Comment le ML et l’IA transforment-ils le développement d’applications mobiles ?

Les applications alimentées par l’apprentissage automatique peuvent désormais détecter la parole, les images et les gestes avec une précision étonnante et traduire les voix ! Cela nous permet de nous engager et d’interagir avec le monde de manière nouvelle et intéressante. Nos gadgets intelligents deviennent de plus en plus intelligents grâce à l’apprentissage automatique.

Par conséquent, développement d’applications mobiles prestations de service qui combinent l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique peuvent permettre aux robots de se comporter de manière rationnelle. L’apprentissage automatique (ML), un sous-ensemble de la technologie de l’IA, a amélioré cette capacité en aidant les ordinateurs à apprendre à partir des entrées humaines et du comportement des utilisateurs. En conséquence, nous sommes entrés dans une nouvelle ère dans laquelle les robots ont plus d’influence sur les plateformes en ligne qu’auparavant.

Qu’est-ce que l’IA ?

L’intelligence artificielle (IA) est un terme général englobant TOUTE méthode qui utilise la logique, les règles si-alors, les arbres de décision et l’intelligence artificielle (y compris l’apprentissage en profondeur) pour aider les ordinateurs à contrôler l’intelligence humaine.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique (ML), une branche de l’intelligence artificielle, est un ensemble de techniques permettant de détecter automatiquement des modèles dans les données et d’utiliser ensuite ces modèles pour prévoir les données futures ou mener divers types de prise de décision dans des conditions d’incertitude.

IA et ML au volant de la personnalisation des applications mobiles

Un algorithme alimenté par l’IA au plus profond de votre application mobile peut analyser divers aspects des données relatives au comportement, aux préférences, aux restrictions ou aux zones douloureuses de l’utilisateur. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent rapidement connaître les goûts et les aversions d’un utilisateur, ses habitudes d’achat et d’abonnement et son niveau d’engagement envers les produits numériques.

Les clients peuvent être divisés en catégories et ciblés par le contenu et les fonctionnalités de l’application personnalisée utilisant ces données. Avec l’IA et l’apprentissage automatique, cela permet une personnalisation poussée pour fournir à des groupes d’utilisateurs spécifiques les informations et les services qu’ils souhaitent.

Raisonnement

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) sont deux technologies très efficaces qui insufflent aux solutions la capacité de raisonner. Vous avez peut-être utilisé Google Maps pour vous rendre à plusieurs destinations et observé que l’itinéraire était modifié en fonction des conditions de circulation. C’est ainsi que fonctionne l’IA : elle résout les problèmes en utilisant ses capacités de raisonnement.

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Ainsi, les choix rapides en temps réel alimentés par l’IA font désormais partie du meilleur service client.

Comprendre le comportement des utilisateurs

L’intelligence artificielle est capable de déchiffrer les habitudes et le comportement de surf des gens. Après avoir analysé le modèle d’activité de chaque visiteur, l’IA recommande des produits et leur offre une expérience client personnalisée et personnalisée, leur donnant l’impression que l’application a été conçue juste pour eux. Ce type d’interface utilisateur améliore la satisfaction des clients, les revenus et le retour sur investissement.

Sécurité renforcée

En raison de l’utilisation croissante des applications mobiles pour les transactions en ligne et la transmission de données critiques dans divers contextes et secteurs, elles sont constamment ciblées par des pirates et d’autres tentatives malveillantes de violation de données. Des solutions de sécurité basées sur l’IA et l’apprentissage automatique sont également disponibles pour répondre à ces problèmes de sécurité.

En plus d’être un excellent outil de marketing, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans les applications mobiles peuvent simplifier et sécuriser l’authentification des applications. Les utilisateurs peuvent utiliser les capacités de reconnaissance d’image ou de reconnaissance vocale pour configurer leurs informations biométriques en tant qu’étape d’authentification sécurisée sur leurs appareils.

Les technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique sont intégrées dans les paramètres de sécurité pour identifier les anomalies et les irrégularités dans le comportement des utilisateurs et les modèles spécifiques susceptibles de poser des problèmes de sécurité. De la détection des fraudes à la prévention du vol de données ou d’identité en passant par la prévention des menaces de sécurité réseau, les solutions basées sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont désormais un élément important de la sécurité des applications mobiles.

Quelles sont les meilleures plates-formes pour créer des applications mobiles à l’aide de l’apprentissage automatique ?

Maintenant que nous comprenons ce qu’est l’apprentissage automatique, pourquoi il est utilisé et quels problèmes il peut résoudre, comment pouvons-nous commencer à l’expérimenter ?

Il existe différentes techniques d’apprentissage automatique accessibles aux développeurs iOS et Android ; cependant, la plupart de ces technologies sont hostiles à l’environnement mobile, nécessitent souvent un travail important et n’ont pas été démontrées comme fonctionnant sur des appareils mobiles. Par conséquent, il n’y a que des choix idéaux pour les outils d’IA/ML sur l’appareil qui offrent avantages de la mise en œuvre de l’IA et du ML dans votre application mobile existante.

Apple propose des outils d’apprentissage automatique pour le développement iOS, notamment Core ML, Vision et Natural Language Processing. Core ML est une plate-forme Apple qui permet une interprétation efficace de l’apprentissage automatique sur l’appareil et est entièrement intégrée aux frameworks Vision et Natural Language Processing. Les modèles entièrement formés sont formés sur le cloud, puis convertis au format Core ML et chargés dans votre projet Xcode.

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TensorFlow Lite, une version allégée de la bibliothèque open source TensorFlow, est recommandée pour le développement Android. TensorFlow Lite est un petit fichier binaire qui permet des inférences d’apprentissage automatique à faible latence sur l’appareil pour les appareils mobiles et intégrés à l’aide d’un fichier de modèle TensorFlow Lite pré-entraîné.

Cela combine le meilleur des deux mondes puisque vous interagissez avec le même réseau de classification sur chaque plateforme.

Conclusion

Avec la compétence et la promesse que l’IA et l’apprentissage automatique ont déjà démontrées dans des projets d’applications mobiles dans divers créneaux, ces deux techniques sont extrêmement susceptibles de faire partie intégrante de l’écosystème des applications pour les années à venir. L’élément clé à garder à l’esprit est que l’IA et l’apprentissage automatique doivent être appliqués de manière imaginative à diverses tâches plutôt que simplement ramassés comme des capacités prêtes à l’emploi.

Avec les dernières architectures et technologies d’apprentissage automatique à votre disposition, vous pouvez désormais améliorer l’intelligence de vos applications pour smartphone.

Les fonctionnalités ML et AI dans les applications mobiles seront bientôt la norme. Et les clients commenceront à attendre et à exiger ces solutions.

Moyens Staff
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