Beeinflusst maschinelles Lernen die Webentwicklung und Produktentwicklung im Jahr 2021?

Maschinelles Lernen (ML) scheint das heißeste Geschäft auf dem Webmarkt zu sein und scheint den Internetbereich erheblich zu revolutionieren. Es wird erwartet, dass es im Alleingang wirkt und sich auf etwa a . auswirkt 14% Zunahme des weltweiten Bruttoinlandsprodukts (BIP) bis 2030 mit etwa 42 % der jährlichen Wachstumsrate.

Fast 65 % der Firmen führen derzeit Algorithmen des maschinellen Lernens oder künstliche Intelligenz in ihre Produkte und Dienstleistungen ein. Bei den Lerntrends haben bereits über fünf Millionen Schüler für maschinelles Lernen eingeschrieben Kurse nur auf Udemy.

Der Sektor der Webentwicklung entwickelt und verändert sich ständig. Insbesondere werden neue technische Innovationen angewendet, um die meisten der alten und veralteten Ansätze und Strategien zu ersetzen, die noch vor wenigen Monaten relevant waren. Daher stehen die meisten Programmautoren hauptsächlich an der Spitze des Fortschritts bei der Suche nach den neuesten Trends, die das digitale Marketing schließlich verändern und verbessern können, um sein maximales Potenzial auszuschöpfen.

Analysten fragen sich nun, ob maschinelles Lernen einen signifikanten Einfluss auf Web-Entwicklung zur Zeit.

Beziehung zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI)

Nach Beschreibung, künstliche Intelligenz (KI) ist ein System oder eine Maschine, die die menschliche Gehirnleistung nachahmt, um verschiedene Dinge zu tun. In einigen Fällen verbessert es seine Operationen erfolgreich basierend auf den Informationen, die diese Systeme sammeln.

All dies wird möglich durch den Beitrag, den KI in der Entwicklung von Software über einen seiner Hauptzweige, die Maschine. Es arbeitet als Autodidakt und arbeitet als Instrument, bei dem weder Lehrer noch externe Tutoren lernen müssen, Probleme zu erkennen und sie ohne externe Intervention effektiv zu lösen.

Es ist daher erwähnenswert, dass maschinelles Lernen ein Teil der künstlichen Intelligenz ist, KI jedoch nicht darauf beschränkt ist.

Im Moment gibt es keine Möglichkeit, dass a dystopischer Roboter Menschen ersetzen könnte. Webentwickler müssen jedoch möglicherweise nach anderen Möglichkeiten suchen, ihre Fähigkeiten zu nutzen. Die Strategie ist immer noch optimal bei der Verarbeitung riesiger Informationsmengen und erkennt subtile Muster und wechselnde Dynamiken über lange Zeiträume. Es steuert auch unterschiedliche Antworten auf externe Anfragen.

In der Zwischenzeit hat der Spezialist dann Zeit, unterschiedliche Erkenntnisse anzuwenden und Probleme mit seiner Vorstellungskraft zu lösen. Traditionelle Softwareaktivitäten wie Videospiele, Anwendungserstellung, Grafikdesign und graphic Cloud-Cybersicherheit Tests erfordern menschliches Eingreifen, um angewandte Schlussfolgerungen vorzubereiten, Daten zu organisieren und alle Anwendungspunkte von Handlungen zu bestimmen.

Praktische Anwendungsfälle von Machine Learning-Anwendungen

Dieser Wettlauf um die Dominanz aufstrebender Technologien hat bereits begonnen und die Ergebnisse kommen schnell und dicht. Die langfristigen Folgen müssen jedoch noch bestimmt werden, da sich das maschinelle Lernen noch in der Einführungsphase befindet. Aber vorerst, Leute:

• Entsperren Sie ihre Geräte nach ihren Gesichtern
• Antrieb intelligente Autos und manchmal fahren diese Autos Leute herum
• Holen Sie sich die meisten Produkte, die Amazon vorschlägt
• Sprechen Sie mit verschiedenen virtuellen Assistenten, die Stimmen erkennen und deren Spezifikationen und Geschmäcker kennen
• Sehen Sie sich Programme an, die Netflix empfiehlt
• Individuelle Einkäufe tätigen

Heute entwickeln Unternehmen ausgeklügelte Umleitungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren und die maschinelle Lerninfrastruktur von Facebook, Google, und andere führende Unternehmen im Webbereich. Die meisten Werkzeuge sind im freien Zugriffsmodus zum Nutzen der Massen ausgelegt. Das ist eine Strategie, mit der Menschen Webdesign und Webentwicklung langfristig automatisieren können.

