¿Cuáles son algunos casos de uso del aprendizaje automático en el desarrollo de aplicaciones?

¿Está interesado en saber cómo utilizar el aprendizaje automático en el desarrollo de aplicaciones? En este artículo, analizaremos algunos de los principales casos de uso del aprendizaje automático en aplicaciones móviles.

Aprendizaje automático y desarrollo de aplicaciones móviles

Algunos de los casos de uso de ML en el desarrollo de aplicaciones móviles son los siguientes:

1. Aprendizaje automático en minería de datos para aplicaciones móviles

Según Wikipedia, la minería de datos permite el análisis de big data y el descubrimiento de patrones y conexiones útiles y no obvios dentro de conjuntos significativos de datos. Consiste en el almacenamiento de datos, el mantenimiento y el análisis de datos reales.

Machine Learning proporciona tanto un conjunto de herramientas como los algoritmos de aprendizaje necesarios para encontrar todas las conexiones posibles dentro de los conjuntos de datos.

Supongamos que desea crear una aplicación móvil para la industria de viajes o que ya tiene una. Con un tráfico decente, probablemente habría un montón de gente usándolo todos los días. Es simplemente imposible para un ser humano analizar todas las variaciones posibles y encontrar patrones de comportamiento oscuros de los clientes.

En cambio, puede recopilar todos los datos sobre sus clientes, estructurarlos por género, cuentas conectadas a Facebook, cómo completan su perfil, con qué frecuencia visitan su aplicación, con qué frecuencia se van de vacaciones, etc.

Una vez que tenga todas estas tablas de datos en su base de datos, puede aplicar Machine Learning. Puede crear su propia solución personalizada o usar las listas para usar de Google, IBM o Amazon. El aprendizaje automático analiza los datos y obtiene información valiosa sobre los usuarios de la aplicación móvil de viajes.

Por ejemplo, podría saber que las personas menores de 35 años que viven en Nueva York y conectan sus perfiles de Facebook a su servicio viajan 3 veces más que el mismo grupo de personas de California.

A partir de eso, puede crear sus pruebas de usuario y darse cuenta de que simplemente necesita agregar más destinos cerca de California para aumentar la conversión para los usuarios de esa área.

Este es solo un ejemplo, pero hay muchos más.

Snapchat, por ejemplo, se basa en la visión artificial para identificar a las personas en fotografías, algo que le permite mejorar la precisión de los servicios que ofrece. Los algoritmos de aprendizaje automático que utiliza ahora son tan precisos que incluso pueden identificar a las personas a partir de imágenes borrosas y fotos antiguas.

Una vez que empieces a aprender estos insights sobre tus clientes, podrás aplicar Machine Learning para hacer sugerencias y mostrar a tus usuarios ofertas muy personalizadas, mejorando así aún más las tasas de conversión. Con el tiempo, estará muy por delante de sus competidores. sigue leyendo

2. Aprendizaje automático en aplicaciones financieras móviles

El mercado financiero está más preocupado por la seguridad de los datos, las ganancias, la inversión y los préstamos. Las aplicaciones móviles juegan un papel importante aquí, como las aplicaciones independientes, los escaparates de los bancos en los bolsillos de los consumidores, las soluciones de planificación crediticia y mucho más.

Por ejemplo, su «banco inteligente» puede analizar el historial de transacciones anteriores, el cronograma de pagos con tarjeta de crédito de sus clientes y su última actividad en las redes sociales (sí, las empresas compran y venden estos datos) y ofrecer a sus clientes ofertas únicas que se construyen automáticamente, en base a los datos recopilados y analizados.

Otro ejemplo es el robot de inversión automatizado. Esto ha estado en uso durante mucho tiempo. El análisis técnico no es nada nuevo. Sin embargo, ahora los robots pueden revisar todos los datos del mercado y ofrecer un servicio para ayudarlo a construir su cartera e invertir. Verificar Bahía Unicornio.

3. Aprendizaje automático para la aplicación de comercio electrónico

Las aplicaciones de aprendizaje automático de comercio electrónico son el futuro. Tiendas como Amazon utilizan Machine Learning para sugerir productos a sus clientes. Puede decir que puede instalar el complemento o que ya tiene un sistema de sugerencias.

Sin embargo, probablemente lo subestimes. Si lo prueba usted mismo, verá que el sistema de sugerencias de Amazon se ajusta sobre la marcha, mientras navega. Si sigue haciendo clic en páginas nuevas, se dará cuenta de que no está interesado en ciertos productos y comenzará a sugerirle otros.

Además, aprende no solo de usted, sino de la experiencia combinada de todas las personas que viven en su vecindario y de muchos otros factores sociales que quizás ni siquiera haya considerado. Todo esto ayuda a proporcionar la mejor experiencia personalizada.

Puede pensar que Amazon utiliza esta tecnología de algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados ​​porque es una gran empresa y tiene los recursos para ello.

Sin embargo, las soluciones del propio Amazon, Google, IBM, Microsoft, TensorFlow y algunas startups más pequeñas ponen las ventajas del comercio electrónico de Machine Learning al alcance de empresas de cualquier tamaño.

Por ejemplo, en DevTeamSpace, utilizamos API y SDK de código abierto, y herramientas de las empresas mencionadas anteriormente, para ayudar a los clientes a crear soluciones de comercio electrónico inteligentes y personalizadas. Estas son solo algunas de las opciones que están disponibles para sus aplicaciones móviles de comercio electrónico:

Búsqueda de Producto

Esta es una de las características más importantes de una aplicación de comercio electrónico móvil. Una de las razones de esto es el tamaño de la pantalla. Solo puede mostrar algunos productos en una pantalla móvil y los usuarios deben desplazarse hacia abajo si no les gusta lo que ven. Por lo tanto, la relevancia de su producto para una consulta de búsqueda en particular debe ser muy alta.

