, #Machine Learning, #artificial Intelligence ** 3 cách học máy và AI được sử dụng trong phát triển phần mềm **
Trong kỷ nguyên kỹ thuật số, việc áp dụng học máy và AI (trí tuệ nhân tạo) vào phát triển phần mềm ngày càng phổ biến.Các nhà phát triển phần mềm nắm bắt các cơ hội, xây dựng các ứng dụng với cá nhân hóa người dùng cao, nâng cao trải nghiệm người dùng và tăng tỷ lệ lưu giữ người dùng khi ứng dụng được mở trên thiết bị của họ.
## Xác định và đề xuất giọng nói
Các ứng dụng di động và trình duyệt web hiện đang sử dụng các thuật toán học máy để xác định giọng nói và cung cấp các đề xuất từ khóa tương tự.Một ví dụ cho ứng dụng của máy trong việc xác định và đề xuất giọng nói chính là ứng dụng YouTube có tính năng tìm kiếm bằng giọng nói.
Máy học của Google đã phân tích giọng nói để đưa ra đề xuất phù hợp cho từ khóa được đề cập trong giọng nói của người dùng.Kể từ đó, cá nhân hóa người dùng được cải thiện đáng kể, giúp tăng thời gian sử dụng người dùng của người dùng trên các thiết bị điện tử cá nhân của họ.
## Xác định lợi ích và xu hướng
Ai có thể xác định sở thích của người dùng bằng thuật toán máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Các thuật toán như mô hình sâu, mô hình học tập chung và thuật toán phân loại có thể được sử dụng để tìm hiểu và dự đoán sở thích của người dùng dựa trên dữ liệu người dùng được cung cấp (ví dụ: lịch sử tìm kiếm, những người bạn vuốt trên các ứng dụng hẹn hò như Omegle, Tinder).
Hiện tại, các ứng dụng hẹn hò trực tuyến đã áp dụng rất tốt máy và trí tuệ nhân tạo để xác định xu hướng và quyết định của người dùng để đưa ra đề xuất với khả năng tương thích cao nhất.OMETV là một trong những ứng dụng đó và ngày càng có được sự tin tưởng của người dùng.
## Xác thực, khuôn mặt và mã vân tay
Hiện tại, có nhiều ứng dụng ngân hàng kỹ thuật số và các ngân hàng trực tuyến đã áp dụng công nghệ máy để thực hiện các bước xác thực nâng cao để bảo vệ người dùng.Tính xác thực nhận dạng cá nhân như dấu vân tay, mặt và mật khẩu là loại AI xác thực có thể phân tích và từ đó, bảo vệ người dùng một cách toàn diện trước bất kỳ giao dịch nào.
Máy sẽ tìm hiểu mọi dòng dấu vân tay hoặc trên khuôn mặt của bạn để xác định xem bạn có phải là chủ sở hữu của tài khoản ngân hàng đang được đăng nhập trên thiết bị hay không.Từ đó, các giao dịch sẽ được định nghĩa là các giao dịch hoặc cảnh báo thành công cho địa chỉ email hoặc số điện thoại mà người dùng đã đăng ký với ngân hàng trước đó khi mở tài khoản giao dịch.
=======================================
, #Machine learning, #artificial intelligence **3 Ways Machine Learning and AI are Used in Software Development**
In the digital era, the application of Machine Learning and AI (artificial intelligence) into software development is increasingly popular. Software developers capture opportunities, build applications with high user personalization, enhance user experience and increase user retention rate when the application is opened on their devices.
## Identify and suggest voice
Mobile applications and web browsers are currently using Machine Learning algorithms to identify voice and provide similar keyword suggestions. An example for the application of the machine in identifying and suggesting the main voice is the YouTube application with voice search feature.
Google's learning machine has analyzed the voice to give suggestions suitable for the keyword mentioned in the user's voice. Since then, personalization of users significantly improved, helping to increase the user use time of users on their personal electronics.
## Identify interests and trends
Who can identify user preferences using machine algorithms and natural language processing. Algorithms such as deep models, general learning models and classification algorithms can be used to learn and predict user preferences based on user data provided (for example, search history, the people you swipe on dating apps like Omegle, Tinder).
Currently, online dating applications have applied very well the machine and artificial intelligence to the determination of the trend and decision of the user from which to make suggestions with the highest compatibility. Ometv is one of those applications and increasingly gains the trust of users.
## Fingerprint authentication, face and code
Currently, there are many digital banking applications and online banks that have applied machine technology to perform advanced authentication steps to protect users. Personal identification authenticity such as fingerprints, faces and passwords is the type of authentic AI can analyze and from there, protect users comprehensively before any transaction.
The machine will learn every fingerprint line or on your face to determine whether you are the owner of a bank account being logged in on the device. From there, transactions will be defined as successful transactions or warnings to email addresses or phone numbers that users have registered with the previous bank when opening a transaction account.
