Η μηχανική μάθηση επηρεάζει την ανάπτυξη Ιστού και τη δημιουργία προϊόντων το 2021;

Εκμάθηση μηχανών (ML) φαίνεται να είναι η πιο καυτή συμφωνία στην αγορά διαδικτύου και φαίνεται να φέρνει επανάσταση στον χώρο του Διαδικτύου σημαντικά. Αναμένεται να επηρεάσει και να επηρεάσει μόνος του ένα 14% αύξηση του παγκόσμιου ακαθάριστου εγχώριου προϊόντος (ΑΕΠ) έως το 2030 με περίπου 42% του ετήσιου ρυθμού ανάπτυξης.

Σχεδόν 65% των εταιρειών εισάγουν επί του παρόντος αλγόριθμους μηχανικής μάθησης ή τεχνητή νοημοσύνη στα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους. Στην περίπτωση των μαθησιακών τάσεων, περισσότεροι από πέντε εκατομμύρια μαθητές έχουν ήδη εγγεγραμμένος στη μηχανική μάθηση μαθήματα μόνο για το Udemy.

Ο τομέας της ανάπτυξης ιστοσελίδων εξελίσσεται συνεχώς και αλλάζει. Συγκεκριμένα, εφαρμόζονται νέες καινοτομικές μηχανικές για να αντικαταστήσουν τις περισσότερες από τις παλιές και ξεπερασμένες προσεγγίσεις και στρατηγικές που ήταν σχετικές πριν από λίγους μήνες. Ως εκ τούτου, οι περισσότεροι από τους συγγραφείς του προγράμματος βρίσκονται κυρίως στην πρώτη γραμμή της προόδου αναζητώντας τις τελευταίες τάσεις που μπορεί τελικά να μετασχηματίσουν και να ενισχύσουν το ψηφιακό μάρκετινγκ για να αξιοποιήσουν τις μέγιστες δυνατότητές του.

Οι αναλυτές αναρωτιούνται τώρα, μπορεί η μηχανική μάθηση να έχει σημαντικό αντίκτυπο web development επί του παρόντος.

Σχέση μεταξύ μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης (AI)

Κατά περιγραφή, τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένα σύστημα ή μηχανή που μιμείται την ανθρώπινη δύναμη του εγκεφάλου για να κάνει διαφορετικά πράγματα. Σε ορισμένες περιπτώσεις, βελτιώνει με επιτυχία τις λειτουργίες του βάσει των πληροφοριών που συλλέγουν αυτά τα συστήματα.

Όλα αυτά καθίστανται δυνατά λόγω της συμβολής που προσφέρει η AI στο ανάπτυξη λογισμικού μέσω ενός από τους κύριους κλάδους της, μηχανή. Λειτουργεί ως αυτοδίδακτος μαθητής που εργάζεται ως όργανο που δεν απαιτεί από εκπαιδευτικούς ή εξωτερικούς δασκάλους να μάθουν πώς να εντοπίζουν προβλήματα και να τα επιλύουν αποτελεσματικά χωρίς εξωτερική παρέμβαση.

Αξίζει λοιπόν να σημειωθεί ότι η μηχανική μάθηση είναι μέρος της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη δεν περιορίζεται σε αυτές.

Προς το παρόν, δεν υπάρχει τρόπος να α δυστοπικό ρομπότ θα μπορούσε να αντικαταστήσει τους ανθρώπους. Όμως, οι προγραμματιστές Ιστού ενδέχεται τελικά να χρειαστεί να αναζητήσουν άλλους τρόπους αξιοποίησης των δεξιοτήτων τους. Η στρατηγική εξακολουθεί να είναι η βέλτιστη για την επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων πληροφοριών και ανιχνεύει λεπτά μοτίβα και μεταβαλλόμενες δυναμικές για μεγάλα χρονικά διαστήματα. Ελέγχει επίσης διαφορετικές αποκρίσεις σε εξωτερικά αιτήματα.

