¿Cómo el desarrollo de aprendizaje automático genera ganancias para su negocio en línea?

¿Cómo el desarrollo de aprendizaje automático genera ganancias para su negocio en línea?

Aprendizaje automático (ML) es una rama importante de Tecnología de inteligencia artificial (IA). Estas tecnologías están revolucionando la industria del desarrollo de aplicaciones con sus funciones avanzadas de análisis y automatización.

En los últimos años se han observado cambios y avances increíbles en las aplicaciones móviles. La drástica transformación en las funcionalidades y el rendimiento de las aplicaciones continúa aumentando a un ritmo rápido. Esto está impulsado por la implementación de tecnologías disruptivas similares a la IA y el aprendizaje automático en el desarrollo de software.

El desarrollo de ML fácil de usar y centrado en la empresa y Aplicaciones de software impulsadas por IA enriquecerá las experiencias de los usuarios y garantizará un alto nivel de satisfacción mediante la integración de características tecnológicas dominantes.

Sí. Déjame darte una explicación detallada de cómo tecnología de aprendizaje automático ofrecerá experiencias más fluidas a los usuarios. Este es el mejor ejemplo que podría brindarle una aclaración clara de la ventaja del ML en desarrollo de aplicaciones móviles.

A la mayoría de nosotros nos gusta comprar en línea. ¿Estoy en lo cierto?

Sí. Amazon, Flipkarty eBay son algunos de los mejores portales en línea que utilizan capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar los patrones de búsqueda de los clientes y brindar recomendaciones de contenido personalizadas a los usuarios.

De manera similar, el micrófono y la función de chat de audio/vídeo en la aplicación son todas innovaciones de las tecnologías ML e IA. Estas funciones ayudarán a las marcas a atraer mejor a su audiencia y mejorar las conversiones de ventas.

Del mismo modo, el desarrollo de aplicaciones móviles de salud El mercado también se está beneficiando del uso del aprendizaje automático en sus aplicaciones móviles. El software basado en ML está ayudando a los proveedores de servicios de atención médica a brindar servicios de atención más personalizados e instantáneos a pacientes que no pueden visitar clínicas o en ubicaciones remotas.

Asimismo, los algoritmos de aprendizaje automático se aplican ampliamente en el desarrollo de rastreadores de actividad física. desarrollo de aplicaciones financierasy desarrollo de aplicaciones basadas en datos.

Hoy, en este artículo, nos gustaría brindarle información breve sobre cómo la tecnología ML está influyendo en la industria del desarrollo de aplicaciones y cómo el ML puede resultar beneficioso para el desarrollo de aplicaciones móviles.

Aquí vamos! 

¿Cómo la tecnología ML está impactando la industria del desarrollo de aplicaciones?

Como comentamos anteriormente, el papel del aprendizaje automático (ML) en el desarrollo de aplicaciones es apreciable. Los sistemas o aplicaciones de aprendizaje automático tomarán como entrada datos relacionados con el cliente o centrados en el negocio y brindarán recomendaciones informadas que impulsarán el crecimiento de la empresa.

¿Por qué se utiliza ML en el desarrollo de aplicaciones móviles?

 En comparación con otras tecnologías de IA, tecnología de aprendizaje automático hará que las aplicaciones sean más robustas, precisas y potentes. Son más productivos y precisos a la hora de generar resultados finales que cualquier otra tecnología móvil.

Desarrolladores de aplicaciones móviles centrarse en desarrollar aplicaciones fáciles de usar que garanticen la personalización del usuario y sus experiencias. Por lo tanto, están integrando algoritmos de ML para proporcionar resultados altamente precisos.

Echemos un vistazo a la forma en que las empresas utilizan el aprendizaje automático en aplicaciones móviles.

• Para predecir tendencias futuras 

Es una de las razones más populares para utilizar ML en el desarrollo de aplicaciones móviles. El software de aprendizaje automático ayuda a las empresas a obtener información sobre el futuro basada en resultados. Queremos decir que las aplicaciones de ML son lo suficientemente capaces de analizar las tendencias actuales del mercado y evaluar las próximas oportunidades comerciales.

Entonces, cuando se integra en aplicaciones móviles, la empresa puede comprender los requisitos del usuario y enviar recomendaciones de contenido personalizadas. Por lo tanto, una empresa puede prometer una mayor comodidad y satisfacción a través de las aplicaciones de ML.

• Ahorra tiempo en la búsqueda de contenido

Las integraciones de herramientas de aprendizaje automático en aplicaciones móviles ayudarían a sus usuarios a encontrar información exacta en segundos. Los algoritmos de ML interpretarán consultas y analizarán registros de datos con algunas palabras clave y los resultados son realmente prometedores.

• Autenticación de aplicaciones optimizada y segura 

El aprendizaje automático en aplicaciones móviles es más útil para garantizar una alta seguridad y autenticación de usuarios. Aprovechando el poder de las tecnologías de reconocimiento facial, de huellas dactilares o de voz, las aplicaciones de aprendizaje automático autenticarán a los usuarios en múltiples pasos y optimizarán la accesibilidad de las aplicaciones.

