Una guida per implementare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nell'applicazione esistente

Quando parliamo del presente, non ci rendiamo conto che in realtà stiamo parlando del futuro di ieri. E una di queste tecnologie futuristiche di cui parlare è come implementare il ML e come aggiungere l'IA alla tua app . I tuoi prossimi sette minuti saranno spesi per imparare qual è il ruolo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale nel settore dello sviluppo di app mobili e cosa puoi fare per trarne vantaggio.

Il tempo dei servizi generici e delle tecnologie più semplici è ormai passato e oggi viviamo in un mondo fortemente guidato dalle macchine. Macchine in grado di apprendere i nostri comportamenti e rendere la nostra vita quotidiana più facile di quanto avessimo mai immaginato possibile, rendendoci necessario comprendere il processo di integrazione di Machine Learning e Intelligenza Artificiale nelle app .

Il regno tecnologico oggi ha un ritmo abbastanza veloce da passare rapidamente tra marchi e app e tecnologie se uno non giustifica le proprie esigenze nei primi cinque minuti di utilizzo . Questa è anche una riflessione sulla concorrenza a cui ha portato questo ritmo veloce. Le aziende di sviluppo di app mobili semplicemente non possono permettersi di essere lasciate indietro nella corsa alle tecnologie in continua evoluzione.

Oggi, se vediamo, c'è Intelligenza Artificiale e Machine Learning incorporati in quasi tutte le applicazioni mobili che scegliamo di utilizzare. Il che rende ancora più importante sapere come integrare l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale nelle app mobili .

Ad esempio, la nostra app per la consegna di cibo ci mostrerà i ristoranti che consegnano il tipo di cibo che ci piace ordinare, le nostre applicazioni di taxi su richiesta ci mostrano la posizione in tempo reale delle nostre corse, le applicazioni di gestione del tempo ci dicono qual è il più adatto tempo per completare un compito e come dare priorità al nostro lavoro.

In effetti, l'Intelligenza Artificiale e l'Apprendimento Automatico, che un tempo erano considerati la tecnologia più complicata su cui lavorare o addirittura comprendere, è qualcosa che è diventato una parte quotidiana della nostra vita senza nemmeno rendersi conto della sua presenza. Ne sono una prova le seguenti funzionalità offerte dalle app dei migliori brand.

L'ampia inclusione delle due tecnologie correlate ha fatto cessare la necessità di preoccuparsi di cose semplici, anche complicate, perché le nostre applicazioni mobili e i nostri dispositivi smartphone lo stanno facendo per noi.

Le statistiche fornite di seguito ci mostreranno che le app mobili basate su ML e AI sono una categoria leader tra le startup e le aziende finanziate.

• Allied Market Research ha previsto che il mercato del ML raggiungerà i 5.537 milioni di dollari nel 2023, dimostrando ulteriormente la sua crescente prevalenza.
  
  
• Secondo il CIO Survey 2019 di Gartner, il numero di aziende che implementano tecnologie di intelligenza artificiale in qualche forma è cresciuto del 270% negli ultimi anni.
  
  
• Secondo Microsoft , il 44% delle organizzazioni teme di perdere terreno rispetto alle startup se sono troppo lente nell'implementare l'IA.
  
  
• La ricerca di Fortune Business Insights prevede che 117,19 miliardi di dollari siano il valore atteso del mercato globale dell'apprendimento automatico entro il 2027 con un CAGR del 39,2% durante il periodo di previsione.
  
  
• Il Wall Street Journal , afferma che i progressi nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico hanno il potenziale per aumentare il PIL globale del 14% da oggi fino al 2030.

L'idea alla base di qualsiasi tipo di attività è quella di realizzare profitti e ciò può essere fatto solo quando ottengono nuovi utenti e mantengono i loro vecchi utenti. Il difficile compito può essere semplificato tramite l'intelligenza artificiale in quanto rappresenta uno dei vantaggi o dei vantaggi dell'integrazione dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale nelle app .

