آیا یادگیری ماشینی بر توسعه وب و ایجاد محصول در سال 2021 تأثیر می گذارد؟

فراگیری ماشین به نظر می رسد (ML) داغ ترین معامله در بازار وب است و به نظر می رسد که فضای اینترنت را به طور قابل توجهی متحول کرده است. انتظار می رود که به تنهایی بر اطراف a تأثیر بگذارد و تأثیر بگذارد 14٪ افزایش تولید ناخالص داخلی جهانی (GDP) تا سال 2030 با حدود 42 درصد از نرخ رشد سالانه.

تقریبا 65 درصد از شرکت ها در حال حاضر الگوریتم های یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی را در محصولات و خدمات خود معرفی می کنند. در مورد روندهای یادگیری، بیش از پنج میلیون دانش آموز در حال حاضر در یادگیری ماشین ثبت نام کرد دوره های Udemy به تنهایی

بخش توسعه وب به طور مداوم در حال تحول و تغییر است. نکته قابل توجه، نوآوری های مهندسی جدید برای جایگزینی بیشتر رویکردها و استراتژی های قدیمی و قدیمی که همین چند ماه پیش مرتبط بودند، به کار گرفته می شوند. از این رو، اکثر نویسندگان برنامه عمدتاً در خط مقدم پیشرفت هستند و به دنبال آخرین روندهایی هستند که در نهایت ممکن است بازاریابی دیجیتال را برای استفاده از حداکثر پتانسیل آن تغییر داده و تقویت کنند.

تحلیلگران اکنون تعجب می کنند که آیا یادگیری ماشینی می تواند تأثیر قابل توجهی بر روی آن داشته باشد توسعه وب در حال حاضر.

رابطه بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI)

با توضیحات، هوش مصنوعی (AI) سیستم یا ماشینی است که از نیروی مغز انسان برای انجام کارهای مختلف تقلید می کند. در برخی موارد، بر اساس اطلاعاتی که این سیستم ها جمع آوری می کنند، عملیات خود را با موفقیت بهبود می بخشد.

همه اینها به دلیل مشارکتی که هوش مصنوعی در این زمینه ارائه می دهد ممکن می شود توسعه نرم افزار از طریق یکی از شاخه های اصلی آن، ماشین. این به عنوان یک دانش آموز خودآموخته عمل می کند و به عنوان ابزاری عمل می کند که نیازی به معلمان یا معلمان خارجی ندارد تا نحوه تشخیص مسائل و حل موثر آنها را بدون هیچ گونه مداخله خارجی بیاموزند.

بنابراین شایان ذکر است که یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی است، اما هوش مصنوعی به آنها محدود نمی شود.

در حال حاضر، راهی وجود ندارد که a ربات دیستوپی می تواند جایگزین انسان شود اما، توسعه دهندگان وب ممکن است در نهایت مجبور شوند به دنبال راه های دیگری برای استفاده از مهارت های خود باشند. این استراتژی هنوز در پردازش حجم عظیمی از اطلاعات بهینه است و الگوهای ظریف و پویایی های تغییر را در دوره های طولانی تشخیص می دهد. همچنین پاسخ های متفاوت به درخواست های خارجی را کنترل می کند.

در همین حال، متخصص پس از آن زمان آزاد برای اعمال یافته های مختلف و حل مسائل با استفاده از قدرت تخیل خود می گیرد. فعالیت‌های نرم‌افزاری سنتی مانند بازی‌های ویدیویی، ایجاد اپلیکیشن، طراحی‌های گرافیکی و امنیت سایبری ابری آزمایش نیاز به مداخله انسانی برای تهیه نتیجه‌گیری کاربردی، سازماندهی داده‌ها و تعیین تمام نقاط کاربرد اقدامات دارد.

