Ứng dụng AI và Machine Learning trong việc phát triển Mobile App Lưu

AppROI Marketing
Marketing Team , AppROI.co

Học máy (Machine Learning - ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa việc phát triển mobile app. Các app dựa trên công nghệ ML, AI hiện có thể nhận dạng giọng nói, hình ảnh và cử chỉ cũng như phiên dịch giọng nói với độ chính xác một cách đáng kinh ngạc. Các công nghệ này cho phép chúng ta kết nối và giao tiếp với thế giới xung quanh theo những cách khác nhau và thú vị. Các thiết bị thông minh ngày càng tiên tiến hơn nhờ công nghệ machine learning và trí tuệ nhân tạo.

Một số số liệu thống kê về AI cho năm 2021 đáng chú ý như:

  • Theo công ty nghiên cứu Markets and Markets, thị trường AI sẽ phát triển lên mức 190 tỷ USD vào năm 2025.

  • Theo công ty nghiên cứu thị trường IDC, chi tiêu toàn cầu cho các hệ thống nhận thức và AI sẽ đạt 57,6 tỷ USD vào năm 2021. Một trong những báo cáo khác của IDC dự báo rằng 90% app cho doanh nghiệp sẽ sử dụng AI vào năm 2025.

Trong bài viết này, bạn sẽ biết tại sao ML và AI lại nổi bật như vậy, các khía cạnh của machine learning quan trọng nhất đối với sự phát triển mobile app và một số mẹo để bắt đầu việc sử dụng machine learning và AI vào phát triển mobile app.

AI LÀ GÌ?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một thuật ngữ rộng đề cập đến bất kỳ kỹ thuật nào sử dụng logic, quy tắc nếu - thì, hệ thống quyết định và machine learning (bao gồm cả machine learning chuyên sâu) để cho phép máy tính bắt chước trí thông minh của con người.

MACHINE LEARNING LÀ GÌ?

Học máy (Machine Learning), một nhánh con của AI, là một tập hợp các phương pháp để tự động xác định các mẫu trong dữ liệu. Sau đó sử dụng các mẫu đó để dự đoán dữ liệu trong tương lai hoặc để thực hiện các loại ra quyết định khác nhau trong điều kiện không chắc chắn.

Ảnh minh họa

Ảnh minh họa

Dữ liệu được sử dụng để trả lời các câu hỏi trong Machine Learning. Dữ liệu (ví dụ như hình ảnh, văn bản hoặc giọng nói) được đưa ra đầu tiên, sau đó là câu trả lời (nhãn/chú thích của dữ liệu). Thuật toán (mô hình) sau đó được lập trình và phổ biến dựa trên dữ liệu này để máy tính “học” rồi đưa ra dự đoán (còn được gọi là suy luận) trên thiết bị di động.

VÌ SAO MỌI NGƯỜI LẠI CHÚ Ý ĐẾN AI VÀ ML NHIỀU HƠN?

Allied Market Research đã dự đoán rằng thị trường ML sẽ đạt 5,537 triệu đô la vào năm 2023 và một số phát minh trong giới ML đang tạo ra một sân chơi thú vị hơn cho các mobile app:

Những tiến bộ trong mạng nơ-ron (thuật toán) đã làm tăng đáng kể hiệu suất của việc nhận diện hình ảnh và giọng nói. Tỷ lệ chính xác của các thuật toán này cũng rất cao. Vì vậy, điều tưởng chừng như khoa học viễn tưởng nay đã trở thành hiện thực. Thời gian đào tạo các mô hình này đã giảm đáng kể do những tiến bộ trong điện toán đám mây. Thời gian có thể rút ngắn từ hàng tuần đến hàng giờ. Điều này dẫn đến ít tài nguyên hơn, chi phí vốn nhỏ hơn và rút ngắn thời gian để tung ra trên thị trường.

Đã có một loạt các dịch vụ machine learning dựa trên API của bên thứ ba giúp ích rất nhiều công việc cho bạn. Bạn có thể tự làm những điều này hoặc thuê một đội ngũ chuyên biệt để giải quyết các vấn đề trên.

Vì những lý do này, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển app đang cùng nhau tạo ra các software app để duy trì xu hướng này, ứng dụng AI và máy học vào trong mọi mobile app.

TẠI SAO BẠN NÊN TÍCH HỢP AI VÀ ML TRONG MOBILE APP?

