Wie generiert die Entwicklung von maschinellem Lernen Gewinne für Ihr Online-Geschäft?

Wie generiert die Entwicklung von maschinellem Lernen Gewinne für Ihr Online-Geschäft?

Maschinelles Lernen (ML) ist ein wichtiger Zweig von Künstliche Intelligenz (KI)-Technologie. Diese Technologien revolutionieren die App-Entwicklungsbranche mit ihren fortschrittlichen Analyse- und Automatisierungsfunktionen.

In den letzten Jahren wurden unglaubliche Veränderungen und Fortschritte bei mobilen Anwendungen beobachtet. Die drastische Transformation der Anwendungsfunktionalitäten und -leistung nimmt weiterhin in rasantem Tempo zu. Dies wird durch die Implementierung von KI- und ML-ähnlichen disruptiven Technologien in der Softwareentwicklung vorangetrieben.

Die Entwicklung von benutzerfreundlichem und unternehmenszentriertem ML und KI-gestützte Softwareanwendungen wird die Benutzererfahrung bereichern und durch die Integration dominanter technischer Funktionen eine hohe Zufriedenheit gewährleisten.

Ja. Lassen Sie mich Ihnen ausführlich erklären, wie Technologie des maschinellen Lernens wird den Benutzern reibungslosere Erfahrungen liefern. Hier ist das beste Beispiel, das Ihnen den Vorteil von ML deutlich machen könnte Entwicklung mobiler Apps.

Die meisten von uns mögen Online-Shopping. Habe ich recht?

Ja. Amazon, Flipkart, und eBay sind einige der besten Online-Portale, die KI- und ML-Fähigkeiten verwenden, um die Suchmuster der Kunden zu analysieren und den Benutzern maßgeschneiderte Inhaltsempfehlungen zu geben.

In ähnlicher Weise sind das Mikrofon und die In-App-Audio-/Video-Chat-Funktion alle Innovationen der ML- und KI-Technologien. Diese Funktionen helfen Marken dabei, ihr Publikum besser anzusprechen und die Verkaufskonversionen zu verbessern.

Ähnlich, die Entwicklung mobiler Apps für das Gesundheitswesen Der Markt profitiert zu sehr vom maschinellen Lernen in seinen mobilen Apps. ML-basierte Software unterstützt Gesundheitsdienstleister dabei, Patienten, die keine Kliniken oder abgelegene Orte aufsuchen können, personalisiertere und sofortigere Dienstleistungen anzubieten.

Ebenso werden ML-Algorithmen häufig in der Entwicklung von Fitness-Trackern eingesetzt. Entwicklung von Finanz-Appsund datengesteuerte App-Entwicklung.

Heute möchten wir Ihnen in diesem Artikel kurze Informationen darüber geben, wie die ML-Technologie die App-Entwicklungsbranche beeinflusst und wie ML für die Entwicklung mobiler Anwendungen gewinnbringend sein kann.

Here we go! 

Wie wirkt sich die ML-Technologie auf die App-Entwicklungsbranche aus?

Wie wir oben besprochen haben, ist die Rolle des maschinellen Lernens (ML) bei der App-Entwicklung bemerkenswert. ML-Systeme oder -Anwendungen nehmen kundenbezogene oder geschäftsorientierte Daten als Input und liefern fundierte Empfehlungen, die das Wachstum des Unternehmens vorantreiben.

Warum wird ML in der Entwicklung mobiler Apps verwendet?

 Im Vergleich zu anderen KI-Technologien Technologie des maschinellen Lernens wird Apps robuster, genauer und leistungsfähiger machen. Sie sind produktiver und genauer bei der Generierung von Endergebnissen als alle anderen mobilen Technologien.

Entwickler mobiler Apps konzentrieren sich auf die Entwicklung benutzerfreundlicher Apps, die eine Personalisierung der Benutzer und deren Erfahrungen gewährleisten. Daher integrieren sie ML-Algorithmen, um hochgenaue Ergebnisse zu liefern.

Werfen wir einen Blick darauf, wie Unternehmen ML in mobilen Apps einsetzen.

• Zur Vorhersage zukünftiger Trends 

Dies ist einer der beliebtesten Gründe für die Verwendung von ML in der Entwicklung mobiler Apps. ML-Software hilft Unternehmen dabei, ergebnisorientierte Einblicke in die Zukunft zu gewinnen. Wir meinen damit, dass ML-Anwendungen in der Lage sind, aktuelle Markttrends zu analysieren und die bevorstehenden Geschäftsmöglichkeiten zu bewerten.

Wenn es also in mobile Apps integriert ist, kann das Unternehmen die Benutzeranforderungen verstehen und personalisierte Inhaltsempfehlungen senden. Daher kann ein Unternehmen durch ML-Anwendungen mehr Komfort und Zufriedenheit versprechen.

• Spart Zeit bei der Suche nach Inhalten

ML-Tool-Integrationen in mobile Apps würden Ihren Benutzern helfen, genaue Informationen in Sekundenschnelle zu finden. ML-Algorithmen werden Anfragen interpretieren und Datensätze mit wenigen Schlüsselwörtern analysieren, und die Ergebnisse sind wirklich vielversprechend.

• Optimieren und sichern Sie die App-Authentifizierung 

Maschinelles Lernen in mobilen Anwendungen ist am nützlichsten, um eine hohe Sicherheit und Benutzerauthentifizierung zu gewährleisten. ML-Apps nutzen die Leistungsfähigkeit von Gesichts-, Fingerabdruck- oder Spracherkennungstechnologien und authentifizieren Benutzer in mehreren Schritten und optimieren die Zugänglichkeit von Apps.