موارد استفاده عملی از برنامه یادگیری ماشین

این مسابقه تلاش برای تسلط بر فناوری های نوپا از قبل آغاز شده است و نتایج به سرعت و ضخیم به دست می آید. اما، عواقب درازمدت هنوز مشخص نشده است زیرا یادگیری ماشین هنوز در مراحل اولیه پذیرش است. اما در حال حاضر، مردم:

• قفل دستگاه هایشان را با صورتشان باز کنید
• راندن ماشین های هوشمند و گاهی اوقات این ماشین ها مردم را به اطراف می رانند
• بیشتر محصولاتی را که آمازون پیشنهاد می کند دریافت کنید
• با دستیاران مجازی مختلفی که صداها را تشخیص می دهند و مشخصات و سلیقه آنها را می شناسند صحبت کنید
• برنامه هایی را که نتفلیکس توصیه می کند تماشا کنید
• خریدهای سفارشی انجام دهید

امروزه، شرکت‌ها در حال توسعه انحرافات پیچیده‌ای هستند که مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از زیرساخت یادگیری ماشین هستند فیس بوک، گوگلو سایر رهبران در حوزه وب. بیشتر ابزارها در حالت دسترسی آزاد به نفع توده ها قرار داده شده اند. این یک استراتژی است که افراد ممکن است از آن برای خودکارسازی کار طراحی و توسعه وب در دراز مدت استفاده کنند.

سایر نکات محبوبی که قابلیت های یادگیری ماشینی را با توسعه وب ادغام می کنند عبارتند از:

• تولیدکنندگان محتوا – اگرچه هنوز از ایجاد متون بی عیب و نقص فاصله دارند، هوش مصنوعی در حال حاضر به کاربران امکان می دهد تا محتوای 100٪ اصلی را ارائه دهند. ابزارهایی مانند Quill و Articoolo به تولید محتوا از اطلاعات و داده های اولیه کمک می کنند.
• چت بات ها – در دنیای دیجیتال مارکتینگ، چت بات ها در حال مشاهده شدن هستند و بسیاری از برندها و شرکت ها شروع به پیاده سازی آن ها به عنوان ابزار ارتباطی با مشتریان خود کرده اند. مزایای استفاده از چت بات‌ها بسیار زیاد است، و مهم‌ترین آنها این است که شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا خدمات مشتریان را 24/7 ارائه دهند. به طور همزمان، آنها می توانند حجم عظیمی از درخواست ها را به طور همزمان مدیریت کنند و سطح بالایی از کیفیت خدمات را حفظ کنند.
• بازاریابی ایمیلی – این نکته از یادگیری ماشینی از ابتکارات پذیرشی که هوش مصنوعی را ادغام می کند، فرار نمی کند. ابزارهایی مانند Phrasee و Persado از انواع پردازش زبان طبیعی برای توسعه خطوط موضوعی، محتوای ایمیل و حتی استفاده می‌کنند. متون CTA.
• طراحی وب – هوش مصنوعی به طور گسترده و مداوم وب را با جایگزین کردن طراحان تغییر می دهد. فضای پر رونق ابزارهای هوش طراحی مصنوعی (ADI) این کار را انجام می دهد و تغییرات اساسی در نحوه ایجاد وب سایت ها ایجاد می کند. پیشنهادات Bookmark و Wix اکنون کار معتبری را در ایجاد سایت‌ها در عرض چند دقیقه انجام می‌دهند، با گزینه‌های زیادی برای سفارشی‌سازی بعدی.

از این رو، در عرض چند سال، می توان دید که یادگیری ماشینی سهم فزاینده ای از فضای عمومی توسعه وب را به خود اختصاص می دهد.

تأثیر یادگیری ماشین در طراحی وب

انتظار می رود این روند بر کار همه تأثیر بگذارد توسعه دهندگان نرم افزار سراسر دنیا. از این رو، توسعه‌دهندگان باید بفهمند و تعیین کنند که فناوری‌های جدید چیست و چگونه می‌توانند در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار و در برنامه‌های کاربردی برای آن‌ها اعمال شوند. در اینجا برخی از کاربردهای هوش مصنوعی برای توسعه نرم افزار آورده شده است:

بلافاصله ایده ها را به کد تبدیل کنید

پیاده سازی ایده کسب و کار در کد نرم افزار، علیرغم پیشرفت هایی که در این زمینه به دلیل استراتژی های چابک و فعالیت های تجزیه و تحلیل کسب و کار ایجاد شده است، یک چالش بزرگ است. تصور کنید یک تیم توسعه فقط بتواند یک ایده را به زبان طبیعی توصیف کند و سیستم آنها همه آن را بفهمد و آن را به یک کد اجرایی تبدیل کند؟

