Påvirker maskinindlæring webudvikling og produktudvikling i 2021?

Maskinelæring (ML) ser ud til at være den hotteste aftale på webmarkedet, og det ser ud til at revolutionere internetområdet betydeligt. Det forventes på egen hånd at påvirke og påvirke omkring en 14% stigning af det globale bruttonationalprodukt (BNP) inden 2030 med omkring 42 % af den årlige vækstrate.

Næsten 65 % af virksomhederne introducerer i øjeblikket maskinlæringsalgoritmer eller kunstig intelligens i deres produkter og tjenester. I tilfælde af læringstendenserne har over fem millioner studerende allerede tilmeldt maskinlæring kurser alene på Udemy.

Sektoren for webudvikling er i konstant udvikling og forandring. Navnlig bliver nye tekniske innovationer anvendt til at erstatte de fleste af de gamle og forældede tilgange og strategier, der var relevante for blot et par måneder siden. Derfor er de fleste af programskribenterne hovedsageligt på forkant med fremskridtene, der søger de seneste trends, der i sidste ende kan transformere og forbedre digital markedsføring for at udnytte dets maksimale potentiale.

Analytikere spekulerer nu på, kan maskinlæring have en væsentlig indflydelse på webudvikling i øjeblikket.

Forholdet mellem maskinlæring og kunstig intelligens (AI)

Ved beskrivelse, kunstig intelligens (AI) er et system eller en maskine, der efterligner menneskelig hjernekraft til at gøre forskellige ting. I nogle tilfælde forbedrer det sin drift med succes baseret på den information, som disse systemer indsamler.

Alt det bliver muligt på grund af det bidrag, som AI tilbyder i udvikling af software via en af ​​dens primære grene, maskinen. Det fungerer som en autodidakt studerende, der arbejder som et instrument, der ikke kræver, at lærere eller eksterne vejledere lærer at opdage problemer og løse dem effektivt uden nogen ekstern indgriben.

Det er derfor værd at bemærke, at maskinlæring er en del af kunstig intelligens, men AI er ikke begrænset til dem.

For nu er der ingen måde at a dystopisk robot kunne erstatte mennesker. Men webudviklere bliver måske i sidste ende nødt til at lede efter andre måder at udnytte deres færdigheder på. Strategien er stadig optimal til at behandle enorme mængder information, og den registrerer subtile mønstre og skiftende dynamik over lange perioder. Det kontrollerer også forskellige svar på eksterne anmodninger.

I mellemtiden får specialisten lidt fritid til at anvende forskellige resultater og løse problemer ved hjælp af deres fantasi. Traditionelle softwareaktiviteter som videospil, applikationsoprettelse, grafisk design og cloud cybersikkerhed test har brug for menneskelig indgriben for at udarbejde anvendte konklusioner, organisere data og bestemme alle anvendelsespunkter for handlinger.

Praktiske anvendelsestilfælde af Machine Learning-applikation

Dette kapløb om at forsøge at dominere nyopståede teknologier er allerede startet, og resultaterne kommer hurtigt ind. Men de langsigtede konsekvenser er endnu ikke fastlagt, da maskinlæring stadig er tidligt i sin adoptionsfase. Men for nu, folk:

• Lås deres enheder op ved deres ansigter
• Drive smarte biler og nogle gange kører disse biler folk rundt
• Få de fleste af de produkter, som Amazon foreslår
• Tal med forskellige virtuelle assistenter, der genkender stemmer og kender deres specifikationer og smag
• Se programmer, som Netflix anbefaler
• Foretag skræddersyede køb

I dag udvikler virksomheder sofistikerede omledninger, der er baseret på kunstig intelligens ved hjælp af maskinlæringsinfrastrukturen Facebook, Google, og andre ledere inden for web-sfæren. De fleste af værktøjerne er lagt ud i fri adgangstilstand til gavn for masserne. Det er en strategi, som folk kan bruge til at automatisere webdesign og udviklingsarbejde på lang sigt.

