¿Cómo está afectando el aprendizaje automático al desarrollo de aplicaciones móviles?

Los teléfonos inteligentes y las aplicaciones móviles han supuesto un cambio de paradigma en nuestras vidas en los últimos años. Hoy en día, la tecnología se enriquece con nuevas tendencias a gran escala. El aprendizaje automático (ML) está marcando el comienzo de una nueva era en el desarrollo de aplicaciones móviles, que está evolucionando rápidamente hacia soluciones inteligentes centradas en dispositivos móviles.

Las aplicaciones móviles integradas de aprendizaje automático no requieren programación explícita para funcionar. En cambio, recopilan datos para sacar conclusiones y aprender y mejorar automáticamente a partir de experiencias pasadas.

Encabezado de pagina empresas de desarrollo de aplicaciones moviles están invirtiendo mucho en aprendizaje automático para beneficiarse de él, ya que el prometedor segmento de la IA demuestra beneficios significativos con el tiempo. De acuerdo a estadistaLa financiación de la IA para nuevas empresas en todo el mundo asciende a 38.000 millones de dólares. Se espera que el mercado mundial del aprendizaje automático, que abarca la mayor parte del software de IA, crezca de 22.600 millones de dólares a 126.000 millones de dólares para 2025.

Hoy en día, los teléfonos inteligentes están equipados con asistentes de voz basados ​​en inteligencia artificial y la mayoría de los usuarios aprovechan esta tecnología para hacerles la vida más fácil. Por ejemplo, YouTube muestra la música que deseas escuchar y Netflix muestra las series/películas basadas en tus intereses pasados. Asimismo, Uber te muestra el mejor tiempo estimado y el cálculo del precio del viaje. Todo porque los desarrolladores de todo el mundo están implementando IA y ML para crear soluciones futuristas. Ahora veamos cómo los desarrolladores usan ML en el desarrollo de aplicaciones móviles y cómo interrumpe todo el proceso.

¿Cómo utilizan los desarrolladores el aprendizaje automático en el desarrollo de aplicaciones móviles?

Los desarrolladores de aplicaciones móviles utilizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para desarrollar aplicaciones hiperrealistas que generan una experiencia personalizada para cada usuario. Las aplicaciones que incorporan algoritmos de aprendizaje continuo entienden, aprenden y reaprenden el comportamiento de los usuarios para ofrecer servicios personalizados. Las mejores aplicaciones se basan en los usos siguientes:

• El aprendizaje automático facilita el análisis predictivo porque permite que una aplicación procese enormes cantidades de datos y genere predicciones cuantitativas adaptadas a las necesidades del usuario.
• Los desarrolladores de aplicaciones móviles pueden entrenar módulos de aprendizaje automático para implementar medidas de seguridad proactivas que filtren el spam y los sitios o correos electrónicos inseguros.
• El aprendizaje automático permite el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el procesamiento del lenguaje natural para leer e interpretar el lenguaje, allanando el camino para el desarrollo de nuevas aplicaciones en diversos campos.

Estas son algunas de las mejores plataformas utilizadas por los desarrolladores para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático.

¿Cómo está afectando el aprendizaje automático al desarrollo de aplicaciones móviles?

No hay duda de que el aprendizaje automático y sus aplicaciones posteriores están revolucionando el desarrollo de aplicaciones móviles. Desde agilizar el proceso de desarrollo de aplicaciones hasta aumentar la eficiencia, el aprendizaje automático ofrece muchos beneficios. Ahora veamos cómo se puede utilizar esta tecnología para el desarrollo de aplicaciones móviles. tecnología permite lograrlo.

Personalización

Incorporar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial a tu aplicación móvil puede hacerla increíble. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan múltiples fuentes de información, como actividades en redes sociales, búsquedas en Internet y revisiones de tarjetas de crédito, y brindan recomendaciones para el dispositivo de cada usuario. La personalización le ayuda a comprender:

• Tus clientes objetivo
• ¿Cuáles son sus intereses?
• ¿Qué pueden permitirse?
• Palabras clave de intención de búsqueda para diferentes productos

Con base en esta información, puede categorizar el comportamiento del cliente y utilizarlo para marketing dirigido. Las marcas líderes están utilizando el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático para ofrecer a sus clientes contenido más personalizado, relevante y atractivo en función de sus intereses, brindándoles así mayores beneficios.

búsqueda avanzada

Las aplicaciones basadas en aprendizaje automático mejoran los resultados de búsqueda de productos y servicios. El algoritmo funciona en función de las consultas de búsqueda, el desplazamiento de la pantalla, los clics y otros factores para mostrar los resultados más relevantes para los usuarios. Además, también analiza los comportamientos pasados, el historial y otras acciones típicas de los usuarios. Estos datos se pueden utilizar con consultas de búsqueda para clasificar productos y servicios. La búsqueda por voz y la búsqueda por gestos se pueden integrar para una mejor experiencia de usuario.

Predecir el comportamiento del usuario

Predecir las preferencias y el comportamiento del usuario es uno de los principales beneficios del desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático. Estas aplicaciones móviles inspeccionan diferentes tipos de datos, incluidos detalles del usuario como edad, sexo, ubicación, frecuencia de uso de la aplicación, historial de búsqueda y más, para mejorar los esfuerzos de marketing. Por ejemplo, Amazon y Flipkart utilizan este mecanismo de backend para crear sugerencias personalizadas para cada usuario.

Anuncios más relevantes

Hoy en día, la mayoría de las empresas integran el aprendizaje automático en aplicaciones móviles para ofrecer resultados adaptados a las preferencias de cada usuario. Con plataformas de gestión de datos específicas para publicidad, las empresas ahora evitan inundar a los usuarios con productos y servicios que no les interesan. En cambio, a través del comportamiento personalizado del usuario, se centran en generar anuncios que satisfagan las necesidades únicas de los usuarios. Esto les permite ahorrar dinero en publicidad inapropiada y mejorar el reconocimiento de marca de la organización.

Seguridad mejorada

El aprendizaje automático ayuda a optimizar y proteger la autenticación de aplicaciones. Las funciones mejoradas, como el reconocimiento de imágenes o el reconocimiento de audio, permiten a los usuarios configurar sus datos biométricos para una mayor seguridad. Además, las aplicaciones de aprendizaje automático pueden detectar y prohibir actividades sospechosas antes de ingresar a su dispositivo.

Wireframes y desarrollo lógico.

El desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático es la mejor manera de crear wireframes utilizando big data. Los desarrolladores de todo el mundo confían en el aprendizaje automático para realizar pruebas de viabilidad técnica a alta velocidad y con gran precisión. Además, se dice que el aprendizaje automático ayuda a automatizar el desarrollo lógico. La mayoría de las veces, los desarrolladores y testers no son capaces de cubrir las diferentes posibilidades y resultados que requieren la intervención del usuario hasta la última etapa del desarrollo. Aquí es donde el aprendizaje automático viene al rescate implementando posibles escenarios y mejorando la codificación mediante el reconocimiento de patrones.

Para concluir !

Espero que hayas disfrutado de la información proporcionada anteriormente. En última instancia, podemos decir que, a nivel mundial, el aprendizaje automático en el desarrollo de aplicaciones móviles está reduciendo la brecha entre la actividad de los usuarios y los proveedores de servicios. Además, mantiene el compromiso y hace que la plataforma sea más fácil de usar al brindar una experiencia de usuario omnicanal. De nuevo, es obvio que en un futuro próximo veremos versiones mejoradas de sus características.

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