ملموس ترین کاربرد یادگیری ماشینی(Machine Learning) از دیرباز بازی‌های کامپیوتری و پس از آن ساخت ربات بوده است؛ اما آنچه که امروزه بیش از هر حوزه دیگر در خور توجه است؛ استفاده از یادگیری ماشینی در توسعه اپلیکیشن می‌باشد؛ چون اپلیکیشن جای خود را میان مردم پیدا کرده است.

هر شغل و پیشه‎ای که دارید باید کم‌کم خود را آماده کنید؛ هوش مصنوعی از راه رسیده است!

اگر چه مدت زیادی از ظهور هوش مصنوعی به عنوان یک معمای بزرگ نمی‌گذرد؛ اما شاخه‌های این علم از جمله یادگیری ماشینی خیلی زود سر برآورده‎اند تا این که دیگر تصوراتی مثل غلبه بر نیروی جاذبه و سفر با سرعت مافوق نور، فقط یک خیال نباشند.

هیچکس حتی فکرش را نمی‌کرد یادگیری ماشینی با مغز الکترونیکی محدود و بی‌اصل و اساس بتواند تا حدی رشد یابد که مشاغل را از نیروی انسانی برباید و حتی تا چند سال دیگر، در اراده آدمی دخیل شود.

این عامل هوشمند در این مدت تک بُعدی عمل نکرده است؛ مفهوم نوپای یادگیری ماشینی عرصه تلاقی علوم و صنایع مختلف باهم است؛ تا جایی که حتی امروز ایده یادگیری ماشینی در توسعه اپلیکیشن هم مطرح شده است.

هوش مصنوعی هم برای اینکه فرآیند همه گیر شدن را هر چه زودتر پشت سر بگذارد و به ثمر نشیند، نیاز به تعامل عمیقی با کاربران موبایل از طریق همین اپلیکیشن‌ها دارد.

بنابراین لزوم آمادگی توسعه دهندگان برای هوش ورود هوش مصنوعی به بطن اپلیکیشن‌ها، بیش از سایر مشاغل حس می‌شود.

به عنوان یک توسعه دهنده نباید خیلی غرق مزایای یادگیری ماشینی شد؛ ساخت اپلیکیشن ظرافت و حساسیت بیشتری نیاز دارد و از این رو در به کارگیری یادگیری ماشینی باید مراقب تمام جوانب کار بود تا رونق بزرگی حاصل شود.

در مطلب امروز هات اپ نیوز با دقت فراوانی به همین ظرافت‌ها در امر استفاده از یادگیری ماشینی در توسعه اپلیکیشن پرداخته‌ایم که مطالعه آن برای علاقه‌مندان خالی از لطف نیست.

استفاده از یادگیری ماشینی در توسعه اپلیکیشن

How to Use Machine Learning in Mobile Apps

در یادگیری ماشینی همه چیز شدنی است. همانطور که هوش مصنوعی، یک اپلیکیشن را نجات می‌دهد؛ از آنطرف هم، می‌تواند موجبات افت نرخ دانلود و بازدید کاربران را فراهم کند.

یادگیری ماشینی به صورت قطعی این نیرو را دارد تا به نیاز‌های کاربران بدون نیاز به دخالت مستقیم شما پاسخ دهد. تمام این نیرو از طریق چرخه دریافت اطلاعات انسانی و تعریف مجدد آن‌ها فراتر از افکار انسانی، اعمال می‌شود.

برای یک توسعه دهنده موبایل هوش مصنوعی یعنی کاهش هزینه‌های آنالیز، یعنی پرداختن به بخش‌هایی که کاربر دوست دارد و تبدیل آن بخش‌ها به شخصی‌ترین و اختصاصی‌ترین قسمت برای کاربر.

اگر فکر می‌کنید تنها علم برنامه نویسی شما برای ساخت اپلیکیشن کافی است؛ بنیانگذار eBAY و تلاش او برای استفاده از هوش مصنوعی را به یاد آورید؛ کمپانی‌های گوگل، آمازون و مایکروسافتی که مدت‌ها است یادگیری ماشینی را وارد این حوزه کرده‌اند نیز، نمونه‌های بعدی هستند.

یادگیری ماشینی؛ یک تعامل با چند نوع کاربری

همانطور که گفته شد یادگیری ماشینی نه فقط برای یک رشته یا زمینه خاص بلکه برای پیوند دادن علوم، صنایع، کسب وکار و فناوری است.

