¡Explore hoy los beneficios del aprendizaje automático en sus aplicaciones móviles!

La Inteligencia Artificial, una forma disruptiva de tecnología, ha puesto de rodillas a todos los demás sistemas. Con su impacto visto en todos los campos, estamos completamente asombrados por la naturaleza omnicomprensiva de la IA.

Especialmente cuando se construyen aplicaciones móviles inteligentes, podemos ver el uso del Machine Learning, un importante derivado de la Inteligencia Artificial. Antes de continuar, primero entendamos qué es. Inteligencia artificial y aprendizaje automático.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

El dominio de la Inteligencia Artificial (IA) incluye un espectro de tecnologías que dotan a los sistemas informáticos de la capacidad de ejecutar una gran cantidad de tareas complejas.

Estas tareas incluyen la percepción visual, la comprensión y la traducción de lenguajes humanos tanto en forma escrita como hablada. Además, la IA también ayuda a analizar grandes conjuntos de datos y generar recomendaciones interesantes, con potencial para futuros avances.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Mientras que el aprendizaje automático (ML) constituye un subcampo dentro de la inteligencia artificial, caracterizado por su capacidad para ayudar al aprendizaje autónomo en las máquinas.

Esto les permite extraer información de datos e interacciones pasadas, analizar y comprender patrones subyacentes para generar predicciones con una mínima intervención humana y la máxima precisión.

¿Por qué es importante incorporar ML?

Dependiendo de lo que esté consiguiendo la aplicación móvil, varios factores se potencian mucho si incorporamos técnicas de ML en desarrollo de aplicaciones moviles.

Estos factores incluyen:

1. Experiencia de usuario mejorada

ML mejora la experiencia del usuario al personalizar la aplicación según las preferencias del usuario. También ayuda con una experiencia predictiva en la que la aplicación anticipa el próximo movimiento del usuario.

2. Optimización del rendimiento

A través del desempeño análisis de datos de modelos MLPodemos identificar problemas y ayudar a los desarrolladores a ser más eficientes a la hora de corregir errores, mientras que en otros casos tienen que descubrir los problemas manualmente. Esto puede resultar agotador y extenuante.

3. Eficiencia mejorada

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden automatizar tareas, optimizar procesos y ofrecer recomendaciones informadas, reduciendo así el tiempo y el esfuerzo invertidos por los usuarios.

4. Ventaja competitiva

La incorporación de Predictive Analytics, que es una aplicación de ML, puede diferenciar su aplicación de la competencia al evaluar las tendencias de los usuarios y predecir futuras solicitudes de los clientes.

5. Adaptabilidad y escalabilidad

Los modelos de aprendizaje automático en aplicaciones móviles pueden adaptarse a cambios continuos, como el comportamiento y las preferencias del usuario, y manejar cantidades cada vez mayores de datos de manera eficiente. Esto brinda a las aplicaciones móviles una ventaja sobre otras aplicaciones de la competencia que no incorporan ML en el alcance de sus aplicaciones y procesos.

¿Dónde se puede incorporar el ML a las aplicaciones móviles?

Tras la llegada de la IA, muchas aplicaciones móviles fueron impulsadas por Modelos de aprendizaje automático para mejorar su rendimiento y experiencia de usuario. Los servicios de transmisión como Netflix y las aplicaciones de redes sociales como Facebook y Snapchat utilizan ML para ayudar con las tareas basadas en datos. El ML se puede utilizar de diferentes formas según el tipo de aplicación que se esté desarrollando.

A continuación se muestran algunos ejemplos de técnicas de ML que se pueden emplear en una aplicación.

1. Reconocimiento de imágenes

Una aplicación móvil centrada en identificar ciertos aspectos de una imagen puede utilizar modelos de procesamiento de imágenes para reconocer ciertos objetos, puntos de referencia o personas en una imagen.

2. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

Comúnmente utilizado en chatbots y aplicaciones de asistente inteligente, La PNL es la más efectiva. cuando se aplica a tareas que involucran entrada o salida de lenguaje natural. Estos incluyen comandos de voz, mensajes o comentarios. También beneficia tareas que dependen de la extracción de temas o la generación de resúmenes.

