{"id":6217,"date":"2019-11-06T15:38:47","date_gmt":"2019-11-06T15:38:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=6217"},"modified":"2020-11-09T05:58:32","modified_gmt":"2020-11-09T05:58:32","slug":"top-machine-learning-applications-in-mobile-apps","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-machine-learning-applications-in-mobile-apps\/","title":{"rendered":"Top-Anwendungen f\u00fcr maschinelles Lernen in mobilen Anwendungen"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f1665047f14\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f1665047f14\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-machine-learning-applications-in-mobile-apps\/#Finance_and_Banking\" title=\"Finanzen und Bankwesen\">Finanzen und Bankwesen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-machine-learning-applications-in-mobile-apps\/#Healthcare\" title=\"Gesundheitswesen\u00a0\">Gesundheitswesen\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-machine-learning-applications-in-mobile-apps\/#Retail_and_ecommerce\" title=\"Einzelhandel und E-Commerce\u00a0\">Einzelhandel und E-Commerce\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-machine-learning-applications-in-mobile-apps\/#Advertising_Marketing\" title=\"Werbung und Marketing\">Werbung und Marketing<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-machine-learning-applications-in-mobile-apps\/#Real-World_Applications_of_Machine_Learning_in_Mobile_Apps\" title=\"Reale Anwendungen von maschinellem Lernen in mobilen Anwendungen\u00a0\">Reale Anwendungen von maschinellem Lernen in mobilen Anwendungen\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-machine-learning-applications-in-mobile-apps\/#Netflix\" title=\"Netflix\">Netflix<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-machine-learning-applications-in-mobile-apps\/#Tinder\" title=\"Zunder\">Zunder<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-machine-learning-applications-in-mobile-apps\/#Snapchat\" title=\"Snapchat\">Snapchat<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-machine-learning-applications-in-mobile-apps\/#Google_Maps\" title=\"Google Maps\">Google Maps<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><em>Juned Ghanchi schreibt \u00fcber die Spitze <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=MLMobileApps\">maschinelles Lernen<\/a> Anwendungen in mobilen Apps, von denen viele von uns t\u00e4glich Gebrauch machen. <\/em><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mobile apps, thanks to their all-pervading and all-encompassing role across all spheres of life, have been the subject of several state-of-the-art technologies and innovations. For mobile apps to stand out from the crowd, new technologies are playing an instrumental role. As the demand for personalised user experience is exponentially growing across all digital applications, new technologies like Machine Learning and <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> are playing a decisive role in meeting this demand.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aber wie kann maschinelles Lernen mobile Anwendungen unterst\u00fctzen? ML wird von Entwicklern mobiler Apps eingesetzt, um verbesserte Funktionen bereitzustellen, die von der Gesichtserkennung und Personenerkennung bis hin zu personalisierten Empfehlungsmaschinen reichen. Hier sind einige interessante Anwendungen des maschinellen Lernens in mobilen Apps.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Finance_and_Banking\"><\/span><b>Finanzen und Bankwesen<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die pr\u00e4diktive Analyse ist im Finanz- und Bankensektor von enormer Bedeutung, da die pr\u00e4zise Vorhersage von Zusammenbr\u00fcchen, Konjunkturblasen oder Trends den Unternehmen helfen kann, Risikofaktoren zu vermeiden und gleichzeitig die Wachstumschancen zu optimieren. <\/span><b>Versicherung Startup <a href=\"https:\/\/econsultancy.com\/how-lemonade-disrupted-the-insurance-industry-and-built-a-multi-billion-dollar-business\/\">Limonade<\/a> hat eine Smartphone-App auf den Markt gebracht, die ML und Chatbots nutzt, um Versicherungsdienstleistungen anzubieten.