모바일 앱 개발은 인공지능(AI)에 의해 혁신되어, 애플리케이션이 사용자에게 풍부한 새로운 경험을 제공합니다. 일반적으로 인정되는 몇 가지는 사용자 지정 경험, 예측 분석 제공, 여러 작업 자동화입니다. 디지털 보조원에 대한 음성 인식, 사진 편집 소프트웨어에 대한 이미지 인식, 메시징 플랫폼 간의 예측 텍스트 사용 여부에 관계없이 AI 통합은 모바일 애플리케이션의 기능을 개선하는 데 관심이 있는 개발자에게 강력한 도구가 되었습니다.
모바일 앱에서 AI 통합 도구를 사용하면 사용자 경험에서 학습하는 보다 지능적이고 사용자 친화적인 앱을 만들 수 있는 기회가 제공됩니다. 그러나 성공적인 AI 통합 프로세스에는 다양한 구성 요소에 대한 충분한 이해, 적절한 기술 선택 및 전략 적용이 필요합니다.
이 기사에서는 AI 통합이 현대 모바일 애플리케이션에 필수적인 이유를 설명합니다. 기술을 성공적으로 통합하는 방법에 대한 단계별 지침을 제공하고 오늘날 스마트폰 애플리케이션에 사용할 수 있는 최고의 솔루션 중 일부를 설명합니다. 또한 다음을 고려합니다. GraffersID의 기업을 위해 특별히 설계된 AI 기반 소프트웨어 시스템이 장착된 휴대폰 개발에 기여합니다.
모바일 애플리케이션 개발에 AI 통합을 고려해야 하는 이유는 무엇입니까?
1. 개인화 및 사용자 참여:
AI는 모바일 애플리케이션이 데이터를 평가하고 맞춤형 제안을 제공하여 개별 사용자에 따라 변경되도록 합니다. 예를 들어, 전자상거래 애플리케이션 AI를 사용하여 사용자의 선호도와 구매 내역에 따라 제품을 추천할 수 있습니다. 맞춤형 경험은 사람들이 앱에 관심을 유지하도록 하여 리테이너를 늘립니다.
2. 예측 분석:
사용자 데이터에서 AI는 추세를 파악하고 다가올 행동을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 주도하는 피트니스 애플리케이션 이전 행동에 따라 사용자의 조합을 예측할 수 있습니다. 마찬가지로 AI는 지출 습관을 예측하는 금융 애플리케이션에 적용될 수 있으며, 이를 통해 사람들이 예산을 더 잘 관리할 수 있습니다.
3. 자동화 및 효율성:
사용할 수 있습니다 모바일 앱의 AI 일상적인 작업을 자동화하여 전반적인 효율성을 개선합니다. 자연어 처리(NLP)의 도움으로 챗봇은 FAQ에 자동으로 응답하고 모든 고객을 위한 맞춤형 서비스를 만들면서 하루 종일 고객 지원을 제공할 수 있습니다.
4. 보안 강화:
해커와 피싱 사건이 증가함에 따라 AI는 예상치 못한 활동을 식별하고 사용자의 데이터 보안을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 생체 인식(얼굴 또는 손가락)과 같은 AI 기반 검증 방법은 모바일 애플리케이션을 안전하게 만들어 불법 활동의 가능성이 없습니다.
5. 경쟁자보다 우위:
AI를 사용하면, 귀하의 앱은 손쉽고 매력적인 사용자 경험을 가능하게 하는 고급 기능 덕분에 다른 애플리케이션과 다를 것입니다. 반면, 가상 지원, 이미지 및 얼굴 인식, 사기 감지 기능이 있는 경우, 여전히 일반적인 터치스크린 인터페이스에 갇힌 사람들은 시간과의 기술 경쟁에서 항상 뒤처지게 될 것입니다.
모바일 앱에 AI를 통합하는 단계별 프로세스
1단계: 목표, 목적 및 목적 결정
AI를 도입하기 전에 앱에 AI를 포함해야 하는 이유를 이해해야 합니다. 사용자 경험 선호도를 높이는 것인가요? 작업을 자동화하는 것인가요? 아니면 맞춤형 제안을 하는 것인가요? 명확한 목표는 목적에 가장 적합한 AI 기술과 알고리즘을 선택하는 방법을 지시합니다.