3. Análisis predictivo

Como se mencionó anteriormente, esta técnica de ML ayuda a evaluar el comportamiento y las preferencias del usuario y, como resultado, permite que la aplicación recomiende contenido, productos o características relevantes. Esto crea una experiencia hiperpersonalizada para el usuario individual.

4. Reconocimiento de gestos

Las aplicaciones móviles pueden utilizar modelos de aprendizaje automático para reconocer determinadas entradas del usuario e interpretarlas en consecuencia. Trabajar con ML puede aumentar significativamente la precisión del reconocimiento, lo que resulta en una mejor experiencia de usuario.

Un AR (Realidad Aumentada) Una aplicación móvil enfocada puede beneficiarse enormemente del uso de modelos ML de reconocimiento de gestos, ya que los usuarios pueden interactuar con las funciones de la aplicación a través de gestos.

¿Cómo incorporar ML en su aplicación?

Antes de profundizar en la integración del ML, es mejor comprender dónde el ML puede mejorar la aplicación. Debes estar atento a los siguientes pasos:

• Identifique características clave de la aplicación que podrían funcionar mejor con algoritmos de aprendizaje automático específicos.
• Asegúrese de que los datos estén bien organizados y sean seguros para que los utilicen los modelos de aprendizaje automático.
• Después de elegir las herramientas de IA adecuadas que tengan mejor sinergia con lo que la aplicación quiere hacer, continúe con el entrenamiento de los modelos de IA y su integración.

Varias herramientas ayudan a los desarrolladores a integrar el aprendizaje automático en sus aplicaciones.

1. Tensor Flow Lite

Tensor Flow Lite, comúnmente utilizado en aplicaciones de Android, es una biblioteca móvil para implementar (nueva o existente) en dispositivos móviles (y otros).

2. kit de aprendizaje automático

ML Kit, un SDK móvil desarrollado por Google, está diseñado para incorporar capacidades de ML en Aplicaciones iOS y Android liso A diferencia de las herramientas de aprendizaje automático basadas en la nube, ML Kit ofrece procesamiento en el dispositivo, lo que aumenta la velocidad y permite aplicaciones en tiempo real, como el procesamiento de entrada de cámara.

Su funcionalidad fuera de línea permite el procesamiento de imágenes y textos directamente en el dispositivo, facilitando así tareas que requieren que los datos se almacenen localmente.

3. Pytorch móvil

La versión beta del tiempo de ejecución de PyTorch Mobile ofrece una transición perfecta desde el entrenamiento del modelo hasta la implementación, todo dentro del ecosistema de PyTorch.

Simplifica el proceso desde la investigación hasta la producción en dispositivos móviles y al mismo tiempo proporciona un flujo de trabajo integral. Además, prepara el escenario para funcionalidades que mejoran la privacidad a través de métodos de aprendizaje federados.

4. Aprendizaje automático central

Core ML de Apple permite a los desarrolladores integrar perfectamente modelos de aprendizaje automático en sus aplicaciones en múltiples plataformas, incluidas iOS, macOS, watchOS y tvOS.

Este marco simplifica la implementación de modelos previamente entrenados directamente en dispositivos Apple, lo que abre funcionalidades como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y una amplia gama de posibilidades.

Core ML garantiza un rendimiento y una eficiencia optimizados mediante el uso inteligente de la aceleración de hardware siempre que esté disponible.

Finalmente,

La elección de qué herramienta utilizar para los modelos de ML depende del objetivo del aplicación movil está tratando de lograr. Factores como el dispositivo (CPU, chipset, almacenamiento), el costo y el conjunto de datos (tiempo de capacitación e implementación) determinan la dificultad y el tiempo que llevará integrar ML en la aplicación.

Por eso, es importante planificarlo todo y luego trabajar en ello. También es importante señalar que en el futuro, para mantenerse al día con las últimas tecnologías y tendencias, la incorporación de IA pronto se convertirá en un requisito para las aplicaciones móviles.

Dominar las herramientas mencionadas anteriormente beneficiará a los desarrolladores en el futuro cuando se implementen nuevas herramientas.