Andre populære punkter, der integrerer maskinlæringsfunktioner med webudvikling inkluderer:

• Indholdsgeneratorer – selvom de stadig er langt fra at skabe upåklagelige tekster, giver kunstig intelligens allerede brugerne mulighed for at komme med 100 % originalt indhold. Værktøjer som Quill og Articoolo hjælper med at generere indhold ud fra grundlæggende information og data.
• Chatbots – i verden af ​​digital markedsføring bliver chatbots synlige, og mange brands og firmaer er begyndt at implementere dem som kommunikationsmidler med deres kunder. Fordelene ved at bruge chatbots er mange, hvor det mest bemærkelsesværdige er, at de gør det muligt for virksomheder at tilbyde kundeservice 24/7. Samtidig kan de håndtere enorme mængder af forespørgsler samtidigt og opretholde et højt serviceniveau.
• E-mailmarketing – dette punkt med maskinlæring undslipper ikke adoptionsinitiativer, der integrerer kunstig intelligens. Værktøjer som Phrasee og Persado bruger en række forskellige naturlige sprogbehandlinger til at udvikle emnelinjer, e-mail-indhold og endda CTA tekster.
• Webdesign – AI ændrer bredt og konsekvent internettet ved at begynde at erstatte designerne. Et blomstrende rum af kunstig designintelligens (ADI)-værktøjer gør det og skubber til en fundamental ændring i måden, som websteder oprettes på. Bogmærke- og Wix-tilbuddet gør nu et troværdigt stykke arbejde med at skabe websteder på få minutter, med en masse muligheder for senere tilpasning.

Derfor er det inden for få år muligt at se maskinlæring tage en voksende andel af det generelle webudviklingsrum.

Maskinlæringseffekt på webdesign

Denne tendens forventes at påvirke alles arbejde softwareudviklere jorden rundt. Derfor bør udviklerne forstå og bestemme, hvad de nye teknologier er, og hvordan de kan anvendes på dem inden for softwareudviklingens livscyklus og i applikationerne. Her er nogle værktøjer til kunstig intelligens til softwareudvikling:

Forvandl øjeblikkeligt ideer til kode

Implementering af en forretningsidé i softwarekode er en stor udfordring på trods af forbedringerne på dette område på grund af agile strategier og forretningsanalyseaktiviteter. Forestil dig, hvis et udviklingsteam bare kan beskrive en idé i naturligt sprog og få deres system til at forstå det hele og ændre det til en eksekverbar kode?

Selvom det endnu ikke er realiseret, er det muligt, at ekspertsystemændringer og naturlig sprogbehandling og forbedringer af applikationer kan blive foreslået. Kunstig intelligens vil booste testcases og kravmodeller ved hjælp af meget avanceret tekstgenkendelse, hvilket resulterer i bedre kodegeneratorer.

Forbedre nøjagtigheden af ​​estimater

I øjeblikket er estimater af softwareprojekter ret komplicerede med lav præcision. Maskinlæring og kunstig intelligens bringe løsninger til estimering af software, der analyserer historiske data fra tidligere virksomhedsprojekter og aktiviteter for at bestemme statistik og sammenhænge. De bruger derefter forudsigende analyser og forretningsregler for at give mere præcise estimater af indsats og tid.

Fremskynd registrering af defekter og løsninger

Når et system har flere produktionsfejl, bruger teams en masse tid, kræfter og penge på at reproducere fejlene på at lokalisere og rette dem. I de fleste tilfælde er de udviklere, der har skabt projektet, ikke længere, hvilket gør opgaven med at finde løsninger mere udfordrende.

Men ved at bruge kunstig intelligens kan færdighederne og ideerne hos den person, der skrev den originale kode, blive analyseret, og en person, der har en lignende profil, kan blive opdaget.

Automatiser beslutninger om, hvad der skal oprettes og testes

Kunstig intelligens og maskinlæring kan analysere og bestemme anvendelsesmønstre i produktionen og på baggrund af resultaterne bestemme, hvilke efterslæbskrav der skal have den største prioritet. Systemet kan også bestemme, hvilke efterslæbskrav der skal implementeres først. Brugsadfærdsanalysen kan også bruges til at generere automatiserede testscripts.

Kunstig intelligens er hovedsageligt indlejret i alle produktionssektorer. Derfor skal webudviklere finde måder at øve sig på og bruge det til at udnytte teknologiens ubegrænsede anvendelser.

