Las mejores aplicaciones de aprendizaje automático en las aplicaciones móviles

Juned Ghanchi escribe sobre la parte superior aprendizaje automático en aplicaciones móviles, algunas de las cuales muchos de nosotros utilizamos a diario.

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 Aprendizaje automático y Inteligencia Artificial are playing a decisive role in meeting this demand. 

Pero, ¿cómo puede el aprendizaje automático potenciar las aplicaciones móviles? Los desarrolladores de aplicaciones móviles utilizan el aprendizaje automático para mejorar las funciones, desde el reconocimiento facial y la detección de personas hasta los motores de recomendación personalizados. Estas son algunas aplicaciones interesantes del aprendizaje automático en las aplicaciones móviles. 

Finanzas y banca

El análisis predictivo en el sector de las finanzas y la banca tiene una enorme importancia, ya que la predicción precisa de las crisis, las burbujas económicas o las tendencias puede ayudar a las organizaciones a mantenerse alejadas de los factores de riesgo y optimizar las oportunidades de crecimiento. Puesta en marcha del seguro Limonada ha lanzado una aplicación para smartphones, que utiliza ML y chatbots para ofrecer servicios de seguros. 

Sanidad 

La sanidad es otro sector crucial en el que se espera que el aprendizaje automático desempeñe un papel importante. Desde el diagnóstico de precisión basado en el comportamiento del usuario hasta la creación de una asistencia sanitaria más proactiva y receptiva basada en las aportaciones del paciente, esta tecnología puede aportar mucha eficiencia y fiabilidad a las prácticas sanitarias modernas. En el caso de ciertas enfermedades potencialmente mortales, como el cáncer, que exigen una detección y un diagnóstico tempranos, el aprendizaje proactivo de los síntomas del paciente puede desempeñar un papel fundamental. El aprendizaje automático también puede allanar el camino hacia una medicación y un tratamiento más personalizados para dolencias de distinta naturaleza. Wearables y su juego de aplicaciones para móviles asociado están desempeñando un gran papel en la actualidad, ayudando a controlar la salud en tiempo real y proporcionando información. 

Venta al por menor y comercio electrónico 

En todo el sector minorista, incluidas las tiendas de comercio electrónico, conocer el comportamiento y los hábitos de los clientes desempeña un papel crucial. Conocer las preferencias, las inclinaciones y las intenciones de los clientes puede ayudar a las tiendas a abordar las necesidades y las elecciones de los clientes de forma más precisa y pertinente. Las recomendaciones personalizadas basadas en las entradas del usuario pueden ayudar a una tienda a aprovechar las oportunidades de venta de forma más precisa. Algunas de las áreas clave en las que el comercio electrónico desarrolladores de aplicaciones pueden realmente aprovechar los beneficios de los conocimientos basados en el ML incluyen la búsqueda de productos, las recomendaciones, la previsión de tendencias, las promociones y el mecanismo de control del fraude. Un ejemplo de aplicación de compra móvil que utiliza ML es el gigante del comercio electrónico Amazon. 

Publicidad y marketing

Varias marcas están aprovechando el poder del ML para mostrar anuncios relevantes a usuarios específicos. Coca cola, por ejemplo, utiliza un algoritmo de reconocimiento de imágenes para detectar automáticamente las imágenes de sus productos cuando los usuarios suben fotografías en las redes sociales. A partir de esta información, aprovecha la conversación y genera anuncios para las audiencias pertinentes. Algunas empresas también utilizan la geolocalización para mostrarte notificaciones en el móvil cuando te acercas a una tienda en la que ya has buscado productos. 

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Aplicaciones reales del aprendizaje automático en las aplicaciones móviles 

Netflix

Netflix, la aplicación de vídeo y multimedia en streaming, utiliza el aprendizaje automático para ofrecer una mejor experiencia de usuario y mejorar su compromiso. Netflix utiliza el aprendizaje automático para atender a las preferencias, elecciones e intenciones del usuario, basándose en sus actividades. Investigación de Netflix describe cómo se utiliza eficazmente el ML en su red.  

Tinder

Tinder, la aplicación de citas más popular del mundo, ya ha batido todos los récords de participación y satisfacción de los usuarios entre todas las demás aplicaciones de citas. Tinder utiliza ahora un algoritmo de aprendizaje automático para entender la intención y las preferencias del usuario con mayor precisión, y averiguar cómo mostrarle un perfil que probablemente deslice hacia la derecha. Vox explica el algoritmo de Tinder aquí. 

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

El uso de Machine Learning por parte de Google Maps es otro ejemplo destacado de cómo esta tecnología puede garantizar una eficiencia y usabilidad óptimas para los usuarios finales. En lugar de esperar cada vez la entrada y el comando de un usuario, Google Maps utiliza ML para predecir retrasos en los autobuses, leer los nombres de las callesy mucho más. 

En conclusión, el ML y la IA están allanando el camino hacia aplicaciones más inteligentes y amigables con el cliente que eran impensables hace apenas un par de años. El futuro de las aplicaciones móviles y las interacciones digitales pertenece a estas tecnologías inteligentes.

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