האם למידה ממוחשבת משפיעה על פיתוח אתרים ויצירת מוצרים בשנת 2021?

למידת מכונה (ML) נראה כי העסקה החמה ביותר בשוק האינטרנט ונראה שהיא מחוללת מהפכה משמעותית במרחב האינטרנטי. זה צפוי להשפיע ולהשפעה ביד אחת סביב א עליית% 14 מהתוצר המקומי הגולמי העולמי (תוצר) בשנת 2030 עם כ- 42% משיעור הצמיחה השנתי.

כמעט 65% מהחברות כרגע מכניסים אלגוריתמים של למידת מכונה או בינה מלאכותית למוצרים ולשירותים שלהם. במקרה של מגמות הלמידה, כבר למעלה מחמישה מיליון תלמידים נרשמו ללימוד מכונה קורסים על אודמי בלבד.

מגזר פיתוח האינטרנט מתפתח ומשתנה ללא הרף. יש לציין כי חידושים הנדסיים חדשים מיושמים כדי להחליף את רוב הגישות והאסטרטגיות הישנות והמיושנות שהיו רלוונטיות רק לפני מספר חודשים. מכאן שרוב כותבי התוכנית נמצאים בעיקר בחזית ההתקדמות המחפשים את המגמות האחרונות שעשויות בסופו של דבר לשנות ולשפר את השיווק הדיגיטלי כדי לנצל את הפוטנציאל המקסימלי שלו.

אנליסטים תוהים כעת, האם למידת מכונה יכולה להשפיע באופן משמעותי פיתוח האינטרנט כַּיוֹם.

הקשר בין למידת מכונה לבינה מלאכותית (AI)

בתיאור, בינה מלאכותית (AI) היא מערכת או מכונה המדמה את כוח המוח האנושי לעשות דברים שונים. במקרים מסוימים, היא משפרת בהצלחה את פעילותה על סמך המידע שמערכות אלה אוספות.

כל מה שמתאפשר בזכות התרומה שמציעה AI במערכת פיתוח תוכנה דרך אחד הסניפים העיקריים שלה, מכונה. הוא פועל כתלמיד אוטודידקטי העובד כמכשיר שאינו מחייב מורים או מורים חיצוניים ללמוד כיצד לזהות נושאים ולפתור אותם ביעילות ללא כל התערבות חיצונית.

לכן ראוי לציין שלימוד מכונה הוא חלק מבינה מלאכותית, אך AI אינו מוגבל אליהם.

לעת עתה, אין דרך ש- רובוט דיסטופי יכול להחליף בני אדם. אך בסופו של דבר מפתחי אתרים יצטרכו לחפש דרכים אחרות לנצל את כישוריהם. האסטרטגיה עדיין אופטימלית בעיבוד כמויות עצומות של מידע והיא מגלה דפוסים עדינים ודינמיקה משתנה לאורך תקופות ארוכות. הוא גם שולט בתגובות שונות לבקשות חיצוניות.

בינתיים, אז המומחה מקבל קצת זמן פנוי ליישם ממצאים שונים ולפתור בעיות בעזרת כוח הדמיון שלהם. פעילויות תוכנה מסורתיות כמו משחקי וידאו, יצירת יישומים, עיצובים גרפיים ו- אבטחת סייבר בענן בדיקות זקוקות להתערבות אנושית כדי להכין מסקנות יישומיות, לארגן נתונים ולקבוע את כל נקודות היישום של הפעולות.

מקרים לשימוש מעשי של יישום למידת מכונה

המירוץ הזה של ניסיון לשלוט בטכנולוגיות המתהוות כבר התחיל והתוצאות מגיעות בסמיכות ומהירות. עם זאת, ההשלכות ארוכות הטווח עדיין לא נקבעו מכיוון שלמידת מכונה עדיין מוקדמת בשלב האימוץ שלה. אבל בינתיים אנשים:

• פתח את המכשירים שלהם לפי הפנים שלהם
• כונן מכוניות חכמות ולפעמים המכוניות האלה מסיעות אנשים
• קבל את רוב המוצרים שאמזון מציעה
• שוחח עם עוזרים וירטואליים שונים שמזהים קולות ויודעים את המפרט והטעם שלהם
• צפה בתוכניות שנטפליקס ממליצה עליה
• בצע רכישות בהתאמה אישית

כיום חברות מפתחות הסחות מתוחכמות המבוססות על בינה מלאכותית באמצעות תשתית למידת מכונה של פייסבוק, גוגלומנהיגים אחרים בתחום האינטרנט. מרבית הכלים מונחים במצב גישה חופשית לטובת ההמונים. זוהי אסטרטגיה שאנשים עשויים להשתמש בה לצורך אוטומציה של עבודות עיצוב ופיתוח אתרים בטווח הארוך.