Εν τω μεταξύ, ο ειδικός στη συνέχεια παίρνει λίγο ελεύθερο χρόνο για να εφαρμόσει διαφορετικά ευρήματα και να επιλύσει ζητήματα χρησιμοποιώντας τη δύναμη της φαντασίας τους. Παραδοσιακές δραστηριότητες λογισμικού όπως βιντεοπαιχνίδια, δημιουργία εφαρμογών, γραφικά σχέδια και ασφάλεια στον κυβερνοχώρο στο cloud Οι δοκιμές χρειάζονται ανθρώπινη παρέμβαση για την προετοιμασία εφαρμοσμένων συμπερασμάτων, την οργάνωση δεδομένων και τον προσδιορισμό όλων των σημείων εφαρμογής των δράσεων.

Πρακτικές περιπτώσεις χρήσης της εφαρμογής μηχανικής μάθησης

Αυτός ο αγώνας προσπαθώντας να κυριαρχήσει στις νεοεμφανιζόμενες τεχνολογίες έχει ήδη ξεκινήσει και τα αποτελέσματα έρχονται σε παχύ και γρήγορο ρυθμό. Όμως, οι μακροπρόθεσμες συνέπειες δεν έχουν ακόμη καθοριστεί, καθώς η μηχανική μάθηση είναι ακόμη νωρίς στη φάση υιοθέτησής της. Αλλά για τώρα, οι άνθρωποι:

• Ξεκλειδώστε τις συσκευές τους από τα πρόσωπά τους
• κίνησης έξυπνα αυτοκίνητα και μερικές φορές αυτά τα αυτοκίνητα οδηγούν τους ανθρώπους γύρω
• Αποκτήστε τα περισσότερα από τα προϊόντα που προτείνει η Amazon
• Συζητήστε με διάφορους εικονικούς βοηθούς που αναγνωρίζουν φωνές και γνωρίζουν τις προδιαγραφές και τα γούστα τους
• Παρακολουθήστε προγράμματα που προτείνει το Netflix
• Πραγματοποιήστε προσαρμοσμένες αγορές

Σήμερα, οι εταιρείες αναπτύσσουν εξελιγμένες εκτροπές που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας την υποδομή μηχανικής μάθησης της Facebook, Google, και άλλοι ηγέτες στη διαδικτυακή σφαίρα. Τα περισσότερα από τα εργαλεία διατίθενται σε λειτουργία ελεύθερης πρόσβασης προς όφελος των μαζών. Αυτή είναι μια στρατηγική που οι άνθρωποι μπορούν να χρησιμοποιήσουν για να αυτοματοποιήσουν τις εργασίες σχεδιασμού και ανάπτυξης ιστοσελίδων μακροπρόθεσμα.

Άλλα δημοφιλή σημεία που ενσωματώνουν τις δυνατότητες μηχανικής μάθησης με την ανάπτυξη ιστού περιλαμβάνουν:

• Δημιουργίες περιεχομένου - παρόλο που απέχουν ακόμη από τη δημιουργία άψογων κειμένων, η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει ήδη στους χρήστες να βρουν 100% πρωτότυπο περιεχόμενο. Εργαλεία όπως το Quill και το Articoolo βοηθούν στη δημιουργία περιεχομένου από βασικές πληροφορίες και δεδομένα.
• Chatbots - στον κόσμο του ψηφιακού μάρκετινγκ, τα chatbots γίνονται ορατά και πολλές μάρκες και εταιρείες έχουν αρχίσει να τα εφαρμόζουν ως μέσο επικοινωνίας με τους πελάτες τους. Τα οφέλη από τη χρήση των chatbots είναι πολλά, με το πιο αξιοσημείωτο να επιτρέπουν στις εταιρείες να προσφέρουν υπηρεσίες πελατών 24/7. Ταυτόχρονα, μπορούν να διαχειρίζονται τεράστιους όγκους ερωτημάτων ταυτόχρονα και να διατηρούν υψηλό επίπεδο ποιότητας υπηρεσιών.
• Μάρκετινγκ μέσω email - αυτό το σημείο της μηχανικής μάθησης δεν ξεφεύγει από πρωτοβουλίες υιοθέτησης που ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη. Εργαλεία όπως η Φράση και το Persado χρησιμοποιούν μια ποικιλία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας για να αναπτύξουν γραμμές θέματος, περιεχόμενο email και ακόμη Κείμενα CTA.
• Web Design - Η AI αλλάζει ευρέως και με συνέπεια τον ιστό αρχίζοντας να αντικαθιστά τους σχεδιαστές. Ένας ακμάζων χώρος εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης (ADI) το κάνει αυτό και ωθεί μια θεμελιώδη αλλαγή στον τρόπο δημιουργίας ιστοσελίδων. Η προσφορά Bookmark and Wix κάνει τώρα αξιόπιστη δουλειά στη δημιουργία ιστότοπων σε λίγα λεπτά, με πολλές επιλογές για μεταγενέστερη προσαρμογή.

