AI를 Android 앱 개발과 통합하는 방법

지난 몇 년 동안 우리는 주류 산업 분야로 곧장 진출하는 많은 새로운 신기술을 목격했습니다. 이러한 기술 중 AI, 즉 인공 지능은 거의 모든 산업의 진화에 기여하는 기술 중 하나입니다.

발전으로 AI는 기계 학습의 개념으로 인간 수준의 지능을 사용하는 것을 설명합니다. 그것이 인공 지능이 우리의 일상생활에 영향을 미치는 이유 중 하나입니다.

Statista의 최근 보고서에 따르면 인공 지능의 글로벌 시장 가치는 2020년 말까지 미화 170억 달러를 넘어설 것으로 추정됩니다.

                                                       출처 - [https://www.mobileappdaily.com/ai-in-android-app-development]

 

위의 그래프에 기여하면서 AI 기술의 글로벌 가치를 높이는 몇 가지 주요 용도가 있습니다. 주요 용도 중 일부는 다음과 같습니다.

• 이미지 인식
• 개체 식별
• 탐지 및 분류
• 자동화된 지구물리학적 특징 감지

이는 엔터프라이즈 모바일 앱 개발 시장 에도 기여하고 있는 인공 지능의 많은 수익 창출 비율 중 일부입니다.

이 기사에서는 모바일 앱 개발에서 AI의 역할과 모바일 앱 개발 산업에서 AI의 중요성에 대해 논의합니다.

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AI는 어떻게 차이를 만들고 있습니까?

인공 지능은 인간과 유사한 방식으로 학습하고 상호 작용할 수 있는 기계를 만들고 있습니다. 

 

AI 머신과 애플리케이션은 원하는 결과를 제공하기 위해 기본적인 작업을 수행하도록 지원함으로써 인간에게 이점을 제공하기 위한 것입니다. 

 

AI 기반 앱과 기계의 생산성에 대한 또 다른 이유는 인간이 일반적으로 직면하고 결국 작업 오류로 이어질 수 있는 감정적 문제를 겪지 않는다는 것입니다. 예를 들어 AI 앱은 특정 상황에 치우치지 않기 때문에 AI 기술로 내린 판단에 흠집이 없을 것이다. 

 

이 트렌드 기술은 거의 모든 중요한 산업 분야에서 그 길을 찾았습니다. 관광 분야에서 의료 및 의료 분야에 이르기까지 AI는 현재 우리가 살고 있는 완전한 현실입니다. 

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Android 앱에 통합할 수 있는 AI 애플리케이션

다음은 인공 지능 기술에서 발전했으며 Android 앱 개발에 포함될 수 있는 몇 가지 주목할만한 기능입니다.

 

1. 자동화된 추론

Android 앱 개발에서 AI의 첫 번째 강력한 기능은 자동화된 추론입니다. 사용자의 행동을 분석하는 것보다 훨씬 복잡하지만. 자동화된 추론에서는 다양한 알고리즘의 하위 구조에 대한 문제 해결을 포함합니다.

 

앱 개발자는 퍼즐 및 정리와 같은 장애물을 해결하기 위해 논리적 추론을 위해 시스템을 사용해야 합니다. 이 기능으로 인해 AI 지원 시스템 또는 앱은 주식 거래 및 체스에서 탁월합니다.

 

Android 앱의 자동화된 추론의 또 다른 훌륭한 예는 Uber입니다. Android 앱은 자동 추론을 통해 교통 상황을 확인하여 최적의 경로를 발견하고 최단 경로를 제시합니다.

2. 이미지 라벨링

이미지 라벨 지정 과정에서 개발자는 이미지 컬렉션의 바닥 데이터에 대화형으로 라벨을 지정할 수 있는 Image Labeler 앱을 사용하거나 객체 감지, 픽셀 시맨틱을 위해 직사각형 ROI(관심 영역)에 라벨을 지정할 수 있습니다. 세분화, 심지어 장면의 이미지 분류까지. 

 

3. 얼굴 인식

얼굴 감지는 현재 디지털 이미지에서 사람의 얼굴을 식별하는 다양한 응용 프로그램에서 사용되고 있는 컴퓨터 기술로 정의할 수 있습니다. 감시 목적이나 사람/물체 추적을 위해 실시간으로 얼굴을 감지하는 데 사용할 수도 있습니다. 

 

현재는 Android 및 iOS 스마트폰 카메라에서 프레임의 여러 모양을 식별하는 데 널리 사용됩니다.

 

위의 이미지는 서로 다른 프레임에서 얼굴 인식 기능을 사용하고 동시에 다양한 얼굴을 감지하는 것을 보여줍니다.

 

이 기능의 또 다른 예는 가장 인기 있는 소셜 네트워킹 네트워크 중 하나인 Facebook에서 볼 수 있습니다. 자체 얼굴 인식 알고리즘을 사용하여 사용자 사진에서 얼굴을 감지하고 인식합니다. 

