Ištirkite mašininio mokymosi savo mobiliosiose programose pranašumus šiandien!

Dirbtinis intelektas, žlugdanti technologijos forma, parklupdė visas kitas sistemas. Kadangi jo poveikis pastebimas visose srityse, mus visiškai sužavėjo visa apimantis AI prigimtis.

Ypač kurdami išmaniąsias mobiliąsias programas matome, kaip naudojamas mašininis mokymasis – svarbus dirbtinio intelekto darinys. Prieš tęsdami, pirmiausia supraskime, kas yra Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis.

Kas yra dirbtinis intelektas?

Dirbtinio intelekto (DI) sritis apima daugybę technologijų, kurios suteikia skaičiavimo sistemoms galimybę atlikti daugybę sudėtingų užduočių.

Šios užduotys apima vaizdinį suvokimą, supratimą ir žmonių kalbų vertimą raštu ir žodžiu. Be to, dirbtinis intelektas taip pat padeda analizuoti didžiulius duomenų rinkinius ir generuoti įžvalgias rekomendacijas, kurios gali turėti tolesnės pažangos.

Kas yra mašininis mokymasis?

Tuo tarpu mašininis mokymasis (ML) yra dirbtinio intelekto polaukis, pasižymintis gebėjimu padėti savarankiškam mokymuisi mašinose.

Tai suteikia jiems galimybę išgauti žinias iš duomenų ir praeities sąveikos, analizuoti ir suprasti pagrindinius modelius, kad būtų sukurtos prognozės su minimaliu žmogaus įsikišimu ir didžiausiu tikslumu.

Kodėl svarbu įtraukti ML?

Priklausomai nuo to, ką mobilioji aplikacija pasiekia, keli veiksniai labai padidės, jei į ML metodus įtrauksime mobiliųjų programėlių kūrimas.

Šie veiksniai apima:

1. Patobulinta vartotojo patirtis

ML pagerina vartotojo patirtį individualizuodamas programą pagal vartotojo pageidavimus. Tai taip pat padeda nuspėti, kai programa numato kitą vartotojo žingsnį.

2. Veiklos optimizavimas

Per pasirodymą duomenų analizė ML modeliais, galime nustatyti problemas ir padėti kūrėjams efektyviau taisyti klaidas, o kitais atvejais problemas tektų aptikti rankiniu būdu. Tai gali būti varginantis ir varginantis.

3. Padidėjęs efektyvumas

ML algoritmai gali automatizuoti užduotis, optimizuoti procesus ir pasiūlyti pagrįstas rekomendacijas, taip sumažinant vartotojų sugaištą laiką ir pastangas.

4. Konkurencinis pranašumas

Įtraukus nuspėjamąją analizę, kuri yra ML programa, galite atskirti jūsų programą nuo konkurentų įvertinant naudotojų tendencijas ir numatant būsimus klientų poreikius.

5. Pritaikymas ir mastelio keitimas

ML modeliai mobiliosiose programose gali prisitaikyti prie nuolatinių pokyčių, pvz., vartotojų elgsenos ir pageidavimų, ir efektyviai valdyti didėjantį duomenų kiekį. Tai suteikia mobiliosioms programoms pranašumą prieš kitas konkuruojančias programas, kurios neįtraukia ML į savo taikomąsias programas ir procesus.

Kur ML galima įtraukti į mobiliąsias programas?

Po AI atsiradimo daugelis mobiliųjų programų buvo valdomos ML modeliai kad pagerintų jų našumą ir naudotojų patirtį. Srautinio perdavimo paslaugos, pvz., „Netflix“, ir socialinės žiniasklaidos programos, tokios kaip „Facebook“ ir „Snapchat“, naudoja ML, kad padėtų atlikti duomenimis pagrįstas užduotis. ML gali būti naudojamas įvairiais būdais, priklausomai nuo kuriamos programos tipo.

Štai keletas ML metodų, kuriuos galima naudoti programoje, pavyzdžių.

1. Vaizdo atpažinimas

Mobilioji programa, skirta tam tikrų vaizdo aspektų identifikavimui, gali naudoti vaizdo apdorojimo modelius, kad atpažintų tam tikrus objektus, orientyrus ar žmones vaizde.

2. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)

Dažniausiai naudojamas pokalbių robotuose ir išmaniųjų asistentų programose, NLP yra efektyviausias kai taikoma užduotims, susijusioms su natūralios kalbos įvestimi arba išvestimi. Tai apima balso komandas, tekstinius pranešimus arba atsiliepimus. Tai taip pat naudinga užduotims, kurios pagrįstos temų ištraukimu arba santraukų generavimu.

