機器學習應用程序：如何將AI和ML應用到您的應用程序中

最新 04-15

近年來，人工智慧，機器學習和增強現實已經讓移動應用程序的發展受到了衝擊。什麼時候構建機器學習應用程序是合理的？蘋果和谷歌都鼓勵開發人員使用這些技術，並使其更容易——通過利用AI和ML來提高用戶滿意度和參與度，企業可以獲得巨大收益。

你想知道你是否可以為你的企業實施AI嗎？

人工智慧在網路和移動應用中有許多用途。主要目標是在您的應用中實施深入的學習過程以識別模式，然後應用這些知識來解決各種複雜的查詢。這是AI和ML在企業中最常見的用途。

AI非常適合處理複雜的數據，如分析偏好。考慮到用戶體驗的產品是現代應用的優先考慮事項。吸引人的視覺效果不足以讓您的用戶群保持開心，但AI可以為此提供幫助。雖然大多數人不會為定製或個性化他們的應用程序而煩心，但是選擇首先出現哪個屏幕或發現哪種顏色主題最受歡迎等細小內容可以讓用戶感覺應用程序是專門為他們設計的。用戶必須通過許多步驟才能完成任務的應用程序也可以輕鬆使用AI來加快速度或減少用戶的認知負擔。

我們已經有AI每天向我們推薦產品或服務（例如Netflix，亞馬遜），這都要歸功於演算法。了解特定類型的用戶（基於年齡，性別，地點，以前的購買等）通常購買的是預測最佳選項的好方法，而無需使用令人討厭且針對性很差的市場營銷。了解某人的偏好有助於促進易用性並使他們長時間參與其中。

這種方法對於娛樂應用程序或銷售產品的應用程序非常有效，這意味著我們可以保證所有新內容都能找到合適的人。

目前的移動設備現在能夠使用人臉的複雜數據來識別一個人是誰。正確的演算法和足夠大的人物圖片選擇可以使用此方法提供高度的準確性。這可以用於娛樂和安全。儘管使用指紋鎖定設備目前比2D人臉識別更安全，但隨著AI變得更加智能和快速，更多應用程序將利用3D人臉識別與指紋掃描儀一起工作或完全替代指紋掃描儀。

智能設備的數量和複雜程度在不斷增長，控制燈光，暖氣和空調系統以及冰箱等等，但這可能會有點麻煩，可能會單獨調整所有這些。智能家居產品和系統可以將AI工作與用戶，而不僅僅是為用戶。我們的手機可以通過設置最佳溫度成為我們的私人助理，當我們入睡時關掉燈或提醒我們在購物時我們沒有牛奶。此外，語音識別功能可讓我們快速學習應用程序，並更輕鬆地與我們周圍的其他設備進行交互。

計算機視覺不斷提高，主要歸功於機器學習。這兩個功能最常見的組合是識別人的應用程序，例如燈，文本甚至藝術品等日常物品。從掃描條形碼到在照片上檢測臉部表情的所有內容都可以使用機器學習更快更準確地進行。相機應用程序可以通過檢測和追蹤某些點來為照片和視頻添加濾鏡。我們可以通過手勢與手機互動，因為它可以學習和檢測手機。使用相機的每個應用程序都可以更好，更吸引用戶使用計算機視覺。