近年来，人工智能，机器学习和增强现实已经让移动应用程序的发展受到了冲击。什么时候构建机器学习应用程序是合理的？苹果和谷歌都鼓励开发人员使用这些技术，并使其更容易——通过利用AI和ML来提高用户满意度和参与度，企业可以获得巨大收益。
你想知道你是否可以为你的企业实施AI吗？
人工智能在网络和移动应用中有许多用途。主要目标是在您的应用中实施深入的学习过程以识别模式，然后应用这些知识来解决各种复杂的查询。这是AI和ML在企业中最常见的用途。
学习用户行为习惯
AI非常适合处理复杂的数据，如分析偏好。考虑到用户体验的产品是现代应用的优先考虑事项。吸引人的视觉效果不足以让您的用户群保持开心，但AI可以为此提供帮助。虽然大多数人不会为定制或个性化他们的应用程序而烦心，但是选择首先出现哪个屏幕或发现哪种颜色主题最受欢迎等细小内容可以让用户感觉应用程序是专门为他们设计的。用户必须通过许多步骤才能完成任务的应用程序也可以轻松使用AI来加快速度或减少用户的认知负担。
推荐
我们已经有AI每天向我们推荐产品或服务（例如Netflix，亚马逊），这都要归功于算法。了解特定类型的用户（基于年龄，性别，地点，以前的购买等）通常购买的是预测最佳选项的好方法，而无需使用令人讨厌且针对性很差的市场营销。了解某人的偏好有助于促进易用性并使他们长时间参与其中。
这种方法对于娱乐应用程序或销售产品的应用程序非常有效，这意味着我们可以保证所有新内容都能找到合适的人。
人脸识别
目前的移动设备现在能够使用人脸的复杂数据来识别一个人是谁。正确的算法和足够大的人物图片选择可以使用此方法提供高度的准确性。这可以用于娱乐和安全。尽管使用指纹锁定设备目前比2D人脸识别更安全，但随着AI变得更加智能和快速，更多应用程序将利用3D人脸识别与指纹扫描仪一起工作或完全替代指纹扫描仪。
让一切变得更简单
智能设备的数量和复杂程度在不断增长，控制灯光，暖气和空调系统以及冰箱等等，但这可能会有点麻烦，可能会单独调整所有这些。智能家居产品和系统可以将AI工作与 用户，而不仅仅是为用户。我们的手机可以通过设置最佳温度成为我们的私人助理，当我们入睡时关掉灯或提醒我们在购物时我们没有牛奶。此外，语音识别功能可让我们快速学习应用程序，并更轻松地与我们周围的其他设备进行交互。
移动照相机
计算机视觉不断提高，主要归功于机器学习。这两个功能最常见的组合是识别人的应用程序，例如灯，文本甚至艺术品等日常物品。从扫描条形码到在照片上检测脸部表情的所有内容都可以使用机器学习更快更准确地进行。相机应用程序可以通过检测和追踪某些点来为照片和视频添加滤镜。我们可以通过手势与手机互动，因为它可以学习和检测手机。使用相机的每个应用程序都可以更好，更吸引用户使用计算机视觉。
总结
应用会话中的第一印象对于留住新客户至关重要。随着人工智能学习用户的行为和偏好，你更有可能使这些会话更好，更令人难忘。
所有数据公司从客户那里获得的信息都非常有价值，不仅应该改善用户体验，还应该增加未来业务的可能性。
同样值得注意的是，AI可以用来解决某些工作可以完全或部分自动化的人员问题。
因此，渐进式业务很快将AI集成到他们的移动和Web应用程序中，为他们的客户创建有用的应用程序。因此，AI是一个非常令人兴奋和有利可图的领域。
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