Hvordan maskinlæringsudvikling genererer overskud til din onlinevirksomhed?

Hvordan maskinlæringsudvikling genererer overskud til din onlinevirksomhed?

Maskinindlæring (ML) er en stor gren af Artificial Intelligence (AI) teknologi. Disse teknologier revolutionerer app-udviklingsindustrien med deres avancerede analyse- og automatiseringsfunktioner.

I løbet af de sidste par år er der blevet observeret utrolige ændringer og fremskridt i mobilapplikationer. Den drastiske transformation i applikationsfunktioner og ydeevne fortsætter med at stige i et hurtigt tempo. Dette er drevet af implementeringen af ​​AI og ML-lignende disruptive teknologier i softwareudvikling.

Udviklingen af ​​brugervenlig og virksomhedscentreret ML og AI-drevne softwareapplikationer vil berige brugeroplevelser og sikre tilfredshed på højt niveau ved at integrere dominerende teknologiske funktioner.

Ja. Lad mig give dig en detaljeret forklaring på hvordan maskinindlæringsteknologi vil levere mere smidige oplevelser til brugerne. Her er det bedste eksempel, der kan give dig en klar afklaring af ML's fordel i udvikling af mobilapp.

De fleste af os kan lide online shopping. Har jeg ret?

Ja. Amazon, Flipkart, og eBay er nogle af de bedste online-portaler, der bruger AI- og ML-funktioner til at analysere kundernes søgemønstre og levere tilpassede indholdsanbefalinger til brugerne.

På samme måde er mikrofon og in-app audio/video chat-facilitet alle innovationerne af ML- og AI-teknologier. Disse funktioner hjælper brands med bedre at engagere deres publikum og forbedre salgskonverteringer.

På samme måde er udvikling af sundheds-mobilapps markedet har for stor gavn af at bruge maskinlæring i deres mobilapps. ML-baseret software hjælper sundhedstjenesteudbydere med at levere mere personlig og øjeblikkelig pleje til patienter, der ikke er i stand til at besøge klinikker eller fjerntliggende steder.

Ligeledes anvendes ML-algoritmer i vid udstrækning i udvikling af fitness-trackere, udvikling af finansielle apps, og datadrevet apps udvikling.

I dag vil vi i denne artikel gerne give dig kort information om, hvordan ML-teknologien påvirker app-udviklingsindustrien, og hvordan ML kan være indbringende til udvikling af mobilapplikationer.

Here we go! 

Hvordan påvirker ML-teknologi appudviklingsindustrien?

Som vi diskuterede ovenfor, er rollen som Machine Learning (ML) i app-udvikling mærkbar. ML-systemer eller applikationer vil tage kunderelaterede eller forretningscentrerede data som input og levere informerede anbefalinger, der driver virksomhedens vækst.

Hvorfor ML bruges i udvikling af mobilapps?

 Sammenlignet med de andre AI-teknologier, maskinindlæringsteknologi vil gøre apps mere robuste, præcise og kraftfulde. De er mere produktive og nøjagtige til at generere endelige resultater end sammenlignet med nogen anden mobilteknologi.

Mobile app-udviklere fokus på at udvikle brugervenlige apps, der sikrer brugertilpasning og deres oplevelser. Derfor integrerer de ML-algoritmer for at give meget nøjagtige resultater.

Lad os tage et kig på, hvordan virksomheder bruger ML i mobilapps.

• For at forudsige fremtidige tendenser 

Det er en af ​​de mest populære grunde til at bruge ML i udvikling af mobilapps. ML-software hjælper virksomheder med at hente resultatdrevet indsigt i fremtiden. Vi mener at sige, at ML-applikationer er nok i stand til at analysere aktuelle markedstendenser og evaluere de kommende forretningsmuligheder.

Så når det er integreret i mobilapps, kan virksomheden forstå brugerkravene og sende personlige anbefalinger til indhold. Derfor kan en virksomhed love større bekvemmelighed og tilfredshed gennem ML-applikationer.

• Sparer tid ved søgning efter indhold

ML-værktøjsintegrationer i mobilapps vil hjælpe dine brugere med at finde nøjagtige oplysninger på få sekunder. ML-algoritmer vil fortolke forespørgsler og analysere dataposter med nogle få nøgleord, og resultaterne er virkelig lovende.

• Strømlin og sikker app-godkendelse 

Maskinlæring i mobilapplikationer er bedst nyttig til at sikre høj sikkerhed og brugergodkendelse. Ved at udnytte kraften i ansigts-, fingeraftryks- eller stemmegenkendelsesteknologier vil ML-apps autentificere brugere i flere trin og strømline app-tilgængelighed.

• Sporer og forhindrer ubehagelig trafik   

ML værktøjer og algoritmer er mere i stand til at opdage falsk trafik eller svindeldata, som forsøger at nå din mobile enhed. Så ML-apps vil spille en stor rolle i at forhindre mistænkelige aktiviteter. 

Dette er tre hovedårsager til at integrere ML-teknologi i udvikling af mobil software. Virksomheder, der udvikler mobilapps fokuserer på at gøre apps så brugervenlige som muligt.

Tal med vores eksperter og få omkostningerne ved ML-udvikling!

[kontaktformular-7]

Hvad er fordelene ved at bruge ML i mobilapps?

Her er et par fordele ved at bruge kunstig intelligens og maskinlæring i udvikling af mobilapplikationer.

