你的手机应用需要AI。这里有3种方法来利用它的力量(以及为什么它很重要)。对于拥有移动应用的企业主来说，机器学习可以改变你公司的游戏规则。以下是关于如何将AI整合到你的手机应用中的一些见解，以及为什么它对你的未来至关重要。

机器学习驱动的应用程序是一个主要类别在被资助的初创公司中，原因很明显。机器学习(ML)为移动应用开发人员提供了个性化、预测用户行为、提高安全性和投放更有针对性的广告的新工具。采用这项技术，初创公司及其开发团队可以利用引人注目的功能吸引和留住用户。

包含机器学习使得添加功能更容易，比如个性化甚至预测用户行为。此外，应用内广告的定位也变得更加有效，对应用的用户也更有潜在的帮助。最后，利用机器学习模型来检测恶意的在线行为可以提高应用程序的质量网络安全足迹。

所以，如果机器学习对你的下一个手机应用开发项目有意义，那么包含机器学习的最佳用例是什么?这里有一些关于在移动应用中添加机器学习的见解，适用于iOS和Android平台。利用这些见解，让你的下一个企业有最好的机会在现代商业世界中产生真正的影响。

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机器学习的推理功能

人工智能(AI)程序目前潜伏在移动市场上一些最受欢迎的应用程序中。看看谷歌地图这样的地图软件就知道了。机器学习模型会考虑当前的交通量、道路建设、实时事故和其他因素，以绘制最终节省时间的路径。

任何使用地图功能的移动应用程序都受益于推理的功能由机器学习和众包用户操作和输入数据提供支持。除了谷歌和苹果地图之外，优步自己的应用程序也提供了类似的功能，可以确定两个地点之间最合适的路径。简而言之，机器学习实时分析所有这些信息，并比人类司机或乘客更快、更安全地计算出最佳路线。

类似的推理功能仍然是将机器学习整合到移动应用程序中的一个很好的理由。例如，这种ml驱动的寻路逻辑也有利于物流和供应链世界，帮助公司节省资金，同时更快地运输材料。

然而，这些好处超越使用地图的应用程序。谷歌的虚拟键盘应用程序Gboard在输入时使用人工智能以预测行为的形式提供单词建议。即使是用于优化多个业务部门客户服务功能的虚拟聊天机器人也受益于人工智能推理。这些用例为在任何希望产生影响的现代移动应用程序中加入机器学习提供了一个明显的理由。

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个性化的机器学习

机器学习最大的能力之一是它有能力分析大量数据越快越好。这个功能在各种流媒体应用中发挥作用，为用户提供基于他们的观看或收听历史的推荐。此外，在考虑数据隐私时，在一个更有争议的方法中，网页浏览历史记录还提供了用于基于特定用户生成在线广告的见解。

顶级电视服务和流媒体提供商在网络和移动应用程序中利用机器学习驱动的推荐引擎。使用的应用程序流媒体设备Roku和Apple TV等公司也利用了这种方法。这个功能增加了一定程度的个性化来吸引用户，使他们更有可能随着时间的推移保留他们的服务订阅。

与基于人工智能的推理一样，推荐功能在娱乐之外的各种用例中也对应用程序有意义。购物应用程序特别是受益于这种方法，包括杂货店或大多数其他零售商。客户以前的购物历史——结合在线数据和类似的客户数据档案——为机器学习模型提供了丰富的数据，亚马逊在他们的网站和移动应用程序上提供了一个明显的例子。

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用于行为分析的机器学习

机器学习也提供了能力分析用户如何与移动应用程序交互。这种级别的分析可以提供无数有用的功能，这些功能乍一看似乎无关。

其中一个例子涉及金融公司移动应用程序的用户。该应用程序分析他们的交易历史以及他们存钱和花钱的方法。与前面提到的推荐引擎类似，它使用这些数据提供个性化的储蓄或账户建议，以帮助优化客户的财务前景。由于行为分析，新用户甚至可以根据他们的入门输入和类似的客户体验来了解他们如何养成更好的消费习惯。

一个更关键的用例揭示了行为分析如何帮助检测系统中的可疑活动网络世界。事实上，安全运营领域的公司越来越依赖人工智能和机器学习来打击网络犯罪的祸害。以金融应用程序为例，机器学习还提供了检测异常行为并阻止任何潜在欺诈交易的能力。

这种高层次的概述有望为你在下一款手机应用中实现机器学习的可能性提供一些思考的食物。提供个性化、推荐引擎和行为预测分析等功能，有助于任何希望从不断增长的群体中脱颖而出的现代手机应用。期待你的竞争对手考虑采用类似的机器学习驱动的方法，因为它正在迅速成为一种新标准。