\u00a0<\/b><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Healthcare\"><\/span><b>Gesundheitswesen\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Gesundheitswesen ist ein weiterer wichtiger Sektor, in dem das maschinelle Lernen eine gro\u00dfe Rolle spielen d\u00fcrfte. Von pr\u00e4zisionsgesteuerten Diagnosen auf der Grundlage des Nutzerverhaltens bis hin zu einer proaktiveren und reaktionsf\u00e4higeren Gesundheitsf\u00fcrsorge auf der Grundlage von Patienteneingaben kann diese Technologie viel Effizienz und Zuverl\u00e4ssigkeit in die moderne Gesundheitspraxis bringen. Bei bestimmten lebensbedrohlichen Krankheiten wie Krebs, die eine fr\u00fchzeitige Erkennung und Diagnose erfordern, kann das proaktive Lernen von Patientensymptomen wirklich eine entscheidende Rolle spielen. Das maschinelle Lernen kann auch den Weg f\u00fcr eine st\u00e4rker personalisierte Medikation und Behandlung von Krankheiten unterschiedlicher Art ebnen. <\/span><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wearable-technology-changing-the-face-of-healthcare\/\"><b>Wearables<\/b><\/a><b> und die dazugeh\u00f6rigen Handy-Apps spielen derzeit eine gro\u00dfe Rolle, da sie helfen, die Gesundheit in Echtzeit zu \u00fcberwachen und Feedback zu geben.\u00a0<\/b><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Retail_and_ecommerce\"><\/span><b>Einzelhandel und E-Commerce\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Im gesamten Einzelhandelssektor, auch im E-Commerce, spielt die Kenntnis des Kundenverhaltens und der Kundengewohnheiten eine entscheidende Rolle. Die Kenntnis der Kundenpr\u00e4ferenzen, -neigungen und -absichten kann Gesch\u00e4ften dabei helfen, auf Kundenbed\u00fcrfnisse und -entscheidungen pr\u00e4ziser und auf relevante Weise einzugehen. Personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage von Benutzereingaben k\u00f6nnen einem Gesch\u00e4ft helfen, die Verkaufschancen pr\u00e4ziser zu nutzen. Einige der wichtigsten Bereiche, in denen der elektronische Handel <\/span><a href=\"https:\/\/www.indianappdevelopers.com\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">App-Entwickler<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> Zu den Bereichen, in denen ML-basierte Erkenntnisse wirklich von Nutzen sein k\u00f6nnen, geh\u00f6ren Produktsuche, Empfehlungen, Trendprognosen, Werbeaktionen und Betrugskontrollmechanismen. <\/span><b>Ein Beispiel f\u00fcr eine mobile Shopping-App, die ML nutzt, ist der E-Commerce-Riese Amazon.\u00a0<\/b><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Advertising_Marketing\"><\/span>Werbung und Marketing<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mehrere Marken nutzen die M\u00f6glichkeiten von ML, um zielgerichteten Nutzern relevante Anzeigen zu pr\u00e4sentieren. <a href=\"https:\/\/digiday.com\/marketing\/coca-cola-targeted-ads-based-facebook-instagram-photos\/\">Coca Cola,<\/a> zum Beispiel nutzt einen Bilderkennungsalgorithmus, um automatisch Bilder seiner Produkte zu erkennen, wenn Nutzer Fotos in soziale Medien hochladen. Auf der Grundlage dieser Informationen wird dann die Konversation angezapft und Anzeigen f\u00fcr relevante Zielgruppen erstellt. Einige Unternehmen nutzen auch die Geolokalisierung, um Ihnen mobile Benachrichtigungen anzuzeigen, wenn Sie sich in der N\u00e4he eines Gesch\u00e4fts befinden, in dem Sie bereits nach Produkten gesucht haben.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><cite>Lesen Sie mehr von Kolabtree: <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/5-companies-using-big-data-and-ai-to-improve-performance\/\">5 Unternehmen, die Big Data und KI zur Leistungsverbesserung nutzen<\/a><\/cite><br \/>\n<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Real-World_Applications_of_Machine_Learning_in_Mobile_Apps\"><\/span><b>Reale Anwendungen von maschinellem Lernen in mobilen Anwendungen\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Netflix\"><\/span><b>Netflix<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Netflix, die App f\u00fcr Video- und Medienstreaming, setzt maschinelles Lernen ein, um das Nutzererlebnis zu verbessern und die Nutzerbindung zu erh\u00f6hen. Netflix nutzt maschinelles Lernen, um die Vorlieben, Entscheidungen und Absichten der Nutzer auf der Grundlage von Nutzeraktivit\u00e4ten zu ber\u00fccksichtigen. <\/span><a href=\"https:\/\/research.netflix.com\/research-area\/machine-learning\"><span style=\"font-weight: 400;\">Netflix-Forschung<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> skizziert, wie ML in ihrem Netzwerk effektiv eingesetzt wird.