Aplikasi serba guna saat ini sekarang dipersiapkan dengan baik untuk mengumpulkan dan memeriksa informasi seperti klien mencari kronik. Jadi data ini dapat digunakan bersamaan dengan melakukan informasi untuk menyusun daftar item-item yang disusun berdasarkan kecenderungan.
Kita sudah bisa melihat ini dalam kehidupan nyata di panggung Reddit. Seperti yang ditunjukkan oleh Nick Caldwell, Wakil Presiden Teknik sebelumnya di Reddit dan Kepala Kantor Produk momentum di Looker, “Reddit sangat bergantung pada pengungkapan zat ... Karena Reddit telah berkembang, begitu juga keinginan jaringan kami untuk pengalaman yang kami berikan, dan meningkatkan permintaan kami. tahap akan memungkinkan kita untuk mengatasi titik siksaan klien yang bertahan lama secara signifikan. ”
Membantu Pengguna Akhir Memotong Biaya
Kecerdasan simulasi dan perhitungan ML juga dapat membantu pasangan untuk membantu klien akhir mencapai tujuan tertentu. Misalnya, startup Ontrack (berlokasi di Madrid, Spanyol) menggunakan perhitungan cerdas untuk membantu perusahaan pengangkutan di Inggris mengatur lebih baik kursus pengangkutan mereka dan memangkas biaya bahan bakar.
Pada titik apa pun yang dilompati klien pada aplikasi, mereka dapat dengan cepat menemukan biaya pengiriman dan mengenali kursus pengangkutan paling produktif. Ontrack juga membuatnya melangkah lebih jauh dengan menetapkan pilihan tugas demi pengemudi, menangkal truk yang kurang terisi dari memblokir jalan, dan menghubungkan pengiriman terkait bersama-sama.
Seperti yang ditunjukkan oleh organisasi, metodologi ini dapat membantu mengurangi jarak kosong (di mana truk tidak memiliki tumpukan) sebanyak 25%. Jelas, aplikasi tersebut telah menarik perhatian dari setiap kemiripan Alcampo, P&G dan Decathlon yang perlu menggunakan inovasi ini untuk mengkomputerisasi pengaturan dan papan pengiriman dan alat angkut tradisional mereka.
Per John Maliki, Direktur Perusahaan Jonson Transport, “armada saya saat ini terdiri dari lima kendaraan, yang merupakan kendaraan produk ringan, dan beberapa van. Itu harus menjadi titik di mana Ontrack adalah sekitar 60% dari rekor saya sekarang, benar-benar mengingat fakta bahwa kita percaya pada mereka. "
Pikiran yang sama juga dapat dihubungkan ke aplikasi perjalanan. Dalam hal kami mengambil Mezi (pada akhir dibeli oleh American Express), misalnya, perhitungan ML digunakan untuk memungkinkan klien untuk merancang perjalanan mereka atau bahkan mengubahnya sebagai bagian dari jalan dalam hal mereka perlu mengurangi biaya mereka . Dalam situasi ini, aplikasi akan segera mencari pilihan dan penginapan perjalanan paling ekonomis.
Hasil akan didasarkan pada kecenderungan individu dan perilaku masa lalu. Seperti yang dapat Anda bayangkan, komitmen klien dengan aplikasi seperti itu menjamin penyampaian perjumpaan perjalanan khusus yang lazim.
Meningkatkan Protokol Keamanan
Di saat persyaratan keamanan sangat mendasar, AI juga dapat digunakan untuk meningkatkan dan menjamin validasi pemanfaatan. Misalnya, aplikasi dapat memanfaatkan suara, video, dan suara untuk memvalidasi klien dengan mengoordinasinya dengan informasi biometrik mereka (seperti tanda atau wajah unik mereka).
Inovasi ini juga dapat diberdayakan untuk memutuskan untuk mendapatkan hak untuk setiap klien. Jika kami mengambil BioID dan ZoOm Login, misalnya, Anda dapat meningkatkan keamanan dan UX sementara itu dengan menggunakan kerangka validasi wajah ultra-aman gaya selfie mereka.
Karena kata sandi menjadi semakin terjerat dan tidak memadai, kami mungkin akan mengamati perihal kemajuan ini di bulan-bulan mendatang. Tidak sulit untuk diprediksi karena iPhone X sebelumnya memperkenalkan Face ID dengan dunia melalui kerangka kamera TrueDepth yang canggih (yang menggabungkan proyektor spot, kamera inframerah, dan iluminator IR).
Kerangka pengakuan wajah menggunakan lebih dari 30.000 (tidak terdeteksi) inframerah menunjukkan dan desain tempat membuat model ilmiah wajah. Seiring bertambahnya usia, ML menendang untuk menyesuaikan dengan perubahan fisik dalam penampilan kami setelah beberapa waktu.
ML juga dapat mengambil bagian dalam mengamati aplikasi secara konstan untuk mengenali dan menyesuaikan latihan yang mencurigakan. Sementara konvensi keamanan biasa hanya dapat melindungi aplikasi dari bahaya yang diketahui, ML dapat memverifikasi klien dari malware dan ransomware ransomware yang sebelumnya tidak teridentifikasi secara progresif.
Memutakhirkan Terjemahan yang Terpasang
Kita tidak dapat menyangkal bahwa dunia ini semakin menurun. Jadi jika Anda seorang pemula yang berpikir untuk membangun aplikasi portabel, memiliki mentalitas di seluruh dunia bisa jauh dalam menarik dana.
Dengan ML, desainer sekarang dapat menggabungkan juru bahasa yang dapat memahami wacana secara progresif. Ini menyiratkan klien Anda (atau klien) di seluruh dunia tidak diragukan lagi dapat menggunakan aplikasi Anda sambil tidak pernah menawan seorang penerjemah luar.
Dalam hal Anda menggunakan Airbnb, misalnya, tuan rumah antarmuka dan pengunjung janji temu yang berbicara lebih dari 25 dialek berbeda sekali sehari. Pada saat ini, organisasi menggunakan Cloud Translation API untuk menafsirkan posting, diskusi, dan survei antara kliennya.
Organisasi ini juga telah meningkatkan aplikasi kunjungannya dengan memanfaatkan Azar untuk menggunakan Cloud Speech API dan Cloud Translation API untuk menafsirkan kolaborasi suara antara kedua pertemuan.
Kemajuan ML akan berkembang dalam kualitas yang nyata di dunia aplikasi portabel karena UX berubah menjadi pembeda utama yang membuat merek tetap penting. Meskipun demikian, itu akan menyisihkan beberapa upaya untuk aplikasi ini untuk mempelajari kecenderungan klien dan menyesuaikan dengan cara yang sama.