如今，即使是移动应用程序开发公司也已开始整合与其他前沿技术（例如AI和预测分析）相关的ML。 这是基于ML允许移动应用程序经过一段时间来学习，调整和改进的。
当您考虑更改要求设计师发出明确命令以使小工具执行特定活动的方式时，这是令人难以置信的成就。 在这是标准的时候，软件工程师需要针对每种可能的情况进行估计和记录（这是一个很棒的测试）。
即便如此，对于可移植应用中的ML，我们已经从这种情况中消除了猜测游戏。 通过了解客户端行为，它同样可以升级用户体验（UX）。 因此，您可以打赌，通用语言中的ML不仅限于语音助手和聊天机器人。
那么，多才多艺的应用程序设计师如何在他们的应用程序中使用ML？ 我们如何调查。
增强高级搜索功能
为了传达特别定制的应用程序内遭遇，可以将AI加入狩猎能力中，以提供越来越高的本能和相关结果。 通过从客户行为中获得收益，机器学习计算可以根据个人喜好组织和排序结果。
如今，多种用途的应用程序已经做好了充分的准备，可以像客户寻求纪事一样收集和检查信息。 因此，可以将这些数据与行为信息一起用于对按倾斜度排列的列表项进行排名。
我们已经可以在Reddit阶段在现实生活中看到这一点。 正如Reddit的前工程副总裁兼Looker的动力总产品办公室的Nick Caldwell所指出的那样：“ Reddit强烈依赖于物质的启示……随着Reddit的发展，我们的网络对我们提供的经验的渴望也不断提高，并改善了我们的查询这一阶段将使我们能够以重要的方式解决长期存在的客户折磨问题。”
帮助最终用户削减成本
模拟的智能和ML计算同样可以帮助最终客户实现特定目标。 例如，初创公司Ontrack（位于西班牙马德里）使用精明的计算方法来帮助英国的运输公司更好地安排运输路线并降低燃料成本。
无论客户选择哪种应用程序，他们都可以快速发现运输成本并识别出最具生产力的运输课程。 通过为驾驶员着手确定任务选择，阻止装满卡车的卡车免于堵塞街道，以及将相关的货物连接在一起，Ontrack也进一步迈出了一大步。
正如该组织指出的那样，这种方法可以帮助将无效里程（卡车没有堆的地方）减少多达25％。 显然，该应用程序吸引了Alcampo，P＆G和Decathlon的各种目光，他们需要使用此创新技术来将其常规装运和运输的安排和板式计算机化。
根据强森运输公司董事约翰·马利基（John Maliki）所说，“我的无敌舰队目前包括五辆轻型产品车和几辆货车。 绝对要考虑到我们相信他们的事实，Ontrack现在约占我唱片的60％。”
类似的想法也可以与旅行应用程序联系起来。 例如，在我们使用Mezi（美国运通最近采购）的情况下，ML计算可用于使客户设计航程，甚至在需要减少成本的情况下更改航程的一部分。 在这种情况下，应用程序将立即寻找最经济的旅行选择和住宿。
结果将基于个人倾向和过去的行为。 如您所料，客户对应用程序的承诺保证了常见定制旅行的传递。
改善安全协议
在对安全性至关重要的时代，可以同样地利用AI来升级并保证使用的有效性。 例如，应用程序可以通过将声音，视频和语音与他们的生物特征信息（例如其独特的标记或面孔）进行协调来验证客户。
同样，这项创新也可以授权为每个客户争取权利。 例如，在利用BioID和ZoOm Login的偶然情况下，您可以利用它们的自拍样式超安全人脸验证框架来同时提高安全性和UX。
随着密码变得越来越纠结和不足，我们可能会在未来几个月内看到这种进展。 不难预测，因为iPhone X之前通过其先进的TrueDepth相机框架（集成了点投影仪，红外相机和IR照明器）将Face ID引入了世界。
面部确认框架使用了30,000多个（无法检测到的）红外指示，并且斑点设计使人脸更加科学。 随着年龄的增长，ML会在一段时间后开始适应外观的物理变化。
ML同样可以不断观察应用程序，以识别并消除可疑活动。 尽管惯用的安全约定只能使应用程序免受已知危险的侵害，但ML可以逐步验证客户端免受事先未识别的恶意软件和勒索软件攻击。
升级内置翻译
我们不能否认世界正在迅速减少。 因此，以防万一，您是一家正在考虑构建便携式应用程序的初创公司，具有全球意识的公司在筹集资金方面会大有帮助。
借助ML，设计人员现在将能够加入可以逐步感知话语的口译员。 这意味着您的全球客户（或多个客户）可以毫无疑问地利用您的应用程序，而不会迷惑外部解释器。
例如，如果您选择使用Airbnb，约会对象将接待主持人和访问者，他们每天谈话超过25种不同的方言。 目前，该组织利用Cloud Translation API来解释其客户之间的发布，讨论和调查。
该组织还利用Azar使用Cloud Speech API和Cloud Translation API来解释两次聚会之间的声音合作，从而进一步改进了其访问应用程序。
随着UX成为保持品牌重要性的关键差异因素，ML的进步将在便携式应用程序世界中以显着的质量发展。 尽管如此，它将为这些应用程序留出一些精力来学习客户端倾向并以类似方式进行调整。