حتی اگر این هنوز محقق نشده است، ممکن است تغییرات سیستم خبره و پردازش زبان طبیعی و بهبود برنامه‌ها پیشنهاد شود. هوش مصنوعی با استفاده از تشخیص متن بسیار پیشرفته، مدل‌های آزمایشی و نیازمندی‌ها را تقویت می‌کند، که منجر به تولید کد بهتر می‌شود.

افزایش دقت برآوردها

در حال حاضر، برآورد پروژه های نرم افزاری با دقت کم بسیار پیچیده است. یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی راه حل ها بیاورند برای تخمین نرم افزاری که داده های تاریخی پروژه ها و فعالیت های شرکت گذشته را برای تعیین آمار و همبستگی ها تجزیه و تحلیل می کند. سپس از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و قوانین تجاری برای ارائه تخمین‌های دقیق‌تر از تلاش و زمان استفاده می‌کنند.

افزایش سرعت تشخیص عیوب و راه حل ها

هر زمان که یک سیستم چندین خرابی تولید داشته باشد، تیم ها زمان، تلاش و پول زیادی را صرف بازتولید خرابی ها می کنند تا آنها را بیابند و اصلاح کنند. در بیشتر موارد، توسعه‌دهندگانی که پروژه را ایجاد کرده‌اند دیگر نیستند که کار یافتن راه‌حل‌ها را چالش‌برانگیزتر می‌کند.

اما با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان مهارت‌ها و ایده‌های شخصی که کد اصلی را نوشت، تجزیه و تحلیل کرد و فردی را که مشخصات مشابهی دارد کشف کرد.

تصمیم گیری در مورد اینکه چه چیزی ایجاد و آزمایش شود را خودکار کنید

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند الگوهای کاربرد در تولید را تجزیه و تحلیل و تعیین کنند و بر اساس یافته‌ها تعیین کنند که چه الزاماتی باید بیشترین اولویت را داشته باشد. این سیستم همچنین می‌تواند تعیین کند که چه الزاماتی باید ابتدا اجرا شود. تجزیه و تحلیل رفتار استفاده همچنین می تواند برای تولید اسکریپت های تست خودکار استفاده شود.

هوش مصنوعی عمدتاً در تمام بخش‌های تولید تعبیه شده است. از این رو، توسعه دهندگان وب باید راه هایی برای تمرین و استفاده از آن برای بهره برداری از آن بیابند فن آوری استفاده های نامحدود

تحقیقات بازار هوش مصنوعی روش های تولید محصول را تغییر می دهد

بسیاری از بخش‌های اقتصاد جهانی اکنون در حال ادغام یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی در مراحل اولیه خود هستند. اما، توسعه دهندگان و تحلیلگران هنوز در حال تحقیق در مورد چگونگی تقویت گردش کار با استفاده از هوش مصنوعی هستند. در سال‌های آینده، کارشناسان بر این باورند که این فناوری جای پایی در صنایع مختلف اقتصاد جهانی خواهد داشت

نکته قابل توجه این است که این فناوری ها تغییر کرده اند عرصه تحقیقات بازار برای تجارت الکترونیک و کل رویکرد به توسعه محصول را تغییر داد. در دو سال گذشته، افزایش شدید محبوبیت و پیشرفت در قابلیت‌های هوش مصنوعی وجود داشته است. پیش از این، هوش مصنوعی تنها به دستگاه های هوشمند محدود می شد.

اما امروزه توسعه دهندگان در حال ادغام این فناوری با بسیاری از صنایع دیگر هستند سهام، بازاریابی، مالی و مراقبت های بهداشتی. این بخش ها در حال افزایش استفاده از فناوری هوش مصنوعی هستند زیرا تحقیقات زیادی در حال انجام است. قابل توجه است که همه بخش‌ها اکنون به طور گسترده بر هوش مصنوعی تکیه کرده‌اند.

