Hvordan maskinlæringsutvikling genererer fortjeneste for nettbedriften din?

Hvordan maskinlæringsutvikling genererer fortjeneste for nettbedriften din?

Maskinlæring (ML) er en stor gren av Artificial Intelligence (AI) teknologi. Disse teknologiene revolusjonerer apputviklingsindustrien med sine avanserte analyse- og automatiseringsfunksjoner.

I løpet av de siste årene har det blitt observert utrolige endringer og fremskritt i mobilapplikasjoner. Den drastiske transformasjonen i applikasjonsfunksjonalitet og ytelse fortsetter å øke i raskt tempo. Dette er drevet av implementeringen av AI og ML-lignende forstyrrende teknologier i programvareutvikling.

Utviklingen av brukervennlig og bedriftssentrert ML og AI-drevne programvareapplikasjoner vil berike brukeropplevelser og sikre tilfredshet på høyt nivå ved å integrere dominerende teknologiske funksjoner.

Ja. La meg gi deg en detaljert forklaring på hvordan maskinlæringsteknologi vil levere jevnere opplevelser til brukerne. Her er det beste eksemplet som kan gi deg en klar avklaring av MLs fordel i utvikling av mobilapper.

De fleste av oss liker netthandel. Har jeg rett?

Ja. Amazon, Flipkart, og eBay er noen av de beste nettportalene som bruker AI- og ML-funksjoner for å analysere kundenes søkemønstre og gi brukerne tilpassede innholdsanbefalinger.

På samme måte er mikrofon og lyd-/videochatfunksjon i appen alle nyvinningene til ML- og AI-teknologier. Disse funksjonene vil hjelpe merkevarer å engasjere publikum bedre og forbedre salgskonverteringer.

På samme måte, utvikling av mobilapper for helsevesenet markedet drar for mye av å bruke maskinlæring i mobilappene deres. ML-basert programvare hjelper helsetjenesteleverandører med å levere mer personlig og umiddelbar omsorgstjenester til pasienter som ikke kan besøke klinikker eller på avsidesliggende steder.

På samme måte er ML-algoritmer mye brukt i utvikling av treningssporere, utvikling av finansapper, og datadrevet apputvikling.

I dag vil vi i denne artikkelen gi deg kort informasjon om hvordan ML-teknologien påvirker apputviklingsindustrien og hvordan ML kan være lønnsomt for utvikling av mobilapplikasjoner.

Here we go! 

Hvordan påvirker ML-teknologi apputviklingsindustrien?

Som vi diskuterte ovenfor, er rollen til Machine Learning (ML) i apputvikling betydelig. ML-systemer eller applikasjoner vil ta kunderelaterte eller forretningssentriske data som input og levere informerte anbefalinger som driver selskapets vekst.

Hvorfor brukes ML i mobilapputvikling?

 Sammenlignet med andre AI-teknologier, maskinlæringsteknologi vil gjøre apper mer robuste, nøyaktige og kraftige. De er mer produktive og nøyaktige når det gjelder å generere endelige resultater enn sammenlignet med noen annen mobilteknologi.

Utviklere av mobilapper fokus på å utvikle brukervennlige apper som sikrer brukertilpasning og deres opplevelser. Derfor integrerer de ML-algoritmer for å gi svært nøyaktige resultater.

La oss ta en titt på måten selskaper bruker ML i mobilapper.

• For å forutsi fremtidige trender 

Det er en av de mest populære grunnene til å bruke ML i utvikling av mobilapper. ML-programvare hjelper bedrifter med å hente resultatdrevet innsikt i fremtiden. Vi mener å si at ML-applikasjoner er nok i stand til å analysere gjeldende markedstrender og evaluere de kommende forretningsmulighetene.

Så når den er integrert i mobilapper, kan bedriften forstå brukerkravene og sende personlig tilpassede innholdsanbefalinger. Derfor kan et selskap love større bekvemmelighet og tilfredshet gjennom ML-applikasjoner.

• Sparer tid ved å søke etter innhold

ML-verktøyintegrasjoner i mobilapper vil hjelpe brukerne dine med å finne nøyaktig informasjon på sekunder. ML-algoritmer vil tolke spørringer og analysere dataposter med noen få nøkkelord, og resultatene er virkelig lovende.

• Strømlinjeform og sikker appautentisering 

Maskinlæring i mobilapplikasjoner er best nyttig for å sikre høy sikkerhet og brukerautentisering. Ved å utnytte kraften til ansikts-, fingeravtrykk- eller stemmegjenkjenningsteknologier, vil ML-apper autentisere brukere i flere trinn og effektivisere app-tilgjengelighet.

• Sporer og forhindrer ekkel trafikk   

ML-verktøy og algoritmer er mer i stand til å oppdage falsk trafikk eller svindeldata som prøver å nå mobilenheten din. Så ML-apper vil spille en viktig rolle i å forhindre mistenkelige aktiviteter. 

Dette er tre hovedgrunner for å integrere ML-teknologi i utvikling av mobil programvare. Utviklingsselskaper for mobilapper fokuserer på å gjøre apper så brukervennlige som mulig.

Snakk med ekspertene våre og få kostnadene for ML-utvikling!

[kontaktskjema-7]

Hva er fordelene med å bruke ML i mobilapper?

Her er noen fordeler med å bruke kunstig intelligens og maskinlæring i utvikling av mobilapplikasjoner.

