原文：
www.kdnuggets.com/2021/09/machine-learning-beneficial-mobile-app-development.html
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作者 Ria Katiyar，技术写作人
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你是否曾经想过为什么 YouTube 会播放你想听的音乐？或者，当你在 Amazon 上购物时，为什么会有“为你推荐”部分？机器学习就是答案。通过实施人工智能和机器学习，公司现在可以提供定制的内容，并吸引越来越多的用户。
机器学习应用正在迅速融入我们的日常生活，因为技术正在向提供智能移动中心解决方案的方向发展。
由于人工智能和机器学习技术，将会创造出更具吸引力的移动应用程序。到 2021 年，机器学习投资将总计达 580 亿美元。到 2024 年，行业的价值将达到 208.3 亿美元，年均增长率为 44.06%。专家预测，到 2024 年，神经网络市场将达到 230 亿美元。机器学习应用将为许多行业注入活力，使安全、金融、照片和视频应用获得飞跃式增长。
机器学习算法的发展显著推动了应用程序开发。不论是 Android 还是 iOS，这些平台的 SDK 都包含了许多 API，允许开发者访问设备的机器学习功能。苹果的 iPhone CPU 包括一个专用的神经引擎，可以加速特定的工作负载。Google 的 Pixel 手机同样具备设备端机器学习。
移动应用开发人员通过实施人工智能和机器学习，可以从这些颠覆性技术所带来的革命性变化中受益。这是因为人工智能和机器学习有潜力增强移动应用程序，提供更流畅的用户体验，并利用强大的功能。
机器学习可以弥合分析用户行为和利用它生成个性化服务之间的差距。移动应用开发者将机器学习集成到应用程序中以为每个用户生成个性化体验。持续学习对机器学习至关重要。机器学习程序根据用户的日常活动学习和重新学习，以开发个性化解决方案。这一进步使得移动应用开发者能够创建一个具有理想客户体验的互动应用。
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机器学习有助于预测分析。这项技术使应用程序能够处理大量数据，并生成根据用户需求可配置的定量预测。
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移动应用开发者可以训练机器学习模块，以过滤垃圾邮件和潜在的不安全网站或电子邮件。这项技术提供了主动的安全措施。
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字符识别和自然语言处理，以及预测分析，将有助于开发能够读取和解释语言的应用程序。这是机器学习程序的一个标志性时刻，为各个领域的大量新应用铺平了道路。
看一下移动应用开发者如何在不同领域实现人工智能和机器学习技术。
大数据集挖掘有助于发现模式和关系。这个过程需要收集、存储、维护和分析相关数据。算法收集客户数据，并根据性别、年龄、社交媒体档案等标准进行分类，以创建个性化的应用程序和服务。
追踪金融和银行数据使得更智能的企业成为可能。该模块根据用户的信用和交易数据提供优惠。这一功能有助于为各种产品和服务创建以客户为中心的营销和目标定位。
数据分析对电子商务和移动商务至关重要。大数据分析帮助像亚马逊这样的零售巨头满足客户需求。
机器学习方法有助于改善产品和服务的搜索结果。根据搜索查询、屏幕滚动、点击等因素，它们学习展示最相关的结果。可以根据搜索者的偏好定制可用信息。为了提供个性化的排名搜索结果，计算机分析搜索者的过去行为、历史和其他活动。
安全和防病毒应用程序受益于数据监控和机器学习驱动的保护机制。用户可以追踪互联网活动，并设置预设的报警系统，以便检测到任何欺诈行为时触发警报。
应用内认证可以受益于语音识别、生物识别和视听数据。显然，在一个允许实时更改输入的平台上，安全性是可以想象的。该程序可以用作安全的数据传输应用程序，也可以用于文件存储等。
这里有一些，可以更好、更快、更智能地部署移动应用。
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改善整体逻辑开发路径
机器学习通过简化整个逻辑开发路径来帮助掌握代码的各个方面。机器学习帮助移动应用开发者在移动应用开发中创建各种模式和趋势，从而改善整体逻辑和编码体验。
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增强“搜索”选项和结果
机器学习有助于提高移动应用中的搜索和结果，且消耗的时间和精力极少。此外，机器学习在移动应用中的优势如此强大，以至于它甚至使用图形和行为数据来提升用户的个性化体验。
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识别欺诈
用户会在移动应用中保存个人信息以及其他任何信息，因此数据安全至关重要。例如，如果发生未知交易，移动应用会通过机器学习通知你，你可以随后报告以尽快解决问题。
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与客户的积极互动
机器学习研究和对可用数据的分类也可以帮助你根据客户的偏好进行管理。通过提供最相关和易于接触的内容，你可以传达应用程序的真实印象。
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支持视觉和自动识别的应用程序
在开始翻译时，会使用神经网络、集成了机器学习的应用程序、识别不同的面孔以及识别不同的单词。最终用户将从中受益匪浅，因为体验将更加流畅且节省时间。
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帮助应用程序进行高级数据挖掘
大数据带来了不可控和多方面的权衡。然而，为了处理大量原始数据，需要花费大量时间和精力来评估和分类数据。机器学习可以被设置为同时评估多个档案，帮助开发出与数据紧密对齐的应用程序策略。
具有这些优良特性后，是时候适应各行各业的世界级应用程序了。
总结来说，下一代移动应用将更加智能和强大。移动应用开发者将采用最先进的技术，包括人工智能和机器学习。他们使用神经网络和强化学习算法，以及预测分析、数据挖掘和面部识别技术。健康、金融、移动商务、银行、教育和娱乐都从有效的机器学习程序中受益，这些程序包括挖掘、跟踪、分析、监控、搜索和预测。下一代移动应用的安全性、搜索、预测和定制功能将得到提升。它们的用户界面和用户体验将更加精致、直观、信息丰富、真实和引人入胜。你是否打算为你的公司开发一个新应用？试着使用机器学习技术构建一个有利可图且自学习的应用。
个人简介：Ria Katiyar 是一位内容贡献者，喜欢以简洁而引人入胜的方式撰写她的理解和知识。她是早期采用者，喜欢跟进最新的趋势和技术。
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