Vaikuttaako koneoppiminen verkkokehitykseen ja tuotteiden luomiseen vuonna 2021?

Koneen oppiminen (ML) näyttää olevan kuumin kauppa verkkomarkkinoilla, ja se näyttää mullistavan Internet-tilan huomattavasti. Sen odotetaan vaikuttavan yksin ja vaikuttamaan a 14%: n lisäys vuoteen 2030 mennessä noin 42 prosentilla vuotuisesta kasvuvauhdista.

Lähes 65% yrityksistä tuovat parhaillaan koneoppimisalgoritmeja tai tekoälyä tuotteisiinsa ja palveluihinsa. Oppimistrendien osalta yli viisi miljoonaa opiskelijaa on jo ilmoittautunut koneoppimiseen kursseja pelkästään Udemystä.

Verkkokehityksen ala kehittyy ja muuttuu jatkuvasti. Erityisesti uusia tekniikan innovaatioita käytetään korvaamaan suurin osa vanhoista ja vanhentuneista lähestymistavoista ja strategioista, jotka olivat merkityksellisiä vain muutama kuukausi sitten. Siksi suurin osa ohjelmien kirjoittajista on etupäässä etenemisessä etsimällä viimeisimpiä trendejä, jotka voivat lopulta muuttaa ja parantaa digitaalista markkinointia hyödyntääkseen sen maksimaalisen potentiaalin.

Analyytikot ihmettelevät nyt, voivatko koneoppiminen vaikuttaa merkittävästi siihen Web-kehitys tällä hetkellä.

Koneoppimisen ja tekoälyn suhde

Kuvauksen mukaan tekoäly (AI) on järjestelmä tai kone, joka jäljittelee ihmisen aivovoimaa tekemään erilaisia ​​asioita. Joissakin tapauksissa se parantaa onnistuneesti toimintaansa näiden järjestelmien keräämien tietojen perusteella.

Kaikki tämä on mahdollista tekoälyn tarjoaman panoksen ansiosta ohjelmistojen kehittäminen yhden päähaaransa, koneen kautta. Se toimii itseopetettuna opiskelijana, joka toimii välineenä, joka ei vaadi opettajia tai ulkopuolisia ohjaajia oppimaan havaitsemaan ja ratkaisemaan ongelmat tehokkaasti ilman ulkoista puuttumista.

Siksi on syytä huomata, että koneoppiminen on osa tekoälyä, mutta tekoäly ei rajoitu niihin.

Toistaiseksi ei ole mahdollista, että a dystooppinen robotti voisi korvata ihmiset. Mutta web-kehittäjien saattaa joutua lopulta etsimään muita tapoja hyödyntää taitojaan. Strategia on edelleen optimaalinen valtavien tietomäärien käsittelyssä, ja se havaitsee hienovaraiset kuviot ja muuttuvan dynamiikan pitkiä aikoja. Se hallitsee myös erilaisia ​​vastauksia ulkoisiin pyyntöihin.

Sitten asiantuntija saa vapaata aikaa soveltaa erilaisia ​​havaintoja ja ratkaista kysymyksiä mielikuvituksen voimalla. Perinteiset ohjelmistotoiminnot, kuten videopelit, sovellusten luominen, graafinen suunnittelu ja pilvinen kyberturvallisuus testaus edellyttää ihmisen väliintuloa sovellettujen johtopäätösten valmistelemiseksi, tietojen järjestämiseksi ja kaikkien toimintojen soveltamispisteiden määrittämiseksi.

