Top-Anwendungen für maschinelles Lernen in mobilen Anwendungen

Juned Ghanchi schreibt über die Spitze maschinelles Lernen Anwendungen in mobilen Apps, von denen viele von uns täglich Gebrauch machen.

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 Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz are playing a decisive role in meeting this demand. 

Aber wie kann maschinelles Lernen mobile Anwendungen unterstützen? 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. 

Finanzen und Bankwesen

Die prädiktive Analyse ist im Finanz- und Bankensektor von enormer Bedeutung, da die präzise Vorhersage von Zusammenbrüchen, Konjunkturblasen oder Trends den Unternehmen helfen kann, Risikofaktoren zu vermeiden und gleichzeitig die Wachstumschancen zu optimieren. Versicherung Startup Limonade hat eine Smartphone-App auf den Markt gebracht, die ML und Chatbots nutzt, um Versicherungsdienstleistungen anzubieten. 

Gesundheitswesen 

Das Gesundheitswesen ist ein weiterer wichtiger Sektor, in dem das maschinelle Lernen eine große Rolle spielen dürfte. Von präzisionsgesteuerten Diagnosen auf der Grundlage des Nutzerverhaltens bis hin zu einer proaktiveren und reaktionsfähigeren Gesundheitsversorgung auf der Grundlage von Patienteneingaben kann diese Technologie viel Effizienz und Zuverlässigkeit in das moderne Gesundheitswesen bringen. Bei bestimmten lebensbedrohlichen Krankheiten wie Krebs, die eine frühzeitige Erkennung und Diagnose erfordern, kann das proaktive Lernen von Patientensymptomen wirklich eine entscheidende Rolle spielen. Das maschinelle Lernen kann auch den Weg für eine stärker personalisierte Medikation und Behandlung von Krankheiten unterschiedlicher Art ebnen. Wearables und die dazugehörigen Handy-Apps spielen derzeit eine große Rolle, da sie helfen, die Gesundheit in Echtzeit zu überwachen und Feedback zu geben. 

Einzelhandel und E-Commerce 

Im gesamten Einzelhandelssektor, auch im E-Commerce, spielt die Kenntnis des Kundenverhaltens und der Kundengewohnheiten eine entscheidende Rolle. Die Kenntnis der Kundenpräferenzen, -neigungen und -absichten kann Geschäften dabei helfen, auf Kundenbedürfnisse und -entscheidungen präziser und auf relevante Weise einzugehen. Personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage von Benutzereingaben können einem Geschäft helfen, die Verkaufschancen präziser zu nutzen. Einige der wichtigsten Bereiche, in denen der elektronische Handel App-Entwickler Zu den Bereichen, in denen ML-basierte Erkenntnisse wirklich von Nutzen sein können, gehören Produktsuche, Empfehlungen, Trendprognosen, Werbeaktionen und Betrugskontrollmechanismen. Ein Beispiel für eine mobile Shopping-App, die ML nutzt, ist der E-Commerce-Riese Amazon. 

Werbung und Marketing

Mehrere Marken nutzen die Möglichkeiten von ML, um zielgerichteten Nutzern relevante Anzeigen zu präsentieren. Coca Cola, 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 für relevante Zielgruppen erstellt. Einige Unternehmen nutzen auch die Geolokalisierung, um Ihnen mobile Benachrichtigungen anzuzeigen, wenn Sie sich in der Nähe eines Geschäfts befinden, in dem Sie bereits nach Produkten gesucht haben. 

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Reale Anwendungen von maschinellem Lernen in mobilen Anwendungen 

Netflix

Netflix, die App für Video- und Medienstreaming, setzt maschinelles Lernen ein, um das Nutzererlebnis zu verbessern und die Nutzerbindung zu erhöhen. Netflix nutzt maschinelles Lernen, um die Vorlieben, Entscheidungen und Absichten der Nutzer auf der Grundlage von Nutzeraktivitäten zu berücksichtigen. Netflix-Forschung skizziert, wie ML in ihrem Netzwerk effektiv eingesetzt wird.  

Zunder

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 für 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 erklärt den Tinder-Algorithmus hier. 

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

Der Einsatz von maschinellem Lernen bei Google Maps ist ein weiteres herausragendes Beispiel dafür, wie diese Technologie optimale Effizienz und Benutzerfreundlichkeit für die Endnutzer gewährleisten kann. Anstatt jedes Mal auf die Eingaben und Befehle eines Nutzers zu warten, nutzt Google Maps ML zur Vorhersage Busverspätungen, Straßennamen lesenund mehr. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ML und KI den Weg für intelligentere und kundenfreundlichere Anwendungen ebnen, die noch vor ein paar Jahren undenkbar waren. Die Zukunft von mobilen Apps und digitalen Interaktionen gehört diesen intelligenten Technologien.

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