Как создать мобильное приложение на базе ИИ

Успех вашего приложения напрямую зависит от качества и количества данных, которые оно получает. Допустим, вы создаете приложение для прогнозирования, чтобы помочь маркетологам. Эффективность вашего приложения будет зависеть от имеющихся у вас данных, которые используются для прогнозирования моделей машинного обучения. В наши дни данных предостаточно, но это не обязательно означает, что нужно перегружать систему данными. Это затруднит пользователям использование вашего мобильного приложения. У вас должен быть правильный тип и количество данных, чтобы ваше приложение работало эффективно.

С ростом цифровизации безопасность стала ключевой областью, на которую следует обратить внимание. Компании стремятся защитить данные своих клиентов и пользователей любой ценой, поэтому безопасность является предпочтительной функцией любого мобильного приложения. Например, мы можем встроить функции распознавания изображений в мобильные приложения на базе искусственного интеллекта, которые могут проверять пользователей и подходят для целей электронной коммерции. Эти приложения должны быть надежными, безопасными и быстрыми.

В настоящее время исследователи сосредотачивают свое внимание на интеллектуальном анализе данных, который представляет собой искусство поиска закономерностей в данных и создания описательных и понятных моделей для поддержки крупномасштабных данных. Это крайне важно для поиска закономерностей или корреляций в больших базах данных. Эти данные можно извлечь с помощью машинного обучения и инструментов искусственного интеллекта. Компаниям будет полезно иметь мобильные приложения на базе ИИ, работающие с большими данными. Различные методы сбора могут сделать ваше приложение более эффективным. Это связано с тем, что сбор данных может быть затруднен и требует большой вычислительной мощности.

Разработчики приложений, которые хотят обеспечить бесперебойную работу своего приложения, должны автоматизировать тестирование, которое традиционно выполняется вручную. В настоящее время многие инструменты помогают автоматизировать процесс, включая интеграционное тестирование, модульное тестирование и функциональное тестирование. По мере увеличения количества тестов и тестовых случаев становится все труднее управлять всеми тестами вручную, что делает инструменты автоматизированного тестирования необходимыми для того, чтобы не отставать от меняющихся требований. Эти инструменты также упрощают тестирование различных платформ и конфигураций (например, Android и iOS).

Генерация контента с помощью ИИ — одновременно захватывающий и сложный аспект приложений на основе ИИ. Создание оригинального контента на основе пользовательского ввода может быть отличным способом привлечь пользователей и создать отличный пользовательский опыт. Однако создание контента, необходимого для успеха приложения, является сложной задачей. ИИ может упростить создание контента, включая статьи, сообщения в блогах и обзоры на основе уже существующей информации и шаблонов. Это также позволяет вам быстро и легко создавать огромное количество высококачественного контента, который можно использовать разными способами в вашем приложении.

Персонализация — отличный способ привлечь пользователей и поддерживать их активность. Персонализация на основе искусственного интеллекта позволяет вам адаптировать содержимое вашего приложения к потребностям каждого пользователя, увеличивая вероятность того, что они останутся в вашем приложении или вернутся. Кроме того, персональные рекомендации — отличный способ помочь пользователям быстрее найти нужный продукт. Возьмем, к примеру, приложение для покупок на базе искусственного интеллекта, которое рекомендует пару обуви на основе ваших прошлых покупок. Он также может предлагать товары от разных брендов, похожие на продукт, который вы проверяете.

ИИ может использовать пользовательские данные для анализа поведения пользователей и предоставления рекомендаций на основе этих данных. Это может включать в себя показ определенной информации или действия определенным пользователям или группам или представление различного контента на веб-сайте в зависимости от времени и местоположения их посещения. ИИ может обнаруживать закономерности в данных о клиентах, таких как истории покупок или обзоры продуктов, и предсказывать проблемы до их возникновения. ИИ может выявлять проблемы в данных клиентов и помечать их, чтобы они решались быстро и эффективно.

Контекстно предложенные термины могут быть отличным способом для пользователей сузить результаты поиска. Эти предложения часто основаны на контексте запроса и могут включать такие данные, как погодные условия, время суток и местоположение. Поисковые системы на основе искусственного интеллекта могут получать доступ к огромным объемам данных и генерировать контекстно релевантные фразы под строкой поиска. Это позволяет пользователям экономить время, автоматически вводя каждый вариант запроса, что может сэкономить время при использовании приложения. Лучшее в этих предложениях то, что они автоматически заполняются и форматируются для запроса. Для завершения поиска пользователю достаточно выбрать одну из предложенных фраз.