Koneoppimisen sovellusten käytännön käyttötapaukset

Tämä kilpailu yrittää hallita syntyviä tekniikoita on jo alkanut, ja tulokset ovat paksuja ja nopeita. Pitkän aikavälin seurauksia ei ole kuitenkaan vielä määritelty, koska koneoppiminen on vasta alkuvaiheessa. Mutta toistaiseksi ihmiset:

• Avaa heidän laitteiden lukitus kasvoillaan
• Ajaa älykkäät autot ja joskus nämä autot ajavat ihmisiä ympäri
• Hanki suurin osa Amazonin ehdottamista tuotteista
• Keskustele useiden virtuaalisten avustajien kanssa, jotka tunnistavat äänet ja tuntevat niiden ominaisuudet ja maut
• Katso ohjelmia, joita Netflix suosittelee
• Tee räätälöityjä ostoksia

Nykyään yritykset kehittävät kehittyneitä suuntauksia, jotka perustuvat tekoälyyn koneen oppimisinfrastruktuurin avulla Facebook, Googleja muut verkkoalueen johtajat. Suurin osa työkaluista on asetettu vapaan pääsyn tilassa massojen hyödyksi. Tämä on strategia, jota ihmiset voivat käyttää automatisoimaan web-suunnittelua ja kehitystyötä pitkällä aikavälillä.

Muita suosittuja kohtia, jotka integroivat koneoppimisominaisuudet verkkokehitykseen, ovat:

• Sisällöntuottajat - vaikka tekoäly ei ole vielä kaukana moitteettomien tekstien luomisesta, käyttäjien on jo mahdollista luoda 100% alkuperäistä sisältöä. Työkalut, kuten Quill ja Articoolo, auttavat sisällön luomisessa perustiedoista.
• Chatbotit - digitaalisen markkinoinnin maailmassa chatbotit ovat näkyvissä, ja monet tuotemerkit ja yritykset ovat aloittaneet niiden toteuttamisen viestinnän välineinä asiakkaidensa kanssa. Chatbottien käytöstä on monia etuja, joista merkittävin on, että niiden avulla yritykset voivat tarjota asiakaspalvelua 24/7. Samanaikaisesti he voivat hallita valtavia kyselymääriä samanaikaisesti ja ylläpitää palvelun korkeaa laatua.
• Sähköpostimarkkinointi - tämä koneoppimisen kohta ei pääse adoptioaloitteista, joissa integroidaan tekoäly. Työkalut, kuten Phrasee ja Persado, hyödyntävät erilaisia ​​luonnollisia kielenkäsittelymenetelmiä aihepiirien, sähköpostisisällön ja jopa CTA-tekstit.
• Web-suunnittelu - tekoäly muuttaa verkkoa laajasti ja johdonmukaisesti aloittamalla suunnittelijoiden syrjäyttämisen. Tehokas tekoälyn (ADI) työkalujen tila tekee sen ja ajaa perustavanlaatuista muutosta verkkosivustojen luomisessa. Kirjanmerkki- ja Wix-tarjonta tekevät nyt uskottavan työn luoda sivustoja muutamassa minuutissa, ja niillä on paljon vaihtoehtoja myöhempää mukauttamista varten.

Siksi on mahdollista nähdä muutaman vuoden kuluessa, että koneoppiminen vie kasvavan osuuden yleisestä verkkokehitystilasta.

Koneoppimisen vaikutus web-suunnitteluun

Tämän suuntauksen odotetaan vaikuttavan kaikkien työhön ohjelmistokehittäjiä maailman ympäri. Siksi kehittäjien tulisi ymmärtää ja määritellä, mitä uudet tekniikat ovat ja miten niitä voidaan soveltaa niihin ohjelmistokehityksen elinkaaren aikana ja sovelluksissa. Tässä on joitain tekoälyn apuohjelmia ohjelmistokehitykseen:

Muunna ideat välittömästi koodiksi

Liikeidean toteuttaminen ohjelmistokoodissa on suuri haaste huolimatta ketterien strategioiden ja liiketoiminta-analyysitoimintojen aiheuttamista parannuksista tällä alalla. Kuvittele, pystyykö kehitystiimi vain kuvaamaan idean luonnollisella kielellä ja saamaan heidän järjestelmänsä ymmärtämään kaiken sen ja muuttamaan sen suoritettavaksi koodiksi?

