Apakah Pembelajaran Mesin Mempengaruhi Pengembangan Web dan Pembuatan Produk Pada 2021?

Pembelajaran mesin (ML) tampaknya menjadi kesepakatan terpanas di pasar web dan tampaknya akan merevolusi ruang Internet secara signifikan. Hal ini diperkirakan akan mempengaruhi dan berdampak sendirian pada sekitar a 14% meningkat produk domestik bruto (PDB) global pada tahun 2030 dengan sekitar 42% dari tingkat pertumbuhan tahunan.

Hampir 65% dari perusahaan saat ini memperkenalkan algoritma pembelajaran mesin atau kecerdasan buatan ke dalam produk dan layanan mereka. Dalam hal tren pembelajaran, lebih dari lima juta siswa telah mengalaminya terdaftar dalam pembelajaran mesin kursus di Udemy saja.

Sektor pengembangan web terus berkembang dan berubah. Khususnya, inovasi teknik baru diterapkan untuk menggantikan sebagian besar pendekatan dan strategi lama dan usang yang relevan beberapa bulan lalu. Oleh karena itu, sebagian besar penulis program terutama berada di garis depan kemajuan mencari tren terbaru yang pada akhirnya dapat mengubah dan meningkatkan pemasaran digital untuk memanfaatkan potensi maksimalnya.

Para analis kini bertanya-tanya, apakah pembelajaran mesin dapat memberikan dampak yang signifikan pengembangan web Saat ini.

Hubungan Antara Pembelajaran Mesin Dan Kecerdasan Buatan (AI)

Dengan deskripsi, kecerdasan buatan (AI) adalah sistem atau mesin yang meniru kekuatan otak manusia untuk melakukan berbagai hal. Dalam beberapa kasus, mereka berhasil meningkatkan operasinya berdasarkan informasi yang dikumpulkan oleh sistem ini.

Semua itu menjadi mungkin berkat kontribusi yang ditawarkan AI di dalamnya pengembangan perangkat lunak melalui salah satu cabang utamanya, mesin. Ini beroperasi sebagai siswa otodidak yang bekerja sebagai instrumen yang tidak memerlukan guru atau tutor eksternal untuk belajar bagaimana mendeteksi masalah dan menyelesaikannya secara efektif tanpa intervensi eksternal.

Oleh karena itu perlu dicatat bahwa pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan, tetapi AI tidak terbatas pada mereka.

Untuk saat ini, tidak mungkin a robot distopia bisa menggantikan manusia. Namun, pengembang web pada akhirnya mungkin harus mencari cara lain untuk memanfaatkan keahlian mereka. Strateginya masih optimal dalam memproses informasi dalam jumlah besar dan mendeteksi pola halus serta dinamika pergeseran dalam jangka waktu lama. Ia juga mengontrol tanggapan yang berbeda terhadap permintaan eksternal.

Sementara itu, spesialis kemudian mendapat waktu luang untuk menerapkan berbagai temuan dan menyelesaikan masalah menggunakan kekuatan imajinasinya. Aktivitas perangkat lunak tradisional seperti permainan video, pembuatan aplikasi, desain grafis, dan keamanan siber awan pengujian memerlukan campur tangan manusia untuk menyiapkan kesimpulan yang diterapkan, mengatur data, dan menentukan semua titik penerapan tindakan.

Kasus Penggunaan Praktis Aplikasi Pembelajaran Mesin

Perlombaan mencoba mendominasi teknologi yang baru lahir ini sudah dimulai dan hasilnya semakin banyak dan cepat. Namun, konsekuensi jangka panjangnya belum ditentukan karena pembelajaran mesin masih dalam tahap awal adopsi. Tapi untuk saat ini, orang:

• Buka kunci perangkat mereka dengan wajah mereka
• Drive mobil pintar dan terkadang mobil-mobil ini mengantar orang berkeliling
• Dapatkan sebagian besar produk yang disarankan Amazon
• Bicaralah dengan berbagai asisten virtual yang mengenali suara dan mengetahui spesifikasi dan selera mereka
• Tonton program yang direkomendasikan Netflix
• Lakukan pembelian yang disesuaikan

Saat ini, perusahaan sedang mengembangkan pengalihan canggih yang didasarkan pada kecerdasan buatan menggunakan infrastruktur pembelajaran mesin Facebook, Google, dan pemimpin lainnya di bidang web. Sebagian besar alat diletakkan dalam mode akses bebas untuk kepentingan massa. Itu adalah strategi yang mungkin digunakan orang untuk mengotomatisasi pekerjaan desain dan pengembangan web dalam jangka panjang.