Ως εκ τούτου, μέσα σε λίγα χρόνια, είναι δυνατό να δούμε τη μηχανική μάθηση να αυξάνει ένα μερίδιο του γενικού χώρου ανάπτυξης ιστού.

Επίδραση μηχανικής εκμάθησης στο σχεδιασμό ιστοσελίδων

Αυτή η τάση αναμένεται να επηρεάσει το έργο όλων προγραμματιστές λογισμικού σε όλο τον κόσμο. Ως εκ τούτου, οι προγραμματιστές πρέπει να κατανοήσουν και να καθορίσουν ποιες είναι οι νέες τεχνολογίες και πώς μπορούν να εφαρμοστούν σε αυτούς στον κύκλο ζωής ανάπτυξης λογισμικού και στις εφαρμογές. Ακολουθούν ορισμένες δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης για την ανάπτυξη λογισμικού:

Μετατρέψτε αμέσως τις ιδέες σε κώδικα

Η εφαρμογή μιας επιχειρηματικής ιδέας σε κώδικα λογισμικού είναι μια σημαντική πρόκληση, παρά τις βελτιώσεις σε αυτόν τον τομέα λόγω ευέλικτων στρατηγικών και δραστηριοτήτων ανάλυσης επιχειρήσεων. Φανταστείτε εάν μια ομάδα ανάπτυξης μπορεί απλώς να περιγράψει μια ιδέα σε φυσική γλώσσα και να το κατανοήσει το σύστημά τους και να την αλλάξει σε εκτελέσιμο κώδικα;

Ακόμα κι αν αυτό δεν έχει ακόμη πραγματοποιηθεί, είναι πιθανό να προταθούν αλλαγές στο σύστημα των εμπειρογνωμόνων και να προταθούν φυσικές γλωσσικές επεξεργασίες και βελτιώσεις σε εφαρμογές. Η τεχνητή νοημοσύνη θα ενισχύσει τα μοντέλα δοκιμών και απαιτήσεων χρησιμοποιώντας εξαιρετικά προηγμένη αναγνώριση κειμένου, η οποία έχει ως αποτέλεσμα καλύτερες δημιουργίες κώδικα.

Βελτιώστε την ακρίβεια των εκτιμήσεων

Επί του παρόντος, οι εκτιμήσεις των έργων λογισμικού είναι αρκετά περίπλοκες με χαμηλή ακρίβεια. Μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη φέρνει λύσεις για την εκτίμηση λογισμικού που αναλύει ιστορικά δεδομένα από προηγούμενα εταιρικά έργα και δραστηριότητες για τον προσδιορισμό στατιστικών και συσχετισμών. Στη συνέχεια, χρησιμοποιούν προγνωστικά αναλυτικά και επιχειρηματικούς κανόνες για να προσφέρουν ακριβέστερες εκτιμήσεις προσπάθειας και χρόνου.

Επιταχύνετε την ανίχνευση ελαττωμάτων και λύσεων

Όποτε ένα σύστημα έχει αρκετές αποτυχίες παραγωγής, οι ομάδες ξοδεύουν πολύ χρόνο, προσπάθεια και χρήματα, αναπαράγοντας τις αποτυχίες για τον εντοπισμό και τη διόρθωσή τους. Στις περισσότερες περιπτώσεις, οι προγραμματιστές που δημιούργησαν το έργο δεν είναι πλέον κάτι που καθιστά το έργο της εξεύρεσης λύσεων πιο δύσκολο.

Αλλά με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης, οι δεξιότητες και οι ιδέες του ατόμου που έγραψε τον αρχικό κώδικα μπορούν να αναλυθούν και να εντοπιστεί κάποιος που έχει παρόμοιο προφίλ.