AI-markedsundersøgelser ændrer måder at fremstille produkter på

Mange sektorer af den globale økonomi integrerer nu maskinlæring og kunstig intelligens på deres spirende stadier. Men udviklere og analytikere forsker stadig i, hvordan man kan booste arbejdsgangen ved hjælp af AI. I de kommende år mener eksperter, at teknologien vil få fodfæste i forskellige brancher i den globale økonomi

Disse teknologier har især ændret markedsundersøgelsesarena for e-handel og ændrede hele tilgangen til produktudvikling. I de sidste to år har der været en stejl stigning i popularitet og fremskridt inden for AI-kapaciteter. Tidligere var kunstig intelligens kun begrænset til smarte enheder.

Men i dag integrerer udviklere teknologien med mange andre industrier som f.eks lagre, markedsføring, økonomi og sundhedsvæsen. Disse sektorer oplever en stigning i brugen af ​​AI-teknologi, da der sker en masse forskning. Navnlig er alle sektorer nu begyndt at stole meget på kunstig intelligens.

I 2017 gjorde AI-konferencen en undersøgelse der antydede, at kunstig intelligens kunne erstatte menneskeheden i at udføre alle intellektuelle opgaver inden 2050.

Betydningen af ​​markedsundersøgelser for e-handel

Markedsteknologiske udviklinger bliver kritiseret for at fjerne menneskelige job, men de er nøjagtige i nogle tilfælde. En maskine kan arbejde mere end flere mennesker på egen hånd. Fremstillings- og produktdesignsektorerne er allerede vidne til virkningerne af teknologiske fremskridt.

Kunstig intelligens har vist utrolige resultater i post-produktionsfasen. Det sparer tid og penge ved at lade producenter programmere maskiner til at lære hurtigere og udføre opgaver mere præcist uden fejl. Maskinlæringsteknologi og kunstig intelligens er opmærksom på de små detaljer, som et menneske kan overse.

Fordele ved AI

Denne teknologi forlænger folks levetid ved at tage farlige jobs. Det udfører sikkerhedstests for automationssektorer og minedrift. For eksempel kan kunstig intelligens automatisere bilsikkerhedssektoren ved at indsamle og analysere alle data om produktets sikkerhed.

Maskinlæring og kunstig intelligens mindsker virksomhedens driftsomkostninger i Produktion og designsektoren. Maskiner erstatter manuelt arbejde og øger effektiviteten på arbejdspladsen, hvilket reducerer de generelle driftsomkostninger. Da produktionsomkostningerne er lave, bliver produkterne mere overkommelige for masserne.

AI hjælper med at designe bedre produkter ved at indsamle flere data, der gør produkterne mere nyttige og effektive. Fremstillingssektoren mangler nok kvalitetsanalytikere og forsikringsingeniører, hvilket sænker den generelle kvalitet af produkter.

Test af produkternes funktioner kræver omfattende inspektion, som kan tage meget tid. Men AI viser sig at være en fremragende løsning, der sikrer, at testene udføres hurtigt og effektivt. Med denne overtagelse kan arbejderne bruge mere tid på at studere forbrugertendenser, hvilket gør dem i stand til at tilbyde bedre tjenester til kunderne.

Manuel testning af kvalitetssikringsingeniører kan bremse fremstillingsprocessen, da masseproduktion ikke kan udføres, før en grundig inspektion er afsluttet. Men en automatiseret tilgang kan øge arbejdsgangen og spare tid og penge. Ydermere kan implementeringen af ​​maskinlæringsfunktioner og kunstig intelligens opdage mindre fejl og derefter rette dem ved hjælp af data tilgængelige fra brugersessionerne.

For det meste integreret del af fremstillingsprocessen er at skabe et produkt, som forbrugerne elsker og forholder sig til. Et produkts succes afhænger derfor af dets evne til at relatere og give genlyd med brugerne. Meget tid går med at skabe relaterbare og unikke produkter, der er bedre end dem, der er skabt af konkurrenter.

Kunstig intelligens kommer til nytte på grund af dens enorme evne til at undersøge og analysere enorme mængder data. Den analyserer de seneste markedstendenser og forbrugeradfærd. AI bruger derefter dataene til at designe en arbejdsmodel, som derefter kan forfines.

Selvom de er i deres indledende udviklingsstadier, kan kunstig intelligens og maskinlæringsteknologier overtage webhotellet i de kommende år.

Kilde: https://e-cryptonews.com/machine-learning-affecting-web-development/