क्या मशीन लर्निंग 2021 में वेब विकास और उत्पाद निर्माण को प्रभावित कर रहा है?

मशीन लर्निंग (एमएल) वेब बाजार पर सबसे लोकप्रिय सौदा प्रतीत होता है और यह इंटरनेट क्षेत्र में काफी क्रांति ला रहा है। इसके चारों ओर अकेले ही प्रभाव डालने और प्रभावित करने की उम्मीद है 14% वृद्धि 2030 तक वैश्विक सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) की वार्षिक वृद्धि दर लगभग 42% के साथ।

लगभग 65% कंपनियाँ वर्तमान में अपने उत्पादों और सेवाओं में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम या कृत्रिम बुद्धिमत्ता पेश कर रहे हैं। सीखने की प्रवृत्ति के मामले में, पाँच मिलियन से अधिक छात्र पहले ही ऐसा कर चुके हैं मशीन लर्निंग में नामांकित अकेले उडेमी पर पाठ्यक्रम।

वेब विकास का क्षेत्र लगातार विकसित और परिवर्तित हो रहा है। विशेष रूप से, अधिकांश पुराने और अप्रचलित दृष्टिकोणों और रणनीतियों को बदलने के लिए नए इंजीनियरिंग नवाचारों को लागू किया जा रहा है जो कुछ महीने पहले ही प्रासंगिक थे। इसलिए, अधिकांश कार्यक्रम लेखक मुख्य रूप से नवीनतम रुझानों की तलाश में प्रगति में सबसे आगे हैं जो अंततः इसकी अधिकतम क्षमता का दोहन करने के लिए डिजिटल मार्केटिंग को बदल और बढ़ा सकते हैं।

विश्लेषकों को अब आश्चर्य हो रहा है कि क्या मशीन लर्निंग का महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकता है वेब विकास वर्तमान में।

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के बीच संबंध

वर्णन करके, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक प्रणाली या मशीन है जो विभिन्न कार्यों को करने के लिए मानव मस्तिष्क शक्ति की नकल करती है। कुछ मामलों में, यह इन प्रणालियों द्वारा एकत्र की गई जानकारी के आधार पर अपने संचालन को सफलतापूर्वक बढ़ाता है।

यह सब एआई द्वारा प्रदान किए गए योगदान के कारण संभव हो पाता है सॉफ्टवेयर का विकास इसकी प्राथमिक शाखाओं में से एक, मशीन के माध्यम से। यह एक स्व-सिखाया गया छात्र है जो एक ऐसे उपकरण के रूप में काम करता है जिसे मुद्दों का पता लगाने और उन्हें बिना किसी बाहरी हस्तक्षेप के प्रभावी ढंग से हल करने के लिए शिक्षकों या बाहरी ट्यूटर्स की आवश्यकता नहीं होती है।

इसलिए यह ध्यान देने योग्य है कि मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक हिस्सा है, लेकिन एआई उन तक सीमित नहीं है।

अभी के लिए, ऐसा कोई रास्ता नहीं है कि ए डायस्टोपियन रोबोट इंसानों की जगह ले सकता है. लेकिन, वेब डेवलपर्स को अंततः अपने कौशल का उपयोग करने के अन्य तरीकों की तलाश करनी पड़ सकती है। बड़ी मात्रा में जानकारी संसाधित करने में रणनीति अभी भी इष्टतम है और यह लंबी अवधि में सूक्ष्म पैटर्न और बदलती गतिशीलता का पता लगाती है। यह बाहरी अनुरोधों पर अलग-अलग प्रतिक्रियाओं को भी नियंत्रित करता है।