• Machine learning applikationsudvikling vil hjælpe med at forudsige markedsdynamikken
• Hjælper med at behandle store databaser og udlede indsigt til at udføre korrekte forretningshandlinger
• Maskinlæring til mobilapps er en fordel for at håndtere sikkerhedsproblemer
• Konceptet med maskinlæring sikrer sammen med AI og NLP app-ydeevne på næste niveau ved at fortolke brugertale og levere automatiske svar til dem øjeblikkeligt og præcist.
• Maskinlæringsapplikationer i fremstilling vil opdage uregelmæssigheder i enhederne, forhindrer nedetid og forbedrer produktiviteten.
• Machine learning app udvikling til detailhandel eller e-handel vil forudsige produktefterspørgsel og lade virksomheder vedligeholde varelagre.
• Ligeledes, avanceret søgefunktion, kundesupport Chatbot, afsløring af svindel, prognosetrends og afsendelse af tilpassede produktanbefalinger er alle nogle af de største fordele ved at integrere maskinlæring i mobilapps.

Lad os nu se på de bedste mobilapps, der brugte ML-teknologiens kraft og fik succes i branchen.

Liste over bedste maskinlæringsapplikationer

 Her er en liste over de mest populære applikationer, der er udviklet ved hjælp af ML-funktioner.

1. Tinder

Tinder er en af ​​de førende dating-apps, som er tilgængelig for Android- og iPhone-brugere. Denne applikation har rapporteret over hundrede millioner downloads i marts 2022.

Ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer har Tinder udviklet Smart Photos-funktionen. På grund af denne ML-baserede funktion sporer Tinder-applikationen brugernes søgemønstre og swipes for at finde de perfekte matcher. Denne ML-funktion i Tinder-appen sparer brugeren tid i at søge efter deres sjælevenner.

2. Apple Siri

Det er endnu et bedste eksempel på Machine Learning-innovation. Den bruger AI-logik og ML-algoritmer til hurtigt at forstå brugerkommandoer og reagere på dem med det samme med 99.9 % resultater.

Klik her for at passe på Top Machine Learning-udviklingsvirksomheder i Virginia, USA

3. Snapchat

Snapchat er den bedste app til online kommunikation. Brugere kan sende ubegrænsede billeder, videoer og øjeblikke med det samme. Det er udviklet med en kombination af ML og Augmented reality-funktioner. Brugere kan opleve spændende augmented reality-oplevelser.

Appen bruger ML-baserede ansigtssporingsalgoritmer og enheders front til at tegne ansigtstræk og skabe en Bitmoji til en sjov-orienteret chat.

4. Netflix

Det ML-baserede anbefalingssystem er den vigtigste kilde til Netflix for øgede abonnementer og profitabel forretning. Baseret på brugerens søgeinputforespørgsler og visningshistorik tilbyder Netflix-applikationer ekstremt personlige videoanbefalinger til brugerne.

Derfor hjælper ML i Netflix app-udvikling brandet med at overvåge brugersøgning og adfærdsdata og sende det ønskede indhold baseret på deres præferencer.

5. Google Maps

Har du nogensinde tænkt på, hvordan Google leder os, og hvordan det er at finde parkeringspladser online? Dette er al kraften og magien ved ML-algoritmer. Med kombinationen af ​​AI og ML værktøjer og teknikker er applikationen i stand til at analysere geodata (som indsamles fra brugerenhederne) og navigere brugerne mod deres destinationer på de korteste veje.

Dette er nogle få mobilapps, der har brugt ML i deres udviklingsproces til at levere meget personlige appoplevelser.

Kunne du tænke dig at vide omkostningerne ved ML-appudvikling?

Indpakning op

Maskinlæring, kunstig intelligens og talegenkendelsesteknologier vil ændre den måde, folk interagerer med deres enheder, apps og brands på. De vil gøre applikationer mere kreative og interaktive for at love personlige oplevelser.

Selvom integration og implementering af maskinlæringsteknologier stadig er på småbørnsstadiet, vil hurtig udvikling inden for kunstig intelligens og stigende efterspørgsel efter digitale løsninger forvente at trække mange investeringer i ML-udvikling i de kommende år. Fra hurtigere beslutningstagning og forudsigelse af efterspørgsel til forudsigelse af efterspørgsel er ML-software yderst gavnlig.

Hvis du har planer om at ansætte ML udviklingsvirksomheder, USM er den bedste app-udviklingspartner for dig. Vi integrerer ML-kapaciteter i den native mobile app-udviklingsproces og udvikler avancerede mobilapplikationer inden for deadlines.

At være en ML udviklingsselskab i USA, gør vores team af app-udviklere brug af den rigtige teknologistak og lover dig en klar mobilapplikation.

Vores #mobil app-udviklere i Texas, USA vil integrere AI- og ML-funktioner i rutenavigationsapps, stemmesøgningsapplikationer, sprogoversættelsesapps, placeringssporingsapps og foto-/videodelingsapps.

Henvend dig til ML-appudviklere med dine krav i dag, og få det bedste pristilbud uden omkostninger!

[kontaktformular-7]

 

tags:

#Machine Learning Development Services, #AI/ML Software Development Company, #Machine Learning Development Companies i Virginia, USA, #ML Tjeneste- og løsningsudbydere USA, #Machine Learning Development Company, #Mobilapplikationsudviklingstjenester USA

• Coinsmart. Europas bedste Bitcoin og Crypto Exchange.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. FRI ADGANG.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Gratis prøveversion.
• Kilde: https://usmsystems.com/how-machine-learning-development-generates-profits-for-your-online-business/