• Utvikling av applikasjoner for maskinlæring vil hjelpe til med å forutsi markedsdynamikk
• Hjelper med å behandle enorme databaser og få innsikt for å utføre riktige forretningshandlinger
• Maskinlæring for mobilapper er gunstig for å håndtere sikkerhetsproblemer
• Konseptet med maskinlæring, sammen med AI og NLP, sikrer appytelse på neste nivå ved å tolke brukertale og levere automatiske svar til dem umiddelbart og nøyaktig.
• Maskinlæringsapplikasjoner i produksjon vil oppdage uregelmessigheter i enhetene, forhindrer nedetid og forbedrer produktiviteten.
• Utvikling av app for maskinlæring for detaljhandel eller e-handel vil forutsi produktetterspørsel og la bedrifter opprettholde varelager.
• På samme måte, avansert søkefunksjon, kundestøtte Chatbot, svindeldeteksjon, prognostisering av trender og sending av tilpassede produktanbefalinger er alle noen av de viktigste fordelene ved å integrere maskinlæring i mobilapper.

La oss nå ta en titt på de beste mobilappene som brukte kraften til ML-teknologi og fikk suksess i bransjen.

Liste over beste maskinlæringsapplikasjoner

 Her er en liste over de mest populære applikasjonene som er utviklet med ML-funksjoner.

1. knusk

Tinder er en av de ledende datingappene som er tilgjengelig for Android- og iPhone-brukere. Denne applikasjonen har rapportert over hundre millioner nedlastinger per mars 2022.

Ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer har Tinder utviklet funksjonen Smart Photos. På grunn av denne ML-baserte funksjonen sporer Tinder-applikasjonen brukersøkemønstre og sveiper for å finne de perfekte kampene. Denne ML-funksjonen i Tinder-appen vil spare brukeren tid på å søke etter sine sjelevenner.

2. Apple Siri

Det er et annet beste eksempel på maskinlæringsinnovasjon. Den bruker AI-logikk og ML-algoritmer for raskt å forstå brukerkommandoene og svare på dem umiddelbart med 99.9 % resultater.

Klikk her for å se opp de beste maskinlæringsutviklingsselskapene i Virginia, USA

3. Snapchat

Snapchat er den beste appen for nettkommunikasjon. Brukere kan sende ubegrensede bilder, videoer og øyeblikk umiddelbart. Den er utviklet med en kombinasjon av ML og Augmented reality-funksjoner. Brukere kan oppleve spennende augmented reality-opplevelser.

Appen bruker ML-baserte ansiktssporingsalgoritmer og enhetens front for å tegne ansiktstrekk og lage en Bitmoji for en morsom chat.

4. Netflix

Det ML-baserte anbefalingssystemet er hovedkilden for Netflix for økte abonnementer og lønnsom virksomhet. Basert på brukerens søkeinndata og seerhistorikk, tilbyr Netflix-applikasjoner ekstremt personlige videoanbefalinger til brukerne.

Derfor hjelper ML i Netflix-apputviklingen merkevaren med å overvåke brukersøk og atferdsdata og sende ønsket innhold basert på deres preferanser.

5. Google Maps

Har du noen gang tenkt på hvordan google leder oss og hvordan det er å finne parkeringsplasser på nettet? Dette er all kraften og magien til ML-algoritmer. Med kombinasjonen av AI- og ML-verktøy og -teknikker er applikasjonen i stand til å analysere geodata (som samles inn fra brukerenhetene) og navigere brukerne mot destinasjonene deres på de korteste veiene.

Dette er noen få mobilapper som har brukt ML i utviklingsprosessen for å levere svært personlige appopplevelser.

Vil du vite kostnadene ved ML-apputvikling?

Innpakning Up

Maskinlæring, kunstig intelligens og talegjenkjenningsteknologier vil endre måten folk samhandler med enhetene, appene og merkene deres på. De vil gjøre applikasjoner mer kreative og interaktive for å love personlige opplevelser.

Selv om integrering og implementering av maskinlæringsteknologier fortsatt er på småbarnsstadiet, vil rask utvikling innen AI og økende etterspørsel etter digitale løsninger forvente å trekke mange investeringer i ML-utvikling i de kommende årene. Fra raskere beslutningstaking og etterspørselsprediksjon til etterspørselsprediksjon, ML-programvare er svært fordelaktig.

Hvis du planlegger å ansette ML utviklingsselskaper, USM er den beste apputviklingspartneren for deg. Vi integrerer ML-funksjoner i den opprinnelige utviklingsprosessen for mobilapper og utvikler toppmoderne mobilapplikasjoner innen tidsfrister.

Å være en ML utviklingsselskap i USA, vårt team av apputviklere bruker den riktige teknologistabelen og lover deg en klar mobilapplikasjon.

Våre #mobil apputviklere i Texas, USA vil integrere AI- og ML-funksjoner i rutenavigasjonsapper, talesøk-applikasjoner, språkoversettelsesapper, plasseringssporingsapper og foto-/videodelingsapper.

Henvend deg til ML-apputviklere med dine krav i dag og få det beste pristilbudet til null pris!

[kontaktskjema-7]

 

Tags:

#Machine Learning Development Services, #AI/ML Software Development Company, #Machine Learning Development Companies i Virginia, USA, #ML tjeneste- og løsningsleverandører USA, #Machine Learning Development Company, #Mobilapplikasjonsutviklingstjenester USA

• Myntsmart. Europas beste Bitcoin og Crypto Exchange.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. FRI TILGANG.
• CryptoHawk. Altcoin Radar. Gratis prøveperiode.
• Kilde: https://usmsystems.com/how-machine-learning-development-generates-profits-for-your-online-business/