इस बीच, विशेषज्ञ को विभिन्न निष्कर्षों को लागू करने और अपनी कल्पना शक्ति का उपयोग करके मुद्दों को हल करने के लिए कुछ खाली समय मिलता है। पारंपरिक सॉफ़्टवेयर गतिविधियाँ जैसे वीडियो गेमिंग, एप्लिकेशन निर्माण, ग्राफ़िक डिज़ाइन, आदि क्लाउड साइबर सुरक्षा परीक्षण में लागू निष्कर्ष तैयार करने, डेटा व्यवस्थित करने और कार्यों के अनुप्रयोग के सभी बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।

मशीन लर्निंग एप्लिकेशन के व्यावहारिक उपयोग के मामले

नवोदित प्रौद्योगिकियों पर हावी होने की कोशिश की यह दौड़ पहले ही शुरू हो चुकी है और परिणाम तेजी से सामने आ रहे हैं। लेकिन, दीर्घकालिक परिणाम अभी तक निर्धारित नहीं किए गए हैं क्योंकि मशीन लर्निंग अभी भी अपने गोद लेने के चरण में है। लेकिन अभी के लिए, लोग:

• उनके उपकरणों को उनके चेहरे से अनलॉक करें
• चलाना स्मार्ट कार और कभी-कभी ये कारें लोगों को इधर-उधर ले जाती हैं
• अमेज़ॅन द्वारा सुझाए गए अधिकांश उत्पाद प्राप्त करें
• विभिन्न आभासी सहायकों से बात करें जो आवाज़ पहचानते हैं और उनकी विशिष्टताओं और स्वादों को जानते हैं
• वे प्रोग्राम देखें जिनकी नेटफ्लिक्स अनुशंसा करता है
• अनुकूलित खरीदारी करें

आज, कंपनियाँ परिष्कृत विविधताएँ विकसित कर रही हैं जो मशीन लर्निंग के बुनियादी ढांचे का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित हैं फेसबुक, गूगल, और वेब क्षेत्र के अन्य नेता। अधिकांश उपकरण जनता के लाभ के लिए निःशुल्क एक्सेस मोड में उपलब्ध कराए गए हैं। यह एक ऐसी रणनीति है जिसका उपयोग लोग लंबी अवधि में वेब डिज़ाइन और विकास कार्य को स्वचालित करने के लिए कर सकते हैं।

वेब विकास के साथ मशीन सीखने की क्षमताओं को एकीकृत करने वाले अन्य लोकप्रिय बिंदुओं में शामिल हैं:

• सामग्री जनरेटर - हालांकि वे अभी भी त्रुटिहीन पाठ बनाने से दूर हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही उपयोगकर्ताओं को 100% मूल सामग्री के साथ आने में सक्षम बनाती है। क्विल और आर्टिकुलो जैसे उपकरण बुनियादी जानकारी और डेटा से सामग्री तैयार करने में सहायता करते हैं।
• चैटबॉट - डिजिटल मार्केटिंग की दुनिया में, चैटबॉट दिखाई देने लगे हैं और कई ब्रांडों और फर्मों ने उन्हें अपने ग्राहकों के साथ संचार के साधन के रूप में लागू करना शुरू कर दिया है। चैटबॉट्स का उपयोग करने के कई लाभ हैं, जिनमें सबसे उल्लेखनीय यह है कि वे कंपनियों को 24/7 ग्राहक सेवाएँ प्रदान करने में सक्षम बनाते हैं। इसके साथ ही, वे एक साथ बड़ी मात्रा में प्रश्नों का प्रबंधन कर सकते हैं और उच्च स्तर की सेवा गुणवत्ता बनाए रख सकते हैं।
• ईमेल मार्केटिंग - मशीन लर्निंग का यह बिंदु कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एकीकृत करने वाली पहल को अपनाने से नहीं बचता है। वाक्यांश और पर्साडो जैसे उपकरण विषय पंक्ति, ईमेल सामग्री और यहां तक ​​कि विकसित करने के लिए विभिन्न प्रकार की प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं सीटीए ग्रंथ.
• वेब डिज़ाइन - एआई डिजाइनरों की जगह लेते हुए वेब को व्यापक रूप से और लगातार बदल रहा है। कृत्रिम डिज़ाइन इंटेलिजेंस (एडीआई) टूल का एक संपन्न क्षेत्र ऐसा कर रहा है और वेबसाइटों के निर्माण के तरीके में बुनियादी बदलाव ला रहा है। बुकमार्क और विक्स की पेशकश अब बाद में अनुकूलन के लिए कई विकल्पों के साथ, मिनटों में साइट बनाने का विश्वसनीय काम करती है।