Lý luận

Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) là hai công nghệ mạnh mẽ ứng dụng sức mạnh của lý luận vào các giải pháp thực tiễn. Bạn có thể đã lái xe đến các địa điểm khác nhau sử dụng Google Maps và nhận thấy rằng tuyến đường đã thay đổi tùy thuộc vào điều kiện giao thông. Đây là cách hoạt động của AI: nó sử dụng các kỹ năng lập luận của mình để giải quyết vấn đề. Do đó, các quyết định nhanh chóng trong thời gian thực đang được hỗ trợ bởi AI và bổ sung vào các dịch vụ khách hàng tốt nhất.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Các dịch vụ đăng ký của Netflix hay Amazon thu hút một số lượng người dùng đáng kể, đồng thời có tỷ lệ tương tác và sự tin tưởng của người dùng cao hơn. Cả Netflix và Amazon đều đã kết hợp AI cùng máy học vào phần mềm của họ, đánh giá sở thích của người dùng dựa trên độ tuổi, giới tính, vị trí. Sau đó đưa ra các lựa chọn phổ biến nhất trong danh sách đợi xem của họ hoặc những người dùng có cùng sở thích đã xem. Đây là một công nghệ rất phổ biến cho các kênh kỹ thuật số và hiện nó cũng đang được sử dụng trong một số ứng dụng khác.

Ảnh minh họa

Ảnh minh họa

Thấu hiểu hành vi của người dùng

AI là một chuyên gia trong việc hiểu các kiểu và hành vi duyệt web của người dùng. Sau khi nghiên cứu kiểu hành vi của từng khách truy cập, AI sẽ đưa ra các đề xuất về sản phẩm và tạo ra trải nghiệm mua sắm phù hợp được cá nhân hóa cho riêng đối tượng đó, khiến họ cảm thấy như thể ứng dụng được tạo ra chỉ dành cho họ. Loại giao diện người dùng này dẫn đến sự hài lòng của khách hàng cao hơn, cũng như tăng doanh thu và ROI.

Nâng cao trải nghiệm tìm kiếm

Công nghệ machine learning giúp bạn nâng cao khả năng tìm kiếm trong app của mình, tạo ra kết quả tốt hơn và phù hợp hơn với ngữ cảnh. Đồng thời, AI và ML làm cho việc tìm kiếm trực quan hơn, ít tốn thời gian hơn cho người dùng. Các thuật toán được tạo ra từ các câu hỏi của khách hàng và ưu tiên các câu trả lời phù hợp nhất với họ. Một ví dụ là Reddit đã sử dụng ML để cải thiện hiệu suất tìm kiếm cho hàng trăm triệu thành viên cộng đồng.

Nâng cao độ bảo mật

Trí tuệ nhân tạo hay máy học trong các mobile app có thể hợp lý hóa và bảo mật quá trình xác minh app bên cạnh việc trở thành một công cụ marketing mạnh mẽ. Người dùng có thể thiết lập dữ liệu sinh trắc học của họ như một bước xác thực bảo mật trên smartphone của mình bằng cách sử dụng các tính năng như nhận dạng hình ảnh hoặc nhận dạng âm thanh.

Sau khi đã xem xét các cách khác nhau mà AI và máy học có thể được sử dụng trong các mobile app, đã đến lúc xem xét các nền tảng sẽ giúp AI và ML trở nên khả thi hơn.

CÁCH TÍCH HỢP AI VÀ ML CHO MOBILE APP?

Xác định các lĩnh vực chính

Bước đầu tiên là nhận ra các vấn đề chính và mối quan tâm nào cần được giải quyết. Hỗ trợ khách hàng, chuỗi cung ứng, dịch vụ tư vấn, quan sát dựa trên dữ liệu và hệ thống bảo mật là tất cả những vấn đề có thể được xem xét. Hiện nay, chatbot là ưu tiên của bất kỳ doanh nghiệp trực tuyến nào. Bạn cũng có thể xây dựng AI của riêng mình với sự hỗ trợ của các tài nguyên trực tuyến hoặc bạn có thể liên hệ với một trong các công ty AI hay máy học để được hỗ trợ về phần này.

Chuẩn bị cơ sở dữ liệu

Điều quan trọng khi ứng dụng AI và ML là phải hiểu dữ liệu đến từ đâu. Hãy chắc chắn về dữ liệu bạn đang thu thập. Cố gắng lập kế hoạch dữ liệu theo cách tốt nhất có thể để đạt được kết quả tối ưu. Lưu ý những dữ liệu sai và các thiết bị thu thập trùng lặp. Cuối cùng hãy đảm bảo rằng bạn có kế hoạch tinh chỉnh và sắp xếp dữ liệu của mình.

