Hoe machine learning-ontwikkeling winst genereert voor uw online bedrijf?

Hoe machine learning-ontwikkeling winst genereert voor uw online bedrijf?

Machine leren (ML) is een belangrijke tak van Kunstmatige intelligentie (AI) technologie. Deze technologieën zorgen voor een revolutie in de app-ontwikkelingsindustrie met hun geavanceerde analyse- en automatiseringsfuncties.

De afgelopen jaren zijn er ongelooflijke veranderingen en verbeteringen waargenomen in mobiele applicaties. De drastische transformatie in applicatiefunctionaliteiten en -prestaties blijft in snel tempo toenemen. Dit wordt aangedreven door de implementatie van AI- en ML-achtige disruptieve technologieën in softwareontwikkeling.

De ontwikkeling van gebruiksvriendelijke en ondernemingsgerichte ML en AI-aangedreven softwareapplicaties zal gebruikerservaringen verrijken en een hoge tevredenheid garanderen door dominante technische functies te integreren.

Ja. Ik zal u een gedetailleerde uitleg geven over hoe machine learning-technologie zal een soepelere ervaring voor de gebruikers opleveren. Hier is het beste voorbeeld dat u een duidelijke verduidelijking kan geven van het voordeel van ML mobile app ontwikkeling.

De meesten van ons houden van online winkelen. Heb ik gelijk?

Ja. Amazone, Flipkart, en eBay zijn enkele van de beste online portals die AI- en ML-mogelijkheden gebruiken om de zoekpatronen van klanten te analyseren en aangepaste inhoudsaanbevelingen aan de gebruikers te bieden.

Op dezelfde manier zijn de microfoon en de in-app audio-/videochatfaciliteit allemaal innovaties van ML- en AI-technologieën. Deze functies zullen merken helpen hun publiek beter te betrekken en de verkoopconversies te verbeteren.

Evenzo is de ontwikkeling van mobiele apps voor de gezondheidszorg De markt profiteert te veel van het gebruik van machine learning in hun mobiele apps. Op ML gebaseerde software helpt dienstverleners in de gezondheidszorg bij het leveren van meer gepersonaliseerde en directe zorgdiensten aan patiënten die niet in staat zijn klinieken of op afgelegen locaties te bezoeken.

Op dezelfde manier worden ML-algoritmen op grote schaal toegepast bij de ontwikkeling van fitnesstrackers. ontwikkeling van financiële appsen de ontwikkeling van datagestuurde apps.

Vandaag willen we u in dit artikel korte informatie geven over hoe ML-technologie de app-ontwikkelingsindustrie beïnvloedt en hoe ML winstgevend kan zijn voor de ontwikkeling van mobiele applicaties.

Here we go! 

Welke impact heeft ML-technologie op de app-ontwikkelingsindustrie?

Zoals we hierboven hebben besproken, is de rol van Machine Learning (ML) bij de ontwikkeling van apps aanzienlijk. ML-systemen of -applicaties zullen klantgerelateerde of bedrijfsgerichte gegevens als input gebruiken en weloverwogen aanbevelingen doen die de groei van het bedrijf stimuleren.

Waarom wordt ML gebruikt bij de ontwikkeling van mobiele apps?

 Vergeleken met de andere AI-technologieën is machine learning-technologie zullen apps robuuster, nauwkeuriger en krachtiger maken. Ze zijn productiever en nauwkeuriger in het genereren van eindresultaten dan vergeleken met andere mobiele technologieën.

Ontwikkelaars van mobiele apps focus om gebruiksvriendelijke apps te ontwikkelen die gebruikerspersonalisatie en hun ervaringen garanderen. Daarom integreren ze ML-algoritmen om zeer nauwkeurige resultaten te leveren.

Laten we eens kijken naar de manier waarop bedrijven ML gebruiken in mobiele apps.

• Voor het voorspellen van toekomstige trends 

Het is een van de populairste redenen om ML te gebruiken bij de ontwikkeling van mobiele apps. ML-software helpt bedrijven resultaatgerichte inzichten in de toekomst te verkrijgen. We bedoelen te zeggen dat ML-applicaties voldoende in staat zijn om de huidige markttrends te analyseren en de komende zakelijke kansen te evalueren.