Αυτοματοποιήστε τις αποφάσεις για το τι να δημιουργήσετε και να δοκιμάσετε

Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μπορούν να αναλύσουν και να καθορίσουν τα πρότυπα εφαρμογής στην παραγωγή και με βάση τα ευρήματα καθορίζουν ποιες απαιτήσεις καθυστέρησης πρέπει να έχουν τη μεγαλύτερη προτεραιότητα. Το σύστημα μπορεί επίσης να καθορίσει ποιες απαιτήσεις καθυστέρησης πρέπει να εφαρμοστούν πρώτα. Η ανάλυση συμπεριφοράς χρήσης μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία αυτοματοποιημένων δοκιμαστικών σεναρίων.

Η τεχνητή νοημοσύνη ενσωματώνεται κυρίως σε όλους τους τομείς παραγωγής. Ως εκ τούτου, οι προγραμματιστές ιστού πρέπει να βρουν τρόπους να εξασκηθούν και να το χρησιμοποιήσουν για να εκμεταλλευτούν το τεχνολογίας απεριόριστες χρήσεις.

Η έρευνα αγοράς AI τροποποιεί τρόπους παραγωγής προϊόντων

Πολλοί τομείς της παγκόσμιας οικονομίας ενσωματώνουν τώρα τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη στα αρχικά τους στάδια. Όμως, οι προγραμματιστές και οι αναλυτές εξακολουθούν να ερευνούν πώς να ενισχύσουν τη ροή εργασίας χρησιμοποιώντας AI. Τα επόμενα χρόνια, οι ειδικοί πιστεύουν ότι η τεχνολογία θα έχει τη βάση σε διαφορετικές βιομηχανίες της παγκόσμιας οικονομίας

Συγκεκριμένα, αυτές οι τεχνολογίες έχουν αλλάξει το χώρος έρευνας αγοράς για το ηλεκτρονικό εμπόριο και άλλαξε ολόκληρη την προσέγγιση για την ανάπτυξη προϊόντων. Τα τελευταία δύο χρόνια, σημειώθηκε απότομη αύξηση της δημοτικότητας και της προόδου στις δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης. Προηγουμένως, η τεχνητή νοημοσύνη περιοριζόταν μόνο σε έξυπνες συσκευές.

Αλλά σήμερα, οι προγραμματιστές ενσωματώνουν την τεχνολογία σε πολλές άλλες βιομηχανίες όπως αποθέματα, μάρκετινγκ, χρηματοδότηση και υγειονομική περίθαλψη. Αυτοί οι τομείς αντιμετωπίζουν μια αύξηση στη χρήση τεχνολογίας AI καθώς υπάρχει πολλή έρευνα. Συγκεκριμένα, όλοι οι τομείς έχουν πλέον αρχίσει να βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στην τεχνητή νοημοσύνη.

Το 2017, το συνέδριο AI Μια έρευνα που πρότεινε ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αντικαταστήσει την ανθρωπότητα στην εκτέλεση όλων των πνευματικών καθηκόντων έως το 2050.

Σημασία της έρευνας αγοράς για το ηλεκτρονικό εμπόριο

Εξελίξεις τεχνολογίας αγοράς επικρίνονται για την κατάργηση ανθρώπινων θέσεων εργασίας, αλλά είναι ακριβείς σε ορισμένες περιπτώσεις. Μια μηχανή μπορεί να λειτουργήσει περισσότερο από πολλούς ανθρώπους μεμονωμένα. Οι τομείς της κατασκευής και του σχεδιασμού προϊόντων παρακολουθούν ήδη τα αποτελέσματα των τεχνολογικών εξελίξεων.

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει δείξει απίστευτα αποτελέσματα στη φάση μετά την παραγωγή. Εξοικονομεί χρόνο και χρήμα, επιτρέποντας στους κατασκευαστές να προγραμματίζουν μηχανές για να μάθουν γρηγορότερα και να ολοκληρώνουν τις εργασίες με μεγαλύτερη ακρίβεια χωρίς σφάλματα. Η τεχνολογία μηχανικής εκμάθησης και η τεχνητή νοημοσύνη δίνουν προσοχή στις μικρές λεπτομέρειες που μπορεί να παραβλέψει ένας άνθρωπος.

Πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης

Αυτή η τεχνολογία αυξάνει τη διάρκεια ζωής των ανθρώπων με την ανάληψη επικίνδυνων θέσεων εργασίας. Κάνει δοκιμές ασφάλειας για τομείς αυτοματισμού και εξόρυξη. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει τον τομέα της ασφάλειας του αυτοκινήτου συλλέγοντας και αναλύοντας όλα τα δεδομένα σχετικά με την ασφάλεια του προϊόντος.

Η μηχανική εκμάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη μειώνουν το κόστος λειτουργίας της επιχείρησης στο κατασκευής και το σχεδιασμό. Τα μηχανήματα αντικαθιστούν τη χειρωνακτική εργασία και αυξάνουν την αποδοτικότητα στο χώρο εργασίας που μειώνει το γενικό κόστος λειτουργίας. Δεδομένου ότι το κόστος κατασκευής είναι χαμηλό, τα προϊόντα γίνονται πιο προσιτά στις μάζες.

Το AI βοηθά στο σχεδιασμό καλύτερων προϊόντων συλλέγοντας περισσότερα δεδομένα που καθιστούν τα προϊόντα πιο χρήσιμα και αποτελεσματικά. Ο μεταποιητικός τομέας δεν διαθέτει αρκετούς αναλυτές ποιότητας και μηχανικούς διασφάλισης που μειώνουν τη γενική ποιότητα των προϊόντων.

Οι δυνατότητες δοκιμής των προϊόντων χρειάζονται εκτενή επιθεώρηση, η οποία μπορεί να διαρκέσει πολύ χρόνο. Όμως, η τεχνητή νοημοσύνη αποδεικνύεται μια εξαιρετική λύση που διασφαλίζει ότι οι δοκιμές γίνονται γρήγορα και αποτελεσματικά. Με αυτήν την εξαγορά, οι εργαζόμενοι μπορούν να αφιερώσουν περισσότερο χρόνο μελετώντας τις τάσεις των καταναλωτών επιτρέποντάς τους να προσφέρουν καλύτερες υπηρεσίες στους πελάτες.

Οι μη αυτόματες δοκιμές από μηχανικούς διασφάλισης ποιότητας ενδέχεται να επιβραδύνουν τη διαδικασία κατασκευής, καθώς η μαζική παραγωγή δεν μπορεί να γίνει έως ότου ολοκληρωθεί μια ενδελεχής επιθεώρηση. Όμως, μια αυτοματοποιημένη προσέγγιση μπορεί να ενισχύσει τη ροή εργασίας και να εξοικονομήσει χρόνο και χρήμα. Επιπλέον, η εφαρμογή χαρακτηριστικών μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να ανακαλύψει δευτερεύοντα σφάλματα και στη συνέχεια να τα διορθώσει χρησιμοποιώντας δεδομένα που διατίθενται από τις συνεδρίες χρηστών.

Το περισσότερο αναπόσπαστο μέρος της διαδικασίας κατασκευής είναι να δημιουργήσει ένα προϊόν που αγαπούν και σχετίζονται οι καταναλωτές. Ως εκ τούτου, η επιτυχία ενός προϊόντος εξαρτάται από την ικανότητά του να συσχετίζεται και να συντονίζεται με τους χρήστες. Πολύς χρόνος περνά στη δημιουργία σχετικών και μοναδικών προϊόντων που είναι καλύτερα από αυτά που δημιουργούνται από τους ανταγωνιστές.

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι χρήσιμη λόγω της τεράστιας ικανότητάς της να ερευνά και να αναλύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Αναλύει τις τελευταίες τάσεις της αγοράς και τη συμπεριφορά των καταναλωτών. Στη συνέχεια, η AI χρησιμοποιεί τα δεδομένα για να σχεδιάσει ένα λειτουργικό μοντέλο που μπορεί στη συνέχεια να τελειοποιηθεί.

Αν και βρίσκονται στα αρχικά στάδια ανάπτυξής τους, οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης μπορούν να αναλάβουν τον διαδικτυακό χώρο τα επόμενα χρόνια.

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