Vaikka tämä on vielä toteutumatta, on mahdollista, että asiantuntijajärjestelmämuutoksia ja luonnollista kielenkäsittelyä ja parannuksia sovelluksiin voidaan ehdottaa. Tekoäly lisää testitapauksia ja vaatimusmalleja käyttämällä pitkälle kehitettyä tekstintunnistusta, mikä johtaa parempiin koodigeneraattoreihin.

Paranna arvioiden tarkkuutta

Tällä hetkellä ohjelmistoprojektien arviointi on melko monimutkaista ja matalalla tarkkuudella. Koneoppiminen ja tekoäly tuoda ratkaisuja ohjelmiston arvioimiseksi, joka analysoi aiempien yritysprojektien ja -toimintojen historiallisia tietoja tilastojen ja korrelaatioiden määrittämiseksi. Sitten he käyttävät ennakoivaa analytiikkaa ja liiketoimintasääntöjä tarjotakseen tarkempia arvioita työstä ja ajasta.

Nopeuta vikojen ja ratkaisujen havaitsemista

Aina kun järjestelmässä on useita tuotantovikoja, tiimit viettävät paljon aikaa, vaivaa ja rahaa toistamalla virheet niiden löytämiseksi ja korjaamiseksi. Useimmissa tapauksissa projektin luoneet kehittäjät eivät enää ole, mikä tekee ratkaisujen löytämisestä haastavamman.

Mutta tekoälyn avulla alkuperäisen koodin kirjoittaneen henkilön taidot ja ideat voidaan analysoida ja löytää joku, jolla on samanlainen profiili.

Automatisoi päätökset mitä luoda ja testata

Tekoäly ja koneoppiminen voivat analysoida ja määrittää tuotantomallit ja määrittää havaintojen perusteella, mitkä tilauskannan vaatimukset on asetettava eniten. Järjestelmä voi myös määrittää, mitkä takautumisvaatimukset on ensin toteutettava. Käyttökäyttäytymisen analyysiä voidaan käyttää myös automatisoitujen testiskriptien luomiseen.

Tekoäly sisältyy pääasiassa kaikkiin tuotannon sektoreihin. Siksi web-kehittäjien on löydettävä tapoja harjoitella ja käyttää sitä hyödyntääkseen teknologian rajoittamaton käyttö.

Tekoälyn markkinatutkimus muuttaa tapoja valmistaa tuotteita

Monet maailmantalouden sektorit integroivat nyt koneoppimisen ja tekoälyn alkuvaiheessa. Kehittäjät ja analyytikot tutkivat kuitenkin edelleen, kuinka tehostaa työnkulkua tekoälyn avulla. Tulevien vuosien aikana asiantuntijat uskovat, että tekniikalla on jalansija maailmantalouden eri toimialoilla

Erityisesti nämä tekniikat ovat muuttaneet verkkokaupan markkinatutkimusareena ja muutti koko lähestymistapaa tuotekehitykseen. Kahden viime vuoden aikana tekoälyominaisuuksien suosio ja kehitys ovat kasvaneet jyrkästi. Aikaisemmin tekoäly rajoittui vain älylaitteisiin.

Mutta tänään kehittäjät integroivat tekniikan monien muiden teollisuudenalojen kanssa osakkeet, markkinointi, rahoitus ja terveydenhuolto. Näillä aloilla tekoälytekniikan käyttö lisääntyy, koska tutkimusta on paljon. Erityisesti kaikki alat ovat nyt alkaneet luottaa laajasti tekoälyyn.

Vuonna 2017 tekoälykonferenssi teki tutkimus joka ehdotti, että tekoäly voisi korvata ihmiskunnan kaikkien henkisten tehtävien suorittamisessa vuoteen 2050 mennessä.

