Машинное обучение постепенно становится неотъемлемой частью разработки приложений. Это делает жизненно важным изучение различных вариантов использования ML при разработке приложения. Итак, если вы хотите узнать больше о машинном обучении и примерах его использования, эта статья будет вам полезна.
Мы применяем машинное обучение в различных секторах и средах. Некоторые из основных применений ML, которые мы выделим, включают интеллектуальный анализ данных, финансовые приложения, приложения для электронной коммерции, здравоохранение и отслеживание фитнеса.
Интеллектуальный анализ данных является неотъемлемой частью анализа данных. Это позволяет специалистам по данным анализировать большие данные и обнаруживать полезные связи и закономерности в определенном наборе данных. Интеллектуальный анализ данных включает в себя анализ данных, обслуживание данных и интеллектуальный анализ данных. Благодаря машинному обучению у вас будут алгоритмы и инструменты обучения, которые позволят пользователю находить связи между наборами данных.
Например, если вы хотите разработать мобильное приложение для путешествий, вам нужно сосредоточиться на основных принципах. Во-первых, при хорошем трафике у вас будет много людей, ежедневно использующих ваше приложение. Вам будет практически невозможно проанализировать такие данные и найти какие-либо связи или модели клиентов.
Простым вариантом будет сбор данных о ваших клиентах, включая пол, учетные записи, профиль, количество входов в систему и историю поездок. Когда у вас есть данные, вы можете использовать машинное обучение для их анализа. Это поможет вам создавать индивидуальные решения в зависимости от ваших потребностей. Вы также можете получить индивидуальные решения от таких поставщиков, как Amazon, IBM или Google. Машинное обучение поможет вам получить ценную информацию о том, как пользователи путешествуют, и об их предпочтениях.
Финансы – достаточно чувствительная сфера, требующая большого внимания. В финансовых приложениях вы сосредоточитесь на кредитовании, инвестициях, доходах и безопасности. Люди учитывают эти фундаментальные направления при разработке мобильных приложений для финансового сектора. Большинство финансовых мобильных приложений являются автономными и действуют как банк в кармане клиента.
В мобильных банковских приложениях машинное обучение поможет вам анализировать входящие и исходящие транзакции по счету. Вы также можете посмотреть запланированные платежи по кредиту, а также активность в социальных сетях. Это может стать неожиданностью, но да, активность в социальных сетях. Это данные, проданные на рынке сегодня. Машинное обучение также позволит вам предлагать своим клиентам предложения и скидки в зависимости от их предпочтений и частоты использования.
В сфере финансов у нас также есть автоматизированные роботы, которые помогают клиентам с вариантами инвестирования. Это практикуется годами. Роботы могут анализировать ежедневную динамику рынка и предлагать наиболее подходящий вариант инвестиций.
Это приложения будущего, и машинное обучение находится в центре всего этого. Некоторые крупные бренды вкладывают значительные средства в машинное обучение, которое предлагает продукты и услуги своим клиентам. Можно иметь систему предложений или установить плагин.
Возможно, вы этого не заметили, но в настоящее время он работает. Если вы посмотрите на любые платформы электронной коммерции, которые вы используете, вы заметите, что большинство услуг соответствуют вашим предпочтениям. Возникает вопрос, как они узнают вас, не вводя ваших данных. Вот где в дело вступает машинное обучение. Оно улавливает ваши модели и поведение, а затем начинает предлагать продукты и услуги на основе того, что вы часто просматриваете.
Кроме того, система будет учиться не только на ваших онлайн-паттернах. Он также будет получать информацию о предпочтениях людей в вашем районе. Он также может получать данные из других релевантных социальных факторов, о которых вы могли не знать. Все это для того, чтобы предоставить вам отличный персонализированный сервис.
Следует отметить, что не только крупные бренды используют контролируемое и неконтролируемое машинное обучение для своих повседневных операций. Даже небольшие бренды электронной коммерции могут извлечь выгоду из машинного обучения. Он доступен для любого размера компании. Кроме того, можно использовать SDK и API, чтобы помочь клиентам пользоваться индивидуальными решениями для электронной коммерции. Некоторые важные параметры для вашего мобильного приложения электронной коммерции включают в себя:
Поиск продукта
Любое приложение электронной коммерции, в котором нет опции поиска, не годится. Эта функция облегчает клиентам поиск предпочитаемых продуктов. Это также поможет вам избежать ненужных списков и получить результаты для различных продуктов, которые вам нужны. Кроме того, система будет отображать продукты на вашем экране, и вы можете прокрутить вниз, чтобы найти то, что вас впечатлило.
