Tác động của Học máy đối với ngành phát triển ứng dụng

Cuộc sống hàng ngày của chúng ta đã bắt đầu xoay quanh công nghệ máy học theo cách này hay cách khác. Từ các đề xuất phát trực tuyến được cá nhân hóa trên các ứng dụng như Netflix hoặc Spotify đến danh sách đề xuất sản phẩm được tuyển chọn trên các nền tảng Thương mại điện tử như Amazon, máy học đang tồn tại từ từ ở khắp mọi nơi.

Trong ngành công nghiệp điện thoại thông minh, các thuật toán học máy hiện được sử dụng như các tính năng riêng để làm cho điện thoại trở nên an toàn và riêng tư hơn. Các thuật toán này sử dụng dữ liệu lớn để áp dụng các giao thức bảo mật trên các thiết bị nhằm tăng khả năng bảo vệ chống lại các nỗ lực tấn công và đánh cắp dữ liệu.

Tương đối, phân khúc ứng dụng dành cho điện thoại thông minh cũng đang có xu hướng bắt tay với các chuyên gia máy học để xây dựng các ứng dụng an toàn hơn, cá nhân hóa hơn và hiệu quả hơn nhiều. Từ việc cải thiện sự hài lòng của người dùng đến sự tin tưởng của người dùng, các nhà phát triển đang xem xét các thuật toán học máy với hy vọng mang lại lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, điều cốt yếu là xác định mức độ ảnh hưởng của các thuật toán học máy đối với ngành ứng dụng? Chúng tôi đang thảo luận về điều đó trong blog này. Vì vậy, hãy ở lại với chúng tôi cho đến cuối cùng.

1. Thúc đẩy Văn hóa Cá nhân hóa

Học máy đã thúc đẩy ý tưởng cá nhân hóa giữa các phân khúc ứng dụng khác nhau trên thị trường toàn cầu. Các thuật toán học máy không giám sát được sử dụng để theo dõi hành vi của người dùng nhằm dự đoán sở thích của người dùng. Theo đó, AI cập nhật giao diện người dùng và người dùng nhận được các đề xuất trong danh sách chọn lọc chỉ dành cho họ. Như đã đề cập ở trên, các phân khúc phát trực tuyến và Thương mại điện tử đã sử dụng ứng dụng máy học này. Tuy nhiên, một số danh mục khác như giáo dục ảo, chăm sóc sức khỏe, v.v. cũng đang thích ứng với văn hóa cá nhân hóa trong các ứng dụng di động.

2. Mạng không dây phát triển giữa các thiết bị

Bằng cách kết hợp với các công nghệ khác như Internet of Things (IoT), học máy đang tối ưu hóa văn hóa không dây trên nhiều khu vực. Sự thông minh mà nó đưa vào các quy trình rất hữu ích trong việc làm cho các thiết bị không dây trở nên hiệu quả và an toàn hơn. Ví dụ, hệ thống an ninh gia đình là một trong những hệ thống xu hướng IoT phổ biến đang được bình thường hóa.

Những xu hướng này bao gồm các thiết bị và ứng dụng sử dụng thuật toán máy học để giám sát nhà cửa vì mục đích bảo mật và đưa ra cảnh báo nếu cần để thông báo cho người dùng. Một số tính năng bổ sung được cung cấp với công nghệ này bao gồm phát hiện chuyển động, nhìn ban đêm và cảnh báo các dịch vụ khẩn cấp nếu cần. Khi máy học được chứng minh là một công cụ rất hữu ích trong các ứng dụng như vậy, sự phổ biến và nhu cầu về các dịch vụ bảo mật gia đình IoT có thể được ghép nối với các ngôi nhà điện thoại thông minh ngày càng tăng.