Markkinatutkimuksen merkitys verkkokaupalle

Markkinateknologian kehitys kritisoidaan ihmisten työpaikkojen poistamisesta, mutta ne ovat joissakin tapauksissa tarkkoja. Kone voi toimia useamman kuin useamman ihmisen kanssa yksin. Tuotanto- ja tuotesuunnittelualat ovat jo todistamassa teknologisen kehityksen vaikutuksia.

Tekoäly on osoittanut uskomattomia tuloksia tuotannon jälkeisessä vaiheessa. Se säästää aikaa ja rahaa, kun valmistajat ohjelmoivat koneet oppimaan nopeammin ja suorittamaan tehtävät tarkemmin ilman virheitä. Koneoppimisen tekniikka ja tekoäly kiinnittävät huomiota pieniin yksityiskohtiin, jotka ihminen voi jättää huomiotta.

Tekoälyn edut

Tämä tekniikka lisää ihmisten elinikää ottamalla vastaan ​​vaarallisia työpaikkoja. Se tekee turvallisuustestit automaatioaloille ja kaivostoiminnalle. Esimerkiksi tekoäly voi automatisoida autojen turvallisuussektorin keräämällä ja analysoimalla kaikki tiedot tuotteen turvallisuudesta.

Koneoppiminen ja tekoäly lieventävät yrityksen toimintakustannuksia valmistus suunnittelu- ja suunnittelualalla. Koneet korvaavat manuaalisen työn ja lisäävät tehokkuutta työpaikalla, mikä vähentää yleisiä käyttökustannuksia. Koska valmistuskustannukset ovat alhaiset, tuotteista tulee edullisempia massoille.

Tekoäly auttaa suunnittelemaan parempia tuotteita keräämällä enemmän tietoja, jotka tekevät tuotteista hyödyllisempiä ja tehokkaampia. Valmistussektorilta puuttuu riittävästi laatuanalyytikkoja ja varmuusinsinöörejä, mikä heikentää tuotteiden yleistä laatua.

Tuotteiden ominaisuuksien testaaminen edellyttää laajaa tarkastusta, joka voi viedä paljon aikaa. Tekoäly osoittautuu kuitenkin erinomaiseksi ratkaisuksi, joka varmistaa testien nopean ja tehokkaan suorittamisen. Tämän haltuunoton myötä työntekijät voivat käyttää enemmän aikaa kuluttajatrendien tutkimiseen, jotta he voivat tarjota parempia palveluja asiakkaille.

Laadunvarmistusinsinöörien suorittama manuaalinen testaus voi hidastaa valmistusprosessia, koska massatuotantoa ei voida tehdä ennen kuin perusteellinen tarkastus on saatu päätökseen. Automaattinen lähestymistapa voi kuitenkin tehostaa työnkulkua ja säästää aikaa ja rahaa. Lisäksi koneoppimisominaisuuksien ja tekoälyn käyttöönotto voi löytää pieniä virheitä ja korjata ne sitten käyttäjän istunnoista saatavilla tiedoilla.

Eniten olennainen osa Valmistusprosessin tarkoituksena on luoda tuote, jota kuluttajat rakastavat ja johon hän suhtautuu. Näin ollen tuotteen menestys riippuu sen kyvystä suhtautua ja resonoida käyttäjien kanssa. Paljon aikaa kuluu sellaisten suhteellisten ja ainutlaatuisten tuotteiden luomiseen, jotka ovat parempia kuin kilpailijoiden luomat.

Tekoäly on kätevä, koska sillä on valtava kyky tutkia ja analysoida valtavia määriä tietoa. Se analysoi viimeisimmät markkinatrendit ja kuluttajien käyttäytymisen. Sitten tekoäly käyttää tietoja suunnitellakseen toimivan mallin, jota voidaan sitten parantaa.

Vaikka tekoäly ja koneoppimisteknologiat ovat alkuvaiheessa, ne voivat vallata verkkotilan tulevina vuosina.

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