Чат-боты — это тип ИИ, предназначенный для предоставления информации по запросам пользователей с правильными ответами на основе технологии NLP на бэкэнде. Чат-боты можно использовать в приложении, чтобы помочь клиентам или как способ обслуживания клиентов компаниями. Хорошая идея — иметь чат-бота, чтобы помочь пользователям планировать свои поездки, если они используют приложение для путешествий для бронирования отелей или рейсов. Чат-боты также можно использовать как часть вашей маркетинговой стратегии.

Обнаружение мошенничества является сложной задачей практически для всех размеров бизнеса. Компании ежегодно теряют миллиарды из-за мошеннических транзакций. Следовательно, поиск способов снижения этих затрат при обеспечении отличного обслуживания клиентов имеет решающее значение. Искусственный интеллект способен обнаруживать мошенничество, анализируя модели поведения клиентов и отмечая нарушения, которые могут свидетельствовать о мошенничестве. Если кто-то заказывает что-то с помощью своей кредитной карты, а затем отменяет заказ сразу после его получения, это может указывать на мошенничество или ошибку. Эта ситуация должна быть отмечена, чтобы вы могли быстро решить их.

Мобильные приложения могут использовать технологию искусственного интеллекта для обнаружения объектов. Интегрируя искусственный интеллект с технологией распознавания изображений, приложения могут распознавать людей, вещи, места и другие важные факторы. Например, ИИ можно использовать для диагностики заболеваний. Сотрудник может загрузить скан аномалии или фотографию, и базовый алгоритм быстро просмотрит его и определит, есть ли проблема. С другой стороны, программное обеспечение для распознавания изображений может значительно ускорить процесс разрешения претензий и андеррайтинга в страховой отрасли. Это делается в первую очередь за счет быстрого и эффективного обнаружения опасностей при сканировании социальных сетей и оценки ущерба по фотографиям.

Виртуальные помощники могут распознавать голос говорящего и понимать, что он говорит. Они могут использовать технологию распознавания голоса/речи для выполнения любой запрошенной команды. Пользователи могут взаимодействовать с программным обеспечением, просто нажав на него. Такие помощники могут сэкономить вам много времени. Они также позволяют пользователям использовать приложение во время вождения или выполнения любых других действий, которые занимают их руки. Люди с нарушениями слуха полагаются на распознавание голоса. Кроме того, искусственный интеллект может мгновенно создавать сценарии динамических звонков для торгового персонала и изменять идеи диалогов, помогая персоналу адаптироваться к каждому звонку и обеспечивать наилучшее обслуживание клиентов.

С ростом числа случаев взлома пользователи приложений обеспокоены безопасностью, особенно если они используют такие решения, как мобильный банкинг и онлайн-покупки, которые принимают цифровые платежи. Чем безопаснее ваше приложение, тем оно лучше. ИИ может помочь и в этой области, оправдывая ожидания пользователей. Искусственный интеллект, который быстро обрабатывает большие объемы данных и обнаруживает потенциальные угрозы кибербезопасности, может помочь предотвратить атаки до того, как они произойдут, предупреждая вас и других пользователей. Безопасность вашего приложения со временем улучшится, поскольку хорошо обученные алгоритмы машинного обучения опираются на прошлый опыт.

ИИ также может повысить безопасность системы биометрической аутентификации вашего приложения за счет повышения точности и эффективности. Это делается путем преобразования биометрических данных, таких как отпечатки пальцев и сканирование лица, в информацию, которую можно анализировать и сопоставлять с базой данных.

Аналитика – неотъемлемая часть любого бизнеса. Независимо от того, работаете ли вы в сфере здравоохранения или розничной торговли, страхования или финансов, аналитика необходима для любого бизнеса. Искусственный интеллект изменит ваш взгляд на аналитику приложений. Интеллектуальные алгоритмы могут беспрепятственно сканировать данные об использовании клиентов, чтобы предоставить информацию, которая позволит вам проанализировать прошлую производительность и предсказать, что произойдет в будущем. ИИ может помочь вам повысить эффективность вашего бизнеса, прогнозируя спрос и анализируя поведение пользователей.

Azure — это облачная служба Microsoft, которая предлагает большое сообщество поддержки, высококачественные многоязычные документы и множество руководств. Эта платформа поддерживает языки программирования Python и R. Разработчики приложений с искусственным интеллектом могут создавать мобильные приложения с точными возможностями прогнозирования благодаря усовершенствованному аналитическому механизму.

IBM Watson — это инструмент, который позволяет разработчикам комплексно обрабатывать запросы пользователей, независимо от формата и данных. Можно использовать несколько подходов для быстрого анализа голосовых заметок, изображений и печатных форматов. Это единственная платформа, которая поддерживает этот метод поиска. Другие платформы используют сложные логические цепочки ИНС для поиска свойств. В большинстве случаев многозадачность IBM Watson оказывается выгодной, поскольку определяет минимальный фактор риска.