Đừng đánh giá quá cao các API

API không phải là một giải pháp toàn diện cho các vấn đề kinh doanh. Chúng chỉ có thể được sử dụng cho các giải pháp tạm thời hoặc trên cơ sở thử nghiệm. API cho nhà phát triển app không thể đáp ứng tất cả các nhu cầu của bạn. Nếu bạn thực sự nghiêm túc về AI thì hãy xây dựng giải pháp của bạn từ đầu và dựa trên mô hình dữ liệu. Bạn phải lập kế hoạch cho AI cá nhân của mình và đào tạo AI đúng cách với ML để nó có thể phục vụ bạn tốt hơn và lâu dài hơn.

Ảnh minh họa

Ảnh minh họa

Đo lường khả năng của AI bằng cách thiết lập các chỉ số

Cho dù bạn muốn xây dựng AI của mình để phục vụ khách hàng hay cung cấp thông tin chi tiết về các sản phẩm, mục tiêu của AI phải thật cụ thể và rõ ràng. ML sẽ được sử dụng để đào tạo AI của bạn với các tập dữ liệu thu được theo chỉ số dự kiến ban đầu và tự động áp dụng về sau.

Sự hỗ trợ từ các chuyên gia

Ứng dụng AI và ML là một trong những giai đoạn quan trọng nhất của chiến lược thực hiện nên cần được xử lý cẩn thận. Để xử lý tốt hơn những thách thức trong quá trình triển khai AI, chẳng hạn như đánh giá tiêu chuẩn của cơ sở dữ liệu cũng như tránh việc hiểu sai các dấu hiệu trực quan hay các rủi ro có thể xảy ra khác, hãy tìm đến một công ty phát triển mobile app chuyên nghiệp hoặc một chuyên gia khoa học dữ liệu.

NỀN TẢNG TỐT NHẤT ĐỂ PHÁT TRIỂN MOBILE APP VỚI MACHINE LEARNING

Sau khi đã hiểu công nghệ máy học, tại sao nó lại được sử dụng và nó có thể giải quyết những vấn đề gì, bạn sẽ tự hỏi làm cách nào để bạn bắt đầu áp dụng nó? Các nhà phát triển iOS và Android thường có sẵn một loạt các công cụ máy học. Tuy nhiên, phần lớn các công cụ này không thân thiện với mobile, thường đòi hỏi nhiều công việc và không được chứng minh là hoạt động tốt trên các thiết bị di động. Do đó, hiện chỉ có một số lựa chọn tốt cho các công cụ dựa trên AI/ML để phát triển mobile app.

Để phát triển iOS, Apple cung cấp các công cụ như Core ML, Vision và NLP. Core ML là một nền tảng của Apple cung cấp khả năng suy luận máy học trên thiết bị được tổ chức hợp lý và được kết hợp hoàn toàn với các nền tảng khác như Vision và NLP. Mô hình đầy đủ được đào tạo trên các điện toán đám mây, được dịch sang định dạng Core ML, và sau đó được nhập vào dự án Xcode của bạn.

Để phát triển Android app, hãy sử dụng TensorFlow Lite, là phiên bản thu gọn của thư viện mã nguồn mở TensorFlow. TensorFlow Lite là một tệp nhị phân nhỏ gọn cung cấp suy luận máy học trên thiết bị, có độ trễ thấp bằng cách sử dụng tệp mô hình TensorFlow Lite được đào tạo trước cho các hệ thống mã nhúng và thiết bị di động.

Ảnh minh họa

Ảnh minh họa

Đây là những gợi ý tốt nhất cho từng hệ điều hành và bạn chỉ cần tìm hiểu từng mô hình được đào tạo trên thiết bị cho mỗi nền tảng.

BẠN ĐÃ SẴN SÀNG ĐÓN NHẬN TƯƠNG LAI?

Với tất cả các công cụ và kiến thức về máy học mới nhất hiện có, giờ đây bạn có thể làm cho các mobile app của mình thông minh hơn. Chức năng ML và AI trong các app sẽ sớm trở thành tiêu chuẩn. Và khách hàng sẽ bắt đầu mong đợi cũng như yêu cầu các giải pháp này. Hãy suy nghĩ về những vấn đề bạn muốn giải quyết với app của mình. Có thể bạn sẽ tìm thấy được những khoảng trống và giải pháp để thay đổi app tốt hơn.

Xin Chân Thành Cảm Ơn,
AppROI Marketing Team.

03/05/2021
494 lượt xem