3. Giúp các công ty có nhiệm vụ R&D

Các chiến lược nghiên cứu và phát triển thường yêu cầu số liệu thống kê cốt lõi để có những tác động tốt nhất có thể đến kết quả. Vì vậy, khuôn khổ học máy sử dụng các thuật toán để xây dựng ứng dụng nhằm ghi lại hành vi và xu hướng của người dùng nhằm tạo ra dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn này, được kết hợp với các công cụ phân tích dự đoán, được sử dụng để hình thành các chiến lược hoàn hảo. Giờ đây, cách tốt nhất để thu thập dữ liệu đó là thông qua các ứng dụng trên điện thoại thông minh. Do đó, việc theo dõi dữ liệu như số giờ người dùng dành cho ứng dụng, tính năng nào họ sử dụng thường xuyên, họ sử dụng các tính năng của ứng dụng trong bao lâu, họ sử dụng sản phẩm nào trong bao lâu. thường đặt hàng, v.v.

4. Tăng cường các khía cạnh an ninh mạng của thị trường ảo

An ninh mạng là một trong những mối quan tâm lớn của bất kỳ loại nền tảng ảo nào đang tồn tại ngày nay. Dù là các ứng dụng hoặc trang web trên điện thoại thông minh, khả năng bị tấn công mạng cũng tương đương với mức độ phổ biến của thương hiệu. Theo này Statista báo cáo, Tài chính là phân khúc được nhắm mục tiêu nhiều nhất bởi những kẻ tấn công mạng trên thị trường toàn cầu. Giờ đây, học máy đang ra đời như một lá chắn hiệu quả chống lại các cuộc tấn công mạng này không chỉ bảo vệ các ứng dụng mà còn phản công bằng cách tạo ra dữ liệu giúp tăng cường các biện pháp bảo mật này hơn nữa.

Ngày nay, với các công cụ như phân tích dự đoán, dữ liệu lịch sử của các cuộc tấn công mạng được sử dụng để dự đoán và chống lại các mối đe dọa mạng trước khi chúng tồn tại. Do đó, cùng với thời gian, các ứng dụng trên điện thoại thông minh ngày càng trở nên cảnh báo và an toàn hơn. Các nhà phát triển cũng đã tìm ra những cách hiệu quả nhất để bảo vệ ứng dụng và xác thực hai yếu tố là một trong những giao thức phổ biến ở thời điểm hiện tại.

5. Tăng việc áp dụng các Quảng cáo Nhắm mục tiêu

Quảng cáo là một trong những cách quan trọng giúp các nhà phát triển kiếm tiền ngay cả sau khi cung cấp các ứng dụng và tính năng hoàn toàn miễn phí. Tuy nhiên, quảng cáo sai đã trở thành nỗi đau cho cả người dùng và nhà phát triển trong quá khứ. Nhưng công nghệ máy học đã thay đổi phần đó và giúp các nhà phát triển cũng như chuyên gia quảng cáo trong việc tạo mạng nhắm mục tiêu và tiếp cận đúng đối tượng. Những quảng cáo này sử dụng thuật toán AI và ML để xác định đúng phân khúc người dùng có thể muốn biết thêm về dịch vụ hoặc sản phẩm. Phần phân tích dự đoán của công nghệ này giúp các nhà quảng cáo đưa quảng cáo vào đúng màn hình của đúng đối tượng để giảm tỷ lệ người dùng làm phiền một cách hiệu quả.

Kết thúc

Chà, đây là một vài ví dụ để giới thiệu cho bạn cách máy học đang chuyển đổi ngành phát triển ứng dụng cho thị trường toàn cầu. Hiện tại, vì máy học là một công nghệ đang phát triển và nó luôn thay đổi theo thời gian, nên rõ ràng là ngay cả sau tất cả những đặc quyền mà nó đã ban tặng cho các nhà phát triển, công nghệ này vẫn còn nhiều tiềm năng chưa được khám phá. Cùng với thời gian khi tiềm năng còn lại của nó tiếp tục được hé lộ, sẽ rất thú vị khi xem cách các nhà phát triển tìm ra những cách mới để tối ưu hóa trải nghiệm sử dụng ứng dụng cho phù hợp.

Cuối cùng, chúng tôi hy vọng bạn thấy blog này hữu ích. Chúng tôi sẽ sớm trở lại với những bài báo đầy thông tin như vậy nhưng trong khi đó, đừng quên khám phá các blog đã được xuất bản để nâng cao kiến ​​thức và hiểu biết của bạn về các khái niệm khác nhau hiện có trong thị trường CNTT.