Aplikacje mobilne wykorzystujące machine learning i analizę danych

Aplikacje mobilne wykorzystujące machine learning i analizę danych
Olbrzymie ilości i złożoność danych, jakimi obecnie dysponujemy, przetwarzamy oraz następnie aktualizujemy, wymuszają zautomatyzowaną analizę danych. Aby robić to szybko i efektywnie, systemy muszą się optymalizować i uczyć, co prowadzi nas do pojęcia machine learning, czyli uczenia maszynowego (bez ingerencji człowieka). Wobec wymagań rynkowych coraz częściej powstają aplikacje mobilne wykorzystujące potężne technologie AI (artificial intelligence – sztuczna inteligencja) i ML, a jednym z podstawowych systemów wspieranych przez sztuczną inteligencję jest wyszukiwarka internetowa.

 

Machine learning – co to właściwie jest?
Machine learning to element sztucznej inteligencji, polegający na automatycznym optymalizowaniu algorytmów na podstawie dostępnych danych empirycznych z powiązanej bazy. Oznacza to, że sztuczna inteligencja w aplikacjach może samodoskonalić się poprzez doświadczenie (musi w tym celu identyfikować schematy i prognozować dalsze zachowania) i wraz z analizą nowych danych automatycznie ulepszać swoje algorytmy, by następnie proponować nowe rozwiązania. Nowe dane pochodzą zwykle od klientów lub wynikają z działalności firmy / aplikacji i im jest ich więcej, tym lepszą mamy podstawę do analizy. Uczenie maszynowe to wyższy poziom AI, pozwalający m.in. szybciej i dokładniej dostosowywać się do odbiorcy aplikacji, która automatycznie staje się bardziej efektywna i dokładna.
Dzięki ML aplikacja za każdym razem ma szansę działać lepiej niż poprzednio, ponieważ podczas pracy zbiera dane, analizuje je i przekuwa w nowe algorytmy, następnie je testuje i wdraża, wykonując zadanie predykcyjne. Innymi słowy aplikacja bazuje na coraz to większej i bardziej aktualnej wiedzy, dzięki czemu wykonuje coraz lepszą pracę.
Uczenie się maszynowe opiera się na uczeniu głębokiem (deep learning) i na sieciach neuronowych (symulujących w pewnym zakresie ludzki system nerwowy), mających odzwierciedlać działanie ludzkiego mózgu. Choć w tym zakresie pożądane jest naśladowanie zachowań ludzkiego mózgu, działanie robota jest jednak nieporównywalne do ludzkiego narządu o tyle, że może przetwarzać o wiele większe bazy danych. Żaden człowiek nie byłby w stanie przeanalizować, skatalogować czy przyswoić takiej ilości danych jak maszyna, nie mówiąc o przewidywaniu czegoś na ich podstawie.
Świetnym przykładem machine learning jest autonomiczny samochód, który rozpoznaje otoczenie (zakręty, wyboje, pieszych itp.) i dostosowuje się do niego, wykonując zadania rozwiązujące problemy (np. zwalnia na nierównej drodze).

 

Wykorzystanie ML w aplikacjach: Dermosi i Nailsroom
W naszym portfolio widnieją już dwie aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję, a nad dwoma kolejnymi intensywnie pracujemy.
Dermosi to aplikacja ML współpracująca z urządzeniem skanującym stan skóry. Pozwala ona zapisywać wyniki analiz i porównywać je w odstępach czasowych, co pozwala na ocenę efektywności danej kuracji pielęgnacyjnej. Algorytm skupia się na analizie cech skóry i wykorzystując ML dobiera odpowiednie kosmetyki.
Nailsroom to kolejna aplikacja ML dla kobiet, wykorzystująca rzeczywistość rozszerzoną (augmented reality). Pozwala na wirtualne nakładanie wybranego manicure w dowolnym kolorze na paznokcie – poprzez wykorzystanie zrobionych już zdjęć bądź poprzez kamerę używaną w czasie rzeczywistym. Jest to nowoczesny rodzaj filtra wykorzystujący sztuczną inteligencję i ML. Na podstawie dostępnych już materiałów uczy się paznokci oraz ich umiejscowienia na zdjęciach lub filmie, co pozwala na idealne dostosowanie koloru lakieru do koloru skóry czy kształtu paznokci, a następnie na wyszukanie marki posiadającej taki kolor w swojej ofercie oraz sklepu, w którym dany produkt można kupić.
INVESTIT Systems pracuje obecnie nad dwoma kolejnymi inteligentnymi, samouczącymi się aplikacjami i już niebawem będziemy mogli pochwalić się efektami. Obserwujcie nas, a już niedługo dowiecie się, co to takiego i w jaki sposób nowe aplikacje ułatwią życie użytkownikom.

 

Sztuczna inteligencja w aplikacjach
Dla naszych Klientów wykonaliśmy więc aplikację do analizowania stanu skóry i dopasowania odpowiedniej pielęgnacji oraz do dobierania wymarzonego koloru manicure i znajdowania odpowiednich produktów na rynku. Do czego jeszcze mogą służyć programy wykorzystujące sztuczną inteligencję? Zastosowań jest już wiele, a rynek wciąż wychodzi naprzeciw klientom, oferując coraz to nowe rozwiązania.
Sztuczna inteligencja oraz machine learning mogą mieć wiele pragmatycznych zastosowań, w aplikacjach wielu różnych branż. Z nowych technologii opartych na analizie danych, AI czy ML korzystają choćby edukacja, medycyna, socjologia czy wreszcie handel i marketing, gdzie AI funkcjonuje na porządku dziennym.
Dzięki zaawansowanej analizie danych i uczeniu maszynowemu możliwe jest m.in.: sugerowanie klientom produktów wyselekcjonowanych na podstawie wcześniejszych zakupów, wyświetlanie indywidualnie dostosowanych treści w mediach społecznościowych, automatyczne czaty lub rozmowy głosowe w obsłudze klienta (rozwiązanie dostępne 24 godziny na dobę, równie skuteczne jak człowiek, a przy tym tańsze), efektywna segmentacja klientów, pozwalająca na indywidualne optymalizowanie działań w stosunku do odbiorcy. Możliwości, jakie dają te technologie sprawiają, że wykorzystanie ich w marketingu i sprzedaży jest coraz bardziej popularne. Przede wszystkim dostosowanie oferty, treści czy działań do konkretnego klienta może działać na rzecz przewagi konkurencyjnej, co wydaje się największym argumentem za wykorzystaniem AI w aplikacjach marketingowych.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są o tyle ważne, że tak naprawdę pozwalają firmom istnieć w sieci, a to jest podstawa niejednego biznesu. Każda wyszukiwarka internetowa bazuje bowiem na tych technologiach (np. po to, by rozumieć synonimy, wyłapać błędy ortograficzne czy zrozumieć intencje użytkowników), podobnie jak SEM i SEO oraz narzędzia do optymalizacji stron pod kątem pozycjonowania.
Sztuczna inteligencja już zastąpiła niejednego pracownika, obniżając koszty pracodawcy, a liczba robotów-pracowników ciągle rośnie. Systemy zastąpią również wielu przełożonych, ze względu na lepsze możliwości obliczeniowe.

Nad jakimi aplikacjami obecnie pracujemy oraz w jaki sposób technologie AI i ML zwiększą ich efektywność? Już niebawem podzielimy się z Wami naszymi nowościami i zdradzimy szczegóły. Stay tuned 😊.