Wanneer het dus in mobiele apps wordt geïntegreerd, kan het bedrijf de gebruikersvereisten begrijpen en gepersonaliseerde inhoudsaanbevelingen sturen. Daarom kan een bedrijf via ML-toepassingen meer gemak en tevredenheid beloven.

• Bespaart tijd bij het zoeken naar inhoud

ML-toolintegraties in mobiele apps helpen uw gebruikers binnen enkele seconden exacte informatie te vinden. ML-algoritmen interpreteren zoekopdrachten en analyseren gegevensrecords met een paar trefwoorden, en de resultaten zijn veelbelovend.

• Stroomlijn en veilige app-authenticatie 

Machine learning in mobiele applicaties is het meest nuttig om een ​​hoge beveiliging en gebruikersauthenticatie te garanderen. Door gebruik te maken van de kracht van gezichts-, vingerafdruk- of stemherkenningstechnologieën zullen ML-apps gebruikers in meerdere stappen authenticeren en de toegankelijkheid van apps stroomlijnen.

• Volgt en voorkomt vervelend verkeer   

ML-tools en -algoritmen zijn beter in staat om nepverkeer of fraudegegevens te detecteren die uw mobiele apparaat proberen te bereiken. ML-apps zullen dus een belangrijke rol spelen bij het voorkomen van verdachte activiteiten. 

Dit zijn drie belangrijke redenen om ML-technologie te integreren in ontwikkeling van mobiele software. Ontwikkelingsbedrijven voor mobiele apps richten zich erop om apps zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken.

Praat met onze experts en ontvang de kosten van ML-ontwikkeling!

[contactformulier-7]

Wat zijn de voordelen van het gebruik van ML in mobiele apps?

Hier zijn een paar voordelen van het gebruik van kunstmatige intelligentie en machine learning ontwikkeling van mobiele applicaties.

• Ontwikkeling van machine learning-applicaties zal helpen bij het voorspellen van de marktdynamiek
• Helpt bij het verwerken van enorme databases en het verkrijgen van inzichten voor het nemen van juiste zakelijke acties
• Machine learning voor mobiele apps is nuttig bij het aanpakken van beveiligingsproblemen
• Het concept van machinaal leren, samen met AI en NLP, zorgt voor app-prestaties van het volgende niveau door gebruikersspraak te interpreteren en er automatisch en nauwkeurig op te reageren.
• Machine learning-toepassingen in de productie detecteren afwijkingen in de apparaten, voorkomen downtime en verbeteren de productiviteit.
• Ontwikkeling van machine learning-apps voor de detailhandel of e-commerce zal de productvraag voorspellen en bedrijven in staat stellen voorraden aan te houden.
• Ook de geavanceerde zoekfunctie, klantenondersteuning Chatbotfraudedetectie, het voorspellen van trends en het verzenden van op maat gemaakte productaanbevelingen zijn allemaal enkele belangrijke voordelen van het integreren van machine learning in mobiele apps.

Laten we nu eens kijken naar de beste mobiele apps die de kracht van ML-technologie gebruikten en succes boekten in de branche.

Lijst met de beste machine learning-toepassingen

 Hier is een lijst met de populairste applicaties die zijn ontwikkeld met behulp van ML-mogelijkheden.

1. Tinder

Tinder is een van de toonaangevende dating-apps die beschikbaar is voor Android- en iPhone-gebruikers. Deze applicatie heeft sinds maart 2022 meer dan honderd miljoen downloads gerapporteerd.

Met behulp van machine learning-algoritmen heeft Tinder de Smart Photos-functie ontwikkeld. Dankzij deze op ML gebaseerde functie volgt de Tinder-applicatie de zoekpatronen en swipes van gebruikers om de perfecte matches te vinden. Deze ML-functie in de Tinder-app bespaart de gebruiker tijd bij het zoeken naar zijn zielsverwanten.

2. Apple Siri

Het is weer een goed voorbeeld van Machine Learning-innovatie. Het maakt gebruik van AI-logica en ML-algoritmen om de gebruikersopdrachten snel te begrijpen en er onmiddellijk op te reageren met 99.9% resultaat.