Modi per implementare AI e ML

Ci sono tre modi primordiali attraverso i quali il potere di L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale possono essere incorporati nelle app mobili per rendere l'applicazione più efficiente, solida e intelligente. I modi che sono anche la risposta a come aggiungere AI e ML alla tua app .

Ragionamento

AI e ML sono due tecnologie competenti che assorbono il potere del ragionamento per risolvere i problemi. Applicazioni come Uber o Google Maps che vengono utilizzate dalle persone per viaggiare in aree diverse, cambiano molte volte la rotta o il percorso in base alle condizioni del traffico. È qui che funziona l'IA, sfruttando le sue capacità di pensiero. Questa struttura è ciò che consente all'IA di battere un essere umano a scacchi e il modo in cui Uber utilizza il ragionamento automatizzato per ottimizzare i percorsi in modo che gli utenti raggiungano la loro destinazione più velocemente.

Pertanto, le decisioni rapide in tempo reale sono attualmente controllate dall'IA per fornire il miglior servizio clienti.

Raccomandazione

Poiché hai familiarità con le piattaforme OTT come Netflix, Amazon e altre; le funzionalità di streaming di queste piattaforme acquisiscono un gran numero di clienti con alti tassi di fiducia e fidelizzazione degli utenti. Sia Netflix che Amazon hanno implementato AI e ML nelle loro applicazioni che esaminano la decisione del cliente in base a età, sesso, posizione e preferenze. La tecnologia basata sulle scelte del cliente suggerisce quindi le alternative più popolari nella loro playlist di visualizzazione o che le persone con gusti simili hanno guardato.

Dare agli utenti informazioni su ciò di cui avrebbero bisogno dopo si è rivelato essere il segreto del successo di alcuni dei migliori marchi del mondo: Amazon, Flipkart, Netflix , tra gli altri, hanno utilizzato il potere supportato dall'Intelligenza Artificiale per molto tempo Ora. Questa è una tecnologia incredibilmente popolare per i servizi di streaming e viene attualmente eseguita in numerose altre applicazioni.

comportamentale

Imparare come si comporta l'utente nell'app può aiutare l'Intelligenza Artificiale a stabilire un nuovo confine nel mondo della sicurezza. Ogni volta che qualcuno tenta di prendere i tuoi dati e provare a impersonare qualsiasi transazione online a tua insaputa, il sistema di intelligenza artificiale può tracciare il comportamento insolito e interrompere la transazione in quel momento.

Queste tre basi primarie che rispondono a quali sono i modi migliori per incorporare l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale nello sviluppo di applicazioni possono essere utilizzate in più capacità per consentire alla tua app di offrire un'esperienza cliente molto migliore .

E ora che abbiamo visto come integrare l'IA nelle app Android insieme all'integrazione di ML , rispondiamo al perché?

Perché dovresti integrare l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale nella tua app mobile?

Perché integrare Machine Learning e AI nella tua app mobile?

Personalizzazione

Qualsiasi algoritmo di intelligenza artificiale collegato alla tua applicazione mobile simpleton può analizzare varie fonti di informazioni dalle attività sui social media alle valutazioni del credito e fornire consigli a ogni dispositivo dell'utente. Lo sviluppo di applicazioni di apprendimento automatico può essere utilizzato per apprendere:

• Chi sono i tuoi clienti?
• Cosa gli piace?
• Cosa possono permettersi?
• Quali parole usano per parlare di prodotti diversi?

Sulla base di tutte queste informazioni, puoi classificare i comportamenti dei tuoi clienti e utilizzare quella classificazione per il marketing target. In parole povere, ML ti consentirà di fornire ai tuoi clienti e potenziali clienti contenuti più pertinenti e allettanti e dare l'impressione che le tecnologie delle tue app mobili con IA siano personalizzate appositamente per loro.