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tinder\"><\/span><b>Zunder<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tinder, die weltweit beliebte Dating-App, hat bereits alle Rekorde in Bezug auf Nutzerbindung und Zufriedenheit unter allen anderen Dating-Apps gebrochen. Tinder verwendet jetzt einen Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen, um die Absichten und Vorlieben der Nutzer genauer zu verstehen und herauszufinden, wie man Ihnen ein Profil zeigen kann, bei dem Sie wahrscheinlich nach rechts wischen werden. Vox erkl\u00e4rt den Tinder-Algorithmus <\/span><a href=\"https:\/\/www.vox.com\/2019\/2\/7\/18210998\/tinder-algorithm-swiping-tips-dating-app-science\"><span style=\"font-weight: 400;\">hier<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Snapchat\"><\/span><b>Snapchat<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Beim maschinellen Lernen geht es nicht nur darum, den Kunden perfekte Empfehlungen zu geben, um eine gleichbleibende Verkaufsleistung zu gew\u00e4hrleisten. Snapchat ist eine der wenigen erfolgreichen Apps, die die M\u00f6glichkeiten der Technologie des maschinellen Lernens in vollem Umfang genutzt haben. Filter wie 3D Paint in Snapchat sind gro\u00dfartige Beispiele daf\u00fcr, wie Augmented Reality und maschinelles Lernen zusammen f\u00fcr eine verbesserte Computer Vision genutzt werden k\u00f6nnen.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Google_Maps\"><\/span><b>Google Maps<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone size-medium wp-image-6223\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/machine-learning-applications-mobile-apps-300x200.jpg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"200\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/machine-learning-applications-mobile-apps-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/machine-learning-applications-mobile-apps-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/machine-learning-applications-mobile-apps-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/machine-learning-applications-mobile-apps-1080x720.jpg 1080w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/machine-learning-applications-mobile-apps.jpg 1350w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/machine-learning-applications-mobile-apps-300x200@2x.jpg 600w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><br \/>\nDer Einsatz von maschinellem Lernen bei Google Maps ist ein weiteres herausragendes Beispiel daf\u00fcr, wie diese Technologie optimale Effizienz und Benutzerfreundlichkeit f\u00fcr die Endnutzer gew\u00e4hrleisten kann. Anstatt jedes Mal auf die Eingaben und Befehle eines Nutzers zu warten, nutzt Google Maps ML zur Vorhersage <\/span><a href=\"https:\/\/venturebeat.com\/2019\/06\/27\/how-google-maps-uses-machine-learning-to-predict-bus-traffic-delays-in-real-time\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Busversp\u00e4tungen<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><a href=\"https:\/\/ai.googleblog.com\/2017\/05\/updating-google-maps-with-deep-learning.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">Stra\u00dfennamen lesen<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">und mehr.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass ML und KI den Weg f\u00fcr intelligentere und kundenfreundlichere Anwendungen ebnen, die noch vor ein paar Jahren undenkbar waren. Die Zukunft von mobilen Apps und digitalen Interaktionen geh\u00f6rt diesen intelligenten Technologien.<\/span><\/p>\n<p><strong>Sie m\u00fcssen mit einem <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=MLMobileApps\">Berater f\u00fcr maschinelles Lernen<\/a>? Arbeiten Sie mit ML-, AI- und Data Science-Experten an Kolabtree.\u00a0<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Juned Ghanchi writes about the top machine learning applications in mobile apps, some of which many of us use on a daily basis. Mobile apps, thanks to their all-pervading and all-encompassing role across all spheres of life, have been the subject of several state-of-the-art technologies and innovations. For mobile apps to stand out from the<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-machine-learning-applications-in-mobile-apps\/\" title=\"Mehr lesen\">Mehr lesen<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":6221,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[434,398,247,433],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Top Machine Learning Applications in Mobile Apps - The Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Machine learning applications in mobile apps range from face recognition to personalized recommendations. 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