Poin populer lainnya yang mengintegrasikan kemampuan pembelajaran mesin dengan pengembangan web meliputi:

• Pembuat konten – meskipun masih jauh dari membuat teks sempurna, kecerdasan buatan sudah memungkinkan pengguna untuk membuat konten asli 100%. Alat seperti Quill dan Articoolo membantu menghasilkan konten dari informasi dan data dasar.
• Chatbots – di dunia pemasaran digital, chatbots menjadi terlihat dan banyak merek dan perusahaan mulai menerapkannya sebagai sarana komunikasi dengan klien mereka. Manfaat menggunakan chatbots banyak, dengan yang paling menonjol adalah bahwa mereka memungkinkan perusahaan untuk menawarkan layanan pelanggan 24/7. Secara bersamaan, mereka dapat mengelola sejumlah besar kueri secara bersamaan dan mempertahankan kualitas layanan tingkat tinggi.
• Pemasaran email – pembelajaran mesin ini tidak luput dari inisiatif adopsi yang mengintegrasikan kecerdasan buatan. Alat seperti Phrasee dan Persado memanfaatkan berbagai pemrosesan bahasa alami untuk mengembangkan baris subjek, konten email, dan bahkan teks CTA.
• Desain Web – AI secara luas dan konsisten mengubah web dengan mulai menggantikan para desainer. Ruang yang berkembang dari alat kecerdasan desain buatan (ADI) melakukan itu dan mendorong perubahan mendasar dalam cara situs web dibuat. Penawaran Bookmark dan Wix sekarang melakukan pekerjaan yang kredibel untuk membuat situs dalam hitungan menit, dengan banyak opsi untuk penyesuaian nanti.

Oleh karena itu, dalam beberapa tahun, adalah mungkin untuk melihat pembelajaran mesin mengambil bagian yang semakin besar dari ruang pengembangan web umum.

Efek Pembelajaran Mesin Pada Desain Web

Tren ini diperkirakan akan mempengaruhi pekerjaan semua orang pengembang perangkat lunak keliling dunia. Oleh karena itu, pengembang harus memahami dan menentukan apa itu teknologi baru dan bagaimana teknologi tersebut dapat diterapkan dalam siklus pengembangan perangkat lunak dan dalam aplikasi. Berikut beberapa kegunaan kecerdasan buatan untuk pengembangan perangkat lunak:

Langsung Ubah Ide Menjadi Kode

Menerapkan ide bisnis dalam kode perangkat lunak merupakan tantangan besar, meskipun ada peningkatan di area ini karena strategi yang gesit dan aktivitas analisis bisnis. Bayangkan jika tim pengembang hanya dapat menggambarkan sebuah ide dalam bahasa alami dan membuat sistem mereka memahami semuanya dan mengubahnya menjadi kode yang dapat dieksekusi?

Meskipun hal itu belum direalisasikan, ada kemungkinan bahwa perubahan sistem pakar dan pemrosesan bahasa alami dan peningkatan aplikasi dapat disarankan. Kecerdasan buatan akan meningkatkan kasus uji dan model persyaratan menggunakan pengenalan teks yang sangat canggih, yang menghasilkan pembuat kode yang lebih baik.

Tingkatkan Akurasi Perkiraan

Saat ini, estimasi proyek perangkat lunak cukup rumit dengan presisi yang rendah. Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan membawa solusi untuk memperkirakan perangkat lunak yang menganalisis data historis dari proyek dan aktivitas perusahaan sebelumnya untuk menentukan statistik dan korelasi. Mereka kemudian menggunakan analisis prediktif dan aturan bisnis untuk memberikan perkiraan upaya dan waktu yang lebih akurat.

Mempercepat Deteksi Cacat Dan Solusi

Setiap kali suatu sistem mengalami beberapa kegagalan produksi, tim menghabiskan banyak waktu, tenaga, dan uang untuk mereproduksi kegagalan untuk menemukan dan memperbaikinya. Dalam kebanyakan kasus, pengembang yang membuat proyek tidak lagi yang membuat tugas menemukan solusi lebih menantang.

Tetapi dengan menggunakan kecerdasan buatan, keterampilan dan ide orang yang menulis kode asli dapat dianalisis dan seseorang yang memiliki profil serupa dapat ditemukan.

Otomatiskan Keputusan Tentang Apa yang Akan Dibuat dan Diuji

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat menganalisis dan menentukan pola aplikasi dalam produksi dan berdasarkan temuan menentukan persyaratan backlog apa yang perlu mendapat prioritas terbesar. Sistem juga dapat menentukan persyaratan backlog apa yang harus diimplementasikan terlebih dahulu. Analisis perilaku penggunaan juga dapat digunakan untuk menghasilkan skrip pengujian otomatis.

Kecerdasan buatan terutama tertanam di semua sektor produksi. Oleh karena itu, pengembang web perlu menemukan cara untuk berlatih dan memanfaatkannya untuk mengeksploitasi teknologi kegunaan yang tidak terbatas.