Per guardare alcuni esempi di AI ML di grandi marchi che stanno definendo standard su come implementare l'apprendimento automatico nelle app?

• Taco Bell come TacBot che prende ordini, risponde a domande e consiglia voci di menu in base alle tue preferenze.
• Uber utilizza ML per fornire ai propri utenti un orario di arrivo e un costo stimato.
• ImprompDo è un'app di gestione del tempo che utilizza ML per trovare un momento adatto per completare le tue attività e dare priorità alla tua lista di cose da fare
• Migraine Buddy è un'ottima app sanitaria che adotta il ML per prevedere la possibilità di un mal di testa e consiglia modi per prevenirlo.
• Optimize fitness è un'app per lo sport che incorpora un sensore disponibile e dati genetici per personalizzare un programma di allenamento altamente individuale.

Ricerca Avanzata

Attraverso il processo di sviluppo di app basato su intelligenza artificiale e machine learning , otterrai un'app che ti consente di ottimizzare le opzioni di ricerca nelle tue applicazioni mobili. AI e Machine Learning rendono i risultati della ricerca più intuitivi e contestuali per i suoi utenti. Gli algoritmi imparano dalle diverse query poste dai clienti e danno la priorità ai risultati in base a tali query.

Infatti, non solo gli algoritmi di ricerca, le moderne applicazioni mobili consentono di raccogliere tutti i dati degli utenti comprese le cronologie di ricerca e le azioni tipiche. Questi dati possono essere utilizzati insieme ai dati comportamentali e alle richieste di ricerca per classificare i tuoi prodotti e servizi e mostrare i migliori risultati applicabili.

Gli aggiornamenti, come la ricerca vocale o la ricerca gestuale possono essere incorporati per un'applicazione dalle prestazioni migliori.

Prevedere il comportamento degli utenti

Il più grande vantaggio dello sviluppo di app di machine learning basate sull'intelligenza artificiale per gli esperti di marketing è che ottengono una comprensione delle preferenze e dei modelli comportamentali degli utenti esaminando diversi tipi di dati relativi a età, sesso, posizione, cronologie di ricerca, frequenza di utilizzo delle app, ecc. i dati sono la chiave per migliorare l'efficacia dell'applicazione e delle attività di marketing.

Il meccanismo di suggerimento di Amazon e il consiglio di Netflix funzionano secondo lo stesso principio per cui il ML aiuta a creare consigli personalizzati per ogni individuo.

E non solo Amazon e Netflix, ma anche app mobili come Youbox, JJ food service e Qloo entertainment adottano il ML per prevedere le preferenze dell'utente e costruire il profilo dell'utente in base a ciò.

Annunci più pertinenti

Molti esperti del settore hanno esercitato su questo punto che l'unico modo per andare avanti in questo mercato di consumo infinito può essere ottenuto personalizzando ogni esperienza per ogni cliente.

Secondo un rapporto del gruppo The Relevancy , il 38% dei dirigenti utilizza già l'apprendimento automatico per le app mobili come parte della propria piattaforma di gestione dei dati (DMP) per la pubblicità.

Con l'aiuto dell'integrazione dell'apprendimento automatico nelle app mobili , puoi evitare di debilitare i tuoi clienti avvicinandoli con prodotti e servizi a cui non sono interessati. Piuttosto puoi concentrare tutte le tue energie nella generazione di annunci che soddisfino le fantasie e i capricci unici di ogni utente .

Le aziende di sviluppo di app di Machine Learning oggi possono consolidare facilmente i dati in modo intelligente, il che in cambio farà risparmiare tempo e denaro destinati a pubblicità inappropriata e migliorerà la reputazione del marchio di qualsiasi azienda.

Ad esempio, Coca-Cola è nota per personalizzare i suoi annunci in base alla fascia demografica. Lo fa avendo informazioni su quali situazioni spingono i clienti a parlare del marchio e ha, quindi, definito il modo migliore per servire gli annunci pubblicitari.