TensorFlow — это библиотека Google с открытым исходным кодом для приложений ИИ, которая позволяет компаниям разрабатывать несколько решений для решения нелинейных задач. Приложения TensorFlow используют опыт общения пользователя и находят правильные ответы на вопросы пользователей. Однако эта открытая библиотека — не лучший вариант для новичков.

Эта платформа была создана командой разработчиков Google, известной использованием контекстных зависимостей. Его можно использовать для создания виртуальных помощников на основе ИИ для Android и iOS. API.ai основан на двух основных концепциях: сущности и роли. Сущности являются центральными объектами, а роли — сопутствующими объектами, управляющими деятельностью центрального объекта. Создатели API.ai также разработали чрезвычайно мощную базу данных, которая укрепила их алгоритмы.

API.ai преобразует речевые файлы в печатный текст. Он также имеет функцию истории, которая может анализировать контекстно-зависимую информацию и генерировать очень точные ответы на вопросы пользователей. Это особенно полезно для чат-ботов, используемых на коммерческих веб-сайтах. Эта платформа идеально подходит для создания мобильных приложений с машинным обучением для Windows, iOS и Android.

Эту платформу на основе ИИ можно использовать для распознавания человеческой речи и визуальных объектов с использованием процессов глубокого машинного обучения. Это решение можно использовать для развертывания облачных приложений, позволяющих создавать несложные мобильные приложения на базе ИИ.

ИИ — это метод анализа данных с использованием сложных и емкостных алгоритмов. Эта платформа может интегрироваться в приложение через REST API, что делает ее лучшим выбором для разработчиков, которые хотят инвестировать в искусственный интеллект для разработки приложений.

Применяя ИИ к мобильному приложению, проще применить один процесс, а не несколько. Когда технология применяется на основе функций приложения , ею легче управлять и интегрировать в наилучшей степени. Итак, решите, какая часть или функция вашего приложения больше всего выиграет от интеллекта ИИ. Будет ли это обеспечивать лучшее время прибытия? В зависимости от этого анализа соберите данные из этого поля.

Понимание того, откуда берутся данные, имеет решающее значение, прежде чем с нетерпением ждать разработки приложений с искусственным интеллектом. Идентификация источников данных на начальном этапе выборки данных оказывается полезной. Затем вам необходимо выполнить уточнение данных, убедившись, что данные, которые вы планируете передать в свой модуль ИИ, чистые, точные и не дублируются.

Когда дело доходит до внедрения ИИ в мобильное приложение, следующим важным моментом является понимание того, что использование большего количества API не принесет пользы. Хотя API-интерфейсов, используемых для разработки ИИ, достаточно для преобразования вашего простого мобильного приложения в приложение ИИ, они не поддерживают полноценные решения ИИ. Вам нужно будет больше моделировать данные, чтобы сделать вашу модель интеллектуальной, чего не могут сделать API.

Не стоит использовать функцию искусственного интеллекта или машинного обучения в вашем мобильном приложении, если у вас нет способа измерить ее эффективность. Это можно сделать только после того, как вы поймете, чего вы пытаетесь достичь. Прежде чем внедрять AI или ML в свое мобильное приложение, убедитесь, что вы понимаете цели.

Подумайте о том, чтобы нанять специалистов по данным для получения заработной платы или инвестировать в компанию по разработке мобильных приложений, в которой работают специалисты по данным. Специалисты по данным могут помочь с управлением и уточнением данных, что очень важно, если вы хотите преуспеть в области искусственного интеллекта.

В предыдущих разделах мы обсудили важные шаги, связанные с внедрением ИИ и машинного обучения в приложения. Однако, прежде чем переходить к окончательным реализациям, необходимо выполнить следующие проверки.

• Проведите быстрый тест, чтобы определить, принесет ли ваша будущая реализация пользу вашему бизнесу, повысит удобство работы пользователей и повысит вовлеченность. Наиболее успешное обновление сделает ваших клиентов и существующих пользователей счастливыми и привлечет больше людей к вашему продукту. Обновление, которое не повышает вашу эффективность, не стоит затраченных усилий.
• Изучите существующую команду, чтобы определить, могут ли они обеспечить требуемые результаты. Вам следует нанять больше сотрудников или передать работу экспертной и надежной компании по разработке искусственного интеллекта, если внутренних возможностей команды недостаточно.

Любому мобильному приложению потребуется расширенная модель конфигурации информации для реализации проектов машинного обучения. На развертывание машинного обучения могут повлиять устаревшие данные не в лучшем формате. Крайне важно обращать внимание на наборы данных при принятии решения о том, какие возможности и функции будут включены в приложение. Со временем ваше приложение будет хорошо работать с хорошо организованными данными и тщательной интеграцией.

