在移动应用程序开发中实现人工智能( 三 ) ：在移动应用程序开发中实现

(4)超越基于人工智能的API
市场上有多个与人工智能相关的API ，但是使用基于人工智能的API并不能保证具有完善的基于人工智能的解决方案。组织应该投入更多资源来进行数据建模和人工智能的其他相关方面的工作，以开发真正智能的系统。
人工智能升级的可行性研究
在组织具备基本的先决条件之后，应该执行彻底的可行性测试，这一测试可以帮助组织了解人工智能实施是否会改善最终用户体验，并增加用户参与度。成功进行升级或迁移可以使最终用户满意，并吸引更多潜在用户使用移动应用程序。需要在这里进行评估，如果升级不能提高移动应用程序的效率和功能，则没有必要为此花费费用和精力。组织还需要分析当前的资源是否能够启动并交付预期的人工智能实施，或者组织是否需要外部资源来增强能力。如果需要的话，那么应该采取开放态度，以采用新资源或将工作外包给服务商。
组织聘请人工智能和机器学习专家，并制定实施策略，完成初步分析并且了解其技术要求之后，应该聘请人工智能/机器学习专家开发应用程序。重要的是将开发工作委托给具有人工智能专业知识和经验的服务商，然后只有组织才能实现其想要的产品。开发团队应由软件顾问、设计师和人工智能专家以及项目管理资源组成，他们可以帮助组织根据已定义的计划制定项目战略并开展工作。他们应该执行用户行为分析、应用程序期望以及所需个性化级别的分析。
(1)数据集成与安全
拥有确定的数据组织模型非常重要。组织必须确保对现有数据进行适当的管理，如果管理不当，可能会影响人工智能部署的效率和有效性。专注于数据集和数据库及其结构至关重要。而结构良好、组织有序的数据及其集成将会提高应用程序的性能，并可以确保更高质量的结果。数据安全性是另一个重要方面，应该优先考虑。组织需要采取正确的策略来集成当前的安全标准，以使应用程序具有抵御网络攻击的能力和足够的安全性，以应对安全挑战。
(2)实施阶段
一旦完成了所有必要的分析和其他任务，组织就可以继续进行开发工作。在引入实时环境之前，仔细测试和部署这些实施的结果很重要。建议在将人工智能功能集成到建议的移动应用程序之前，使用适当的强大分析系统。这将帮助组织分析人工智能集成的利弊，并帮助组织在未来做出更好决策。
(3)使用正确的辅助技术
组织必须选择正确的技术和工具集来开发所需的数字解决方案。为了使组织移动应用程序保持一致，其计算服务、云计算基础设施、数据存储、开发堆栈、数据库、备份软件、安全工具和其他优化解决方案必须可靠、健壮并且经得起未来考验。如果没有选择适当的技术和工具集，组织采用的应用程序在性能方面将产生不利影响。
(4)使指标能够评估人工智能集成的有效性
评估人工智能集成的性能确实是一项重要工作，只有在组织拥有合适的指标后才能评估性能。组织可以根据指标审查和评估人工智能集成的性能，并在需要时做出适当的决定。
(5)获得数据科学家的帮助
数据科学家可以帮助组织完善数据，并满足其数据管理要求。数据在人工智能实施中扮演着最重要的角色，组织需要正确的专业知识来满足这些要求。
(6)数据扩充
数据扩充可帮助开发人员在不收集新数据的情况下管理数据的多样性。诸如填充、翻转和修剪之类的几种数据增强技术可用于处理各种数据的大型神经网络。组织必须在系统中做好足够的准备，以确保在各种数据和环境下都能正常运行。
可以使用的工具
组织可以在移动应用程序项目中使用以下工具来实现人工智能和机器学习：
(1)IBMWatson：帮助组织开发和训练人工智能模型，提供在集成环境中准备和分析数据的功能。
(2)TensorFlow：用于人工智能和机器学习的开源平台，提供了灵活的资源生态系统，可以帮助开发人员构建基于人工智能/机器学习的移动应用程序。
(3)Azure：核心的人工智能云计算服务，可让组织构建和部署人工智能/机器学习模型和解决方案。
(4)API.ai：使用人工智能/机器学习算法评估和匹配用户需求，并帮助组织相应地开发动态人工智能/机器学习模型。
(5)Clarifai：用于人工智能的企业平台，它使用高级机器学习来理解文本、图像和视频。
(6)WIT.ai：Facebook公司拥有的聊天机器人框架和自然语言界面，开发人员可以使用其自然语言处理功能将句子转换为结构化数据。