Top Machine Learning Applications in Mobile Apps

Juned Ghanchi escreve sobre o topo aprendizagem de máquinas aplicações em aplicações móveis, algumas das quais muitos de nós usamos diariamente.

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 Aprendizagem da máquina e Inteligência Artificial are playing a decisive role in meeting this demand. 

Mas como o aprendizado de máquinas pode capacitar aplicações móveis? O ML está sendo usado por desenvolvedores de aplicativos móveis para fornecer recursos aprimorados, desde reconhecimento facial e detecção de pessoas até mecanismos de recomendação personalizados. Aqui estão alguns aplicativos interessantes de aprendizado de máquina em aplicativos móveis. 

Finanças e bancos

A análise preditiva no setor financeiro e bancário é de enorme importância, pois a previsão precisa de colisões, bolhas econômicas ou tendências pode ajudar as organizações a se manterem livres dos fatores de risco, otimizando as oportunidades de crescimento. Início das operações de seguro Limonada lançou um aplicativo para smartphone, que usa ML e chatbots para fornecer serviços de seguro. 

Assistência médica 

A saúde é outro setor crucial, onde se espera que a aprendizagem de máquinas desempenhe um papel maciço. Desde o diagnóstico de precisão baseado no comportamento do usuário até a criação de um sistema de saúde mais proativo e responsivo com base na contribuição do paciente, esta tecnologia pode trazer muita eficiência e confiabilidade às modernas práticas de saúde. Para certas doenças que ameaçam a vida, como o câncer, que exige detecção e diagnóstico precoce, o aprendizado proativo dos sintomas do paciente pode realmente desempenhar um papel vital. O aprendizado de máquinas também pode abrir o caminho para medicamentos e tratamentos mais personalizados para doenças de natureza diferente. Materiais de uso e seus aplicativos móveis associados estão desempenhando atualmente um enorme papel, ajudando a monitorar a saúde em tempo real e fornecer feedback. 

Varejo e comércio eletrônico 

Em todo o setor varejista, incluindo lojas de comércio eletrônico, conhecer o comportamento e os hábitos dos clientes desempenha um papel crucial. Conhecer as preferências, inclinações e intenções do cliente pode ajudar as lojas a atender às necessidades e escolhas dos clientes de forma mais precisa e relevante. Recomendações personalizadas baseadas em entradas do usuário podem ajudar uma loja a assumir as oportunidades de vendas de uma maneira mais precisa. Algumas das áreas-chave onde o comércio eletrônico desenvolvedores de aplicativos podem realmente colher o benefício de insights baseados no ML, incluindo pesquisa de produtos, recomendações, previsão de tendências, promoções e mecanismo de controle de fraudes. Um exemplo de um aplicativo de compras móvel usando ML é o gigante do comércio eletrônico da Amazônia. 

Publicidade & Marketing

Várias marcas estão explorando o poder do ML para mostrar anúncios relevantes aos usuários visados. Coca cola, por exemplo, utiliza um algoritmo de reconhecimento de imagem para detectar automaticamente imagens de seus produtos quando os usuários carregam fotografias em mídias sociais. Com base nestas informações, ele então entra na conversa e gera anúncios para o público relevante. Algumas empresas também estão usando a geolocalização para mostrar notificações móveis quando você está mais perto de uma loja na qual você já tenha procurado produtos. 

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Aplicações do mundo real da aprendizagem de máquinas em aplicativos móveis 

Netflix

Netflix, o aplicativo de streaming de vídeo e mídia, utiliza o aprendizado da máquina para proporcionar uma experiência aprimorada ao usuário e melhorar seu envolvimento. Netflix usa ML para atender às preferências, escolhas e intenções do usuário, com base nas atividades do usuário. Pesquisa Netflix delineia como o ML está sendo utilizado eficazmente em toda a sua rede.  

Tinder

Tinder, o aplicativo de encontros mundialmente popular, já bateu todos os recordes em termos de envolvimento e satisfação do usuário entre todos os outros aplicativos de encontros. O Tinder agora usa um algoritmo de Machine Learning para entender a intenção e as preferências do usuário com mais precisão, e descobrir como mostrar um perfil que você provavelmente vai corrigir. Vox explica o algoritmo do Tinder aqui. 

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

O uso do Machine Learning by Google Maps é outro exemplo proeminente de como esta tecnologia pode garantir eficiência e usabilidade ideais para os usuários finais. Em vez de esperar cada vez pela entrada e comando de um usuário, o Google Maps utiliza o ML para prever atrasos nos ônibus, leia os nomes das ruase muito mais. 

Em conclusão, ML e AI estão preparando o caminho para aplicações mais inteligentes e amigáveis ao cliente que eram impensáveis há apenas alguns anos. O futuro das aplicações móveis e das interações digitais pertence a estas tecnologias inteligentes.

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