Le migliori applicazioni di apprendimento automatico nelle applicazioni mobili

Juned Ghanchi scrive sulla cima apprendimento automatico applicazioni in applicazioni mobili, alcune delle quali molti di noi usano quotidianamente.

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 Apprendimento automatico e Intelligenza artificiale are playing a decisive role in meeting this demand. 

Ma come può il Machine Learning potenziare le app mobili? Il ML viene utilizzato dagli sviluppatori di app mobili per fornire funzioni migliorate, che vanno dal riconoscimento dei volti e dal rilevamento delle persone ai motori di raccomandazione personalizzati. Ecco alcune interessanti applicazioni di machine learning nelle app mobili. 

Finanza e banche

L'analisi predittiva nell'industria finanziaria e bancaria è di enorme importanza poiché la previsione precisa di crolli, bolle economiche o tendenze può aiutare le organizzazioni a stare alla larga dai fattori di rischio, ottimizzando le opportunità di crescita. Avvio dell'assicurazione Limonata ha lanciato un'applicazione per smartphone, che utilizza ML e chatbot per fornire servizi assicurativi. 

Sanità 

L'assistenza sanitaria è un altro settore cruciale, dove ci si aspetta che il machine learning giochi un ruolo enorme. Dalla diagnosi di precisione basata sul comportamento dell'utente alla creazione di una sanità più proattiva e reattiva basata sull'input del paziente, questa tecnologia può portare molta efficienza e affidabilità alle moderne pratiche sanitarie. Per alcune malattie pericolose per la vita, come il cancro, che richiede un rilevamento e una diagnosi precoce, l'apprendimento proattivo dei sintomi del paziente può davvero giocare un ruolo vitale. L'apprendimento automatico può anche aprire la strada a farmaci e trattamenti più personalizzati per disturbi di diversa natura. Wearables e il loro gioco associato app mobili stanno attualmente giocando un ruolo enorme, aiutando a monitorare la salute in tempo reale e fornire feedback. 

Vendita al dettaglio e commercio elettronico 

In tutto il settore della vendita al dettaglio, compresi i negozi di ecommerce, conoscere il comportamento e le abitudini dei clienti gioca un ruolo cruciale. Conoscere le preferenze, le inclinazioni e le intenzioni dei clienti può aiutare i negozi ad affrontare le esigenze e le scelte dei clienti in modo più preciso e pertinente. Le raccomandazioni personalizzate basate sugli input degli utenti possono aiutare un negozio a cogliere le opportunità di vendita in modo più preciso. Alcune delle aree chiave in cui l'ecommerce sviluppatori di app possono davvero trarre vantaggio dalle intuizioni basate sulla ML includono la ricerca di prodotti, le raccomandazioni, la previsione delle tendenze, le promozioni e il meccanismo di controllo delle frodi. Un esempio di un'applicazione per lo shopping mobile che utilizza ML è il gigante dell'ecommerce Amazon. 

Pubblicità e marketing

Diversi marchi stanno sfruttando il potere della ML per mostrare annunci pertinenti agli utenti mirati. Coca cola, per esempio, utilizza un algoritmo di riconoscimento delle immagini per rilevare automaticamente le immagini dei suoi prodotti quando gli utenti caricano fotografie sui social media. Sulla base di queste informazioni, poi attinge alla conversazione e genera annunci per un pubblico pertinente. Alcune aziende stanno anche utilizzando la geolocalizzazione per mostrare notifiche mobili quando sei più vicino a un negozio su cui hai già cercato dei prodotti. 

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Applicazioni del mondo reale dell'apprendimento automatico nelle applicazioni mobili 

Netflix

Netflix, l'app di video e media in streaming, utilizza il machine learning per fornire un'esperienza utente migliorata e migliorare il coinvolgimento degli utenti. Netflix utilizza la ML per soddisfare le preferenze, le scelte e le intenzioni dell'utente, in base alle sue attività. Ricerca Netflix delinea come il ML viene usato efficacemente nella loro rete.  

Tinder

Tinder, l'app di incontri popolare a livello mondiale, ha già battuto tutti i record in termini di coinvolgimento e soddisfazione degli utenti tra tutte le altre app di incontri. Tinder ora utilizza un algoritmo di Machine Learning per capire l'intento e le preferenze degli utenti in modo più preciso, e capire come mostrarti un profilo su cui è probabile che passerai il dito destro. Vox spiega l'algoritmo di Tinder qui. 

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'uso del Machine Learning da parte di Google Maps è un altro esempio importante di come questa tecnologia può garantire un'efficienza e un'usabilità ottimali per gli utenti finali. Invece di aspettare ogni volta l'input e il comando di un utente, Google Maps usa il ML per prevedere ritardi degli autobus, leggere i nomi delle strade, e altro ancora. 

In conclusione, ML e AI stanno spianando la strada ad applicazioni più intelligenti e amichevoli per i clienti che erano impensabili solo un paio di anni fa. Il futuro delle app mobili e delle interazioni digitali appartiene a queste tecnologie intelligenti.

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