IFTNews:你能想象一个移动应用程序自动化控制用户的许多任务，没有明显的编程。这可能听起来很疯狂，但这是一个可行的模式。由于机器学习!

机器学习(ML)是人工智能(AI)的子集，它分析一组数据，建立一个分析模型，然后据此预测。通过将ML实现到移动应用程序，企业可以确保对现有和预期用户提供更好的体验。

但是，它是如何工作的呢?如何通过app增强用户体验?基本上，机器学习是在认知学习的基础上进行的，非常类似于人脑。这是基于这样一种观点，即机器也(像人类一样)学习过去的经验。

然而，与人类不同，机器可以分析大数据(大型数据和复杂数据)。机器分析数据，通过过去的活动了解行为，然后预测最有效的输出或解决方案给特定的用户。如果你环顾四周，你会发现你已经在充分利用机器学习。

凭借惊人的模式识别潜力(这使得数据挖掘和Bayesian过滤器流行起来)，机器学习将会破坏移动应用程序商店的一些有价值的功能。考虑到这一点，我们提出了一些有趣的方法，其中ML可以使移动应用受益，使它们比以前更有效。

a.个性化和推荐

机器学习及其算法都是关于数据的。然而，最好的部分是，它永远不会让用户感到迷失。 ML最有价值的好处之一就是尽管处理了这么多的数据，它仍然会为每个用户服务。

您必须已经以脸书上的“您可能知道的人”和电子商务网站上的“您可能喜欢的产品”的形式体验过ML的这种应用。事实上，社交媒体和电子商务是最重要的空间，你可以体验到ML的好处。这种方法可以通过以下几种方式提供帮助：

根据用户的兴趣过滤最相关的内容。

使应用程序更具交互性，就好像它只针对特定的用户。

针对用户投放广告，从而提高了达成交易的可能性。

ML不仅在业务和客户之间设置了协调，而且还让业务实时更新。例如:在销售和折扣(电子商务)期间，保持仓库库存信息动态变化的需求。

b .适用于大数据挖掘的用户分析

你是否曾经想知道，像那些建议餐馆点餐的餐馆是如此的精确，并且接近你的选择。他们如何知道你的品味，你的空间偏好，你的预算，并推荐你实际接受的东西。

机器学习就是模式识别。当你使用一个应用程序时，它会不断地分析你的信息和偏好，比如位置、搜索请求、性别、年龄、应用程序的使用频率、选择的餐厅类型等等。根据你过去的行为模式，你的建议很可能会被接受。

挖掘和分析大数据意味着您可以找到关于用户的一些有用的统计数据和有趣的行为模式。因此，不断努力提高用户体验是可以做到的。

c .让搜索变得更智能、更快捷

用户不想等待。因此，速度是关于提升用户体验的关键因素之一。如今的移动应用程序足够智能，能够收集用户的搜索历史记录、点击和销售率等客户数据，然后管理这些数据。为了使它变成一种有益的经验，ML可以提供帮助。

机器学习区分了与预测的匹配。曾经想知道谷歌搜索预测的速度有多快，或者电子商务搜索框是如何让客户在脑海中与产品联系起来的。这就是ML如何提高用户体验，让搜索更快更智能。

d .欺诈检测与安全

数字钱包和手机支付是金融科技行业最热门的趋势。然而，这些支付转移平台面临安全挑战，这当然需要解决。通过训练机器学习模型来检测可能是欺诈行为的活动，可以屏蔽货币交易。不仅如此，我们还可以看到ML对股市的预测也有帮助。

为了使服务更快、更安全，ML可以与各种用户验证系统(如生物识别)协作，以识别和验证流程。对于那些在处理任何事务之前需要严格的用户同意的移动应用来说，这是一个不错的选择。

e .保健和健康管理

世界为健康和健康而疯狂，前所未有。可穿戴设备与移动应用程序相连，用于跟踪目标，并定期记录健康问题。虽然移动应用程序具有相同的功能集合，但机器学习可以根据数据、用户的物理状态和以前的健康记录来定制应用程序的功能。根据结果的不同，该应用程序将通过一个警报，给出建议，或者采取必要的行动。这就是为什么机器学习是医疗应用程序开发最适合的技术之一。

你认为将ML应用到手机应用程序的想法是什么?

机器学习是一种颠覆性技术，几乎在每个行业中都强化了功能和可能性。然而ML的最大功能和局限性是数据和ML模型。更确切地说，他们是更有效率的输出。因此，在选择将机器学习应用到移动应用程序中的时候，一定要去找专业的AI开发服务合作伙伴。

作者：Kunwar Jolly

来源：becominghuman

编译：FintechProbe