Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung mobiler Apps?

Smartphones und mobile Anwendungen haben in den letzten Jahren zu einem Paradigmenwechsel in unserem Leben geführt. Heutzutage wird die Technologie in großem Umfang durch neue Trends bereichert. Maschinelles Lernen (ML) läutet eine neue Ära in der Entwicklung mobiler Anwendungen ein, die sich schnell zu intelligenten, mobilzentrierten Lösungen entwickelt.

Eingebettete mobile Anwendungen für maschinelles Lernen erfordern keine explizite Programmierung, um zu funktionieren. Stattdessen sammeln sie Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen und automatisch aus vergangenen Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern.

Seitenanfang Unternehmen für die Entwicklung mobiler Apps investieren stark in maschinelles Lernen, um davon zu profitieren, da das vielversprechende KI-Segment im Laufe der Zeit erhebliche Vorteile zeigt. Entsprechend StatistaDie KI-Finanzierung für Startups weltweit beläuft sich auf 38 Milliarden US-Dollar. Der globale Markt für maschinelles Lernen, der den Großteil der KI-Software umfasst, soll bis 2025 von 22,6 Milliarden US-Dollar auf 126 Milliarden US-Dollar wachsen.

Heutzutage sind Smartphones mit KI-gestützten Sprachassistenten ausgestattet und die meisten Benutzer nutzen diese Technologie, um ihr Leben einfacher zu machen. YouTube zeigt beispielsweise die Musik, die Sie hören möchten, und Netflix zeigt die Serien/Filme basierend auf Ihren früheren Interessen. Ebenso zeigt Ihnen Uber die beste voraussichtliche Zeit und die Berechnung des Reisepreises an. Alles nur, weil Entwickler auf der ganzen Welt KI und ML implementieren, um zukunftsweisende Lösungen zu entwickeln. Sehen wir uns nun an, wie Entwickler ML bei der Entwicklung mobiler Apps nutzen und wie es den gesamten Prozess stört.

Wie nutzen Entwickler ML bei der Entwicklung mobiler Apps?

Entwickler mobiler Apps nutzen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um hyperrealistische Apps zu entwickeln, die jedem Benutzer ein personalisiertes Erlebnis bieten. Anwendungen mit Algorithmen für kontinuierliches Lernen verstehen, lernen und erlernen das Benutzerverhalten neu, um personalisierte Dienste anzubieten. Die besten Apps basieren auf den folgenden Verwendungszwecken:

• Predictive Analytics wird durch maschinelles Lernen erleichtert, da es einer Anwendung ermöglicht, riesige Datenmengen zu verarbeiten und quantitative Vorhersagen zu erstellen, die auf die Bedürfnisse des Benutzers zugeschnitten sind.
• Entwickler mobiler Apps können maschinelle Lernmodule trainieren, um proaktive Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, die Spam und unsichere Websites oder E-Mails herausfiltern.
• Maschinelles Lernen ermöglicht die optische Zeichenerkennung (OCR) und die Verarbeitung natürlicher Sprache zum Lesen und Interpretieren von Sprache und ebnet so den Weg für die Entwicklung neuer Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Hier sind einige der besten Plattformen, die Entwickler für die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen verwenden.

Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung mobiler Apps?

Es besteht kein Zweifel, dass maschinelles Lernen und seine Folgeanwendungen die Entwicklung mobiler Apps stören. Von der Agilität des Anwendungsentwicklungsprozesses bis hin zur Effizienzsteigerung bietet maschinelles Lernen viele Vorteile. Sehen wir uns nun an, wie diese Technologie für die Entwicklung mobiler Anwendungen genutzt werden kann. Technologie ermöglicht es, dies zu erreichen.

Personalisierung

Die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in Ihre mobile App kann erstaunliche Ergebnisse erzielen. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren mehrere Informationsquellen wie Social-Media-Aktivitäten, Internetsuchen und Kreditkartenbewertungen und geben Empfehlungen an das Gerät jedes Benutzers weiter. Personalisierung hilft Ihnen zu verstehen:

• Ihre Zielkunden
• Was sind ihre Interessen?
• Was können sie sich leisten?
• Suchen Sie nach Absichtsschlüsselwörtern für verschiedene Produkte

Anhand dieser Informationen können Sie das Kundenverhalten kategorisieren und für gezieltes Marketing nutzen. Führende Marken nutzen die Anwendungsentwicklung für maschinelles Lernen, um ihren Kunden personalisiertere, relevantere und ansprechendere Inhalte basierend auf ihren Interessen bereitzustellen und ihnen so einen größeren Nutzen zu bieten.