وسیع ترین کاربرد این شاخه از هوش مصنوعی در علم رباتیک بوده است. ربات‌های انسان‌نما به وضوح کاربرد فناوری شناختی را در صنعت نشان می‌دهند.

اما این فقط بخشی از مسیر تحولاتی می‌باشد که قرار است با یادگیری ماشینی وارد زندگی ما شود؛ رونق بزرگی در راه است…

یادگیری ماشینی در خدمت توسعه برنامه‌های موبایلی

استفاده از دستورات صوتی و ربات‌ها، جزئی‎ترین کاربرد یادگیری ماشینی هستند. برخی معتقدند ماهیت اصلی یادگیری ماشینی در اپلیکیشن‌ها ظاهر خواهد شد؛ آنجا که پلتفرم‌های متفاوتی برای داده کاوی کاربران طراحی می‌شود و شکل جدیدی از ارتباط میان توسعه دهنده اپلیکیشن و کاربر به وجود می‌آید.

استفاده از یادگیری ماشینی در توسعه اپلیکیشن اگر به صورت مستمر انجام شود به منزله ابزاری اطلاعاتی برای توسعه دهنده است. رتبه‎بندی کاربران، تجزیه و تحلیل رفتار‌های اجتماعی وترجیحات کاربر، برخی از خدماتی هستند که هوش مصنوعی به ما عرضه می‌دارد.

البته سر و کله هوش مصنوعی و به دنبال آن یادگیری ماشینی خیلی وقت است که در حوزه اپلیکیشن پیدا شده است.

جستجوی اپپلیکیشن با هوش مصنوعی در گوگل پلی از کاربرد‌های اولیه هوش مصنوعی بوده و یادگیری ماشینی به عنوان زیرشاخه‌ای از آن، نقش مهمی در بهبود وضعیت مارکت‌های اپلیکیشن داشته است.

در یک کلام استفاده از یادگیری ماشینی، ایده‌های ساخت اپلیکیشن سودمند را می‌پروراند تا با توجه به آمار و ارقامی که به توسعه دهنده می‌دهد؛ این ایده مطابق با نیاز بازار بروز می‌شود.

زمینه‌های به کارگیری یادگیری ماشینی در توسعه اپلیکیشن

برنامه نویسی به خصوص اگر تجربه تولید اولین اپلیکیشن را در پیش داشته‌اید با به کارگیری یادگیری ماشینی در این زمینه‌ها، به یادماندنی می‌شود:

جستجوی محصول

درک جستار‌ها، رنکینگ یا رتبه‌بندی، شناخت آنچه که در نظر اکثریت محبوب بوده است و… مزایایی هستند که یادگیری ماشینی با کمترین هزینه به ما ارزانی داشته است. با این منابع اطلاعاتی، جستجوی کاربر به آنچه که مطلوب او است، نزدیک و نزدیک‌تر خواهد شد.

اطلاعات رفتاری افراد مختلف به ما کمک می‌کند آن‌ها را در گروه‌های مختلف طبقه‌بندی کرده و مطابق با ویژگی هر یک، محصول یا خدمت خاصی را به آن‌ها عرضه نماییم.

تاریخچه جستجو، نتایج معنایی و حتی تصویری از شخصیت افراد که توسط یادگیری ماشینی آنالیز می‌شود؛ در مجموع تجربه بهتری را از نظر جستجوی محصول برای کاربر به ارمغان می‌آورد.

ارائه پیشنهاد در عرضه محصول

وقتی که یک سایت یا اپلیکیشن، مورد خاصی را به شما پیشنهاد می‌دهد؛ یعنی از متد‌های فیلتر یا تصفیه نتایج، تحلیل محتوای وب سایت، مرور الگو‌های خرید کاربر، منطق کسب وکار توسعه دهنده و… در پیاده سازی یک نام تجاری، آنچه که به نام برندینگ بین ما شناخته شده، استفاده نموده است.

نیازی نیست راه دوری بروید تا نمونه‌های به کارگیری یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های خاص آن را مشاهده کنید!

به گوگل دقت کنید؛ گوگل بهترین و موفق‌ترین کمپانی دنیا است که از هوش مصنوعی برای ارائه پیشنهاد به کاربران استفاده نموده است.

