移动应用程序中的顶级机器学习应用

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朱尼德-甘奇写道:顶 机器学习 在移动应用程序中的应用,其中一些是我们许多人每天都在使用的。

由于移动应用程序在生活的各个领域发挥着无孔不入和包罗万象的作用,它已经成为若干最先进技术和创新的主题。为了使移动应用程序从人群中脱颖而出,新技术正发挥着重要的作用。由于所有数字应用对个性化用户体验的需求呈指数级增长,机器学习和人工智能等新技术在满足这一需求方面发挥了决定性作用。 

但是,机器学习如何增强移动应用?移动应用程序开发人员正在使用ML来提供增强的功能,从人脸识别和人员检测到个性化的推荐引擎。这里有一些有趣的机器学习在移动应用中的应用。 

金融和银行业

预测性分析在金融和银行业具有巨大的意义,因为对崩溃、经济泡沫或趋势的精确预测可以帮助组织在优化增长机会的同时远离风险因素。 保险初创企业 柠檬水 已经推出了一个智能手机应用程序,它使用ML和聊天机器人来提供保险服务。 

医疗保健 

医疗保健是另一个关键领域,机器学习有望在其中发挥巨大作用。从基于用户行为的精确驱动的诊断,到基于病人输入的更积极主动和反应迅速的医疗保健,这项技术可以为现代医疗保健实践带来很多效率和可靠性。对于某些威胁生命的疾病,如癌症,需要早期检测和诊断,主动学习病人的症状确实可以发挥重要作用。机器学习还可以为不同性质的疾病的更多个性化药物和治疗铺平道路。 可穿戴设备 及其相关的手机应用程序的发挥目前正在发挥巨大的作用,帮助实时监测健康状况并提供反馈。 

零售和电子商务 

在整个零售业,包括电子商务商店,了解客户的行为和习惯起着至关重要的作用。了解顾客的喜好、倾向和意向可以帮助商店更精确地解决顾客的需求和选择,并使之具有针对性。基于用户输入的个性化建议可以帮助商店以更精确的方式抓住销售机会。电子商务的一些关键领域 应用程序开发人员 能真正从基于ML的洞察力中获益的包括产品搜索、推荐、趋势预测、促销和欺诈控制机制。 电商巨头亚马逊就是一个使用ML的移动购物应用程序的例子。 

广告与营销

一些品牌正在利用ML的力量,向目标用户展示相关广告。 可口可乐。 例如,当用户在社交媒体上上传照片时,它使用一种图像识别算法来自动检测其产品的图像。基于这些信息,它再挖掘出对话,并向相关受众生成广告。一些公司也在使用地理定位,当你接近你已经查询过的产品的商店时,向你显示移动通知。 

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机器学习在移动应用程序中的现实应用 

网飞公司

流媒体视频和媒体应用程序Netflix利用机器学习来提供增强的用户体验,并提高用户参与度。Netflix利用ML来迎合用户的喜好、选择和意图,基于用户的活动。 Netflix的研究 概述了ML是如何在他们的网络中被有效使用的。  

Tinder

Tinder是全球流行的约会应用程序,在用户参与度和满意度方面已经打破了所有其他约会应用程序的记录。Tinder现在使用机器学习算法,更精确地了解用户的意图和偏好,并计算出如何向你展示你可能会向右滑动的个人资料。Vox解释了Tinder的算法 这里

骁骑兵

机器学习不仅仅是为客户提供完美的推荐,以确保稳定的销售产出。Snapchat是少数成功利用机器学习技术全长能力的应用程序之一。像Snapchat中的3D Paint这样的过滤器是很好的例子,说明增强现实和ML可以一起使用以增强计算机视觉。 

谷歌地图


谷歌地图对机器学习的使用是另一个突出的例子,说明这项技术可以确保终端用户的最佳效率和可用性。谷歌地图没有每次都等待用户的输入和命令,而是使用ML来预测
巴士延误, 阅读街道名称,以及更多。 

总之,ML和AI正在为更智能和客户友好的应用铺平道路,这在几年前是无法想象的。移动应用程序和数字互动的未来属于这些智能技术。

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关于作者

Juned Ghanchi是IndianAppDevelopers的联合创始人和CMO,这是一家专门从事所有移动平台(包括iOS和Android)的移动应用开发公司。 他通过为各种杂志和博客提供内容来分享他在网络和移动技术方面的专业知识。

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不,谢谢,我现在不打算雇用。