इसलिए, कुछ वर्षों के भीतर, मशीन लर्निंग को सामान्य वेब विकास क्षेत्र में बढ़ती हिस्सेदारी लेते हुए देखना संभव है।

वेब डिज़ाइन पर मशीन लर्निंग का प्रभाव

इस प्रवृत्ति से सभी के कामकाज पर असर पड़ने की आशंका है सॉफ्टवेयर डेवलपर्स दुनिया भर में। इसलिए, डेवलपर्स को यह समझना और निर्धारित करना चाहिए कि नई प्रौद्योगिकियां क्या हैं और वे सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र और अनुप्रयोगों में उन पर कैसे लागू हो सकते हैं। सॉफ्टवेयर विकास के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की कुछ उपयोगिताएँ यहां दी गई हैं:

विचारों को तुरंत कोड में बदलें

चुस्त रणनीतियों और व्यावसायिक विश्लेषण गतिविधियों के कारण इस क्षेत्र में हुई प्रगति के बावजूद, सॉफ्टवेयर कोड में एक व्यावसायिक विचार को लागू करना एक बड़ी चुनौती है। कल्पना करें कि क्या कोई विकास दल प्राकृतिक भाषा में किसी विचार का वर्णन कर सकता है और उनका सिस्टम इसे सब समझ सकता है और इसे एक निष्पादन योग्य कोड में बदल सकता है?

हालाँकि यह अभी तक साकार नहीं हुआ है, यह संभव है कि विशेषज्ञ प्रणाली में बदलाव और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अनुप्रयोगों में संवर्द्धन का सुझाव दिया जा सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अत्यधिक उन्नत पाठ पहचान का उपयोग करके परीक्षण मामलों और आवश्यकताओं के मॉडल को बढ़ावा देगी, जिसके परिणामस्वरूप बेहतर कोड जनरेटर होंगे।

अनुमानों की सटीकता बढ़ाएँ

वर्तमान में, सॉफ़्टवेयर परियोजनाओं का अनुमान कम सटीकता के साथ काफी जटिल है। मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान लाओ सॉफ्टवेयर का आकलन करने के लिए जो आंकड़ों और सहसंबंधों को निर्धारित करने के लिए पिछली कंपनी परियोजनाओं और गतिविधियों से ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करता है। फिर वे प्रयास और समय का अधिक सटीक अनुमान प्रस्तुत करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण और व्यावसायिक नियमों का उपयोग करते हैं।

दोषों और समाधानों का पता लगाने में तेजी लाएं

जब भी किसी सिस्टम में कई उत्पादन विफलताएँ होती हैं, तो टीमें विफलताओं का पता लगाने और उन्हें ठीक करने में बहुत समय, प्रयास और पैसा खर्च करती हैं। ज्यादातर मामलों में, प्रोजेक्ट बनाने वाले डेवलपर्स अब नहीं रहे, जिससे समाधान खोजने का काम और अधिक चुनौतीपूर्ण हो गया है।

लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके, मूल कोड लिखने वाले व्यक्ति के कौशल और विचारों का विश्लेषण किया जा सकता है और समान प्रोफ़ाइल वाले किसी व्यक्ति की खोज की जा सकती है।