Riset Pasar AI Mengubah Cara Pembuatan Produk

Banyak sektor ekonomi global sekarang mengintegrasikan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan pada tahap awal mereka. Namun, pengembang dan analis masih meneliti cara meningkatkan alur kerja menggunakan AI. Di tahun-tahun mendatang, para ahli percaya bahwa teknologi akan memiliki pijakan di berbagai industri ekonomi global

Khususnya, teknologi ini telah mengubah arena riset pasar untuk eCommerce dan mengubah seluruh pendekatan terhadap pengembangan produk. Dalam dua tahun terakhir, terjadi lonjakan tajam dalam popularitas dan kemajuan dalam kemampuan AI. Sebelumnya, kecerdasan buatan hanya terbatas pada perangkat pintar saja.

Namun saat ini, pengembang mengintegrasikan teknologinya dengan banyak industri lain yang serupa saham, pemasaran, keuangan, dan perawatan kesehatan. Sektor-sektor ini mengalami lonjakan penggunaan teknologi AI karena banyak penelitian yang dilakukan. Khususnya, semua sektor kini mulai sangat bergantung pada kecerdasan buatan.

Pada tahun 2017, Konferensi AI melakukannya survei Hal ini menunjukkan bahwa kecerdasan buatan mungkin akan menggantikan peran manusia dalam melakukan semua tugas intelektual pada tahun 2050.

Pentingnya Riset Pasar Untuk eCommerce

Perkembangan teknologi pasar dikritik karena menghilangkan pekerjaan manusia tetapi dalam beberapa kasus mereka akurat. Sebuah mesin dapat bekerja lebih dari beberapa manusia sendirian. Sektor manufaktur dan desain produk sudah menyaksikan dampak kemajuan teknologi.

Kecerdasan buatan telah menunjukkan hasil yang luar biasa dalam fase pasca produksi. Ini menghemat waktu dan uang dengan membiarkan mesin memprogram mesin untuk belajar lebih cepat dan menyelesaikan tugas lebih akurat tanpa kesalahan. Teknologi pembelajaran mesin dan AI memperhatikan detail kecil yang mungkin diabaikan manusia.

Keuntungan AI

Teknologi ini meningkatkan rentang hidup orang dengan mengambil pekerjaan berbahaya. Itu melakukan tes keamanan untuk sektor otomasi dan pertambangan. Misalnya, kecerdasan buatan dapat mengotomatisasi sektor keselamatan otomotif dengan mengumpulkan dan menganalisis semua data tentang keamanan produk.

Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan mengurangi biaya operasional bisnis di pabrik dan sektor perancangan. Mesin menggantikan tenaga kerja manual dan meningkatkan efisiensi di tempat kerja sehingga mengurangi biaya pengoperasian secara umum. Karena biaya produksinya rendah, produk menjadi lebih terjangkau oleh masyarakat.

AI membantu dalam merancang produk yang lebih baik dengan mengumpulkan lebih banyak data yang membuat produk lebih bermanfaat dan efisien. Sektor manufaktur tidak memiliki cukup analis kualitas dan insinyur jaminan yang menurunkan kualitas produk secara umum.

Menguji fitur produk memerlukan pemeriksaan ekstensif yang mungkin memakan banyak waktu. Namun, AI terbukti menjadi solusi yang sangat baik untuk memastikan bahwa pengujian dilakukan dengan cepat dan efisien. Dengan pengambilalihan itu, pekerja dapat menghabiskan lebih banyak waktu mempelajari tren konsumen yang memungkinkan mereka menawarkan layanan yang lebih baik kepada klien.

Pengujian manual oleh insinyur jaminan kualitas dapat memperlambat proses manufaktur karena produksi massal tidak dapat dilakukan sampai pemeriksaan menyeluruh selesai. Namun, pendekatan otomatis dapat meningkatkan alur kerja dan menghemat waktu dan uang. Selanjutnya, penerapan fitur pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dapat menemukan bug kecil dan kemudian memperbaikinya menggunakan data yang tersedia dari sesi pengguna.

Yang paling tangan terpisahkan Tujuan dari proses manufaktur adalah untuk menciptakan produk yang disukai dan dihubungkan dengan konsumen. Oleh karena itu, keberhasilan suatu produk bergantung pada kemampuannya untuk berhubungan dan beresonansi dengan pengguna. Banyak waktu yang dihabiskan untuk menciptakan produk yang menarik dan unik yang lebih baik daripada produk pesaing.

Kecerdasan buatan sangat berguna karena kemampuannya yang sangat besar untuk meneliti dan menganalisis data dalam jumlah besar. Ini menganalisis tren pasar terbaru dan perilaku konsumen. AI kemudian menggunakan data tersebut untuk merancang model kerja yang kemudian dapat disempurnakan.

Meskipun mereka berada dalam tahap awal pengembangan, kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin dapat mengambil alih ruang web di tahun-tahun mendatang.

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