Безопасность является важным аспектом, который нельзя игнорировать. Вам необходимо спланировать правильную схему, чтобы включить требования безопасности, но при этом придерживаться стандартов и удовлетворять потребности вашего продукта.

Очень важно выбрать правильную технологию и цифровые решения для поддержки вашего приложения. Чтобы ваше приложение работало бесперебойно, вы должны обеспечить безопасность всех хранилищ данных, инструментов безопасности, программного обеспечения для резервного копирования и служб оптимизации. Без этого высока вероятность резкого падения производительности.

Вот шаги, необходимые для создания приложения React Native для распознавания изображений, которое является подходящим и инклюзивным.

Несколько инструментов глубокого обучения должны быть доступны для поддержки ваших усилий по разработке и создания наилучшего решения.

Это один из самых популярных инструментов глубокого обучения Google. Этот инструмент может обучать нейронные сети, чтобы помочь машинам выполнять задачи, позволяющие сохранять двоичный файл, содержащий обученную модель. Чтобы создавать сети, вам не нужно начинать с нуля. Вместо этого вы можете использовать Inception для построения своей модели, которая является классификатором.

Google создал этот инструмент для классификации изображений в качестве предварительного условия, который является не только мощным инструментом, но также использовался для классификации около 2000 изображений.

Давайте рассмотрим, как мы можем создать мобильное приложение на базе искусственного интеллекта, которое может выполнять распознавание изображений с помощью React Native и TensorFlow. Это приложение будет правильно сопоставлять изображения.

Нативные компоненты React включают

• React Native TensorFlow — npm i @tensorflow/tfjs-react-native
• React Native Caffe 2 — npm i react-native-caffe2
• React native coreml — npm i react-native-coreml
• React native image ml — npm i react-native-core-ml-image

Во-первых, вам нужно настроить новый проект React Native и установить библиотеку TensorFlow.js для React Native. Библиотека Tensorflow помогает процессу обучения моделей глубокого обучения, предоставляя инструменты для их оптимизации и тонкой настройки. Это можно сделать, выполнив следующие команды:

Затем вам нужно будет обучить модель с помощью TensorFlow.js для распознавания интересующих вас объектов или изображений. В библиотеке TensorFlow.js доступно несколько предварительно обученных моделей, которые вы можете использовать или обучить свою собственную модель, используя набор данных изображений.

Создайте файл JavaScript с именем rn-cli.config.js в корне каталога вашего проекта. Затем добавьте следующий код для обозначения модели TensorFlow:

txt = расширение файла этикетки

В этот файл ресурсов вам нужно будет добавить модель TensorFlow для улучшения распознавания изображений.

Затем вам нужно добавить вывод этикетки в каталог активов.

Теперь у вас есть модель и этикетка. Вы можете инициализировать класс API tfImageRecognition, используя следующую карту

Последний шаг — помочь модели распознать изображение, которое вы видите перед собой, используя тренировочный набор. Вот код для того же

Получив обученную модель, вы можете интегрировать ее в свое приложение React Native, импортировав ее и используя для прогнозирования новых изображений. Вам также потребуется создать пользовательский интерфейс для захвата или выбора изображений, которые будут переданы в модель для прогнозирования. Вот пример кода для выполнения того же самого:

Для беспрепятственного кодирования и комментирования редакторы кода имеют решающее значение. Sublime Text 3 — одна из лучших рекомендаций, которая предлагает расширенные функции, такие как ярлыки, поиск и разделение, а также палитру команд и упрощает кодирование.

Вы должны быть знакомы с вашими данными, чтобы кодировать хорошо. Ваши входные данные могут помочь вам построить обучающие наборы и улучшить свои результаты. Таким образом, важно иметь данные, доступные для алгоритма, и улучшать вашу модель. Вы можете предложить хорошие результаты только в том случае, если знаете, что содержится в ваших необработанных данных.

Ваш пользователь должен иметь полный контроль. Ваш дизайн должен быть четким и иметь правильные функции, исключая любые избыточные или ненужные части. Кроме того, убедитесь, что вы соответствуете требованиям пользователей.

Словарь Python хранит все данные и содержит фундаментальные значения, каждое из которых уникально. Это позволяет хранить информацию удобным способом. В словаре хранятся данные, относящиеся к идентификаторам и профилям пользователей, что упрощает программирование и устраняет необходимость использования операторов if и else.

Вы можете рассмотреть возможность использования самых современных инструментов машинного обучения, таких как:

• Apple CoreML — доменная инфраструктура машинного обучения.
• NLP
• Gamelaykit
• Caffe2
• C++
• Python API
• TensorFlow

Платформы с низким кодом лучше всего подходят для доставки приложений на основе ИИ, которые повышают производительность и улучшают качество. Эти платформы упрощают совместную работу и обеспечивают интуитивно понятную разработку приложений.