How Machine Learning is Disrupting Mobile App Development

머신러닝은 모바일 앱 개발을 어떻게 방해합니까?

스마트폰과 모바일 애플리케이션은 지난 몇 년 동안 우리 삶에 패러다임의 변화를 가져왔습니다. 오늘날 기술은 대규모의 새로운 트렌드로 풍부해졌습니다. 머신 러닝(ML)은 모바일 애플리케이션 개발의 새로운 시대를 열고 있으며, 이는 지능적인 모바일 중심 솔루션으로 빠르게 진화하고 있습니다.

임베디드 기계 학습 모바일 애플리케이션은 작동하기 위해 명시적인 프로그래밍이 필요하지 않습니다. 대신 데이터를 수집하여 결론을 도출하고 과거 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선합니다.

페이지 상단 모바일 앱 개발 회사 유망한 AI 부문은 시간이 지남에 따라 상당한 이점을 보여주기 때문에 머신러닝의 이점을 누리기 위해 많은 투자를 하고 있습니다. 에 따르면 스타티스타전 세계 스타트업을 위한 AI 자금은 380억 달러에 달합니다. AI 소프트웨어의 대부분을 차지하는 글로벌 머신러닝 시장은 226억 달러에서 2025년 1,260억 달러로 성장할 것으로 예상된다.

요즘 스마트폰에는 AI 기반 음성 도우미가 탑재되어 있으며 대부분의 사용자는 이 기술을 활용하여 삶을 더욱 편리하게 만들고 있습니다. 예를 들어 YouTube는 듣고 싶은 음악을 보여주고, Netflix는 과거 관심분야를 바탕으로 시리즈/영화를 보여줍니다. 마찬가지로 Uber는 최적의 예상 시간과 차량 가격 계산을 보여줍니다. 전 세계 개발자들이 AI와 ML을 구현하여 미래 지향적인 솔루션을 구축하고 있기 때문입니다. 이제 개발자가 모바일 앱 개발에서 ML을 사용하는 방법과 ML이 전체 프로세스를 어떻게 방해하는지 살펴보겠습니다.

개발자는 모바일 앱 개발에서 ML을 어떻게 사용합니까?

모바일 앱 개발자는 기계 학습과 인공 지능을 사용하여 각 사용자에게 개인화된 경험을 생성하는 초현실적인 앱을 개발합니다. 지속적인 학습 알고리즘을 통합한 애플리케이션은 개인화된 서비스를 제공하기 위해 사용자 행동을 이해하고, 학습하고, 다시 학습합니다. 최고의 앱은 아래 용도를 기반으로 합니다.

  • 예측 분석은 애플리케이션이 엄청난 양의 데이터를 처리하고 사용자 요구 사항에 맞는 정량적 예측을 생성할 수 있도록 해주기 때문에 기계 학습을 통해 촉진됩니다.
  • 모바일 앱 개발자는 기계 학습 모듈을 교육하여 스팸, 안전하지 않은 사이트 또는 이메일을 필터링하는 사전 보안 조치를 구현할 수 있습니다.
  • 머신러닝을 통해 광학 문자 인식(OCR)과 자연어 처리를 통해 언어를 읽고 해석할 수 있어 다양한 분야에서 새로운 애플리케이션을 개발할 수 있는 기반이 마련됩니다.

다음은 기계 학습 애플리케이션 개발을 위해 개발자가 사용하는 최고의 플랫폼 중 일부입니다.

머신러닝은 모바일 앱 개발을 어떻게 방해합니까?

머신러닝과 그 후속 애플리케이션이 모바일 앱 개발을 방해하고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 애플리케이션 개발 프로세스를 민첩하게 만드는 것부터 효율성을 높이는 것까지, 머신러닝은 많은 이점을 제공합니다. 이제 이 기술이 모바일 애플리케이션 개발에 어떻게 사용될 수 있는지 살펴보겠습니다. 기술 이것이 달성될 수 있도록 해준다.

개인화

기계 학습과 인공 지능을 모바일 앱에 통합하면 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 소셜 미디어 활동, 인터넷 검색, 신용 카드 리뷰 등 다양한 정보 소스를 분석하고 각 사용자의 장치에 권장 사항을 제공합니다. 개인화는 다음을 이해하는 데 도움이 됩니다.

