کاربرد یادگیری ماشینی در اپلیکیشن های موبایل

آشنایی با کاربردهای یادگیری ماشینی در اپلیکیشن های موبایل


یادگیری ماشینی حضور فعالی در دنیای تکنولوژی دارد و در گوشی های موبایل نیز برای انجام فعالیت های گوناگون مورد استفاده قرار گرفته است.

داشتن اطلاعات مقدماتی برای درک بهتر کاربرد و موارد استفاده یادگیری ماشینی در اپلیکیشن های موبایل ضروری است. در حقیقت یادگیری ماشینی نرم افزاری است که با هدف بهبود عملیات بر اساس فعالیت های قبلی کاربر ساخته و طراحی شده است.

الگوریتم های یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی چه مزایایی برای اپلیکیشن به همراه دارد؟

یادگیری ماشینی گزینه مناسبی برای عملیات قابل پیش بینی محسوب میشود و موارد زیر کاربرد یادگیری ماشینی برای این منظور را توجیه میکنند:

پردازش داده

شخصی سازی

تطابق دادن عملیات اپلیکیشن با خواسته های گروه های مختلف از کاربران، کار چندان ساده ای نیست.

برای نمونه میتوان به اپلیکیشن های حمل و نقل که هم با مشتریان سر و کار دارند و هم با رانندگان یا اپلیکیشن های کودک که باید قابلیت های اپلیکیشن را برای کودکان و والدین توجیه کنند اشاره کرد. برای اینکه مشتریان از شما راضی باشند، باید با کمک یادگیری ماشینی داده ها را تجزیه و تحلیل کنید و چیزی را ارائه دهید که بیشترین همخوانی را با خواسته های آنها دارد.

 

جستجوی کارآمد

وقتی کاربران کلیدواژه های خاصی را در فیلدهای جستجو وارد میکنند، انتظار دارند که داده های درستی را با توجه به چیزی که به دنبالش بودند پیدا کنند. باید به آنها ثابت کنید که شما همانطور که وعده داده بودید، میتوانید راه حلی برای مشکلات آنها ارائه دهید، درغیراین صورت کاربران مجددا اپلیکیشن را باز نخواهند کرد.

 

کنترل تقلب

یادگیری ماشینی در بازاریابی موبایل نیز کاربردهای متعددی دارد و باید تبلیغات مرتبطی را به کاربران هدف خود نمایش دهید. به کمک این تکنیک میفهمید که اپلیکیشن آسیب پذیر است یا به اندازه کافی قابل اعتماد میباشد تا داده ها را با توجه به سطح بالایی از امنیت ارائه دهد.

 

تشخیص بصری و صوتی

شبکه های عصبی یکی از مدل های خاص از تکنیک یادگیری ماشینی محسوب میشوند و اپلیکیشن را قادر به شناسایی چهره های مختلف برای افزودن ماسک های گوناگون یا تشخیص کلمات مختلف برای امکانات ترجمه میگردانند.

 

داده کاوی پیشرفته

ابر داده منبع بسیار خوبی برای تمامی حوزه ها محسوب میشود، اما تحلیل و دسته بندی حجم انبوه از اطلاعات جمع آوری شده تلاش زیادی را میطلبد. اما به کمک یادگیری ماشینی میتوانید پروفایل های مختلف را مشاهده کرده و استراتژی هدف خود را ایجاد کنید.

 

نحوه پیاده سازی یادگیری ماشینی در اپلیکیشن چگونه است؟

در ادامه شما را با چندین ابزار آشنا خواهیم کرد که برای پیاده سازی یادگیری ماشینی در اپلیکیشن به شما کمک میکنند:

Tensorflow

استفاده از Tensorflow برای یادگیری ماشینی

Tensorflow یک لایبرری منبع باز برای یادگیری ماشینی میباشد که توسط گوگل ساخته شده و میتوانید از آن در اپلیکیشن ها استفاده کنید و از قابلیت های جالبی که در آن پیاده سازی شده بهره مند شوید. این لایبرری از نمودارهای جریان داده برای محاسبات عددی استفاده میکند و قادر به تشخیص آیتم های خاص نیز میباشد. اپلیکیشن های مجهز به یادگیری ماشینی به میلیون ها نمونه اولیه برای یادگیری نیاز دارند و در صفحه رسمی Tensorflow میتوانید اطلاعات جزئی تر و کامل تری درباره آن پیدا کنید.