क्या बनाना है और क्या परीक्षण करना है, इसके निर्णय स्वचालित करें

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग उत्पादन में अनुप्रयोग के पैटर्न का विश्लेषण और निर्धारण कर सकते हैं और निष्कर्षों के आधार पर यह निर्धारित कर सकते हैं कि बैकलॉग आवश्यकताओं के लिए सबसे बड़ी प्राथमिकता क्या है। सिस्टम यह भी निर्धारित कर सकता है कि कौन सी बैकलॉग आवश्यकताओं को पहले लागू किया जाना चाहिए। उपयोग व्यवहार विश्लेषण का उपयोग स्वचालित परीक्षण स्क्रिप्ट उत्पन्न करने के लिए भी किया जा सकता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मुख्य रूप से उत्पादन के सभी क्षेत्रों में अंतर्निहित है। इसलिए, वेब डेवलपर्स को इसका अभ्यास करने और इसका फायदा उठाने के तरीके खोजने की जरूरत है प्रौद्योगिकी के असीमित उपयोग.

एआई मार्केट रिसर्च ने उत्पाद बनाने के तरीके बदल दिए

वैश्विक अर्थव्यवस्था के कई क्षेत्र अब अपने उभरते चरण में मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एकीकृत कर रहे हैं। लेकिन, डेवलपर्स और विश्लेषक अभी भी शोध कर रहे हैं कि एआई का उपयोग करके वर्कफ़्लो को कैसे बढ़ावा दिया जाए। विशेषज्ञों का मानना ​​है कि आने वाले वर्षों में प्रौद्योगिकी वैश्विक अर्थव्यवस्था के विभिन्न उद्योगों में अपनी पकड़ बना लेगी

विशेष रूप से, इन प्रौद्योगिकियों ने बदल दिया है ईकॉमर्स के लिए बाजार अनुसंधान क्षेत्र और उत्पाद विकास के संपूर्ण दृष्टिकोण को बदल दिया। पिछले दो वर्षों में, एआई क्षमताओं की लोकप्रियता और प्रगति में भारी वृद्धि हुई है। पहले, कृत्रिम बुद्धिमत्ता केवल स्मार्ट उपकरणों तक ही सीमित थी।

लेकिन आज, डेवलपर्स प्रौद्योगिकी को कई अन्य उद्योगों के साथ एकीकृत कर रहे हैं स्टॉक्स, विपणन, वित्त और स्वास्थ्य सेवा। चूंकि बहुत सारे शोध हो रहे हैं इसलिए इन क्षेत्रों में एआई प्रौद्योगिकी के उपयोग में वृद्धि देखी जा रही है। विशेष रूप से, सभी क्षेत्र अब बड़े पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर निर्भर होने लगे हैं।

2017 में एआई सम्मेलन हुआ एक सर्वेक्षण इसने सुझाव दिया कि 2050 तक सभी बौद्धिक कार्यों को करने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानवता की जगह ले सकती है।

ईकॉमर्स के लिए बाजार अनुसंधान का महत्व

बाजार प्रौद्योगिकी विकास मानवीय नौकरियाँ छीनने के लिए आलोचना की जाती है लेकिन कुछ मामलों में वे सटीक हैं। एक मशीन अकेले ही कई इंसानों से ज्यादा काम कर सकती है। विनिर्माण और उत्पाद डिजाइन क्षेत्र पहले से ही तकनीकी प्रगति के प्रभाव देख रहे हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने पोस्ट-प्रोडक्शन चरण में अविश्वसनीय परिणाम दिखाए हैं। इससे समय और धन की बचत होती है, जिससे निर्माता प्रोग्राम मशीनों को तेजी से सीखते हैं और बिना किसी त्रुटि के कार्यों को अधिक सटीकता से पूरा करते हैं। मशीन लर्निंग तकनीक और एआई उन छोटे-छोटे विवरणों पर ध्यान देते हैं जिन्हें मनुष्य अनदेखा कर सकता है।