• Rastrea y previene el tráfico desagradable   

Las herramientas y algoritmos de aprendizaje automático son más capaces de detectar tráfico falso o datos fraudulentos que intentan llegar a su dispositivo móvil. Por lo tanto, las aplicaciones de aprendizaje automático desempeñarán un papel importante en la prevención de actividades sospechosas. 

Estas son tres razones principales para integrar la tecnología ML en desarrollo de software móvil. Empresas de desarrollo de aplicaciones móviles. se están centrando en hacer que las aplicaciones sean lo más fáciles de usar posible.

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¿Cuáles son las ventajas de utilizar ML en aplicaciones móviles?

A continuación se presentan algunos beneficios de utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en desarrollo de aplicaciones móviles.

• Desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático. ayudará a predecir la dinámica del mercado
• Ayuda a procesar grandes bases de datos y obtener información para tomar acciones comerciales adecuadas.
• El aprendizaje automático para aplicaciones móviles es beneficioso para abordar los problemas de seguridad
• El concepto de aprendizaje automático, junto con la inteligencia artificial y la PNL, garantiza un rendimiento de la aplicación de nivel superior al interpretar el habla del usuario y brindarle respuestas automáticas de manera instantánea y precisa.
• Las aplicaciones de aprendizaje automático en la fabricación detectarán anomalías en los dispositivos, evitarán el tiempo de inactividad y mejorarán la productividad.
• Desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático para el comercio minorista o el comercio electrónico pronosticará la demanda de productos y permitirá a las empresas mantener los inventarios.
• Asimismo, función de búsqueda avanzada, Chatbot de atención al cliente, la detección de fraudes, la previsión de tendencias y el envío de recomendaciones de productos personalizadas son algunos de los principales beneficios de integrar el aprendizaje automático en aplicaciones móviles.

Ahora, echemos un vistazo a las mejores aplicaciones móviles que utilizaron el poder de la tecnología ML y tuvieron éxito en la industria.

Lista de las principales aplicaciones de aprendizaje automático

 A continuación se muestra una lista de las aplicaciones más populares que se desarrollan utilizando capacidades de ML.

1. yesca

Tinder es una de las principales aplicaciones de citas disponible para usuarios de Android y iPhone. Esta aplicación ha reportado más de cien millones de descargas hasta marzo de 2022.

Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, Tinder ha desarrollado la función Fotos inteligentes. Debido a esta característica basada en ML, la aplicación Tinder rastrea los patrones de búsqueda de los usuarios y los movimientos para encontrar las coincidencias perfectas. Esta función ML en la aplicación Tinder le ahorrará tiempo al usuario en la búsqueda de sus almas gemelas.

2. Siri de apple

Es otro mejor ejemplo de innovación en aprendizaje automático. Utiliza lógica de IA y algoritmos de aprendizaje automático para comprender rápidamente los comandos del usuario y responderlos de inmediato con un 99.9 % de resultados.

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3. Snapchat

Snapchat es la mejor aplicación para la comunicación online. Los usuarios pueden enviar fotos, vídeos y momentos ilimitados al instante. Está desarrollado con una combinación de capacidades de ML y realidad aumentada. Los usuarios pueden experimentar experiencias de realidad aumentada.

La aplicación utiliza algoritmos de seguimiento facial basados ​​en ML y el frente de los dispositivos para dibujar rasgos faciales y crear un Bitmoji para un chat divertido.

4. Netflix

El sistema de recomendación basado en ML es la principal fuente de Netflix para aumentar las suscripciones y hacer negocios rentables. Según las consultas de entrada de búsqueda y el historial de visualización del usuario, las aplicaciones de Netflix ofrecen recomendaciones de vídeo extremadamente personalizadas a los usuarios.

Por lo tanto, el aprendizaje automático en el desarrollo de aplicaciones de Netflix ayuda a la marca a monitorear la búsqueda y los datos de comportamiento de los usuarios y enviar el contenido deseado según sus preferencias.

5. Google Maps

¿Alguna vez pensaste en cómo nos dirige Google y cómo encuentra espacios de estacionamiento en línea? Este es todo el poder y la magia de los algoritmos de ML. Con la combinación de herramientas y técnicas de IA y ML, la aplicación es capaz de analizar geodatos (que se recopilan de los dispositivos de los usuarios) y guiar a los usuarios hacia sus destinos por los caminos más cortos.

Estas son algunas aplicaciones móviles que han utilizado ML en su proceso de desarrollo para ofrecer experiencias de aplicaciones altamente personalizadas.

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Resumen

Las tecnologías de aprendizaje automático, inteligencia artificial y reconocimiento de voz cambiarán la forma en que las personas interactúan con sus dispositivos, aplicaciones y marcas. Harán que las aplicaciones sean más creativas e interactivas para prometer experiencias personalizadas.

Aunque la integración y la implementación de tecnologías de aprendizaje automático aún se encuentran en la etapa inicial, se espera que los rápidos avances en IA y la creciente demanda de soluciones digitales atraigan muchas inversiones en el desarrollo de ML en los próximos años. Desde una toma de decisiones más rápida y una predicción de la demanda hasta la predicción de la demanda, el software de aprendizaje automático es muy beneficioso.

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