البته این سیستم از گذشته کارایی امروز خود را نداشته است؛ اما اکنون گوگل در کنار ربات‌های خود در جستجو، از یادگیری ماشینی هم بهره می‌گیرد.

پیش بینی ترند‌ها

ترند را نمی‌شناسید؟ ترند را میان حقایق مخفی در شبکه‌های اجتماعی که قبلا در هات اپ نیوز معرفی کرده‌ایم جستجو کنید؛ چرا که ترندینگ بیش از این که در بازار واقعی مطرح باشد، در این فضا معنا پیدا کرده است.

هر کسب وکار آنلاینی باید مطابق با ترند بازار حرکت کند و پویا باشد؛ به این معنا که نسبت به تحولات بازار و ترند، واکنش نشان دهد.

به عنوان مثال بین فروش فصل گذشته و فصل جدید تفاوت‌های زیادی وجود دارد. اگر از یادگیری ماشینی استفاده کنید؛ این تغییرات را خیلی زود جمع‌آوری خواهید کرد و نسبت به آن‌ها آگاهی به دست می‌آورید.

به این عملکرد یادگیری ماشینی در توسعه اپلیکیشن، پیش‎بینی به‌هنگام یا بی‌درنگ می‌گویند.

کشف و پیشگیری کلاهبرداری یا تقلب

تجارت آنلاین تبدیل به صنعتی 32 میلیارد دلاری شده و رشد آنهم به صورت سالانه 38 درصد اعلام شده است. یادگیری ماشینی به عنوان یکی از فاکتور‌های موثر در این صنعت، سد دفاعی آن در تمام این مدت بوده است.

شما این کاربرد از یادگیری ماشینی را بار‌ها و بار‌ها دیده‎اید؛ فقط هویت واقعی آن را نمی دانستید!

تشخیص هویت با چهره، تخمین تقریبی هزینه(ابزار کاربردی در فروشگاه‌های اینترنتی)، اتوماسیون برچسب گذاری محصولات، مدیریت کیف پول(نقدینگی)، هوش کسب وکار و… از جمله ابزار‌های پیشگیری و پیگیری یادگیری ماشینی هستند.

آماده سازی کسب وکار برای بهره‌گیری از یادگیری ماشینی

همانطور که گفتیم باید خیلی سریع خودتان را برای ورود یادگیری ماشینی آماده کنید. به زودی زمانی فرا می‌رسد که یادگیری ماشینی در توسعه اپلیکیشن نه یک انتخاب مناسب، بلکه تبدیل به یک ضرورت می‌شود. ضرورتی برای رونق آینده!

احتمالا اولین سوال شما برای استفاده از یادگیری ماشینی این است: از کجا شروع کنیم و چطور؟ برای پاسخگویی به این سوالات به این نکات توجه کنید:

• هر چه قدر بیشتر داده کاوی کنید و اطلاعات خود را غنی‌سازی نمایید، صحت پیش‌بینی و نتایج بیشتر خواهد شد. به یاد داشته باشید که یادگیری ماشینی اقدامی بر اساس مجموعه اطلاعات است؛ نه فقط یک نمونه بارز!
• برای این که بهترین متد یادگیری ماشینی را انتخاب کنید، جستجویی در فضای اینترنت داشته باشید. گزینه‌های زیادی مقابل شما قرار دارد؛ بهترین گزینه آن است که پیچیدگی کمتری داشته باشد و در عین حال نتایج دقیقی ارائه دهد.
• یک آمارگیر یا کسی که در تحلیل داده‌ها متخصص باشد در کنار یادگیری ماشینی غوغا می‌کند! این دو را در کنار هم قرار دهید. این متخصص درک بهتری از داده‌ها خواهد داشت و می‌تواند علاوه بر اطلاعات ثابت به پیش‌بینی‌های انسانی تکیه کند. مسلما هوش مصنوعی از این نوع پیش‎بینی متکی بر حواس، بی‎بهره است.

سخن آخر:

یادگیری الگوریتم‌های ماشینی بیش از آنچه که فکرش را کنید نیاز به آزمون و خطا دارد. هر چقدر کیفیت این الگوریتم‌ها بالاتر باشد، پیش‌بینی دقیق‌تری از وقت و هزینه‌های لازم برای ساخت اپلیکیشن خواهید داشت.

منبع هات اپ نیوز