Klik hier om op de hoogte te blijven van de beste bedrijven voor machine learning-ontwikkeling in Virginia, VS

3. Snapchat

Snapchat is de beste app voor online communicatie. Gebruikers kunnen direct een onbeperkt aantal foto's, video's en momenten verzenden. Het is ontwikkeld met een combinatie van ML- en Augmented reality-mogelijkheden. Gebruikers kunnen trillende augmented reality-ervaringen ervaren.

De app maakt gebruik van op ML gebaseerde gezichtsvolgalgoritmen en de voorkant van apparaten om gezichtskenmerken te tekenen en een Bitmoji te maken voor een leuke chat.

4. Netflix

Het op ML gebaseerde aanbevelingssysteem is voor Netflix de belangrijkste bron voor meer abonnementen en winstgevende omzet. Op basis van de zoekopdrachten en kijkgeschiedenis van de gebruiker bieden Netflix-applicaties uiterst gepersonaliseerde video-aanbevelingen aan de gebruikers.

Daarom helpt ML bij de ontwikkeling van Netflix-apps het merk om zoek- en gedragsgegevens van gebruikers te monitoren en de gewenste inhoud te verzenden op basis van hun voorkeuren.

5. Google Maps

Heb je er ooit aan gedacht hoe Google ons stuurt en hoe het online parkeerplaatsen vindt? Dit is de kracht en magie van ML-algoritmen. Met de combinatie van AI- en ML-tools en -technieken is de applicatie in staat geodata (die worden verzameld van de gebruikersapparaten) te analyseren en de gebruikers via de kortste paden naar hun bestemmingen te navigeren.

Dit zijn een paar mobiele apps die ML hebben gebruikt in hun ontwikkelingsproces om zeer gepersonaliseerde app-ervaringen te bieden.

Wilt u weten wat de kosten zijn voor de ontwikkeling van ML-apps?

Afsluiten

Machine learning, kunstmatige intelligentie en spraakherkenningstechnologieën zullen de manier veranderen waarop mensen omgaan met hun apparaten, apps en merken. Ze zullen applicaties creatiever en interactiever maken om gepersonaliseerde ervaringen te beloven.

Hoewel de integratie en implementatie van machinale leertechnologieën zich nog in de kinderschoenen bevinden, zullen de snelle ontwikkelingen op het gebied van AI en de toenemende vraag naar digitale oplossingen de komende jaren naar verwachting veel investeringen in de ontwikkeling van ML opleveren. Van snellere besluitvorming en vraagvoorspelling tot vraagvoorspelling: ML-software is zeer nuttig.

Als u plannen heeft om te huren ML-ontwikkelingsbedrijven, USM is de beste app-ontwikkelingspartner voor jou. We integreren ML-mogelijkheden in het native ontwikkelingsproces van mobiele apps en ontwikkelen ultramoderne mobiele applicaties binnen deadlines.

Een zijn ML-ontwikkelingsbedrijf in de VS, ons team van app-ontwikkelaars maakt gebruik van de juiste technologiestack en belooft u een out-of-the-box mobiele applicatie.

Onze #mobiel app-ontwikkelaars in Texas, VS zal AI- en ML-functies integreren in routenavigatie-apps, spraakzoektoepassingen, taalvertalingsapps, apps voor locatietracking en apps voor het delen van foto's en video's.

Benader vandaag nog uw vereisten voor ML-app-ontwikkelaars en ontvang kosteloos de beste prijsopgave!

[contactformulier-7]

 

Tags:

#Machine Learning-ontwikkelingsdiensten, #AI/ML Softwareontwikkelingsbedrijf, #Machine Learning-ontwikkelingsbedrijven in Virginia, VS, #ML Services en Solutions Providers VS, #Machine Learning Ontwikkelingsbedrijf, #Mobiele applicatieontwikkelingsdiensten VS

• Coinsmart. Europa's beste Bitcoin- en crypto-uitwisseling.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. GRATIS TOEGANG.
• CryptoHawk. Altcoin-radar. Gratis proefversie.
• Bron: https://usmsystems.com/how-machine-learning-development-generates-profits-for-your-online-business/