एआई के फायदे

यह तकनीक खतरनाक नौकरियां लेकर लोगों की जीवन अवधि बढ़ाती है। यह स्वचालन क्षेत्रों और खनन के लिए सुरक्षा परीक्षण करता है। उदाहरण के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उत्पाद की सुरक्षा के बारे में सभी डेटा एकत्र और विश्लेषण करके ऑटोमोटिव सुरक्षा क्षेत्र को स्वचालित कर सकती है।

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस व्यवसाय संचालन लागत को कम करते हैं विनिर्माण और डिजाइनिंग क्षेत्र। मशीनें शारीरिक श्रम का स्थान लेती हैं और कार्यस्थल पर दक्षता बढ़ाती हैं जिससे संचालन की सामान्य लागत कम हो जाती है। चूंकि विनिर्माण लागत कम है, इसलिए उत्पाद जनता के लिए अधिक किफायती हो जाते हैं।

एआई अधिक डेटा एकत्र करके बेहतर उत्पाद डिजाइन करने में मदद करता है जो उत्पादों को अधिक उपयोगी और कुशल बनाता है। विनिर्माण क्षेत्र में पर्याप्त गुणवत्ता विश्लेषकों और आश्वासन इंजीनियरों का अभाव है जो उत्पादों की सामान्य गुणवत्ता को कम करता है।

उत्पादों की विशेषताओं के परीक्षण के लिए व्यापक निरीक्षण की आवश्यकता होती है जिसमें बहुत समय लग सकता है। लेकिन, एआई यह सुनिश्चित करने के लिए एक उत्कृष्ट समाधान साबित होता है कि परीक्षण जल्दी और कुशलता से किए जाते हैं। उस अधिग्रहण के साथ, कर्मचारी उपभोक्ता रुझानों का अध्ययन करने में अधिक समय व्यतीत कर सकते हैं जिससे वे ग्राहकों को बेहतर सेवाएं प्रदान कर सकें।

गुणवत्ता आश्वासन इंजीनियरों द्वारा मैन्युअल परीक्षण विनिर्माण प्रक्रिया को धीमा कर सकता है क्योंकि बड़े पैमाने पर उत्पादन तब तक नहीं किया जा सकता जब तक कि पूरी तरह से निरीक्षण पूरा न हो जाए। लेकिन, एक स्वचालित दृष्टिकोण वर्कफ़्लो को बढ़ावा दे सकता है और समय और धन बचा सकता है। इसके अलावा, मशीन लर्निंग फीचर्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कार्यान्वयन से छोटी बगों की खोज की जा सकती है और फिर उपयोगकर्ता सत्रों से उपलब्ध डेटा का उपयोग करके उन्हें ठीक किया जा सकता है।

सबसे अधिक अभिन्न अंग विनिर्माण प्रक्रिया का उद्देश्य एक ऐसा उत्पाद बनाना है जिसे उपभोक्ता पसंद करें और उससे जुड़ाव महसूस करें। इसलिए, किसी उत्पाद की सफलता उपयोगकर्ताओं के साथ जुड़ने और जुड़ने की उसकी क्षमता पर निर्भर करती है। ऐसे भरोसेमंद और अनूठे उत्पाद बनाने में बहुत समय लगता है जो प्रतिस्पर्धियों द्वारा बनाए गए उत्पादों से बेहतर हों।

बड़ी मात्रा में डेटा पर शोध और विश्लेषण करने की विशाल क्षमता के कारण कृत्रिम बुद्धिमत्ता काम में आती है। यह नवीनतम बाज़ार रुझानों और उपभोक्ता व्यवहार का विश्लेषण करता है। एआई तब डेटा का उपयोग एक कामकाजी मॉडल को डिजाइन करने के लिए करता है जिसे फिर परिष्कृत किया जा सकता है।

हालाँकि वे विकास के प्रारंभिक चरण में हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियाँ आने वाले वर्षों में वेब स्पेस पर कब्ज़ा कर सकती हैं।

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