Trong kỷ nguyên kỹ thuật số, việc áp dụng học máy và AI (trí tuệ nhân tạo) vào phát triển phần mềm ngày càng phổ biến.Các nhà phát triển phần mềm nắm bắt các cơ hội, xây dựng các ứng dụng với cá nhân hóa người dùng cao, nâng cao trải nghiệm người dùng và tăng tỷ lệ lưu giữ người dùng khi ứng dụng được mở trên thiết bị của họ.
## Xác định và đề xuất giọng nói
Các ứng dụng di động và trình duyệt web hiện đang sử dụng các thuật toán học máy để xác định giọng nói và cung cấp các đề xuất từ khóa tương tự.Một ví dụ cho ứng dụng của máy trong việc xác định và đề xuất giọng nói chính là ứng dụng YouTube có tính năng tìm kiếm bằng giọng nói.
Máy học của Google đã phân tích giọng nói để đưa ra đề xuất phù hợp cho từ khóa được đề cập trong giọng nói của người dùng.Kể từ đó, cá nhân hóa người dùng được cải thiện đáng kể, giúp tăng thời gian sử dụng người dùng của người dùng trên các thiết bị điện tử cá nhân của họ.
## Xác định lợi ích và xu hướng
Ai có thể xác định sở thích của người dùng bằng thuật toán máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Các thuật toán như mô hình sâu, mô hình học tập chung và thuật toán phân loại có thể được sử dụng để tìm hiểu và dự đoán sở thích của người dùng dựa trên dữ liệu người dùng được cung cấp (ví dụ: lịch sử tìm kiếm, những người bạn vuốt trên các ứng dụng hẹn hò như Omegle, Tinder).
Hiện tại, các ứng dụng hẹn hò trực tuyến đã áp dụng rất tốt máy và trí tuệ nhân tạo để xác định xu hướng và quyết định của người dùng để đưa ra đề xuất với khả năng tương thích cao nhất.OMETV là một trong những ứng dụng đó và ngày càng có được sự tin tưởng của người dùng.
## Xác thực, khuôn mặt và mã vân tay
Hiện tại, có nhiều ứng dụng ngân hàng kỹ thuật số và các ngân hàng trực tuyến đã áp dụng công nghệ máy để thực hiện các bước xác thực nâng cao để bảo vệ người dùng.Tính xác thực nhận dạng cá nhân như dấu vân tay, mặt và mật khẩu là loại AI xác thực có thể phân tích và từ đó, bảo vệ người dùng một cách toàn diện trước bất kỳ giao dịch nào.
Máy sẽ tìm hiểu mọi dòng dấu vân tay hoặc trên khuôn mặt của bạn để xác định xem bạn có phải là chủ sở hữu của tài khoản ngân hàng đang được đăng nhập trên thiết bị hay không.Từ đó, các giao dịch sẽ được định nghĩa là các giao dịch hoặc cảnh báo thành công cho địa chỉ email hoặc số điện thoại mà người dùng đã đăng ký với ngân hàng trước đó khi mở tài khoản giao dịch.
=======================================
, #Machine learning, #artificial intelligence **3 Ways Machine Learning and AI are Used in Software Development**
In the digital era, the application of Machine Learning and AI (artificial intelligence) into software development is increasingly popular. Software developers capture opportunities, build applications with high user personalization, enhance user experience and increase user retention rate when the application is opened on their devices.
## Identify and suggest voice
Mobile applications and web browsers are currently using Machine Learning algorithms to identify voice and provide similar keyword suggestions. An example for the application of the machine in identifying and suggesting the main voice is the YouTube application with voice search feature.
Google's learning machine has analyzed the voice to give suggestions suitable for the keyword mentioned in the user's voice. Since then, personalization of users significantly improved, helping to increase the user use time of users on their personal electronics.
## Identify interests and trends
Who can identify user preferences using machine algorithms and natural language processing. Algorithms such as deep models, general learning models and classification algorithms can be used to learn and predict user preferences based on user data provided (for example, search history, the people you swipe on dating apps like Omegle, Tinder).
Currently, online dating applications have applied very well the machine and artificial intelligence to the determination of the trend and decision of the user from which to make suggestions with the highest compatibility. Ometv is one of those applications and increasingly gains the trust of users.
## Fingerprint authentication, face and code
Currently, there are many digital banking applications and online banks that have applied machine technology to perform advanced authentication steps to protect users. Personal identification authenticity such as fingerprints, faces and passwords is the type of authentic AI can analyze and from there, protect users comprehensively before any transaction.
The machine will learn every fingerprint line or on your face to determine whether you are the owner of a bank account being logged in on the device. From there, transactions will be defined as successful transactions or warnings to email addresses or phone numbers that users have registered with the previous bank when opening a transaction account.