2단계: 가장 적합한 AI 기술 선택
머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 신경망은 AI에서 사용되는 여러 기술 중 일부입니다. 앱에서 수행하려는 작업에 따라 적절한 기술을 선택해야 합니다.
머신 러닝(ML): 예측 분석, 추천 엔진, 개인화 등의 경우 ML 알고리즘을 사용합니다.
자연어 처리(NLP): 에 적합합니다 챗봇음성 인식 시스템, 언어 번역 등입니다.
컴퓨터 비전: 이 기술은 이미지/비디오 인식을 위해 설계되었으므로 사진 편집기나 보안 시스템과 같은 앱에 적합합니다.
3단계: AI 프레임워크 선택
AI 구현에 사용하는 특정 AI 기술을 지원하는 프레임워크나 라이브러리를 선택하세요. AI를 위한 인기 있는 모바일 앱 개발 프레임워크는 다음과 같습니다.
텐서플로우 라이트: 이것은 구글이 모바일 및 임베디드 디바이스를 위해 특별히 개발한 TensorFlow의 가벼운 버전입니다. Android와 iOS 기반 디바이스에서 ML 모델을 실행하는 데 적합합니다.
핵심 ML: 다음은 iOS 애플리케이션에 AI를 포함하기 위한 Apple의 솔루션입니다. Core ML을 다양한 유형의 머신 러닝 모델과 통합하는 사용자 친화성 덕분에 iPhone 및 iPad 소프트웨어용 모바일 애플리케이션에 AI를 통합하는 것이 용이합니다.
Microsoft Azure Cognitive Services: 이는 시각, 음성, 언어 및 의사 결정을 위한 준비된 API를 제공하는 일련의 AI 서비스입니다.
4단계: AI 모델 훈련
다음 단계는 적절한 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련하는 것입니다. 애플리케이션의 복잡성에 따라 사전 훈련된 모델을 사용하거나 처음부터 시작하다 주어진 데이터베이스를 사용합니다. 예를 들어, 추천 엔진을 개발하는 경우 올바른 제안을 제공할 수 있도록 이 모델을 훈련하는 데 사용자 데이터를 적용해야 합니다.
데이터 수집: 효율적인 AI 모델을 만들기 위해 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 사용자 행동 패턴, 선호도 또는 모델을 훈련하는 데 도움이 될 수 있는 기타 귀중한 정보로 구성되어야 합니다.
데이터 정리: 머신 러닝은 전적으로 깨끗한 데이터에 달려 있습니다. 데이터 세트에 불일치가 없는지 확인하세요.
훈련 및 테스트: 수집된 데이터 세트를 사용하여 AI 모델을 훈련한 다음, 필요한 조정을 하기 전에 성능의 정확성을 테스트합니다. 마지막으로 필요에 따라 모델을 미세 조정합니다.
5단계: 모바일 앱에 AI 통합
AI 모델을 훈련하고 테스트한 다음 단계는 모바일 애플리케이션에 임베드하는 것입니다. 즉, AIM 모델을 애플리케이션 구조 내에 배치해야 합니다. 인공 지능 프레임워크에서 릴리스한 API와 SDK를 통해 앱의 다양한 기능을 AI 기능과 연결해야 합니다.
예를 들어, 자연어 처리 시스템을 추가한다면 공통 언어로 표현된 질의와 응답을 처리하는 알고리즘을 도입해야 합니다. 마찬가지로, 컴퓨터 비전의 경우 사진 속 물체를 인식하는 알고리즘도 통합해야 합니다.
6단계: 지속적인 학습 및 개선
AI 모델은 새로운 데이터로 지속적으로 업데이트되고 향상되어야 합니다. 애플리케이션이 라이브로 전환되면 AI 모델의 성능을 추적하고 사용자로부터 피드백을 수집합니다. 이 정보를 활용하여 더 나은 정확도와 효율성을 위해 모델을 재교육하고 개선합니다.