Erweiterte Suche

Auf maschinellem Lernen basierende Anwendungen verbessern die Suchergebnisse für Produkte und Dienstleistungen. Der Algorithmus basiert auf Suchanfragen, Scrollen auf dem Bildschirm, Klicks und anderen Faktoren, um den Benutzern die relevantesten Ergebnisse anzuzeigen. Darüber hinaus werden frühere Verhaltensweisen, der Verlauf und andere typische Aktionen der Benutzer analysiert. Diese Daten können bei Suchanfragen verwendet werden, um Produkte und Dienstleistungen zu bewerten. Für ein besseres Benutzererlebnis können Sprachsuche und Gestensuche integriert werden.

Prognostizieren Sie das Benutzerverhalten

Die Vorhersage von Benutzerpräferenzen und -verhalten ist einer der Hauptvorteile der Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen. Solche mobilen Apps untersuchen verschiedene Arten von Daten, darunter Benutzerdetails wie Alter, Geschlecht, Standort, Häufigkeit der App-Nutzung, Suchverlauf und mehr, um die Marketingbemühungen zu verbessern. Beispielsweise nutzen Amazon und Flipkart diesen Backend-Mechanismus, um personalisierte Vorschläge für jeden Benutzer zu erstellen.

Relevantere Anzeigen

Die meisten Unternehmen integrieren heute maschinelles Lernen in mobile Anwendungen, um Ergebnisse zu liefern, die auf die Vorlieben jedes Benutzers zugeschnitten sind. Mit gezielten Datenverwaltungsplattformen für Werbung vermeiden Unternehmen nun, Benutzer mit Produkten und Dienstleistungen zu überschwemmen, die sie nicht interessieren. Stattdessen konzentrieren sie sich durch personalisiertes Nutzerverhalten auf die Generierung von Anzeigen, die den individuellen Bedürfnissen der Nutzer gerecht werden. Dadurch können sie Geld für unangemessene Werbung sparen und die Markenbekanntheit des Unternehmens verbessern.

Verbesserte Sicherheit

Maschinelles Lernen trägt dazu bei, die Anwendungsauthentifizierung zu optimieren und zu sichern. Erweiterte Funktionen wie Bilderkennung oder Audioerkennung ermöglichen es Benutzern, ihre biometrischen Daten für mehr Sicherheit zu konfigurieren. Darüber hinaus können Apps für maschinelles Lernen verdächtige Aktivitäten erkennen und verhindern, bevor sie auf Ihr Gerät zugreifen.

Wireframes und Logikentwicklung

Die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen ist der beste Weg, Wireframes mithilfe von Big Data zu erstellen. Entwickler auf der ganzen Welt verlassen sich auf maschinelles Lernen, um technische Machbarkeitstests mit hoher Geschwindigkeit und hoher Genauigkeit durchzuführen. Darüber hinaus soll maschinelles Lernen dabei helfen, die Logikentwicklung zu automatisieren. Meistens sind Entwickler und Tester erst in der letzten Entwicklungsphase in der Lage, die verschiedenen Möglichkeiten und Ergebnisse abzudecken, die ein Eingreifen des Benutzers erfordern. Hier kommt maschinelles Lernen zum Einsatz, indem es mögliche Szenarien umsetzt und die Codierung durch Mustererkennung verbessert.

Schlussfolgern !

Ich hoffe, dass Ihnen die oben bereitgestellten Informationen gefallen haben. Letztendlich können wir sagen, dass maschinelles Lernen in der Entwicklung mobiler Apps weltweit die Kluft zwischen Benutzeraktivität und Dienstanbietern verringert. Darüber hinaus sorgt es für ein intensiveres Engagement und macht die Plattform benutzerfreundlicher, indem es ein Omnichannel-Benutzererlebnis bietet. Auch hier ist es offensichtlich, dass wir in naher Zukunft verbesserte Versionen seiner Funktionen sehen werden.

Wenn Sie erwägen, maschinelles Lernen in Ihren Anwendungen zu implementieren und die Vorteile dieser neuen Technologie zu nutzen, können Sie die folgende Website besuchen Beste App-Entwicklungsunternehmen in Indien und andere Regionen. Experten können Sie durch den Prozess begleiten und Ihnen helfen, Ihre App auf die nächste Stufe zu bringen!