今天的機器學習服務於人類的利益，有助於分析數據、建立預測和優化業務流程。一個人累積的數據越多，演算法的效率就越高，適用範圍就越廣。
當Google開始在他們的專案中應用機器學習時，企業很快就意識到有必要抓住行動開發的新趨勢。出現智慧健身追蹤器、影像辨識系統、處理照片的神經網路開始出現。
人工智慧透過自動向用戶學習來優化終端資源的消耗。機器學習可以提高設備的效能。透過整合的所有感測器，智慧型手機可以更好地理解和了解用戶的行為。他們可以知道何時使用應用程序，何時不使用應用程序，從而使經常使用的應用程序在後台運行以便快速重新啟動，或者他們可以關閉未使用的應用程序，從而節省內存和電池壽命。
現在技術有哪些實際應用？
您將拍攝出更高品質的照片
更高品質的照片
神經網路處理單元（NPU）允許利用人工智慧識別物體和場景。這是做什麼用的？它可以讓您識別不同的場景和物體 墨西哥電話 以及在正確的時間選擇正確的攝影實用程式。這些手機還具有 4D 預測焦點。借助此功能，相機可以預測物體的運動並以極高的效率對其進行對焦，以捕捉運動物體的細節。它也融入了AI輔助構圖功能，為團體和風景的取景提供智慧建議。
辨識物體和聲音
用戶可以了解有關物體和位置的詳細信息，了解如何購買他們在現實世界中看到的物品以及翻譯語言等等。使用者可以使用語音助理功能執行免持功能，例如開啟應用程式或設定鬧鐘。並提取資訊。
提高行動裝置的安全性
行動裝置的安全性
Gartner 顧問公司強調，簡單的基於密碼的身份驗證變得過於複雜且越來越無效，導致安全性和使用者體驗較差。具有人工智慧的手機不僅能夠捕捉臉部，還能了解使用者的行為，以及他們行走、滑動、對手機施加壓力、移動和書寫時的模式，而無需密碼或主動身份驗證。
例如，整合 iPhone X 的 Face ID 應用程式已經允許透過複雜的 TrueDepth 相機系統進行使用者身份驗證，該系統由點投影機、紅外線相機和紅外線照明器組成，該系統還使用 A11 仿生晶片來創建地圖和準確辨識人臉。這種先進的深度檢測技術結合起來可以安全地執行許多任務，例如解鎖 iPhone、啟用 Apple Pay 和存取受保護的應用程式。
Face ID 投射超過 30,000 個不可見的紅外線點。紅外線影像和點圖案透過神經網路建立臉部數學模型，並將資料傳送到 Secure Enclave 來確認重合，同時自動學習適應可能發生的外觀物理變化隨著時間的推移，所有儲存的臉部資訊都會在Secure Enclave 中受到保護，以確保安全，同時處理不會發生在雲端，而是發生在裝置上，以保護使用者的隱私。當使用者查看 Face ID 時，iPhone X 就會解鎖，而神經網路則可以防止照片或面具的入侵。
同樣的技術可以創建 Animojis，即基於傳統表情符號繪圖的 3D 動畫表情符號，這些表情符號會固定在您的表情和情緒中並相應地起作用。
誰可以使用這項技術
- 網路公司：郵件服務使用機器學習演算法來過濾垃圾郵件。社群網路學會只顯示有趣的新聞，並嘗試創造「完美」的動態消息。
- 安全服務：存取系統基於照片或生物辨識演算法。道路服務使用自動資料處理來追蹤違規者。
- 網路安全公司：他們正在開發系統，利用機器學習來防止行動裝置遭到駭客攻擊。一個生動的例子就是高通的Snapdragon。
- 零售商：零售連鎖店的行動應用程式可以研究客戶資料以建立個人化購物清單，從而提高客戶忠誠度。另一個智慧應用程式可以建議特定人感興趣的產品。
- 金融機構：銀行應用程式研究使用者行為並根據客戶特徵提供產品和服務。
- 智慧家庭：基於機器的應用程式將分析人的行為並提出解決方案。例如，如果外面很冷，水壺正在沸騰，如果朋友按對講機，應用程式就會訂購披薩。
