Desafíos, importancia y casos de uso asombrosos de las aplicaciones móviles de aprendizaje automático

Filtros de Snapchat que te hacen lucir perfecta.

Tinder agrega amor a tu vida.

Coche Tesla conduciendo solo.

Aplicaciones de predicción financiera que le brindan el rendimiento esperado de la inversión.

Todo esto parece magia, ¿no? Bueno, esa magia se llama aprendizaje automático.

Antes de hablar más sobre cómo puede aprovechar al máximo el aprendizaje automático e incluirlo en su aplicación móvil, aquí hay un repaso rápido sobre qué es el aprendizaje automático.

Aprendizaje automático: qué, por qué y cómo

Cuando una aplicación de software está programada para aprender y mejorar por sí sola, utilizando los datos recibidos, se denomina Machine Learning.

No programa ni le dice explícitamente a la aplicación de software que haga algo o actúe de cierta manera. Lo hace por sí solo aprendiendo a reaccionar ante un estímulo basado en datos históricos.

Esto ayuda a ofrecer un alto nivel de personalización en aplicaciones móviles.

¿Sabía que el 57% de los clientes estaban dispuestos a compartir sus datos con empresas que ofrecían ofertas personalizadas?

Suena bien, ¿no? Máquinas y aplicaciones que funcionan, aprenden y mejoran por sí mismas. Brindar a los usuarios finales acceso a una experiencia de aplicación verdaderamente personalizada. Y las empresas obtienen clientes, su reconocimiento y, en última instancia, más negocios.

Y, sin embargo, no muchas empresas han desarrollado aplicaciones móviles de aprendizaje automático.

Lo que nos lleva a …

¿Qué impide que todos usen ML en aplicaciones móviles?

No hay uno, sino muchos desafíos a los que se enfrentan las empresas que obstaculizan el desarrollo de aplicaciones móviles de aprendizaje automático.

Los desafíos más urgentes incluyen:

Uso de recursos móviles

No necesita que le digamos lo molestas y frustrantes que son las aplicaciones que agotan la batería del móvil y consumen demasiados recursos. Odiamos esas aplicaciones, usted odia esas aplicaciones y también lo odian sus usuarios finales.

Al utilizar aplicaciones móviles de aprendizaje automático, el uso de la batería y los recursos del dispositivo son las principales preocupaciones (aunque, a menudo, se pasan por alto).

No puede hacer todo lo que hizo en la nube en un dispositivo móvil debido a limitaciones de recursos. Además, es necesario tomar medidas para todo tipo de dispositivos. (Sabes que la lista de configuraciones y tipos de dispositivos está en constante crecimiento, ¿verdad?)

Esto agrega más parámetros a la lista de monitoreo.

Encontrar los datos de entrenamiento correctos

En general, no hay escasez de datos. Puede obtener tantos números como necesite. Pero, cuando necesita datos específicos de dispositivos móviles, es cuando se da cuenta de que encontrar los datos correctos es como buscar una aguja en un pajar.

Incluso si logra esta hazaña, deberá mantener al menos dos bases de datos separadas. Uno para iOS y Android cada uno. Y más si estuviera ampliando la disponibilidad de su aplicación a otros dispositivos.

Además, ¿alguna vez pensó en lo que sucedería si el mismo usuario usa su aplicación en varios dispositivos? Bueno, deberá encontrar una manera de asegurarse de que los datos sigan siendo accesibles para el sistema ML en todos los dispositivos. Este mecanismo para compartir el modelo entre dispositivos no es un trabajo sencillo.

Formación en aprendizaje automático en dispositivos

Los sistemas de aplicaciones móviles de aprendizaje automático son todavía relativamente nuevos. Esto significa que no hay mucha información, orientación, conocimiento o experiencia disponible para entrenar el sistema de aprendizaje automático en dispositivos móviles. Lo que suele ocurrir es que los desarrolladores entrenan el sistema en servidores y lo usan en dispositivos móviles más tarde.

El entrenamiento ocurre en el servidor, y ML en aplicaciones móviles se usa principalmente solo para inferencia. Esto puede provocar discrepancias. Es especialmente cierto cuando se espera que el sistema de aprendizaje automático aprenda de cada usuario y no de un conjunto de datos genérico.

Por ejemplo, si está desarrollando un teclado predictivo que ha sido entrenado con datos públicos fuera de línea, sus predicciones seguirían siendo genéricas y no personalizadas para cada usuario del teclado. Si el entrenamiento de ML ocurre en el dispositivo, aprenderá del usuario real a lo largo del tiempo y ofrecerá predicciones mucho mejores sobre lo que el usuario va a escribir a continuación.

Las API se reducen a ser solo campanas y silbidos

Hoy en día se encuentran disponibles muchas API de IA y ML (interfaces de programación de aplicaciones). Y en lugar de reinventar la rueda, los desarrolladores de aplicaciones pueden usarlas en sus aplicaciones para agregar funcionalidades específicas.

Sin embargo, ML es un proceso de aprendizaje continuo. Más datos significarían mejores resultados. Y las API existentes rara vez cumplen con los requisitos de datos específicos para nichos específicos.

Llamar a una API solo por agregar una característica interesante es inútil. Necesitaría refinamiento. Además, el uso de API de terceros significa que tendrá que cumplir con sus TyC. También corre el riesgo de transmitir accidentalmente datos confidenciales de su aplicación a una API pública.

A menos que las API estén hechas a medida, son meras adiciones de campanas y silbatos que no tienen un propósito y solo desordenan su aplicación, lo que reduce la experiencia general del usuario.