 

4. 텍스트 인식

이미지와 비디오 형식에서 텍스트를 감지한 다음 미디어 파일에서 얻은 텍스트를 인식하는 프로세스를 '텍스트 인식'이라고 합니다. 텍스트가 감지된 후 AI는 텍스트를 블록과 세그먼트로 분해하여 실제 텍스트의 의미를 판단하여 텍스트의 진정한 형태를 드러낼 수 있습니다. 

 

앱 개발자는 이 텍스트 인식 기능을 독립 실행형 애플리케이션으로 사용하거나 추가 기능으로 다른 모바일 앱과 결합할 수 있습니다. 예를 들어 다양한 작업과 함께 이 기능을 사용하는 많은 게임 앱이 있습니다. 

 

5. 앱의 생산성을 향상하기 위해

흥미롭게도 AI는 Android 앱의 전반적인 생산성을 높이는 데 효과적으로 사용될 수 있습니다. Microsoft Office 365와 Google의 G Suite는 작업에 AI를 사용하는 두 가지 주요 앱입니다. 예를 들어, 이러한 앱의 사용자는 받은 메시지에 대해 자동 생성된 이메일 응답을 받습니다.

 

Microsoft는 Delve 및 Office Graph와 같은 다른 소프트웨어에 AI 혁신을 추가로 포함했습니다. AI의 도움으로 Microsoft Delve는 데이터 더미를 빠르게 검토하고 중요한 정보를 검색할 수 있습니다. 그리고 Office Graph는 보류된 통신에서 문서와 같은 필수 정보를 가져옵니다.

 

6. 개인화된 콘텐츠 큐레이팅

Android 앱에서 가장 널리 사용되는 AI 기능입니다. 대부분의 앱은 앱이 사용자와 연결되지 않기 때문에 대상 고객으로부터 충분한 관심을 받지 못합니다. 당신이 만드는 콘텐츠가 아니라 사용자와 연결되는 코드입니다.

 

그러나 AI를 앱에 도입함으로써 개발자는 사용자의 관심사를 관찰하고 이를 학습 알고리즘에 포함시킬 수 있습니다. 판매 사업을 기반으로 하는 모든 앱은 전략적으로 사용자에게 콘텐츠를 제공하고 이 멋진 AI 기능을 활용할 수 있습니다.

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Android 기기에서 인공 지능의 영향

Google은 Google I/O Conference 2017 에서 주요 우선순위를 전환한다고 공식 발표했습니다. 따라서 'Mobile First' 대신 Google은 이제 'AI First'를 선택했으며 이와 함께 완전히 새로운 일련의 프로그램 및 툴킷도 출시되었습니다. 

 

이러한 새로운 AI 기반 툴킷 및 프로그램을 출시하는 동기는 전 세계의 Android 개발자가 Android 플랫폼용 인공 지능 앱을 원활하게 만들 수 있는 기본 수준에서 기술을 홍보하는 것이었습니다.

 

전체 새로운 툴킷 시리즈에는 Android 앱 개발자가 모바일 앱 개발을 시작할 수 있도록 하는 Android Jetpack도 포함되어 있습니다.

 

새로운 기계 학습(ML) 키트를 통해 Android 앱 개발자는 이제 더 혁신적인 도구에 액세스 하여 최신 기술에 대해 알고 실제 세계에서 그 관행을 구현할 수 있습니다. 또한 ML Kit에서 제공되는 기본 API를 통해 최고의 모바일 애플리케이션 개발 서비스 중 일부가 일상적인 활동에 도움이 될 수 있는 기능을 통합할 수 있습니다. 

 

예를 들어, 중국은 전국에 1억 7천만 대의 CCTV 카메라가 설치된 세계 최대의 모니터링 시스템을 보유하고 있습니다. 그리고 중국 당국이 강력한 얼굴 인식 기술과 거대한 CCTV 카메라 네트워크를 갖춘 BBC 기자 John Sudworth를 찾아 체포하는 데 총 7분밖에 걸리지 않았습니다.

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배운 점

• AI는 Android 애플리케이션에서 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석할 수 있으므로 사용자 행동을 이해하는 데 중요합니다.
• 이메일 스캔 및 자동 스마트 되돌리기는 Android AI 기술의 실용적인 응용 프로그램입니다.
• 인공 지능은 피트니스 트래커와 같은 대부분의 앱에 통합되어 우리의 라이프스타일을 간접적으로 개선하고 있습니다.
• 분야나 산업 분야에 관계없이 인공 지능과 AI 기반 앱은 인간을 더 효율적으로 만들었습니다.
• 요즘 고객 서비스 업계는 더 나은 참여를 위해 AI 애플리케이션을 적극적으로 사용하고 있습니다.