در سال 2017، کنفرانس هوش مصنوعی این کار را انجام داد یک بررسی این نشان می دهد که هوش مصنوعی ممکن است تا سال 2050 جایگزین بشریت در انجام تمام وظایف فکری شود.

اهمیت تحقیقات بازار برای تجارت الکترونیک

تحولات فناوری بازار به خاطر سلب مشاغل انسانی مورد انتقاد قرار می گیرند، اما در برخی موارد دقیق هستند. یک ماشین می تواند بیش از چندین انسان به تنهایی کار کند. بخش‌های تولید و طراحی محصول در حال حاضر شاهد تأثیرات پیشرفت‌های فناوری هستند.

هوش مصنوعی نتایج باورنکردنی را در مرحله پس از تولید نشان داده است. این باعث صرفه جویی در زمان و هزینه می شود و به سازندگان اجازه می دهد ماشین ها را برنامه ریزی کنند تا وظایف را سریع تر و دقیق تر و بدون خطا انجام دهند. فناوری یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به جزئیات کوچکی که ممکن است انسان نادیده بگیرد توجه می کند.

مزایای هوش مصنوعی

این فناوری با انجام مشاغل خطرناک، طول عمر افراد را افزایش می دهد. تست های ایمنی را برای بخش های اتوماسیون و معدن انجام می دهد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند با جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل تمام داده‌های مربوط به ایمنی محصول، بخش ایمنی خودرو را خودکار کند.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هزینه های عملیاتی کسب و کار را کاهش می دهد تولید و بخش طراحی ماشین‌ها جایگزین کار دستی می‌شوند و کارایی را در محل کار افزایش می‌دهند که هزینه کلی عملیات را کاهش می‌دهد. از آنجایی که هزینه های تولید پایین است، محصولات برای توده ها مقرون به صرفه تر می شوند.

هوش مصنوعی با جمع آوری داده های بیشتر به طراحی محصولات بهتر کمک می کند تا محصولات مفیدتر و کارآمدتر شوند. بخش تولید فاقد تحلیلگران کیفیت کافی و مهندسان تضمینی است که کیفیت عمومی محصولات را پایین می آورد.

آزمایش ویژگی های محصولات نیاز به بازرسی گسترده دارد که ممکن است زمان زیادی را ببرد. اما، هوش مصنوعی ثابت می کند که یک راه حل عالی برای اطمینان از انجام سریع و کارآمد تست ها است. با این تصاحب، کارگران می توانند زمان بیشتری را صرف مطالعه روند مصرف کنندگان کنند تا بتوانند خدمات بهتری را به مشتریان ارائه دهند.

آزمایش دستی توسط مهندسان تضمین کیفیت ممکن است روند تولید را کند کند زیرا تولید انبوه تا زمانی که یک بازرسی کامل کامل نشده است انجام نمی شود. اما، یک رویکرد خودکار می‌تواند گردش کار را افزایش داده و در زمان و هزینه صرفه‌جویی کند. علاوه بر این، پیاده‌سازی ویژگی‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌تواند باگ‌های جزئی را کشف کرده و سپس با استفاده از داده‌های موجود از جلسات کاربر، آنها را برطرف کند.

بیشترین بخشی جدایی ناپذیر یکی از فرآیندهای تولید، ایجاد محصولی است که مصرف کنندگان آن را دوست داشته باشند و با آن ارتباط برقرار کنند. از این رو، موفقیت یک محصول به توانایی آن در ارتباط و طنین انداز شدن با کاربران بستگی دارد. زمان زیادی صرف ایجاد محصولات مرتبط و منحصر به فرد می شود که بهتر از محصولاتی هستند که توسط رقبا ایجاد می شوند.

هوش مصنوعی به دلیل توانایی عظیم آن در تحقیق و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها مفید است. آخرین روندهای بازار و رفتار مصرف کننده را تجزیه و تحلیل می کند. سپس هوش مصنوعی از داده ها برای طراحی یک مدل کار استفاده می کند که می تواند اصلاح شود.

اگرچه فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در مراحل اولیه توسعه خود هستند، می‌توانند در سال‌های آینده فضای وب را در اختیار بگیرند.

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