Andere beliebte Punkte, die maschinelles Lernen in die Webentwicklung integrieren, sind:

• Content-Generatoren – obwohl sie noch weit davon entfernt sind, einwandfreie Texte zu erstellen, ermöglicht künstliche Intelligenz den Nutzern bereits, 100% Originalinhalte zu erstellen. Tools wie Quill und Articolo helfen dabei, Inhalte aus Basisinformationen und Daten zu generieren.
• Chatbots – in der Welt des digitalen Marketings werden Chatbots sichtbar und viele Marken und Unternehmen haben damit begonnen, sie als Kommunikationsmittel mit ihren Kunden zu implementieren. Die Verwendung von Chatbots hat viele Vorteile. Der bemerkenswerteste ist, dass Unternehmen damit rund um die Uhr Kundenservice anbieten können. Gleichzeitig können sie große Mengen von Anfragen gleichzeitig verwalten und eine hohe Servicequalität aufrechterhalten.
• E-Mail-Marketing – Dieser Punkt des maschinellen Lernens entgeht nicht den Einführungsinitiativen, die künstliche Intelligenz integrieren. Tools wie Phrasee und Persado verwenden eine Vielzahl natürlicher Sprachverarbeitung, um Betreffzeilen, E-Mail-Inhalte und sogar . zu entwickeln CTA-Texte.
• Webdesign – KI verändert das Web weitgehend und konsequent, indem sie anfängt, die Designer zu verdrängen. Ein florierender Bereich von Werkzeugen für künstliche Designintelligenz (ADI) tut dies und treibt eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise voran, wie Websites erstellt werden. Das Angebot von Bookmark und Wix erledigt jetzt eine glaubwürdige Arbeit beim Erstellen von Websites in wenigen Minuten, mit vielen Optionen für die spätere Anpassung.

Daher ist es möglich, dass maschinelles Lernen innerhalb weniger Jahre einen wachsenden Anteil des allgemeinen Webentwicklungsraums einnimmt.

Auswirkungen des maschinellen Lernens auf das Webdesign

Dieser Trend wird sich voraussichtlich auf die Arbeit aller auswirken Software-Entwickler auf der ganzen Welt. Daher sollten die Entwickler verstehen und bestimmen, was die neuen Technologien sind und wie sie sie innerhalb des Softwareentwicklungslebenszyklus und in den Anwendungen anwenden können. Hier sind einige Dienstprogramme der künstlichen Intelligenz für die Softwareentwicklung:

Ideen sofort in Code umwandeln

Die Umsetzung einer Geschäftsidee in Softwarecode ist trotz der Erweiterungen in diesem Bereich durch agile Strategien und Business-Analyse-Aktivitäten eine große Herausforderung. Stellen Sie sich vor, ein Entwicklungsteam könnte einfach eine Idee in natürlicher Sprache beschreiben und sein System alles verstehen und in einen ausführbaren Code umwandeln?

Auch wenn dies noch zu realisieren ist, ist es möglich, dass Expertensystemänderungen und natürliche Sprachverarbeitung und Erweiterungen von Anwendungen vorgeschlagen werden. Künstliche Intelligenz wird Testfälle und Anforderungsmodelle durch hochentwickelte Texterkennung verbessern, was zu besseren Codegeneratoren führt.

Verbessern Sie die Genauigkeit der Schätzungen

Derzeit sind Schätzungen von Softwareprojekten mit geringer Genauigkeit recht kompliziert. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Lösungen bringen für eine Schätzungssoftware, die historische Daten aus vergangenen Unternehmensprojekten und -aktivitäten analysiert, um Statistiken und Korrelationen zu ermitteln. Anschließend verwenden sie Predictive Analytics und Geschäftsregeln, um genauere Schätzungen von Aufwand und Zeit zu ermöglichen.

Beschleunigen Sie die Erkennung von Fehlern und Lösungen

Immer wenn ein System mehrere Produktionsfehler aufweist, investieren Teams viel Zeit, Mühe und Geld, um die Fehler zu reproduzieren, um sie zu lokalisieren und zu beheben. In den meisten Fällen sind die Entwickler, die das Projekt erstellt haben, nicht mehr vorhanden, was die Aufgabe der Lösungsfindung erschwert.

Aber durch den Einsatz künstlicher Intelligenz können die Fähigkeiten und Ideen der Person, die den Originalcode geschrieben hat, analysiert und jemand mit einem ähnlichen Profil entdeckt werden.

Automatisieren Sie Entscheidungen darüber, was erstellt und getestet werden soll

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können Anwendungsmuster in der Produktion analysieren und bestimmen und auf Basis der Erkenntnisse ermitteln, welche Backlog-Anforderungen die höchste Priorität haben müssen. Das System kann auch bestimmen, welche Backlog-Anforderungen zuerst umgesetzt werden sollen. Die Nutzungsverhaltensanalyse kann auch verwendet werden, um automatisierte Testskripte zu generieren.

Künstliche Intelligenz ist hauptsächlich in allen Bereichen der Produktion eingebettet. Daher müssen Webentwickler Wege finden, sie zu üben und zu nutzen, um die Technologie unbegrenzte Nutzungen.