נקודות פופולריות אחרות המשלבות יכולות למידת מכונה עם פיתוח אתרים כוללות:

• מחוללי תוכן - למרות שהם עדיין רחוקים מלהקים טקסטים ללא דופי, הבינה המלאכותית כבר מאפשרת למשתמשים להגיע לתוכן מקורי של 100%. כלים כמו Quill ו- Articoolo מסייעים ליצירת תוכן ממידע ונתונים בסיסיים.
• צ'ט-בוטים - בעולם השיווק הדיגיטלי, הצ'ט-בוטים הופכים לגלויים ומותגים וחברות רבות החלו ליישם אותם כאמצעי תקשורת עם לקוחותיהם. היתרונות בשימוש בצ'ט-בוטים הם רבים, כאשר הבולט ביותר הוא שהם מאפשרים לחברות להציע שירותי לקוחות 24/7. במקביל, הם יכולים לנהל כמויות עצומות של שאילתות במקביל ולשמור על איכות שירות גבוהה.
• שיווק באימייל - נקודה זו של למידת מכונה אינה חומקת מיוזמות אימוץ המשלבות בינה מלאכותית. כלים כמו Phrasee ו- Persado משתמשים במגוון עיבודים בשפה טבעית לפיתוח שורות נושא, תוכן דוא"ל ואפילו טקסטים של CTA.
• עיצוב אתרים - AI משנה באופן נרחב ועקבי את האינטרנט בכך שהוא מתחיל להחליף את המעצבים. מרחב משגשג של כלים לבינה מלאכותית (ADI) עושה זאת ודוחף שינוי מהותי באופן יצירת אתרי האינטרנט. מבצע ה- Bookmark ו- Wix מבצע כעת עבודה אמינה ביצירת אתרים תוך דקות ספורות, עם הרבה אפשרויות להתאמה אישית מאוחרת יותר.

לפיכך, בתוך כמה שנים ניתן לראות כי למידת מכונה תופסת נתח גדל והולך מהמרחב הכללי לפיתוח אתרים.

השפעת למידת מכונה על עיצוב אתרים

מגמה זו צפויה להשפיע על עבודתם של כולם מפתחי תוכנה מסביב לעולם. לפיכך, על המפתחים להבין ולקבוע מהן הטכנולוגיות החדשות וכיצד הן יכולות לחול עליהן במהלך מחזור חיי פיתוח התוכנה וביישומים. להלן מספר כלי עזר של בינה מלאכותית לפיתוח תוכנה:

מיד להפוך רעיונות לקוד

יישום רעיון עסקי בקוד תוכנה הוא אתגר מרכזי, למרות השיפורים בתחום זה עקב אסטרטגיות זריזות ופעילויות ניתוח עסקי. תאר לעצמך אם צוות פיתוח יכול רק לתאר רעיון בשפה טבעית והמערכת שלהם תבין את כל זה ותשנה אותו לקוד הפעלה?

למרות שזה עדיין לא מומש, יתכן כי ניתן להציע שינויי מערכת מומחים ועיבוד שפות טבעי ושיפורים ביישומים. בינה מלאכותית תחזק את מקרי הבדיקה ומודלי הדרישות באמצעות זיהוי טקסט מתקדם ביותר, מה שמביא ליצרני קוד טובים יותר.

שפר את דיוק האומדנים

נכון לעכשיו, הערכות של פרויקטים של תוכנה מורכבות למדי עם דיוק נמוך. לימוד מכונה ובינה מלאכותית להביא פתרונות להערכת תוכנה המנתחת נתונים היסטוריים מפרויקטים ופעילויות של חברות קודמות לקביעת סטטיסטיקה וקורלציה. לאחר מכן הם משתמשים בניתוח חיזוי וכללי עסקים כדי להציע אומדנים מדויקים יותר של מאמץ וזמן.

להאיץ את האיתור של פגמים ופתרונות

בכל פעם שיש למערכת מספר כשלים בייצור, צוותים משקיעים זמן רב, מאמץ וכסף על שכפול הכישלונות לאיתורם ולתיקונם. ברוב המקרים, היזמים שיצרו את הפרויקט כבר אינם מה שהופך את המשימה למציאת פתרונות למאתגרת יותר.

אך על ידי שימוש בבינה מלאכותית ניתן לנתח את הכישורים והרעיונות של האדם שכתב את הקוד המקורי ולגלות מישהו שיש לו פרופיל דומה.

החלט אוטומטי מה ליצור ולבדוק

בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולות לנתח ולקבוע דפוסי יישום בייצור ועל סמך הממצאים לקבוע אילו דרישות צבר צריכות להיות בעדיפות הגדולה ביותר. המערכת יכולה גם לקבוע אילו דרישות צבר צריך להיות מיושם קודם. ניתן להשתמש בניתוח התנהגות השימוש גם ליצירת סקריפטים אוטומטיים.

בינה מלאכותית מוטמעת בעיקר בכל מגזרי הייצור. לפיכך, מפתחי אתרים צריכים למצוא דרכים לתרגל ולהשתמש בהן כדי לנצל את טכנולוגיות שימושים ללא הגבלה.