  • 귀하의 타겟 고객
  • 그들의 관심사는 무엇입니까?
  • 그들은 무엇을 감당할 수 있습니까?
  • 다양한 제품에 대한 검색 의도 키워드
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이 정보를 바탕으로 고객 행동을 분류하고 타겟 마케팅에 활용할 수 있습니다. 선도적인 브랜드는 기계 학습 애플리케이션 개발을 사용하여 고객의 관심사에 따라 보다 개인화되고 관련성이 높으며 매력적인 콘텐츠를 제공함으로써 고객에게 더 큰 혜택을 제공하고 있습니다.

고급 검색

기계 학습 기반 애플리케이션은 제품 및 서비스 검색 결과를 향상시킵니다. 알고리즘은 검색 쿼리, 화면 스크롤, 클릭 및 기타 요소를 기반으로 작동하여 사용자에게 가장 관련성이 높은 결과를 표시합니다. 또한 사용자의 과거 행동, 기록 및 기타 일반적인 행동도 분석합니다. 이 데이터는 검색 쿼리와 함께 사용되어 제품 및 서비스 순위를 지정할 수 있습니다. 더 나은 사용자 경험을 위해 음성 검색과 제스처 검색을 통합할 수 있습니다.

사용자 행동 예측

사용자 선호도와 행동을 예측하는 것은 기계 학습 애플리케이션 개발의 주요 이점 중 하나입니다. 이러한 모바일 앱은 마케팅 활동을 개선하기 위해 연령, 성별, 위치, 앱 사용 빈도, 검색 기록 등과 같은 사용자 세부 정보를 포함한 다양한 유형의 데이터를 검사합니다. 예를 들어 Amazon과 Flipkart는 이 백엔드 메커니즘을 사용하여 각 사용자에 대한 맞춤형 제안을 생성합니다.

관련성이 더 높은 광고

오늘날 대부분의 회사는 기계 학습을 모바일 애플리케이션에 통합하여 각 사용자의 선호도에 맞는 결과를 제공합니다. 광고용 타겟 데이터 관리 플랫폼을 통해 기업은 이제 사용자에게 관심 없는 제품과 서비스가 넘쳐나는 것을 방지할 수 있습니다. 대신, 개인화된 사용자 행동을 통해 사용자의 고유한 요구 사항을 충족하는 광고를 생성하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 부적절한 광고에 드는 비용을 절약하고 조직의 브랜드 인지도를 높일 수 있습니다.

강화된 보안

기계 학습은 애플리케이션 인증을 간소화하고 보호하는 데 도움이 됩니다. 이미지 인식이나 오디오 인식과 같은 향상된 기능을 통해 사용자는 더 나은 보안을 위해 생체 인식을 구성할 수 있습니다. 또한 기계 학습 앱은 장치에 들어가기 전에 의심스러운 활동을 감지하고 금지할 수 있습니다.

와이어프레임 및 로직 개발

머신러닝 애플리케이션 개발은 빅데이터를 활용해 와이어프레임을 생성하는 가장 좋은 방법입니다. 전 세계 개발자들은 머신러닝을 활용하여 기술 타당성 테스트를 빠른 속도와 정확도로 수행하고 있습니다. 게다가 머신러닝은 논리 개발을 자동화하는 데 도움이 된다고 합니다. 대부분의 경우 개발자와 테스터는 개발의 마지막 단계까지 사용자 개입이 필요한 다양한 가능성과 결과를 다룰 수 없습니다. 여기서는 가능한 시나리오를 구현하고 패턴 인식을 통해 코딩을 개선함으로써 기계 학습이 도움이 됩니다.

결론적으로 !

위에 제공된 정보가 도움이 되셨기를 바랍니다. 궁극적으로 전 세계적으로 모바일 앱 개발의 머신러닝이 사용자 활동과 서비스 제공업체 간의 격차를 줄이고 있다고 말할 수 있습니다. 또한 옴니채널 사용자 경험을 제공하여 참여를 유지하고 플랫폼을 더욱 사용자 친화적으로 만듭니다. 다시 말하지만, 가까운 시일 내에 기능이 개선된 버전을 보게 될 것이 분명합니다.

애플리케이션에 기계 학습을 구현하고 이 새로운 기술을 활용하는 것을 고려하고 있다면 다음 사이트를 방문하세요. 인도 최고의 앱 개발 회사 그리고 다른 지역. 전문가가 프로세스를 안내하고 앱을 다음 단계로 끌어올릴 수 있도록 도와드립니다!