Машинное обучение будет учиться для вашего повседневного использования приложения и оптимизировать отображение в соответствии с вашими предпочтениями. Он также будет отображать релевантные продукты на основе прокрутки экрана и количества кликов.
Продвижение продукта и рекомендации
Еще один способ увеличить продажи — предлагать скидки и акции, актуальные для пользователя. Хитрость заключается в том, чтобы определить расходы и покупательские привычки вашего целевого клиента и их предпочтительный магазин. С такой информацией вы можете продвигать дополнительные товары и рекламные акции до и после того, как они что-то купят.
Это решение зависит от анализа моделей покупок, поведения клиентов и анализа контента. Машинное обучение обеспечивает прогнозный анализ, упрощая даже самые сложные задачи. Это гарантирует, что ваши рекомендации будут точными и актуальными, что увеличит ваш доход.
Прогнозы тенденций
Из-за динамичных тенденций и быстро меняющегося поведения сложно предсказать будущие события. Рынок очень конкурентный, и всегда есть что-то новое и горячее предложение. Однако человек — существо привычки. Они всегда будут следовать определенной тенденции и редко отклонятся далеко от своих привычек. Таким образом, большими победителями станут бренды, которые определят следующую большую вещь и запустят ее до того, как это поймут другие.
Машинное обучение облегчит вашу работу, поскольку оно будет собирать долгосрочные тенденции и анализировать возможные новые тенденции. Использование отчетов о дизайне, социальных сетей, обзоров продуктов и блоггеров знаменитостей часто дает наилучший результат.
Предотвращение мошенничества
Каждый год регистрируются миллионы случаев мошенничества, и люди теряют много денег из-за мошенников. Это приводит к необходимости повышения безопасности при разработке приложений для электронной коммерции. Машинное обучение улучшит ваш защитный механизм и защитит ваши данные. Он также будет отслеживать онлайн-активность и поднимать тревогу в случае нерегулярной и несанкционированной активности.
Если вы заботитесь о своем здоровье или занимаетесь оказанием медицинских услуг, вам необходимо подумать о машинном обучении. Например, практикующие врачи могут лучше диагностировать хронические заболевания с помощью машинного обучения. Это связано с его способностью просматривать тысячи баз данных и случаев, связанных с болезнью, и ставить точный диагноз.
Машинное обучение также может отслеживать потребление воды и еды определенной целевой группой и изучать наилучший подход к борьбе с болезнями. Он также может дать пациентам рекомендации по тренировкам и напомнить им о приеме лекарств, воды и пищи.
Фитнес-поле заполнено портативными носимыми устройствами для контроля частоты упражнений и активности органов. Они помогают анализировать ритм бега, шаги и другие ежедневные действия. Однако без машинного обучения вы не сможете понять или проанализировать свои цели. Будущее смотрит на ситуацию, когда различные приложения будут анализировать данные от разных пользователей и предоставлять трендовые действия.
Краткое содержание
Вы понимаете, что машинное обучение становится стандартом в мире продуктов для различных потребностей бизнеса.
Предполагая, что вы ищете в Интернете мобильное приложение для своего операционного процесса, вы найдете различные приложения с различной структурой затрат для создания приложений ИИ.
Поскольку инновации в области искусственного интеллекта являются одной из самых передовых областей развития программирования, важно найти разработчиков приложений, которые полностью осведомлены о самых последних достижениях ML, таких как глубокое обучение, искусственный интеллект, обработка естественного языка и искусственные нейронные сети.
Эти инженеры машинного обучения также должны знать об инструментах, структурах и стратегиях ИИ, таких как моделирование, обучение данных и подготовка данных, чтобы создавать мощные и важные для рынка функции машинного обучения.
Чтобы узнать больше, свяжитесь с компанией по разработке приложений!
Первоначально опубликовано на https://www.aalpha.net 24 июня 2022 г.