Livello di sicurezza migliorato

Oltre a essere uno strumento di marketing molto efficace, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per le app mobili possono anche semplificare e proteggere l'autenticazione delle app. Funzionalità come il riconoscimento delle immagini o il riconoscimento dell'audio consentono agli utenti di impostare i propri dati biometrici come passaggio di autenticazione di sicurezza nei propri dispositivi mobili. ML ti aiuta anche a stabilire i diritti di accesso per i tuoi clienti.

App come ZoOm Login e BioID hanno investito nello sviluppo di applicazioni ML e AI per consentire agli utenti di utilizzare le proprie impronte digitali e Face ID per impostare blocchi di sicurezza su vari siti Web e app. Infatti, BioID offre anche un riconoscimento oculare perioculare per i volti parzialmente visibili.

Ora che abbiamo esaminato le diverse aree in cui l'applicazione di AI e ML può essere incorporata nell'app mobile , è giunto il momento di esaminare le piattaforme che lo renderanno possibile, cosa che noi nella nostra capacità abbiamo sperimentato società di sviluppo software di intelligenza artificiale su cui abbiamo fatto affidamento, prima di passare alla strategia che un'azienda dovrebbe escogitare per garantire un'attuazione regolare.

Coinvolgimento degli utenti

I servizi e le soluzioni di sviluppo dell'IA coinvolgono le organizzazioni nell'offrire un'assistenza clienti equilibrata e un'ampia gamma di funzionalità. Poche app forniscono piccoli incentivi ai clienti in modo che utilizzino l'applicazione in modo coerente. Anche solo per scopi di intrattenimento, gli assistenti IA loquaci sono lì per aiutare gli utenti e tenere una discussione a qualsiasi ora.

Estrazione dei dati

Il data mining, noto anche come data discovery, include l'analisi del vasto insieme di dati per raccogliere informazioni utili e raccoglierle in diverse aree, inclusi data warehouse e altri. ML offre algoritmi di dati che generalmente miglioreranno automaticamente attraverso l'esperienza basata sulle informazioni. Segue il modo di apprendere nuovi algoritmi che rendono abbastanza semplice trovare associazioni all'interno dei set di dati e raccogliere i dati senza sforzo.

Intercettazione di una frode

I casi di frode preoccupano ogni settore, in particolare quello bancario e finanziario. Per risolvere questo problema, ML utilizza l'analisi dei dati per limitare le inadempienze sui prestiti, i controlli antifrode, le frodi con carte di credito e altro ancora.

Ti aiuta anche a determinare la capacità di un individuo di prendersi cura di un prestito e il pericolo connesso alla concessione del prestito. Le app di e-commerce sfruttano spesso il ML per scoprire sconti e offerte promozionali.

Riconoscimento di oggetti e volti

Il riconoscimento facciale è la funzionalità più amata e più recente per le app mobili. Il riconoscimento facciale può aiutare a migliorare la sicurezza della tua applicazione rendendo inoltre più veloce l'accesso. Aiuta anche a proteggere i dati da fonti sconosciute.

Con la maggiore sicurezza, il riconoscimento facciale può essere utilizzato dai professionisti sanitari per valutare la salute dei pazienti esaminando il viso di un paziente.

Le migliori piattaforme per sviluppare un'app mobile con Machine Learning?

1. Azzurro

Azure è una soluzione cloud Microsoft. Azure ha una community di supporto molto ampia, documenti multilingue di alta qualità e un numero elevato di tutorial accessibili. I linguaggi di programmazione di questa piattaforma sono R e Python. Grazie a un meccanismo analitico avanzato, gli sviluppatori di app di intelligenza artificiale possono creare applicazioni mobili con capacità di previsione accurate.