El aprendizaje automático puede ayudar a su aplicación móvil a aprender de los usuarios día tras día, por lo que no solo muestra los productos más relevantes en la parte superior, sino que comienza a comprender mejor la consulta de texto en sí, cuenta todos los desplazamientos y clics de la pantalla y aprende a sugerir los productos más relevantes además de los resultados de búsqueda.

Promoción y recomendación de productos

Otra forma de aumentar los ingresos de tu tienda móvil es ofrecer promociones muy relevantes y productos complementarios antes y después de la compra. Ves esta tecnología para identificar hábitos de compra y gasto en Amazon y otras grandes tiendas, en forma de «este artículo se ajusta a…», o «las personas que compran esto también compraron esto…».

Este tipo de solución se basa en el análisis del contenido de la aplicación móvil, el comportamiento del cliente y los patrones de compra. El análisis predictivo facilita el desafío, por lo que las recomendaciones y promociones de su aplicación se vuelven cada vez más relevantes con cada visita. Estas soluciones realmente pueden aumentar los ingresos de su aplicación de comercio electrónico.

Pronósticos de tendencias

Siempre es difícil predecir cuál será el próximo producto de moda antes de que salga a la venta y explote en los medios, blogs y noticias, y de repente, todo el mundo lo vende en sus tiendas móviles. El mercado es muy competitivo ahora, y los más exitosos son aquellos que descubrieron el próximo gran avance antes que los demás.

Sin embargo, con Machine Learning, puede jugar con el sistema, ya que le permite agregar tendencias e información de ventas de diferentes fuentes abiertas (bloggers famosos, reseñas de productos de YouTube, redes sociales, informes de diseñadores, etc.) y crear un pronóstico en tiempo real. hora.

Yendo aún más lejos, puede crear un sistema que agregue un nuevo inventario automáticamente, según el pronóstico.

Prevención del fraude

La FTC recibió 2,8 millones de informes de fraude en 2021. Además, las pérdidas por fraude superaron los $5800 millones, un 70 % más que el año anterior. Lee mas detalles aquí.

El 56% de los clientes en línea cambian sus hábitos de compra como cerrar cuentas, cambiar tarjetas de crédito, etc. después de un evento fraudulento. Esto afecta a su aplicación de comercio electrónico móvil. Este reporte sobre las estadísticas de fraude con tarjetas de crédito da más detalles al respecto.

El aprendizaje automático también puede ayudar aquí. Desempeña un papel fundamental en la construcción de un sistema de defensa al monitorear las actividades en línea y activar alarmas.

4. Aprendizaje automático en el mercado móvil de la salud

Si le apasiona la atención médica o tiene un negocio relacionado con la atención médica, debe usar Machine Learning. Por ejemplo, IBM Watson tiene acceso a una base de datos con decenas de miles de casos relacionados con el cáncer y, en ocasiones, puede diagnosticar a un paciente incluso mejor que un profesional altamente capacitado. Puedes aprender más aquí.

Otras aplicaciones de seguimiento pueden medir su ingesta diaria de agua o una serie de actividades, y utilizar los datos de miles de personas con diabetes para aprender y brindarles sugerencias valiosas basadas en los datos recopilados.

Por ejemplo, puede mostrarle que si no hace ejercicio durante una cierta cantidad de días, o si consume menos agua de lo habitual, su nivel de azúcar podría aumentar y ponerlo en riesgo.

5. Aprendizaje automático para rastreadores de actividad física y aplicaciones móviles

La industria del fitness está inundada de dispositivos móviles que analizan tus actividades diarias, pasos, ritmo de trote y mucho más. Sin embargo, rara vez le brindan información o lo empujan a lograr su objetivo.

En un futuro muy cercano, este tipo de aplicaciones podrán analizar todos los datos de usuarios anónimos y brindar información de tendencias, sugerencias para lograr sus objetivos y cómo cambiar su dieta/actividades para alcanzarlos más rápido.

¿Listo para usar el aprendizaje automático en el desarrollo de aplicaciones?

Para desarrollar una aplicación móvil con aprendizaje automático, probablemente terminará usando una de estas principales API y SDK de aprendizaje automático:
Aprendizaje automático de Amazon
Plataforma en la nube de aprendizaje automático de Google
Solución de aprendizaje automático de Intel
SDK y API de aprendizaje automático de IBM

Ahora sabe que Machine Learning ya está aquí y se está convirtiendo en una corriente principal en el mundo del software para diversas necesidades comerciales. La pregunta que puede tener en mente es «¿dónde contratar a los desarrolladores con experiencia relevante?»

Si pasa algún tiempo buscando en línea servicios de desarrollo de aplicaciones móviles para sus procesos comerciales, encontrará diferentes servicios con diferentes estructuras de precios para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático.

Dado que la tecnología de aprendizaje automático es uno de los campos de vanguardia del desarrollo de software, es esencial encontrar desarrolladores de aplicaciones móviles que estén actualizados con las últimas tecnologías de ML, como redes neuronales artificiales, procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial y aprendizaje profundo.

Estos desarrolladores de ML también deben estar familiarizados con las herramientas, los marcos y los métodos de aprendizaje automático, como la preparación de datos, los datos de entrenamiento y el entrenamiento de modelos para desarrollar aplicaciones de ML sólidas y competitivas en el mercado.

DevTeam.Space tiene años de experiencia en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático para empresas de todo el mundo a través de sus desarrolladores de software expertos en el campo y científicos de datos.

Para ver lo buenos que son nuestros desarrolladores, simplemente complete un formulario de especificaciones del proyecto y nos comunicaremos con usted para discutir cómo podemos ayudarlo con el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático.

Preguntas frecuentes sobre el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático