МОБИЛЬНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ И НЕЙРОСЕТИ

Сегодня мобильные устройства используются повсеместно — более трех миллиардов людей во всем мире активно устанавливают и используют приложения. К такому выводу пришли специалисты Statista, ведущего мирового портала статистики. В то же время стремительное развитие новых технологий позволяет совершенствовать искусственный интеллект (ИИ), который упрощает и оптимизирует различные сферы и процессы.

Многие эксперты не сомневаются, что в ближайшем будущем приложения научатся полностью самообучаться при помощи нейросетей и станут доминирующими на рынке IT. В настоящее время внедрение машинного обучения уже позволяет расширить функционал приложений и улучшить качество их работы.

Нейронная сеть воспроизводит принцип работы человеческой нервной системы, включая ее возможность к самообучению с учетом накопленного опыта. Принцип, который лежит в ее основе, помогает ИИ совершать все меньше ошибок при выполнении своих функций.

Нейронное обучение активно применяется при разработке программного обеспечения для распознавания фотографий, видео и пр. Эта область использования ИИ называется “компьютерным зрением” и представляет собой технологию, которая обнаруживает, отслеживает и классифицирует объекты.

Примером успешного использования нейронных сетей можно назвать Prisma, Snapchat и FaceApp, которым удалось достичь впечатляющих результатов в обработке изображений (так, FaceApp умеет искусственно “состаривать” и “омолаживать” людей, изменять их прическу, наносить макияж и т. д.).

В ряде современных смартфонов работает система распознавания изображений, которая автоматически сортирует фото людей, имеющих сходство, в отдельную папку.

Такая программа применяет API-анализ человеческих лиц, обрабатывает данные и организует фотографии, основываясь на полученной информации. Если пользователь замечает и устраняет ошибку, которую допустило приложение, оно учитывает изменения и таким образом продолжает совершенствоваться.

Можно выделить несколько ключевых возможностей, а также путей развития, которые открывает внедрение искусственного интеллекта:

• Распознавание речи

Нейронное обучение применимо не только к изображениям — его потенциал очень велик, в частности он распространяется на работу с аудио- и распознаванием голоса (таким образом Google и Яндекс разработали голосовых помощников). Современные программы для распознавания речи, основанные на ИИ, быстро улучшаются и эволюционируют.

В обозримом будущем они с еще большей эффективностью будут подстраиваться под пользователей, таким образом повышая комфорт и простоту использования.

• Создание чат-ботов на основе нейросетевого обучения

Например, во время обращения система будет собирать и обрабатывать информацию о клиенте, чтобы впоследствии при помощи бота выстроить удобную модель коммуникации на знакомом ему языке.

• Оптимизация маркетинга

У многих пользователей навязчивая реклама вызывает раздражение, но нейросети помогут юзерам забыть об этой проблеме, а рекламодателям — в разы уменьшить бессмысленные расходы. Технология будет самостоятельно изучать целевую аудиторию и подбирать для нее индивидуальные маркетинговые ходы и стратегии.

• Советы, прогнозы и рекомендации

Современные технологии позволяют социальным сетям изучать видео- и аудиоконтент, интересующий пользователей, а затем подбирать и предлагать им материалы для прослушивания/просмотра. Например, таким образом работает видеохостинг YouTube, на котором около 70% роликов пользователи находят благодаря рекомендациям системы.

Основная задача нейронного обучения — максимально приблизить принцип работы приложения к юзеру. ИИ представляет собой не что иное, как хорошо обученный алгоритм, нацеленный на распознавание и анализ.

Бизнесу внедрение нейронных сетей поможет с решением повседневных рутинных задач, упростит коммуникацию с целевой аудиторией, позволит добиться значительных успехов в сфере обслуживания клиентов и других операциях, включая автоматизацию процессов (например, выставление счетов в реальном времени).

Методологии нейронных сетей все чаще задействуются в различные областях деятельности: от научных исследований до бизнес-приложений и анализа данных.

Применение ИИ в мобильных устройствах тесно связано с использованием персональных помощников, которые изучают привычки пользователей в приложении и выявляют их предпочтения.

Новые технологии позволяют маркетологам и разработчикам приложений быстрее понимать поведения целевой аудитории благодаря анализу действий, предпочтений и покупок, которые совершаю потенциальные клиенты.

Внедрение искусственного интеллекта в приложения имеет множество преимуществ, поскольку открывает перед ними новые возможности:

• Интеллектуальный анализ данных и автоматизированные размышления

В таких приложениях применяются алгоритмы для решения определенных задач. Например, Uber при помощи подобной технологии оптимизирует маршрут и помогает водителю максимально быстро добраться до места назначения.

• Рекомендательный сервис

Это один из самых популярных вариантов применения ИИ в мобильных приложениях, который подходит для решения практически любой задачи. Система наблюдает за выбором пользователей и вносит их в алгоритм обучения, после чего формирует рекомендации, которые с большой вероятностью будут интересны аудитории.

• Изучение шаблонов поведения

Такие платформы изучают модели поведения пользователей, чтобы сделать следующий сеанс взаимодействия более успешным. С этой целью обработка естественного языка может комбинироваться с машинным обучением.

Частным случаем использования технологии является обнаружение мошенничества при онлайн-платежах. Алгоритмы проходят через заявки/покупки по карте, формируют поведенческий шаблон и, в момент заключения сделки, выявляют, что пользователь совершил покупку, не вписывающуюся в рамки своего обычного поведения.

Искусственный интеллект может прогнозировать предпочтения покупателей в онлайн-магазинах, умеет персонализировать рекламу, а также отлично справляется с круглосуточным обслуживанием клиентов.

Цифровой рынок стремительно развивается, поэтому внедрение нейросетей в приложения — вопрос времени. Обеспечение мобильного доступа к данным, интеграции приложений с различными системами и внедрение архитектуры на основе API повысят шансы компании в конкурентной борьбе и помогут ей лучше понять целевую аудиторию.

Предприятия, активно применяющие искусственный интеллект в своих бизнес-процессах, получают ощутимое преимущество благодаря сокращению издержек и улучшению эффективности.

Компания AVADA MEDIA занимается разработкой программного обеспечения, а также интеграцией и обучением нейросетей. Наши специалисты создают надежные и стабильно работающие приложения на основе искусственного интеллекта для  проектов из различных сфер. Мы нацелены на результат, но при этом остаемся гибкими в выборе технических средств и путей его достижения.