Principales applications d'apprentissage automatique dans les applications mobiles

Juned Ghanchi écrit à propos du sommet apprentissage machine dans des applications mobiles, dont certaines sont utilisées quotidiennement par nombre d'entre nous.

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 Apprentissage automatique et Intelligence artificielle 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

L'analyse prédictive dans le secteur de la finance et de la banque est d'une importance capitale car la prévision précise des crises, des bulles économiques ou des tendances peut aider les organisations à se tenir à l'écart des facteurs de risque tout en optimisant les opportunités de croissance. 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 

Les soins de santé sont un autre secteur crucial où l'apprentissage automatique devrait jouer un rôle important. Qu'il s'agisse de diagnostics de précision basés sur le comportement de l'utilisateur ou de soins de santé plus proactifs et réactifs basés sur les données du patient, cette technologie peut apporter beaucoup d'efficacité et de fiabilité aux pratiques de soins de santé modernes. Pour certaines maladies potentiellement mortelles, comme le cancer, qui nécessitent une détection et un diagnostic précoces, l'apprentissage proactif des symptômes du patient peut vraiment jouer un rôle essentiel. L'apprentissage automatique peut également ouvrir la voie à des médicaments et des traitements plus personnalisés pour des affections de nature différente. 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 

Dans l'ensemble du secteur du commerce de détail, y compris les magasins de commerce électronique, la connaissance du comportement et des habitudes des clients joue un rôle crucial. Connaître les préférences, les penchants et les intentions des clients peut aider les magasins à répondre aux besoins et aux choix des clients de manière plus précise et plus pertinente. Des recommandations personnalisées basées sur les entrées des utilisateurs peuvent aider un magasin à saisir les opportunités de vente de manière plus précise. Certains des domaines clés où le commerce électronique développeurs d'applications La recherche de produits, les recommandations, la prévision des tendances, les promotions et les mécanismes de contrôle des fraudes sont autant de domaines dans lesquels les informations basées sur le ML peuvent vraiment être utiles. 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. 

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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, l'application de rencontre mondialement populaire, a déjà battu tous les records en termes d'engagement et de satisfaction des utilisateurs parmi toutes les autres applications de rencontre. Tinder utilise désormais un algorithme d'apprentissage automatique pour comprendre plus précisément l'intention et les préférences des utilisateurs et déterminer comment leur montrer un profil sur lequel ils sont susceptibles de glisser vers la droite. Vox explique l'algorithme de Tinder 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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