2. IBM Watson

La caratteristica principale dell'utilizzo di IBM Watson è che consente agli sviluppatori di elaborare le richieste degli utenti in modo completo, indipendentemente dal formato. Qualsiasi tipo di dato. Comprese note vocali, immagini o formati stampati vengono analizzati rapidamente con l'aiuto di molteplici approcci. Questo metodo di ricerca non è fornito da alcuna piattaforma diversa da IBM Watson. Altre piattaforme coinvolgono catene logiche complesse di ANN per le proprietà di ricerca. Il multitasking in IBM Watson ha il sopravvento nella maggior parte dei casi poiché determina il fattore di rischio minimo.

3. Flusso tensoriale

La libreria open source di Google, Tensor, consente alle società di sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale di creare più soluzioni in base al deep machine learning ritenuto necessario per risolvere problemi non lineari. Le applicazioni Tensorflow funzionano utilizzando l'esperienza di comunicazione con gli utenti nel loro ambiente e trovando gradualmente risposte corrette secondo le richieste degli utenti. Tuttavia, questa libreria aperta non è la scelta migliore per i principianti.

4. API.ai

È una piattaforma creata dal team di sviluppo di Google che è noto per utilizzare le dipendenze contestuali. Questa piattaforma può essere utilizzata con successo per creare assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale per Android e iOS . I due concetti fondamentali da cui dipende Api.ai sono: Entità e Ruoli. Le entità sono gli oggetti centrali e i ruoli sono oggetti di accompagnamento che determinano l'attività dell'oggetto centrale. Inoltre, i creatori di Api.ai hanno creato un database molto potente che ha rafforzato i loro algoritmi.

5. Wit.ai

Api.ai e Wit.ai hanno piattaforme in gran parte simili. Un'altra caratteristica importante di Wit.ai è che converte i file vocali in testi stampati. Wit.ai abilita anche una funzione di "storia" in grado di analizzare dati sensibili al contesto e quindi di generare risposte altamente accurate alle richieste degli utenti e questo è soprattutto il caso dei chatbot per siti web commerciali . Questa è una buona piattaforma per la creazione di applicazioni mobili Windows, iOS o Android con machine learning.

6. Amazon AI

La famosa piattaforma basata sull'intelligenza artificiale viene utilizzata per identificare il linguaggio umano e gli oggetti visivi con l'aiuto di processi di deep machine learning. La soluzione è completamente adattata ai fini dell'implementazione nel cloud e consente quindi di sviluppare app mobili basate sull'intelligenza artificiale a bassa complessità.

7. Clarifai

La soluzione basata sull'IA analizza le informazioni con l'ausilio di algoritmi complicati e capacitivi. Le app realizzate utilizzando la piattaforma (che può essere integrata in-app tramite REST API) – possono adattarsi all'esperienza dell'utente individuale – il che la rende la scelta preferita dagli sviluppatori che desiderano investire nell'intelligenza artificiale per lo sviluppo di app per entrare nel mondo di assistenti intelligenti.

Con questo, ora sai che i modi in cui la tua app mobile può diventare un'app di intelligenza artificiale e gli strumenti che aiuteranno con l'apprendimento automatico e lo sviluppo di app di intelligenza artificiale. La prossima, l'ultima e la parte più importante di cui discuteremo ora è come iniziare.

Come avviare l'implementazione dell'IA nelle app?

L'implementazione dell'apprendimento artificiale o automatico in un'applicazione richiede un cambiamento monumentale nel funzionamento di un'applicazione che funziona senza intelligenza.

Questo cambiamento richiesto dall'IA è ciò che richiede di guardare i puntatori che sono molto diversi da ciò che è necessario quando si investe nel consueto processo di sviluppo di app mobili .

