Principales applications d'apprentissage automatique dans les applications mobiles

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Juned Ghanchi écrit à propos du sommet apprentissage machine 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 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 Artificial Intelligence are playing a decisive role in meeting this demand. 

Mais comment l'apprentissage automatique peut-il renforcer les applications mobiles ? L'apprentissage automatique est utilisé par les développeurs d'applications mobiles pour fournir des fonctionnalités améliorées, allant de la reconnaissance des visages et de la détection des personnes aux moteurs de recommandation personnalisés. Voici quelques applications intéressantes de l'apprentissage automatique dans les applications mobiles. 

Finance et banque

Predictive analyse in the finance and banking industry is of tremendous significance since the precise prediction of crashes, economic bubbles or trends can help organisations stay clear of the risk factors while optimising growth opportunities. Création d'une assurance Limonade a lancé une application pour smartphone, qui utilise le ML et les chatbots pour fournir des services d'assurance. 

Soins de santé 

Healthcare is another crucial sector, where machine learning is expected to play a massive role. From precision-driven diagnosis based upon the user behaviour to making way for more proactive and responsive healthcare based on patient input, this technology can bring a lot of efficiency and reliability to the modern healthcare practices. For certain life-threatening maladies like cancer that demands early detection and diagnosis, proactive learning of the patient’s symptoms can really play a vital role. Machine learning can also pave the way for more personalised medication and treatment for ailments of different nature. Wearables et les applications mobiles qui leur sont associées jouent actuellement un rôle énorme, en aidant à surveiller la santé en temps réel et à fournir des informations en retour. 

Commerce de détail et commerce électronique 

In the whole retail sector, including ecommerce stores, knowing customer behaviour and habits play a crucial role. Knowing customer preferences, leanings and intent can help stores to address customer needs and choices more precisely and in a relevant manner. Personalised recommendations based on user inputs can help a store take on the sales opportunities in a more precise manner. Some of the key zones where ecommerce développeurs d'applications can really reap the benefit of ML-based insights include product search, recommendations, trend forecasting, promotions, and fraud contrôle mechanism. Le géant du commerce électronique Amazon est un exemple d'application mobile d'achat utilisant le ML. 

Publicité et marketing

Plusieurs marques exploitent la puissance du ML pour présenter des publicités pertinentes aux utilisateurs ciblés. Coca cola, par exemple, utilise un algorithme de reconnaissance d'image pour détecter automatiquement les images de ses produits lorsque les utilisateurs téléchargent des photos sur les médias sociaux. Sur la base de ces informations, elle exploite ensuite la conversation et génère des publicités à destination de publics pertinents. Certaines entreprises utilisent également la géolocalisation pour vous montrer des notifications mobiles lorsque vous vous rapprochez d'un magasin sur lequel vous avez déjà consulté des produits. 

Lire la suite de Kolabtree : 5 entreprises utilisant le Big Data et l'IA pour améliorer leurs performances

Applications réelles de l'apprentissage automatique dans les applications mobiles 

Netflix

Netflix, l'application de streaming vidéo et multimédia, utilise l'apprentissage automatique pour améliorer l'expérience et l'engagement des utilisateurs. Netflix utilise l'apprentissage automatique pour répondre aux préférences, aux choix et aux intentions de l'utilisateur, en fonction de ses activités. Recherche sur Netflix décrit comment le ML est utilisé efficacement à travers leur réseau.  

Tinder

Tinder, the globally popular rencontre app, has already broken all records in terms of user engagement and satisfaction among all other dating apps. Tinder now uses a Machine Learning algorithm to understand user intent and preferences more precisely, and figure out how to show you a profile you’re likely to right-swipe on. Vox explains the Tinder algorithm ici

Snapchat

Machine Learning is not only about offering customers perfect recommendations to ensure a consistent sales output. Snapchat is one of the few successful apps that utilised the full-length capabilities of Machine Learning technology. Filters like 3D Paint in Snapchat are great examples of how augmented reality and ML can be used side together for enhanced computer vision. 

Google Maps


L'utilisation de l'apprentissage automatique par Google Maps est un autre exemple frappant de la manière dont cette technologie peut garantir une efficacité et une convivialité optimales pour les utilisateurs finaux. Au lieu d'attendre à chaque fois l'entrée et la commande d'un utilisateur, Google Maps utilise le ML pour prédire
retards de bus, lire les noms des rueset plus encore. 

En conclusion, le ML et l'IA ouvrent la voie à des applications plus intelligentes et conviviales pour les clients, ce qui était impensable il y a seulement quelques années. L'avenir des applications mobiles et des interactions numériques appartient à ces technologies intelligentes.

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À propos de l'auteur

Ramya Sriram gère le contenu numérique et la communication chez Kolabtree (kolabtree.com), la plus grande plateforme de freelancing pour scientifiques au monde. Elle a plus de dix ans d'expérience dans l'édition, la publicité et la création de contenu numérique.

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