Как развитие машинного обучения приносит прибыль вашему онлайн-бизнесу?

Как развитие машинного обучения приносит прибыль вашему онлайн-бизнесу?

Машинное обучение (ML) является крупной ветвью Технология искусственного интеллекта (ИИ). Эти технологии произвели революцию в индустрии разработки приложений благодаря своим расширенным функциям аналитики и автоматизации.

За последние несколько лет в мобильных приложениях наблюдаются невероятные изменения и достижения. Резкое преобразование функциональных возможностей и производительности приложений продолжает расти быстрыми темпами. Это обусловлено внедрением прорывных технологий, подобных искусственному интеллекту и машинному обучению, в разработке программного обеспечения.

Разработка удобного и ориентированного на предприятие ML и Программные приложения на базе ИИ обогатит пользовательский опыт и обеспечит высокий уровень удовлетворенности за счет интеграции доминирующих технических функций.

Ага. Позвольте мне дать вам подробное объяснение того, как технология машинного обучения обеспечит более плавный опыт для пользователей. Вот лучший пример, который может дать вам ясное представление о преимуществе ML в Разработка мобильных приложений.

Большинству из нас нравятся онлайн-покупки. Я прав?

Да. Amazon, Flipkartи eBay — одни из лучших онлайн-порталов, которые используют возможности искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа шаблонов поиска клиентов и предоставления пользователям индивидуальных рекомендаций по контенту.

Точно так же микрофон и средства аудио/видеочата в приложении — все это инновации технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Эти функции помогут брендам лучше привлекать свою аудиторию и повышать конверсию продаж.

Аналогичным образом, разработка мобильного приложения для здоровья рынок слишком выигрывает от использования машинного обучения в своих мобильных приложениях. Программное обеспечение на основе машинного обучения помогает поставщикам медицинских услуг предоставлять более персонализированные и мгновенные услуги пациентам, которые не могут посещать клиники или находиться в удаленных местах.

Точно так же алгоритмы машинного обучения широко применяются при разработке фитнес-трекеров. разработка финансовых приложенийи разработка приложений на основе данных.

Сегодня в этой статье мы хотели бы дать вам краткую информацию о том, как технология машинного обучения влияет на индустрию разработки приложений и как машинное обучение может быть полезно для разработки мобильных приложений.

Здесь мы идем! 

Как технология машинного обучения влияет на индустрию разработки приложений?

Как мы уже говорили выше, роль машинного обучения (МО) в разработке приложений значительна. Системы или приложения машинного обучения будут принимать в качестве входных данных данные, связанные с клиентами или бизнес-ориентированными, и предоставлять обоснованные рекомендации, которые стимулируют рост компании.

Почему ML используется в разработке мобильных приложений?

 По сравнению с другими технологиями ИИ, технология машинного обучения сделает приложения более надежными, точными и мощными. Они более продуктивны и точны в получении конечных результатов, чем любые другие мобильные технологии.

Разработчики мобильных приложений сосредоточиться на разработке удобных приложений, которые обеспечивают персонализацию пользователей и их опыт. Следовательно, они интегрируют алгоритмы машинного обучения для получения высокоточных результатов.

Давайте посмотрим, как компании используют машинное обучение в мобильных приложениях.

• Для прогнозирования будущих тенденций 

Это одна из самых популярных причин использования машинного обучения в разработке мобильных приложений. Программное обеспечение машинного обучения помогает компаниям получать ориентированные на результаты идеи в будущем. Мы хотим сказать, что приложения машинного обучения достаточно способны анализировать текущие тенденции рынка и оценивать предстоящие возможности для бизнеса.

Таким образом, когда он интегрирован в мобильные приложения, бизнес может понимать требования пользователей и отправлять персонализированные рекомендации по контенту. Следовательно, компания может обещать большее удобство и удовлетворение с помощью приложений ML.

• Экономит время на поиск контента

Интеграция инструментов машинного обучения в мобильные приложения поможет вашим пользователям находить точную информацию за считанные секунды. Алгоритмы машинного обучения будут интерпретировать запросы и анализировать записи данных с помощью нескольких ключевых слов, и результаты действительно многообещающие.

• Оптимизация и безопасность аутентификации приложений 

Машинное обучение в мобильных приложениях лучше всего подходит для обеспечения высокой безопасности и аутентификации пользователей. Используя возможности технологий распознавания лиц, отпечатков пальцев или голоса, приложения машинного обучения будут аутентифицировать пользователей в несколько этапов и упрощают доступ к приложениям.

• Отслеживает и предотвращает нежелательный трафик   

Инструменты и алгоритмы машинного обучения более способны обнаруживать фальшивый трафик или мошеннические данные, которые пытаются получить доступ к вашему мобильному устройству. Таким образом, приложения машинного обучения будут играть важную роль в предотвращении подозрительных действий. 

Это три основные причины для интеграции технологии ML в разработка мобильного программного обеспечения. Компании по разработке мобильных приложений сосредоточены на том, чтобы сделать приложения максимально удобными для пользователя.

Поговорите с нашими экспертами и узнайте стоимость разработки машинного обучения!

[контактная форма-7]

Каковы преимущества использования ML в мобильных приложениях?

Вот несколько преимуществ использования искусственного интеллекта и машинного обучения в разработка мобильного приложения.