Ecco le cose che dovrai tenere in considerazione quando gestisci un progetto di IA:

Identifica il problema da risolvere tramite l'IA

Ciò che funziona in caso di applicazione dell'IA in un'app mobile, come abbiamo visto nella prima illustrazione dell'articolo, è l'applicazione della tecnologia in un processo anziché in più. Quando la tecnologia viene applicata in un'unica funzionalità dell'applicazione, è molto più facile non solo gestirla, ma anche sfruttarla al meglio . Quindi , identifica quale è quella parte della tua applicazione che trarrebbe vantaggio dall'intelligence: è una raccomandazione? La tecnologia aiuterebbe a fornire un ETA migliore? – E poi raccogliere i dati in modo specifico da quel campo.

Conosci i tuoi dati

Prima di attendere con impazienza lo sviluppo di app per l'intelligenza artificiale, è importante prima capire da dove proverrebbero i dati. Nella fase di raccolta e perfezionamento dei dati, aiuterebbe in primo luogo a identificare le piattaforme da cui proverrebbero le informazioni. Successivamente, dovrai esaminare il perfezionamento dei dati, assicurandoti che i dati che intendi inserire nel tuo modulo di intelligenza artificiale siano puliti, non duplicati e veramente informativi.

Comprendi che le API non sono sufficienti

La prossima grande cosa, quando si tratta di implementare l'IA in un'app mobile, è capire che più ampiamente la si utilizza, più le API (Application Programming Interface) si rivelerebbero inadeguate. Sebbene le API che abbiamo menzionato sopra siano sufficienti per convertire la tua app in un'app AI, non sono sufficienti per supportare una soluzione AI pesante e completa. Il punto è che più vuoi che un modello sia intelligente, più dovrai lavorare per la modellazione dei dati, qualcosa che le API non possono risolvere.

Imposta metriche che aiutino a valutare l'efficacia dell'IA

Non ha senso avere una funzionalità AI o Machine Learning implementata nella tua app mobile finché non hai anche il meccanismo per misurarne l'efficacia, qualcosa che può essere disegnato solo dopo aver compreso cosa esattamente vuoi che risolva. Quindi, prima di iniziare a implementare l'IA o persino il ML nella tua app mobile, capisci cosa vorresti che ottenesse.

Impiegare data scientist

L'ultimo punto più importante da considerare è l'assunzione di data scientist sul libro paga o investire in un'agenzia di sviluppo di app mobili che abbia data scientist nel proprio team. I data scientist ti aiuteranno con tutte le tue esigenze di raffinamento e gestione dei dati, in pratica, tutto ciò che è necessario a un livello indispensabile per resistere ed eccellere nel tuo gioco di Intelligenza Artificiale.

Questa è la fase in cui ora sei pronto per implementare l'intelligenza nella tua applicazione mobile. Poiché abbiamo parlato molto di dati nell'ultimo segmento e poiché i dati sono una parte intrinseca dell'intelligenza artificiale, esaminiamo la soluzione dei problemi che possono sorgere dai dati come nota di partenza.

Fattibilità e modifiche pratiche da apportare

Ora che sai cosa, perché e come sull'implementazione delle app di intelligenza artificiale e Machine Learning, potresti avere un'idea in merito a un piano in mente come quali passaggi dovrebbero essere intrapresi come priorità assoluta e come funzionerebbe/apparirebbe la tua applicazione, una volta apportate le modifiche. In questo senso, è un'opportunità ideale per eseguire un paio di controlli prima di andare avanti, ad esempio:

• Esegui un rapido test di possibilità per sapere se la tua futura esecuzione porterà benefici alla tua attività, migliorerà l'esperienza utente e aumenterà il coinvolgimento. Un aggiornamento fruttuoso è quello che potrebbe rendere felici gli utenti e i clienti esistenti e attirare più individui verso il tuo prodotto. Se un aggiornamento non sta espandendo la tua efficienza, non c'è motivo di impegnarsi e denaro per questo.
• Analizza se il tuo gruppo attuale può fornire ciò che è richiesto. Se la capacità interna del team è inferiore o nulla, è necessario assumere nuovi dipendenti o esternalizzare il lavoro a una società di sviluppo di intelligenza artificiale affidabile ed esperta.

