Мобільні додатки і нейромережі

Сьогодні мобільні пристрої використовуються повсюдно – понад три мільярди людей в усьому світі активно встановлюють і використовують програми. До такого висновку прийшли фахівці Statista, провідного світового порталу статистики. У той же час стрімкий розвиток нових технологій дозволяє удосконалювати штучний інтелект (ШІ), який спрощує та оптимізує різні сфери і процеси.

Багато експертів не сумніваються, що в найближчому майбутньому додатки навчаться повністю самонавчатися за допомогою нейромереж і стануть домінуючими на ринку IT. В даний час впровадження машинного навчання вже дозволяє розширити функціонал додатків і поліпшити якість їх роботи.

Нейронна мережа відтворює принцип роботи людської нервової системи, включаючи її можливість до самонавчання з урахуванням накопиченого досвіду. Принцип, який лежить в її основі, допомагає ШІ здійснювати все менше помилок при виконанні своїх функцій.

Нейрони навчання активно застосовується при розробці програмного забезпечення для розпізнавання фотографій, відео та ін. Ця область використання ШІ називається “комп’ютерним зором” і являє собою технологію, яка виявляє, відстежує і класифікує об’єкти.

Прикладом успішного використання нейронних мереж можна назвати Prisma, Snapchat і FaceApp, яким вдалося досягти вражаючих результатів в обробці зображень (так, FaceApp вміє штучно “старіти” і “омолоджувати” людей, змінювати їх зачіску, наносити макіяж і т.д.).

У ряді сучасних смартфонів працює система розпізнавання зображень, яка автоматично сортує фото людей, що мають схожість, в окрему папку. Така програма застосовує API-аналіз людських осіб, обробляє дані і організовує фотографії, грунтуючись на отриманій інформації. Якщо користувач помічає і усуває помилку, яку допустив додаток, воно враховує зміни і таким чином продовжує вдосконалюватися.

Можна виділити кілька ключових можливостей, а також шляхів розвитку, які відкриває впровадження штучного інтелекту:

• Розпізнавання мови

Нейронне навчання застосовується не тільки до зображень  — його потенціал дуже великий, зокрема він поширюється на роботу з аудіо  —  та розпізнаванням голосу (таким чином Google розробили голосових помічників). Сучасні програми для розпізнавання мови, засновані на ШІ, швидко поліпшуються і еволюціонують. У доступному для огляду майбутньому вони з ще більшою ефективністю будуть підлаштовуватися під користувачів, таким чином підвищуючи комфорт і простоту використання.

• Створення  чат ботів на основі нейромережевого навчання

Наприклад, під час звернення система буде збирати і обробляти інформацію про клієнта, щоб згодом за допомогою бота вибудувати зручну модель комунікації на знайомій ій мові.

• Оптимізація маркетингу

У багатьох користувачів нав’язлива реклама викликає роздратування, але нейромережі допоможуть користувачам забути про цю проблему, а рекламодавцям – в рази зменшити безглузді витрати. Технологія буде самостійно вивчати цільову аудиторію і підбирати для неї індивідуальні маркетингові ходи і стратегії.

• Поради, прогнози та рекомендації

Сучасні технології дозволяють соціальним мережам вивчати відео- та аудіоконтент, що цікавить користувачів, а потім підбирати і пропонувати їм матеріали для прослуховування / перегляду. Наприклад, таким чином працює відеохостинг YouTube, на якому близько 70% роликів користувачі знаходять завдяки рекомендаціям системи.

Основне завдання нейронного навчання – максимально наблизити принцип роботи програми до користувача. ШІ являє собою не що інше, як добре навчений алгоритм, націлений на розпізнавання і аналіз.

Бізнесу впровадження нейронних мереж допоможе з вирішенням повсякденних рутинних завдань, спростить комунікацію з цільовою аудиторією, дозволить домогтися значних успіхів у сфері обслуговування клієнтів та інших операціях, включаючи автоматизацію процесів (наприклад, виставлення рахунків в реальному часі).

Методології нейронних мереж все частіше задіюються в різних областях діяльності: від наукових досліджень до бізнес-додатків і аналізу даних.

Застосування ШІ в мобільних пристроях тісно пов’язане з використанням персональних помічників, які вивчають звички користувачів в додатку і виявляють їх переваги.

Нові технології дозволяють маркетологам і розробникам додатків швидше розуміти поведінку цільової аудиторії завдяки аналізу дій, переваг і покупок, які здійснюють потенційні клієнти.

Впровадження штучного інтелекту в додатку має безліч переваг, оскільки відкриває перед ними нові можливості:

• Інтелектуальний аналіз даних та автоматизовані роздуми

У таких додатках застосовуються алгоритми для вирішення певних завдань. Наприклад, Uber за допомогою подібної технології оптимізує маршрут і допомагає водієві максимально швидко дістатися до місця призначення.

• Рекомендаційний сервіс

Це один з найпопулярніших варіантів застосування ШІ в мобільних додатках, який підходить для вирішення практично будь-якої задачі. Система спостерігає за вибором користувачів і вносить їх в алгоритм навчання, після чого формує рекомендації, які з великою ймовірністю будуть цікаві аудиторії.

• Вивчення шаблонів поведінки

Такі платформи вивчають моделі поведінки користувачів, щоб зробити наступний сеанс взаємодії більш успішним. З цією метою обробка природної мови може комбінуватися з машинним навчанням.

Окремим випадком використання технології є виявлення шахрайства при онлайн-платежі. Алгоритми проходять через заявки / покупки по карті, формують поведінковий шаблон і, в момент укладання угоди, виявляють, що користувач здійснив покупку, що не вписується в рамки своєї звичайної поведінки.

Штучний інтелект може прогнозувати переваги покупців в онлайн-магазинах, вміє персоналізувати рекламу, а також відмінно справляється з цілодобовим обслуговуванням клієнтів.

Цифровий ринок стрімко розвивається, тому впровадження нейромереж в додатки – питання часу. Забезпечення мобільного доступу до даних, інтеграції додатків з різними системами і впровадження архітектури на основі API підвищать шанси компанії в конкурентній боротьбі і допоможуть їй краще зрозуміти цільову аудиторію.

Підприємства, активно застосовують штучний інтелект в своїх бізнес-процесах, отримують відчутну перевагу завдяки скороченню витрат і поліпшенню ефективності.

Компанія AVADA MEDIA займається розробкою програмного забезпечення, а також інтеграцією і навчанням нейромереж. Наші фахівці створюють надійні і стабільно працюючі додатки на основі штучного інтелекту для  проєктів з різних сфер. Ми націлені на результат, але при цьому залишаємося гнучкими у виборі технічних засобів і шляхів його досягнення.