Breaking

Monday, June 1, 2020

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आपके मोबाइल ऐप को कैसे बेहतर बना सकता है?

मशीन लर्निंग एल्गोरिदमस (Machine learning algorithms) मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करना आसान बनाते हैं, लगातार मल्टी-चैनल अनुभव करने और ग्राहक अनुभव (customer experience) में सुधार करने में मदद करते हैं।
machine learning in mobile app
Machine learning in a mobile app

How can machine learning algorithms improve your mobile app?


आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial intelligence) उन तरीकों को तेज कर रहा है जो विभिन्न व्यवसायों की पेशकश करते हैं और अपने उपकरण, गुड्स एंड सर्विसिज़ को साझा करते हैं।
हमारे फोन या चैटबॉट सहायकों (chatbot assistants) पर आवाज सहायक (voice assistants) के रूप में एआई के बारे में सोचने के बजाय, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब उन तरीकों को एकीकृत कर रही है, जो पेशेवर नवीन डिजिटल प्रौद्योगिकियों (innovative digital technologies) के साथ अपने विपणन, बिक्री और उपभोक्ता डेटा को रणनीतिक बनाते हैं।

व्यवसायों के लिए कृत्रिम बुद्धि की पहुंच पर एक बड़ा प्रभाव मशीन लर्निंग की प्रक्रिया है। मशीन लर्निंग एआई टैकनोलजी की एक स्वचालित प्रक्रिया है जो स्वतंत्र रूप से आपके व्यवसाय या संगठन को बेहतर अंतर्दृष्टि (insights) के साथ, महत्वपूर्ण लक्ष्य क्षेत्रों में सहायता प्रदान करने के लिए काम करती है।

मोबाइल एप्स के लिए मशीन लर्निंग क्यों महत्वपूर्ण है?
खाद्य और परिवहन से लेकर स्वास्थ्य सेवा और फिटनेस तक, मोबाइल ऐप उपभोक्ता को अधिक पेशकश करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं।
यह महत्वपूर्ण है कि ऐप मार्केटप्लेस जैसे अत्यधिक संतृप्त स्थान में, व्यवसाय वे सब कुछ कर सकें जो वे अपने ऐप को एक तरह से बनाने के लिए कर सकते हैं जो उपयोगकर्ताओं की कई आवश्यकताओं को समायोजित करता है।
इन पहलों पर काम करने के लिए मानव समय और ऊर्जा खर्च करने के बजाय, मशीन लर्निंग एआई के बेहतर डेटा रीडिंग, सूचना एकत्रीकरण और भार उठाने के लिए सहायक इंटरफ़ेस की अनुमति देता है।

एक मोबाइल ऐप का एक प्रमुख पहलू जिसे कई व्यवसाय अनदेखा करते हैं वह है भविष्य।
इसके बजाय मान लें कि अपडेट की आवश्यकता होगी, डेवलपर्स हमेशा तुरंत स्पॉटिंग और ट्रैकिंग क्षेत्रों को शुरू करने के तरीकों को देखते हैं जो आवश्यक अपडेट में विकसित हो सकते हैं।

यह बहुत आसान प्रक्रिया है जब मशीन लर्निंग डेटा और उपयोगकर्ता गतिविधि को सुरक्षित रूप से एकत्र करने के लिए हो रही है।
इस प्रकार, आपके लिए मशीन लर्निंग का काम करने के लिए आवश्यक तरीकों और दृष्टिकोण को खोजना आसान है।

मोबाइल एप्स में मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे किया जाता है?
मोबाइल ऐप में मशीन लर्निंग की कुंजी उपयोगकर्ता डेटा को न केवल एक्सेस करने की क्षमता है, बल्कि एआई को युजर डेटा के संबंध में कार्य करने की अनुमति देता है।
एक एल्गोरिथ्म होना बहुत अच्छा है जो आपके लिए जानकारी एकत्र करता है, लेकिन यह जानकारी आपके ऐप की उपयोगिता को अधिकतम करने के लिए लागू की जानी चाहिए।
मशीन लर्निंग, उपयोगकर्ता के रुझान और उपयोग की जानकारी का जवाब देने के लिए AI को अनुमति देकर डेटा संग्रह को एक कदम आगे ले जाता है।

पहला कदम यह पहचानना है कि उपयोगकर्ता व्यवहार पैटर्न आपके व्यवसाय के लिए क्या मायने रखता है।
एक ऑनलाइन रिटेलर को खोज डेटा (search data) में रुचि हो सकती है, जबकि एक फूड डिलीवरी ऐप ऐसे समय की पहचान करने के लिए काम करता है जिसमें ट्रैफ़िक बढ़ने के कारण डिलीवरी का समय कम हो सके।
ये तत्व आपके ऐप को क्लिक और डाउनलोड के लिए आपके साथ प्रतिस्पर्धा में कई अन्य लोगों के ऊपर डालते हैं।
कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपका उद्योग, यहां मुख्य तरीके हैं जो मशीन सीखने से आपके मोबाइल एप्लिकेशन को बदलने में मदद कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग को अभी लगभग सभी उत्पादों और सेवाओं में दूर-दूर तक अपनाया जा रहा है। लेकिन अधिकांश समय हम इसके बारे में सुनते हैं कि यह व्यवसाय के बैकेंड पर लागू होता है - जैसे कि प्रिडिक्टिव इंटेलिजेंस, वीडियो स्ट्रीम पर क्रेडिट का पता लगाना, क्रेडिट कार्ड से धोखाधड़ी आदि। लेकिन मशीन लर्निंग में एक मोबाइल ऐप के अंदर भी बहुत ही दिलचस्प एप्लिकेशन हैं। यहां हम मोबाइल ऐप पर मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्रस्तुत करते हैं:

Chatbots
उत्पाद की सिफारिशें
उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के आधार पर, खोज इंजन के उपयोग से सामग्री की सिफारिशें उपयोगकर्ताओं को की जा सकती हैं।
छवि पहचान और टैगिंग
उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया का पूर्वानुमान
उपयोगकर्ता वरीयताएँ सीखना और कार्य करना
ऑप्टिकल कैरेक्टर पहचान
निजीकृत डेटा संग्रह
ग्राहक संतुष्टि सेवाओं में सहायता

अधिक जानकारी के लिए इस लेख को पढ़ें: How to Transform Your Mobile App with Machine Learning

No comments:

Post a Comment