3. Nuspėjamoji analizė

Kaip aptarta aukščiau, ši ML technika padeda įvertinti naudotojo elgesį ir nuostatas, todėl programa gali rekomenduoti atitinkamą turinį, produktus ar funkcijas. Tai suteikia individualiam naudotojui itin individualizuotą patirtį.

4. Gestų atpažinimas

Mobiliosios programos gali naudoti ML modelius, kad atpažintų tam tikras vartotojo įvestis ir jas atitinkamai interpretuotų. Darbas su ML gali žymiai padidinti atpažinimo tikslumą ir pagerinti naudotojo patirtį.

An AR (Papildyta realybė) sutelktoms mobiliosioms programoms gali būti labai naudinga naudoti gestų atpažinimo ML modelius, nes vartotojai gali sąveikauti su programos funkcijomis gestais.

Kaip įtraukti ML į savo programą?

Prieš pasinerdami į ML integraciją, geriau suprasti, kur ML gali patobulinti programą. Turite būti budrūs atlikdami šiuos veiksmus:

• Nustatykite pagrindines programos funkcijas, kurios gali geriau veikti su tam tikrais ML algoritmais.
• Užtikrinkite, kad duomenys būtų gerai sutvarkyti ir saugūs, kad būtų galima naudoti ML modelius.
• Pasirinkę tinkamus AI įrankius, kurie geriausiai sinerguoja su tuo, ką programa nori daryti, tęskite AI modelių ir jų integravimo mokymą.

Keletas įrankių padeda kūrėjams integruoti ML į savo programas.

1. Tensor Flow Lite

Paprastai naudojama Android programose, Tensor Flow Lite yra mobilioji biblioteka, skirta diegti (naujai išmokyta ar esama) mobiliuosiuose (ir kituose įrenginiuose).

2. ML rinkinys

ML Kit, „Google“ sukurtas SDK mobiliesiems, skirtas įtraukti ML galimybes iOS ir Android programos sklandžiai. Skirtingai nuo debesies pagrindu veikiančių ML įrankių, ML Kit siūlo apdorojimą įrenginyje, kuris padidina greitį ir įgalina programas realiuoju laiku, pvz., fotoaparato įvesties apdorojimą.

Jo neprisijungus funkcija leidžia apdoroti vaizdus ir tekstą tiesiai įrenginyje, taip palengvinant užduotis, kurioms reikia, kad duomenys būtų saugomi vietoje.

3. Pytorch Mobile

„PyTorch Mobile“ vykdymo laiko beta versijos leidimas suteikia sklandų perėjimą nuo modelio mokymo prie diegimo, visa tai „PyTorch“ ekosistemoje.

Tai supaprastina procesą nuo tyrimų iki gamybos mobiliuosiuose įrenginiuose ir užtikrina visapusišką darbo eigą. Be to, tai sukuria pagrindą privatumą didinančioms funkcijoms, taikant jungtinius mokymosi metodus.

4. Pagrindinis ML

„Apple Core ML“ suteikia kūrėjams galimybę sklandžiai integruoti mašininio mokymosi modelius į savo programas įvairiose platformose, įskaitant „iOS“, „MacOS“, „watchOS“ ir „tvOS“.

Ši sistema supaprastina iš anksto paruoštų modelių diegimą tiesiai „Apple“ įrenginiuose, o tai atveria tokias funkcijas kaip vaizdo atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir daugybė galimybių.

„Core ML“ užtikrina optimalų našumą ir efektyvumą, kai tik įmanoma, išmaniai išnaudodama aparatinės įrangos pagreitį.

Galiausiai,

Pasirinkus, kokius įrankius naudoti ML modelius, priklauso nuo tikslo mobilioji programa bando pasiekti. Tokie veiksniai kaip įrenginys (CPU, mikroschemų rinkinys, saugykla), kaina ir duomenų rinkinys (mokymo ir diegimo laikas) nulems sunkumus ir laiką, kurio prireiks integruoti ML į programą.

Todėl svarbu viską suplanuoti ir vėliau dirbti. Taip pat svarbu pažymėti, kad ateityje, siekiant neatsilikti nuo naujausių technologijų ir tendencijų, dirbtinio intelekto įtraukimas greitai taps reikalavimu mobiliosioms programoms.

Pirmiau minėtų įrankių įvaldymas bus naudingas kūrėjams ateityje, kai bus įdiegti nauji įrankiai.