Integrazione e sicurezza dei dati

Durante l'implementazione di progetti di Machine Learning per applicazioni mobili, la tua app richiederà un modello di configurazione delle informazioni migliore. I dati obsoleti, composti in modo diverso, possono influenzare l'efficacia della distribuzione di ML.

Quando si decide quali abilità e funzionalità verranno aggiunte nell'applicazione, è importante concentrarsi sui set di dati. Dati efficienti e ben organizzati insieme a un'attenta integrazione aiuteranno a fornire alla tua app prestazioni di alta qualità a lungo termine.

La sicurezza è un altro problema fondamentale, che non può essere trascurato. Per mantenere la tua applicazione forte e sicura, devi pensare alla disposizione corretta per integrare le implicazioni di sicurezza, aggrappandoti agli standard e alle esigenze del tuo prodotto.

Utilizzare forti ausili tecnologici di supporto

Devi scegliere la tecnologia e le soluzioni digitali giuste per supportare la tua applicazione. Lo spazio di archiviazione dei dati, gli strumenti di sicurezza, il software di backup, l'ottimizzazione dei servizi e così via dovrebbero essere solidi e sicuri per mantenere la tua app coerente. Senza questo, potrebbe verificarsi il drastico calo delle prestazioni.

Soluzioni alle sfide più comuni nella tecnologia AI?

Come qualsiasi altra tecnologia, anche l'IA presenta sempre una serie di sfide. Il principio di funzionamento di base alla base dell'apprendimento automatico è la disponibilità di dati di risorse sufficienti come campione di addestramento. E come punto di riferimento dell'apprendimento, la dimensione dei dati del campione di addestramento dovrebbe essere sufficientemente grande da garantire una perfezione fondamentale nell'algoritmo di intelligenza artificiale.

Al fine di evitare i rischi di interpretazione errata di segnali visivi o di qualsiasi altra informazione digitale da parte della macchina o dell'applicazione mobile, di seguito sono riportati i vari metodi che possono essere utilizzati:

1. Estrazione di campioni difficili

Quando un soggetto è costituito da più oggetti simili all'oggetto principale, la macchina dovrebbe confondere tra quegli oggetti se la dimensione del campione fornita per l'analisi come esempio se non è abbastanza grande. La differenziazione tra diversi oggetti con l'aiuto di più esempi è il modo in cui la macchina impara ad analizzare quale oggetto è l'oggetto centrale.

2. Aumento dei dati

Quando c'è un'immagine in questione in cui la macchina o l'applicazione mobile devono identificare un'immagine centrale, dovrebbero essere apportate modifiche all'intera immagine mantenendo inalterato il soggetto, consentendo così all'app di registrare l'oggetto principale in una varietà di ambienti .

3. Imitazione dell'aggiunta di dati

In questo metodo, alcuni dei dati vengono annullati mantenendo solo le informazioni sull'oggetto centrale. Questo viene fatto in modo che la memoria della macchina contenga solo i dati relativi all'immagine principale del soggetto e non gli oggetti circostanti.

Pensieri conclusivi

Ora che conosci i motivi e come implementare le app mobili, è tempo di applicare le prestazioni e la qualità di prim'ordine per AI e ML insieme per tirare fuori il meglio dall'applicazione. AI e ML insieme sono il futuro del progresso dello sviluppo di app mobili.

Se sei ancora confuso e vuoi chiarire i tuoi dubbi, puoi contattarci. Se stai cercando di sviluppare un'app che avanza con il tempo e la tecnologia e desideri aggiornare la tua app esistente con tutte le ultime funzionalità tecnologiche, allora dovresti collaborare con una società di sviluppo di ML e AI che sia ben adattata alle mutevoli esigenze del mercato . Puoi anche optare per fornitori di sviluppo professionale nella tua zona come i servizi di sviluppo AI negli Stati Uniti o in altre regioni. Ma assicurati di scegliere il meglio per ottenere risultati di qualità.