KI-Marktforschung verändert die Art und Weise der Produktherstellung

Viele Sektoren der Weltwirtschaft integrieren jetzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in ihren Anfängen. Entwickler und Analysten forschen jedoch immer noch daran, wie der Workflow mithilfe von KI verbessert werden kann. Experten gehen davon aus, dass die Technologie in den kommenden Jahren in verschiedenen Branchen der Weltwirtschaft Fuß fassen wird

Insbesondere haben diese Technologien die Marktforschungsarena für eCommerce und veränderte die gesamte Herangehensweise an Produktentwicklungen. In den letzten zwei Jahren haben die Popularität und der Fortschritt bei den KI-Fähigkeiten einen steilen Anstieg erfahren. Bisher war künstliche Intelligenz nur auf Smart Devices beschränkt.

Aber heute integrieren Entwickler die Technologie in viele andere Branchen wie other Aktien, Marketing, Finanzen und Gesundheitswesen. Diese Sektoren erleben einen Anstieg der KI-Technologienutzung, da viel Forschung betrieben wird. Bemerkenswert ist, dass alle Sektoren inzwischen begonnen haben, sich weitgehend auf künstliche Intelligenz zu verlassen.

Im Jahr 2017 hat die KI-Konferenz eine Umfrage Das deutete darauf hin, dass künstliche Intelligenz bis 2050 die Menschheit bei der Erledigung aller intellektuellen Aufgaben ersetzen könnte.

Bedeutung der Marktforschung für den E-Commerce

Markttechnische Entwicklungen werden dafür kritisiert, dass sie menschliche Arbeitsplätze wegnehmen, aber sie sind in einigen Fällen zutreffend. Eine Maschine kann mehr als mehrere Menschen im Alleingang bearbeiten. Die Fertigungs- und Produktdesignbranchen erleben bereits die Auswirkungen des technologischen Fortschritts.

Künstliche Intelligenz hat in der Postproduktionsphase unglaubliche Ergebnisse gezeigt. Es spart Zeit und Geld, da Hersteller Maschinen so programmieren können, dass sie schneller lernen und Aufgaben fehlerfreier ausführen. Machine-Learning-Technologie und KI achten auf die kleinen Details, die ein Mensch übersehen kann.

Vorteile von KI

Diese Technologie verlängert die Lebenserwartung der Menschen, indem sie gefährliche Jobs annimmt. Es führt Sicherheitstests für die Automatisierungsbranche und den Bergbau durch. Künstliche Intelligenz kann beispielsweise den Bereich der Automobilsicherheit automatisieren, indem alle Daten zur Produktsicherheit gesammelt und analysiert werden.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz mindern die Betriebskosten des Unternehmens im Herstellung und Designbranche. Maschinen ersetzen manuelle Arbeit und steigern die Effizienz am Arbeitsplatz, was die allgemeinen Betriebskosten senkt. Da die Herstellungskosten niedrig sind, werden die Produkte für die Massen erschwinglicher.

KI hilft bei der Entwicklung besserer Produkte, indem sie mehr Daten sammelt, die die Produkte hilfreicher und effizienter machen. Im verarbeitenden Gewerbe fehlen genügend Qualitätsanalysten und Sicherheitsingenieure, was die allgemeine Qualität der Produkte mindert.

Das Testen der Produkteigenschaften erfordert eine umfassende Prüfung, die viel Zeit in Anspruch nehmen kann. Aber KI erweist sich als hervorragende Lösung, um sicherzustellen, dass die Tests schnell und effizient durchgeführt werden. Mit dieser Übernahme können die Arbeitnehmer mehr Zeit damit verbringen, Verbrauchertrends zu studieren, um ihren Kunden bessere Dienstleistungen anzubieten.

Manuelle Tests durch Qualitätssicherungsingenieure können den Herstellungsprozess verlangsamen, da die Massenproduktion erst nach einer gründlichen Inspektion durchgeführt werden kann. Ein automatisierter Ansatz kann jedoch den Workflow verbessern und Zeit und Geld sparen. Darüber hinaus können durch die Implementierung von maschinellen Lernfunktionen und künstlicher Intelligenz kleinere Fehler entdeckt und dann mithilfe von Daten aus den Benutzersitzungen behoben werden.

Am meisten Integral-Hand des Herstellungsprozesses besteht darin, ein Produkt zu schaffen, das die Verbraucher lieben und mit dem sie sich identifizieren. Daher hängt der Erfolg eines Produkts von seiner Fähigkeit ab, mit den Benutzern in Beziehung zu treten und Resonanz zu finden. Es wird viel Zeit investiert, um vergleichbare und einzigartige Produkte zu entwickeln, die besser sind als die der Konkurrenz.

Künstliche Intelligenz ist praktisch, da sie riesige Datenmengen recherchieren und analysieren kann. Es analysiert die neuesten Markttrends und das Verbraucherverhalten. Die KI verwendet dann die Daten, um ein Arbeitsmodell zu entwerfen, das dann verfeinert werden kann.

Obwohl sie sich noch in den Anfängen der Entwicklung befinden, können Künstliche Intelligenz und Machine Learning-Technologien in den kommenden Jahren den Webspace erobern.

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