7단계: 테스트 및 배포
앱에 인공지능을 통합한 후, 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 포괄적인 테스트를 수행합니다. 테스트에는 AI가 최적으로 수행되지 않는 엣지 케이스를 포함한 다양한 시나리오가 포함되어야 합니다. 테스트를 완료한 후, 다양한 애플리케이션 스토어에 내장된 인공지능이 있는 소프트웨어를 배포합니다.
자세히 알아보기: AI 챗봇을 만드는 방법? 유형, 기술 스택 및 단계
모바일 애플리케이션에 사용할 수 있는 최고의 AI 통합 도구
AI 통합을 원활하게 만들고 싶다면 개발자가 모바일 앱을 빌드하는 데 활용할 수 있는 최고의 도구와 플랫폼은 다음과 같습니다.
텐서플로우 라이트:
이는 인공지능 기반 모바일 앱을 디자인하는 개발자가 선택하는 옵션입니다. TensorFlow Lite는 현재 Android와 iOS를 비롯한 여러 플랫폼을 지원합니다. 개발자가 기기에서 머신 러닝 모델을 생성할 수 있습니다.
다이얼로그플로우:
이 플랫폼은 자연어 이해를 사용하여 대화형 인터페이스를 만드는 사람들을 위해 특별히 설계되었습니다. 다양한 메시징 플랫폼과 다양한 기기에서 챗봇이나 음성 비서를 개발하는 데 사용할 수 있습니다.
IBM 왓슨 AI:
IBM Watson이 제공하는 서비스에는 자연어 처리, 시각 인식, 머신 러닝이 포함됩니다. 이 기술은 인공 지능(AI)과 긴밀하게 통합된 지능형 모바일 애플리케이션을 개발하는 데 광범위하게 사용됩니다.
아마존 렉스:
개발자는 이 서비스를 사용하여 네이티브 애플리케이션에서 채팅 인터페이스를 디자인할 수 있습니다. 이는 Alexa 음성 지원 시스템의 구성 요소이며 사용자의 음성 및 텍스트 입력을 모두 허용합니다.
Microsoft Azure Cognitive Services:
Azure에는 개발자가 모바일 앱에 통합할 수 있는 기성 AI 모델이 포함되어 있습니다. 서비스 범위는 음성 처리 및 언어학에서 이미지 처리까지 이어지므로 인공 지능을 위한 주요 개발자 가젯이 되었습니다.
핵심 ML:
Apple의 Core ML 프레임워크를 사용하는 iOS 앱 개발자는 앱에 머신 러닝 기술을 통합하는 것을 목표로 합니다. 이는 백업할 수 있는 모델 종류에 따라 다재다능하며 나머지 iOS 프레임워크와 쉽게 조립할 수 있습니다.
GraffersID가 AI 통합 모바일 앱 구축에 어떻게 도움이 될 수 있습니까?
모바일 앱은 AI를 통합하여 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 그러나 이는 의도한 목표에 꾸준히 도달하기 위해 최상의 계획과 적절한 조치 선택이 필요한 복잡한 방법입니다.
GraffersID에서 저희의 전문성은 임베디드 인공 지능을 갖춘 최첨단 모바일 애플리케이션을 설계하고 구축하는 것입니다. 저희는 귀하의 프로젝트를 설계, 개발 및 구현하는 데 도움을 줄 수 있는 고도로 숙련된 개발자 및 기술자 팀을 보유하고 있습니다. 선택적 추천 서비스를 생성하기 위해 ML 모델을 개발해야 할 수도 있습니다. AI 기반 챗봇을 구축하거나 복잡한 분석을 애플리케이션에 통합합니다. GraffersID를 사용하면 프로젝트 요구 사항에 따라 이러한 요구 사항을 충족하고 사용자 정의할 수 있습니다.
성공적인 모바일 애플리케이션 개발 회사로서, 우리는 AI와 함께 일하기에 가장 좋은 선택입니다. 인공 지능 모바일 앱에 대한 계획을 가지고 오늘 저희에게 연락하세요. 경쟁이 치열한 틈새 시장에 있을 것이라는 사실을 너무나 잘 알고 있습니다.