 

یادگیری ماشینی آمازون

سیستم یادگیری ماشینی آمازون

Amazon ML توسط آمازون طراحی و پیاده سازی شده و حتی افراد مبتدی نیز با استفاده از این ابزار به راحتی میتوانند مدل های خود را بسازند. امکان گسترش مدل ها با رشد کسب و کار نیز وجود دارد و پیش از اینکه فرآیند توسعه را شروع کنید، باید لیست قیمت ها را بررسی نمایید. لیستی از امکانات کلیدی برای توسعه دهندگانی که مایل به پیاده سازی APIهای هوشمند و پیش بینی های ریل تایم برای محصولات خود هستند نیز وجود دارد.

 

Wit.ai

یادگیری ماشینی Wit.ai

سرعت ترجمه ورودی های کاربر به عملیات مختلف در Wit.ai، شما را حیرت زده خواهد کرد (کمتر از 5 دقیقه). برای کسب اطلاعات بیشتر در خصوص این ابزار به این لینک مراجعه کنید.

 

Core ML

یادگیری ماشینی Core ML

فریم ورک اپل یعنی Core ML یکی از بهترین گزینه های در دسترس برای پیاده سازی یادگیری ماشینی در اپلیکیشن میباشد. این سرویس شامل قابلیت های جالبی مانند تشخیص و ردیابی چهره، تشخیص تصویر، ثبت عکس، تشخیص بارکد و ... میباشد. با مراجعه به صفحه اختصاصی توسعه دهندگان، میتوانید مدل مناسب برای اپلیکیشن را پیدا کنید.

 

چندین مثال از یادگیری ماشینی

در اینجا قصد داریم شما را با چندین مثال از کاربرد این تکنولوژی آشنا کنیم:

 

فیلترهای اسنپ چت

اسنپ چت پس از خریداری استارتاپ اوکراینی Looksery قابلیت تشخیص چهره را مورد استفاده قرار داد. هرچند ممکن است عملیات انجام شده در فیلترها ساده به نظر برسند، اما الگوریتم های مورد استفاده در لنزهای اسنپ چت بسیاری پیچیده اند و بر اساس یادگیری ماشینی کار میکنند.

فیلترهای اسنپ چت

 

Shazam

الگوریتم های قدرتمند یادگیری ماشینی که در اپلیکیشن Shazam پیاده سازی شده اند، تعداد چشمگیری از آهنگ ها را تشخیص میدهند.

یادگیری ماشینی استفاده شده در Shazam

گوگل

گوگل به تازگی نوزدهمین سالگرد خود را جشن گرفت و یکی از کمپانی هایی است که حجم عظیمی از داده ها را در اختیار دارد. به همین دلیل نیز اثرات یادگیری ماشینی در هر بخش از گوگل بسیار مشهود میباشد. از جستجوی گوگل گرفته تا جیمیل، Google Translate ،Google Maps و Google Now، همه و همه ابزارهایی هستند که از مدل های مختلف یادگیری ماشینی استفاده میکنند.

 

جمع بندی

شاید برخی از شما تصور میکردید که یادگیری ماشینی همان هوش مصنوعی است؟ اما یادگیری ماشینی بخشی از هوش مصنوعی محسوب میشود و در واقع الگوریتم هایی است که به کامپیوتر کمک میکنند تا از فعالیت های قبلی چیزهای جدیدی درباره کاربر بیاموزد.

این تکنولوژی برای بهبود نحوه استفاده از کامپیوتر ها ساخته شده و امروزه در اکوسیستم موبایل نیز تاثیرگذار است. هدف اصلی یادگیری ماشینی تسهیل زندگی است و باید به این منظور از آن بهره بگیرید.

اینها را هم بخوانید