How Machine Learning is Disrupting Mobile App Development

機械学習はモバイルアプリ開発にどのような影響を及ぼしているのでしょうか?

スマートフォンとモバイルアプリケーションは、ここ数年で私たちの生活にパラダイムシフトをもたらしました。今日、テクノロジーは大規模な新しいトレンドで充実しています。機械学習 (ML) は、モバイル アプリケーション開発の新時代の到来をもたらし、インテリジェントなモバイル中心のソリューションへと急速に進化しています。

組み込み機械学習モバイル アプリケーションは、機能するために明示的なプログラミングを必要としません。代わりに、データを収集して結論を​​導き出し、過去の経験から自動的に学習して改善します。

ページの先頭へ モバイルアプリ開発会社 有望な AI セグメントが時間の経過とともに大きなメリットを示すため、企業は機械学習から利益を得るために多額の投資を行っています。によると スタティスタ世界中のスタートアップへの AI 資金は 380 億ドルに上ります。 AI ソフトウェアの大部分を含む世界の機械学習市場は、2025 年までに 226 億米ドルから 1,260 億米ドルに成長すると予想されています。

現在、スマートフォンには AI を活用した音声アシスタントが搭載されており、ほとんどのユーザーがこのテクノロジーを利用して生活を楽にしています。たとえば、YouTube では聴きたい音楽が表示され、Netflix では過去の興味に基づいたシリーズや映画が表示されます。同様に、Uber は最適な推定所要時間と乗車料金の計算を表示します。すべては、世界中の開発者が AI と ML を実装して未来的なソリューションを構築しているためです。次に、開発者がモバイル アプリ開発で ML をどのように使用するか、またそれがプロセス全体にどのような影響を与えるかを見てみましょう。

開発者はモバイル アプリ開発で ML をどのように使用しますか?

モバイル アプリ開発者は、機械学習と人工知能を使用して、ユーザーごとにパーソナライズされたエクスペリエンスを生成する超現実的なアプリを開発します。継続学習アルゴリズムを組み込んだアプリケーションは、パーソナライズされたサービスを提供するために、ユーザーの行動を理解、学習、再学習します。最適なアプリは以下の用途に基づいています。

  • 機械学習によって予測分析が促進されるのは、アプリケーションが大量のデータを処理し、ユーザーのニーズに合わせた定量的な予測を生成できるためです。
  • モバイル アプリ開発者は、機械学習モジュールをトレーニングして、スパムや安全でないサイトや電子メールを除外するプロアクティブなセキュリティ対策を実装できます。
  • 機械学習により、光学文字認識 (OCR) と自然言語処理による言語の読み取りと解釈が可能になり、さまざまな分野での新しいアプリケーションの開発への道が開かれます。

ここでは、機械学習アプリケーションの開発に開発者が使用する最適なプラットフォームをいくつか紹介します。

機械学習はモバイルアプリ開発にどのような影響を及ぼしているのでしょうか?

機械学習とそれに続くアプリケーションがモバイル アプリ開発を破壊していることは疑いの余地がありません。アプリケーション開発プロセスのアジャイル化から効率の向上まで、機械学習には多くのメリットがあります。次に、このテクノロジーをモバイル アプリケーション開発にどのように使用できるかを見てみましょう。 テクノロジー これを実現できます。

パーソナライゼーション

機械学習と人工知能をモバイル アプリに組み込むと、アプリが素晴らしいものになります。機械学習アルゴリズムは、ソーシャル メディア アクティビティ、インターネット検索、クレジット カードのレビューなどの複数の情報ソースを分析し、各ユーザーのデバイスに推奨事項を提供します。パーソナライゼーションは次のことを理解するのに役立ちます。

  • ターゲット顧客
  • 彼らの興味は何でしょうか?
  • 彼らは何を買う余裕があるでしょうか?
  • さまざまな製品の検索意図キーワード

この情報に基づいて顧客の行動を分類し、ターゲットを絞ったマーケティングに使用できます。大手ブランドは機械学習アプリケーション開発を利用して、顧客の興味に基づいて、よりパーソナライズされた関連性の高い魅力的なコンテンツを提供し、それによって顧客に大きな利益をもたらしています。

高度な検索

機械学習ベースのアプリケーションは、製品とサービスの検索結果を向上させます。このアルゴリズムは、検索クエリ、画面スクロール、クリック、その他の要因に基づいて機能し、ユーザーにとって最も関連性の高い結果を表示します。さらに、ユーザーの過去の行動、履歴、その他の典型的な行動も分析します。このデータを検索クエリで使用して、製品やサービスをランク付けできます。音声検索とジェスチャー検索を統合して、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

ユーザーの行動を予測する

ユーザーの好みや行動を予測できることは、機械学習アプリケーションを開発する主な利点の 1 つです。このようなモバイル アプリは、マーケティング活動を改善するために、年齢、性別、場所、アプリの使用頻度、検索履歴などのユーザーの詳細を含むさまざまな種類のデータを検査します。たとえば、Amazon と Flipkart は、このバックエンド メカニズムを使用して、ユーザーごとにパーソナライズされた提案を作成します。

より関連性の高い広告

現在、ほとんどの企業は機械学習をモバイル アプリケーションに統合して、各ユーザーの好みに合わせた結果を提供しています。広告用のターゲットを絞ったデータ管理プラットフォームを使用することで、企業は現在、ユーザーに興味のない製品やサービスが殺到することを避けています。代わりに、パーソナライズされたユーザー行動を通じて、ユーザー固有のニーズを満たす広告を生成することに重点を置いています。これにより、不適切な広告にかかる費用を節約し、組織のブランド認知度を向上させることができます。

セキュリティの強化

機械学習は、アプリケーション認証の合理化と安全化に役立ちます。画像認識や音声認識などの強化された機能により、ユーザーはセキュリティを強化するために生体認証を設定できます。さらに、機械学習アプリは、デバイスに侵入する前に不審なアクティビティを検出して禁止できます。

ワイヤーフレームとロジック開発

機械学習アプリケーション開発は、ビッグデータを使用してワイヤーフレームを作成する最良の方法です。世界中の開発者は、機械学習を利用して技術的な実現可能性テストを高速かつ高精度で実行しています。さらに、機械学習はロジック開発の自動化にも役立つと言われています。ほとんどの場合、開発者とテスターは、開発の最終段階まで、ユーザーの介入を必要とするさまざまな可能性や結果をカバーできません。ここで、考えられるシナリオを実装し、パターン認識を通じてコーディングを改善することで、機械学習が役に立ちます。

結論としては!

上記の情報をお楽しみいただければ幸いです。最終的には、世界的に、モバイル アプリ開発における機械学習がユーザー アクティビティとサービス プロバイダーの間のギャップを狭めていると言えます。さらに、オムニチャネルのユーザー エクスペリエンスを提供することでエンゲージメントを維持し、プラットフォームをよりユーザーフレンドリーにします。繰り返しになりますが、近い将来、その機能の改良版が登場することは明らかです。

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