• Разработка приложений машинного обучения поможет в прогнозировании динамики рынка
• Помогает обрабатывать обширные базы данных и получать информацию для принятия правильных бизнес-действий.
• Машинное обучение для мобильных приложений полезно для решения проблем безопасности
• Концепция машинного обучения, наряду с искусственным интеллектом и NLP, обеспечивает производительность приложений следующего уровня, интерпретируя речь пользователя и предоставляя автоматические ответы на них мгновенно и точно.
• Приложения машинного обучения в производстве будут обнаруживать аномалии в устройствах, предотвращать простои и повышать производительность.
• Разработка приложений для машинного обучения для розничной торговли или электронной коммерции будет прогнозировать спрос на продукцию и позволит компаниям поддерживать запасы.
• Кроме того, расширенный поиск, чат-бот службы поддержки клиентов, обнаружение мошенничества, прогнозирование тенденций и отправка индивидуальных рекомендаций по продуктам — вот лишь несколько основных преимуществ интеграции машинного обучения в мобильные приложения.

Теперь давайте посмотрим на лучшие мобильные приложения, которые использовали возможности технологии машинного обучения и добились успеха в отрасли.

Список лучших приложений для машинного обучения

 Вот список самых популярных приложений, разработанных с использованием возможностей машинного обучения.

1. Tinder

Tinder — одно из ведущих приложений для знакомств, доступное для пользователей Android и iPhone. Это приложение сообщило о более чем ста миллионах загрузок по состоянию на март 2022 года.

Используя алгоритмы машинного обучения, Tinder разработал функцию Smart Photos. Благодаря этой функции, основанной на машинном обучении, приложение Tinder отслеживает шаблоны поиска пользователей и свайпы, чтобы найти идеальные совпадения. Эта функция машинного обучения в приложении Tinder сэкономит время пользователя на поиске своей второй половинки.

2. Apple, Siri

Это еще один лучший пример инноваций машинного обучения. Он использует логику искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения, чтобы быстро понимать команды пользователя и немедленно реагировать на них с результатами 99.9%.

Нажмите здесь, чтобы узнать о ведущих компаниях-разработчиках машинного обучения в Вирджинии, США.

3. Snapchat

Snapchat — лучшее приложение для онлайн-общения. Пользователи могут мгновенно отправлять неограниченное количество фотографий, видео и моментов. Он разработан с сочетанием возможностей машинного обучения и дополненной реальности. Пользователи могут испытать захватывающий опыт дополненной реальности.

Приложение использует основанные на машинном обучении алгоритмы отслеживания лица и переднюю часть устройства, чтобы рисовать черты лица и создавать битмоджи для веселого чата.

4. Netflix

Система рекомендаций на основе машинного обучения является для Netflix основным источником увеличения количества подписок и прибыльного бизнеса. На основе входных поисковых запросов пользователя и истории просмотров приложения Netflix предлагают пользователям чрезвычайно персонализированные видеорекомендации.

Следовательно, машинное обучение в разработке приложений Netflix помогает бренду отслеживать данные о поиске и поведении пользователей и отправлять желаемый контент на основе их предпочтений.

5. Google Maps

Вы когда-нибудь задумывались о том, как Google направляет нас и как он находит парковочные места в Интернете? В этом вся сила и магия алгоритмов ML. Благодаря сочетанию инструментов и методов искусственного интеллекта и машинного обучения приложение способно анализировать геоданные (которые собираются с пользовательских устройств) и направлять пользователей к месту назначения по кратчайшему пути.

Это несколько мобильных приложений, которые использовали машинное обучение в процессе разработки для обеспечения высоко персонализированного взаимодействия с приложением.

Хотите узнать стоимость разработки приложений ML?

Подводя итог

Технологии машинного обучения, искусственного интеллекта и распознавания речи изменят способы взаимодействия людей со своими устройствами, приложениями и брендами. Они сделают приложения более креативными и интерактивными, обещая персонализированный опыт.

Хотя интеграция и внедрение технологий машинного обучения все еще находятся на начальной стадии, быстрое развитие искусственного интеллекта и растущий спрос на цифровые решения могут привлечь значительные инвестиции в развитие машинного обучения в ближайшие годы. От более быстрого принятия решений и прогнозирования спроса до прогнозирования спроса программное обеспечение машинного обучения очень полезно.

Если вы планируете нанять компании-разработчики машинного обучения, USM — ваш лучший партнер по разработке приложений. Мы интегрируем возможности машинного обучения в собственный процесс разработки мобильных приложений и разрабатываем современные мобильные приложения в установленные сроки.

Будучи Компания по разработке машинного обучения в США, наша команда разработчиков приложений использует правильный стек технологий и обещает вам готовое мобильное приложение.

Наш #мобильный разработчики приложений в Техасе, США будет интегрировать функции AI и ML в приложения для навигации по маршруту, приложения для голосового поиска, приложения для языкового перевода, приложения для отслеживания местоположения и приложения для обмена фото/видео.

Обратитесь к разработчикам приложений машинного обучения с вашими требованиями сегодня и получите лучшее ценовое предложение по нулевой стоимости!

[контактная форма-7]

 

Теги:

# Услуги по разработке машинного обучения, #Компания по разработке программного обеспечения AI/ML, #Компании по разработке машинного обучения в Вирджинии, США, #ML Services and Solutions Providers США, #Компания по разработке машинного обучения, #Услуги по разработке мобильных приложений США

• Коинсмарт. Лучшая в Европе биржа биткойнов и криптовалют.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП.
• КриптоХок. Альткоин Радар. Бесплатная пробная версия.
• Источник: https://usmsystems.com/how-machine-learning-development-generates-profits-for-your-online-business/