Razones por las que necesita encontrar soluciones para estos desafíos

Fuente: unsplash

Un gran avance en el aprendizaje automático valdría diez Microsofts. – Bill Gates

Esa declaración debería inspirar la voluntad suficiente para superar todos los posibles desafíos que podría enfrentar al desarrollar aplicaciones móviles de aprendizaje automático.

¿Aún necesitas más razones? Aquí están. La importancia de las aplicaciones móviles de aprendizaje automático y por qué debería desarrollar una aplicación móvil ML ahora:

Experiencia personalizada

Debe comprender quién es su cliente, cuáles son sus gustos / disgustos, cuál es su intención, qué quiere y qué puede pagar.

Esto es importante para personalizar la experiencia de la aplicación. El aprendizaje automático lo hace posible, ya que analiza continuamente más datos y mejora en lo que hace.

Sus usuarios realmente sentirán que su aplicación les está hablando.

Búsqueda Avanzada

Las funcionalidades de búsqueda son más una norma hoy que una novedad. El aprendizaje automático hace que los resultados de la búsqueda sean más rápidos y relevantes. Por un lado, su base de datos está organizada sistemáticamente. Y luego, se recopilan datos sobre la intención y las expectativas del usuario. Esto hace que los resultados de la búsqueda estén en línea con las expectativas del usuario.

Comprender al usuario y predecir su comportamiento

Si su aplicación es utilizada por mujeres mayores de 30 años, es lógico que dirija sus campañas y esfuerzos publicitarios hacia el grupo de audiencia adecuado, ¿no es así?

ML recopila datos del usuario como edad, sexo, ubicación, intereses, etc. Estos datos se pueden usar para predecir el comportamiento del usuario y adoptar un enfoque proactivo en lugar de solo ser reactivo.

Anuncios relevantes

Los usuarios odian los anuncios. Pero no cuando los anuncios son relevantes. Los anuncios relevantes en el lugar correcto, en el momento adecuado, no solo obtienen clientes potenciales, sino también conversiones. Y ML puede ayudarte a hacer eso.

Con estas aplicaciones, puede comprender a los usuarios y su intención e incluso predecir acciones. Luego, coloque anuncios cuando y donde la intención de compra sea mayor. Un paseo para las conversiones.

Seguridad mejorada

Las aplicaciones móviles de aprendizaje automático son más que funciones originales. Con ML, las aplicaciones también pueden tener opciones de inicio de sesión seguras y optimizadas. Bloqueo de huellas dactilares, voz y rostro, por ejemplo.

Las aplicaciones móviles impulsadas por ML también pueden ayudar a los usuarios a iniciar sesión fácilmente en otras aplicaciones y sitios web con autenticaciones rápidas y sin complicaciones.

Compromiso profundo del usuario

Ya se trate de las funciones interesantes, la atención al cliente eficiente o los elementos de entretenimiento, ML, en última instancia, mejora la participación del usuario.

La traducción de voz en tiempo real, los chatbots inteligentes, una gran cantidad de filtros y el manejo inteligente de solicitudes son algunas de las maravillas del aprendizaje automático que profundizan y mejoran la participación del usuario.

ML en aplicación móvil en acción: ejemplos asombrosos que te dejarán boquiabierto

Fuente: pixabay

Sabes que Snapchat, Netflix, Tinder e incluso Google Maps utilizan el aprendizaje automático en sus aplicaciones móviles.

Pero, ¿es ML solo para los peces gordos? Los siguientes ejemplos demuestran lo contrario.

Echa un vistazo a algunos ejemplos asombrosos del aprendizaje automático que se utiliza en aplicaciones móviles que te dejarán boquiabierto. ¡Prepárate para ir Wow!

Taco Bell (la cadena estadounidense de comida rápida) usa TacoBot para tomar pedidos y dar recomendaciones de menú según las preferencias del usuario. Zomato, Uber Eats, Swiggy y otras aplicaciones de entrega de alimentos predicen los tiempos de entrega estimados según el análisis de tráfico en tiempo real. Ola y otras aplicaciones de reserva de viajes muestran la ETA y las tarifas estimadas de los viajes en tiempo real.ImprompDo permite a los usuarios administrar el tiempo priorizando tareas e informándoles qué se puede hacer y en qué momento con ML.Migraine Buddy es una aplicación de ayuda al paciente que predice posibles dolores de cabeza en función de los datos de usuario recopilados. También sugiere formas de prevenir dolores de cabeza. La aplicación de JJ Food Services emplea ML para crear perfiles de preferencias y anticipa los pedidos de los clientes. Prisma, una aplicación de edición de imágenes, permite a los usuarios usar una colección considerable de filtros con solo decirle al bot lo que necesitan. una aplicación de gestión financiera, vincula a los usuarios cuentas de Venmo y PayPal y tarjetas de crédito para dar sugerencias inteligentes.

Haga esto antes de avanzar hacia el desarrollo de aplicaciones móviles de aprendizaje automático

Ahora sabe que las aplicaciones móviles de aprendizaje automático no son un fenómeno nuevo. Muchas aplicaciones móviles de AA ya están apareciendo en las tiendas de aplicaciones. Sabes que es importante y, no obstante, sabes que es un desafío.

El siguiente paso a partir de aquí debería ser buscar expertos para dirigir su barco. No intente probar las aguas solo. Te ahogarías y te llevarás tu negocio. En su lugar, contrate expertos en desarrollo de aplicaciones que sepan lo que se necesita para mantenerse a flote. Que comience la caza.

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Autor: Anand Mahajan

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Anand Mahajan es fundador y director ejecutivo de Sphinx Solutions, impulsa continuamente la creatividad y la innovación tecnológica con miras al futuro de la experiencia digital, después de completar una maestría de una universidad de renombre, Anand fundó Sphinx Solutions y hasta ahora guía y ayuda con éxito a más de 100 nuevas empresas. . … Ver todo el perfil >