• Verfolgt und verhindert unangenehmen Datenverkehr   

ML-Tools und -Algorithmen sind besser in der Lage, gefälschte Verkehrs- oder Betrugsdaten zu erkennen, die versuchen, Ihr mobiles Gerät zu erreichen. Daher werden ML-Apps eine wichtige Rolle bei der Verhinderung verdächtiger Aktivitäten spielen. 

Dies sind drei Hauptgründe für die Integration der ML-Technologie in Mobile Softwareentwicklung. Unternehmen für die Entwicklung mobiler Apps konzentrieren sich darauf, Apps so benutzerfreundlich wie möglich zu gestalten.

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Was sind die Vorteile der Verwendung von ML in mobilen Apps?

Hier sind einige Vorteile der Verwendung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in Entwicklung mobiler Anwendungen.

• Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen hilft bei der Vorhersage der Marktdynamik
• Hilft bei der Verarbeitung umfangreicher Datenbanken und der Ableitung von Erkenntnissen für die Durchführung geeigneter Geschäftsmaßnahmen
• Maschinelles Lernen für mobile Apps ist vorteilhaft, um Sicherheitsbedenken zu bewältigen
• Das Konzept des maschinellen Lernens gewährleistet zusammen mit KI und NLP eine App-Leistung der nächsten Stufe, indem es die Benutzersprache interpretiert und ihnen sofort und genau automatische Antworten liefert.
• Anwendungen für maschinelles Lernen in der Fertigung erkennen Anomalien in den Geräten, verhindern Ausfallzeiten und verbessern die Produktivität.
• App-Entwicklung für maschinelles Lernen für Einzelhandel oder E-Commerce wird die Produktnachfrage prognostizieren und Unternehmen Lagerbestände führen lassen.
• Ebenso erweiterte Suchfunktion, Kundensupport-Chatbot, Betrugserkennung, Trendprognosen und das Versenden angepasster Produktempfehlungen sind einige der wichtigsten Vorteile der Integration von maschinellem Lernen in mobile Apps.

Werfen wir nun einen Blick auf die besten mobilen Apps, die die Leistungsfähigkeit der ML-Technologie genutzt haben und in der Branche erfolgreich waren.

Liste der Top-Anwendungen für maschinelles Lernen

 Hier ist eine Liste der beliebtesten Anwendungen, die mit ML-Fähigkeiten entwickelt wurden.

1. Tinder

Tinder ist eine der führenden Dating-Apps, die für Android- und iPhone-Benutzer verfügbar ist. Diese Anwendung hat bis März 2022 über hundert Millionen Downloads gemeldet.

Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen hat Tinder die Smart Photos-Funktion entwickelt. Aufgrund dieser ML-basierten Funktion verfolgt die Tinder-Anwendung Suchmuster und Swipes von Benutzern, um die perfekten Übereinstimmungen zu finden. Diese ML-Funktion in der Tinder-App spart dem Benutzer Zeit bei der Suche nach seinen Seelenverwandten.

2. Apple Siri

Es ist ein weiteres bestes Beispiel für Innovation im maschinellen Lernen. Es verwendet KI-Logik und ML-Algorithmen, um die Benutzerbefehle schnell zu verstehen und sofort mit 99.9% Ergebnissen darauf zu reagieren.

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3. Snapchat

Snapchat ist die beste App für die Online-Kommunikation. Benutzer können unbegrenzt Fotos, Videos und Momente sofort senden. Es wurde mit einer Kombination aus ML- und Augmented-Reality-Fähigkeiten entwickelt. Benutzer können trillernde Augmented-Reality-Erlebnisse erleben.

Die App verwendet ML-basierte Gesichtsverfolgungsalgorithmen und Gerätefronten, um Gesichtszüge zu zeichnen und ein Bitmoji für einen unterhaltsamen Chat zu erstellen.

4. Netflix

Das ML-basierte Empfehlungssystem ist für Netflix die Hauptquelle für mehr Abonnements und profitable Geschäfte. Basierend auf den Suchanfragen und dem Wiedergabeverlauf des Benutzers bieten Netflix-Anwendungen den Benutzern äußerst personalisierte Videoempfehlungen.

Daher hilft ML in der Netflix-App-Entwicklung der Marke, die Such- und Verhaltensdaten der Benutzer zu überwachen und die gewünschten Inhalte basierend auf ihren Präferenzen zu senden.

5. Google Maps

Haben Sie jemals darüber nachgedacht, wie Google uns leitet und wie es online Parkplätze findet? Das ist die ganze Kraft und Magie von ML-Algorithmen. Mit der Kombination von KI- und ML-Werkzeugen und -Techniken ist die Anwendung in der Lage, Geodaten (die von den Benutzergeräten gesammelt werden) zu analysieren und die Benutzer auf kürzestem Weg zu ihren Zielen zu navigieren.

Dies sind einige mobile Apps, die ML in ihrem Entwicklungsprozess verwendet haben, um hochgradig personalisierte App-Erlebnisse bereitzustellen.

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Fazit

Technologien für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Spracherkennung werden die Art und Weise verändern, wie Menschen mit ihren Geräten, Apps und Marken interagieren. Sie werden Anwendungen kreativer und interaktiver machen, um personalisierte Erfahrungen zu versprechen.

Obwohl die Integration und Implementierung von maschinellen Lerntechnologien noch in den Kinderschuhen steckt, dürften die rasanten Entwicklungen in der KI und die steigende Nachfrage nach digitalen Lösungen in den kommenden Jahren viele Investitionen in die ML-Entwicklung anziehen. Von der schnelleren Entscheidungsfindung und Bedarfsprognose bis hin zur Bedarfsprognose ist ML-Software von großem Nutzen.

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