AI שוק המחקר משנה דרכים לייצור מוצרים

מגזרים רבים בכלכלה העולמית משלבים כעת למידת מכונה ובינה מלאכותית בשלבים המתהווים. עם זאת, מפתחים ואנליסטים עדיין חוקרים כיצד להגביר את זרימת העבודה באמצעות AI. בשנים הקרובות, מומחים מאמינים כי הטכנולוגיה תהיה דריסת רגל בענפים שונים בכלכלה העולמית

יש לציין שטכנולוגיות אלה שינו את זירת מחקר שוק למסחר אלקטרוני ושינה את כל הגישה להתפתחויות מוצרים. בשנתיים האחרונות חלה עלייה תלולה בפופולריות ובהתקדמות ביכולות ה- AI. בעבר, הבינה המלאכותית הוגבלה רק למכשירים חכמים.

אך כיום מפתחים משלבים את הטכנולוגיה עם תעשיות רבות אחרות כמו מניות, שיווק, פיננסים ובריאות. מגזרים אלה חווים עלייה בשימוש בטכנולוגיית AI מכיוון שקורה המון מחקר. יש לציין כי כל המגזרים החלו כעת להסתמך רבות על בינה מלאכותית.

בשנת 2017, ועידת ה- AI עשתה זאת סקר שהציע כי בינה מלאכותית עשויה להחליף את האנושות בביצוע כל המשימות האינטלקטואליות עד שנת 2050.

חשיבות מחקר השוק למסחר אלקטרוני

התפתחויות טכנולוגיות בשוק נמתחת עליהם ביקורת על כך שהם לוקחים עבודות אנושיות אך הם מדויקים בחלק מהמקרים. מכונה יכולה לעבוד יותר ממספר בני אדם ביד אחת. בענפי הייצור ועיצוב המוצרים כבר עדים להשפעות ההתקדמות הטכנולוגית.

בינה מלאכותית הראתה תוצאות מדהימות בשלב שלאחר הייצור. זה חוסך זמן וכסף ומאפשר ליצרנים לתכנת מכונות כדי ללמוד משימות מהירות יותר ולהשלים בצורה מדויקת יותר ללא שגיאות. טכנולוגיית למידת מכונה ו- AI שים לב לפרטים הקטנים שאדם עלול להתעלם מהם.

היתרונות של AI

טכנולוגיה זו מגדילה את תוחלת החיים של אנשים על ידי לקיחת עבודות מסוכנות. היא עושה בדיקות בטיחות למגזרי אוטומציה וכרייה. לדוגמא, בינה מלאכותית יכולה להפוך את תחום הבטיחות ברכב לאוטומטי על ידי איסוף וניתוח של כל הנתונים אודות בטיחות המוצר.

למידה ממוחשבת ובינה מלאכותית מקטינות את עלויות התפעול של העסק ייצור ותכנון מגזר. מכונות מחליפות עבודת כפיים ומגבירות את היעילות במקום העבודה מה שמקטין את עלות התפעול הכללית. מכיוון שעלויות הייצור נמוכות, המוצרים הופכים למשתלמים יותר להמונים.

AI מסייע בתכנון מוצרים טובים יותר על ידי איסוף נתונים רב יותר שהופך את המוצרים למועילים ויעילים יותר. בענף הייצור חסרים מספיק אנליסטים ומהנדסי אבטחה איכותיים מה שמוריד את האיכות הכללית של המוצרים.

תכונות הבדיקה של מוצרים זקוקות לבדיקה מקיפה שעשויה להימשך זמן רב. אבל, AI מתגלה כפתרון מצוין שמבטיח שהבדיקות נעשות במהירות וביעילות. עם ההשתלטות הזו עובדים יכולים להשקיע יותר זמן בלימוד מגמות צרכניות המאפשרות להם להציע שירותים טובים יותר ללקוחות.

בדיקה ידנית של מהנדסי אבטחת איכות עשויה להאט את תהליך הייצור מכיוון שלא ניתן לבצע ייצור המוני עד לסיום בדיקה יסודית. אבל גישה אוטומטית יכולה להגביר את זרימת העבודה ולחסוך זמן וכסף. יתר על כן, יישום תכונות של למידת מכונה ובינה מלאכותית יכול לגלות באגים קלים ואז לתקן אותם באמצעות נתונים הזמינים מהפעלות המשתמש.

הכי חלק בלתי נפרד של תהליך הייצור הוא ליצור מוצר שצרכנים אוהבים ומתייחסים אליו. מכאן, שהצלחת המוצר תלויה ביכולתו ליצור קשר ולהדהד עם המשתמשים. זמן רב נמשך ליצירת מוצרים ניתנים לייחוד וייחודים הטובים יותר מאלו שיצרו המתחרים.

בינה מלאכותית שימושית בזכות יכולתה המאסיבית לחקור ולנתח כמויות עצומות של נתונים. זה מנתח את המגמות האחרונות בשוק והתנהגות הצרכנים. לאחר מכן AI משתמשת בנתונים כדי לעצב מודל עבודה שניתן לחדד אותו.

למרות שהם נמצאים בשלבי פיתוח ראשוניים, בינה מלאכותית וטכנולוגיות למידת מכונה יכולות להשתלט על שטח האינטרנט בשנים הקרובות.

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