機械学習は 2021 年の Web 開発と製品の作成に影響を及ぼしますか?

機械学習 (ML) は、Web 市場で最もホットな取引のようであり、インターネット空間にかなりの革命を起こしているようです。 単独で影響を及ぼし、周囲に影響を与えると予想されます。 14％の増加 2030 年までの世界の国内総生産 (GDP) の約 42% の年間成長率。

ほぼ 65%の企業 は、現在、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を製品やサービスに導入しています。 学習傾向の場合、XNUMX万人以上の学生がすでに 機械学習に登録 Udemyだけのコース。

Web 開発の分野は継続的に進化し、変化しています。 特に、新しいエンジニアリングの革新が適用され、ほんの数か月前に関連していた古くて時代遅れのアプローチや戦略のほとんどを置き換えています。 したがって、プログラム作成者のほとんどは、デジタル マーケティングの最大の可能性を活用するために最終的にデジタル マーケティングを変革および強化する可能性のある最新のトレンドを求めて、主に進歩の最前線にいます。

アナリストは今、機械学習が ウェブ開発 現在。

機械学習と人工知能（AI）の関係

説明により、 人工知能 (AI) は、人間の脳力を模倣してさまざまなことを行うシステムまたは機械です。 場合によっては、これらのシステムが収集する情報に基づいて運用を正常に強化します。

すべては、AI が提供する貢献によって可能になります。 ソフトウェアの開発 その主要なブランチの XNUMX つであるマシンを介して。 これは、教師や外部チューターが問題を検出し、外部の介入なしに効果的に解決する方法を学ぶための手段として機能する独学の学生として機能します。

したがって、機械学習は人工知能の一部ですが、AIはそれらに限定されないことに注意してください。

今のところ、その方法はありません ディストピアロボット 人間に取って代わる可能性があります。 ただし、Web 開発者は最終的に、自分のスキルを活用する他の方法を探さなければならない場合があります。 この戦略は、大量の情報を処理するのに最適であり、微妙なパターンと長期にわたるダイナミクスの変化を検出します。 また、外部要求に対するさまざまな応答も制御します。

その間、専門家は、想像力を使ってさまざまな調査結果を適用し、問題を解決するための自由時間を取得します。 ビデオ ゲーム、アプリケーション作成、グラフィック デザインなどの従来のソフトウェア アクティビティ クラウドサイバーセキュリティ テストでは、適用される結論を準備し、データを整理し、アクションの適用のすべてのポイントを決定するために、人間の介入が必要です。

機械学習アプリケーションの実用的なユースケース

初期のテクノロジーを支配しようとするこの競争はすでに始まっており、結果は急速に進展しています。 ただし、機械学習はまだ採用段階にあるため、長期的な影響はまだ確定していません。 しかし、今のところ、人々は：

• デバイスのロックを顔で解除する
• Drive スマートカー そして時々これらの車は人々を運転します
• アマゾンが提案する製品のほとんどを入手してください
• 声を認識し、その仕様と好みを知っているさまざまなバーチャルアシスタントと話してください
• Netflixが推奨する番組を見る
• カスタマイズされた購入を行う

今日、企業は、機械学習インフラストラクチャを使用して、人工知能に基づく洗練された転用を開発しています。 Facebookの、グーグル、およびウェブ分野の他のリーダー。 ほとんどのツールは、大衆の利益のためにフリー アクセス モードで配置されています。 これは、人々が長期的に Web デザインと開発作業を自動化するために使用できる戦略です。

機械学習機能をWeb開発と統合するその他の人気のあるポイントは次のとおりです。

• コンテンツジェネレーター–非の打ちどころのないテキストを作成するにはまだほど遠いですが、人工知能により、ユーザーはすでに100％オリジナルのコンテンツを思いつくことができます。 QuillやArticooloなどのツールは、基本的な情報やデータからコンテンツを生成するのに役立ちます。
• チャットボット – デジタル マーケティングの世界では、チャットボットが目に見えるようになり、多くのブランドや企業がクライアントとのコミュニケーション手段としてチャットボットを実装し始めています。 チャットボットを使用する利点は数多くありますが、最も顕著なのは、企業が 24 時間年中無休で顧客サービスを提供できることです。 同時に、大量のクエリを同時に管理し、高いレベルのサービス品質を維持できます。
• 電子メール マーケティング – 機械学習のこの点は、人工知能を統合する採用イニシアチブから逃れることはできません。 Phrasee や Persado などのツールは、さまざまな自然言語処理を利用して、件名行、メール コンテンツ、さらには CTA テキスト.
• Webデザイン– AIは、デザイナーに取って代わり始めることで、広く一貫してWebを変更しています。 人工知能（ADI）ツールの繁栄しているスペースはそれを行っており、Webサイトの作成方法に根本的な変化をもたらしています。 ブックマークとWixの提供により、サイトを数分で作成できるという信頼できる仕事ができるようになり、後でカスタマイズするための多くのオプションが用意されています。

したがって、数年以内に、機械学習が一般的な Web 開発スペースでますますシェアを占めるようになる可能性があります。

Web デザインにおける機械学習の効果

この傾向は、すべての作業に影響を与えると予想されます。 ソフトウェア開発者 世界中で。 したがって、開発者は、新しいテクノロジとは何か、およびソフトウェア開発ライフサイクル内およびアプリケーションでそれらをどのように適用できるかを理解し、決定する必要があります。 ここでは、ソフトウェア開発に対する人工知能のユーティリティをいくつか紹介します。

アイデアをすぐにコードに変える

アジャイル戦略とビジネス分析活動によるこの分野の強化にもかかわらず、ソフトウェアコードでビジネスアイデアを実装することは大きな課題です。 開発チームがアイデアを自然言語で記述し、システムにすべてを理解させて実行可能コードに変更できると想像してみてください。

それはまだ実現されていませんが、エキスパートシステムの変更や自然言語処理およびアプリケーションの拡張が提案される可能性があります。 人工知能は、高度なテキスト認識を使用してテストケースと要件モデルを強化し、その結果、コードジェネレーターが向上します。

見積もりの​​精度を高める

現在、ソフトウェア プロジェクトの見積もりは、精度が低く、非常に複雑です。 機械学習と人工知能 解決策をもたらす 過去の企業プロジェクトや活動からの履歴データを分析して統計と相関関係を決定するソフトウェアを推定するため。 次に、予測分析とビジネス ルールを使用して、労力と時間をより正確に見積もります。

欠陥と解決策の検出をスピードアップ

システムに複数の本番障害がある場合は常に、チームは多くの時間、労力、およびお金を費やして障害を再現し、それらを見つけて修正します。 ほとんどの場合、プロジェクトを作成した開発者はもはや存在しないため、ソリューションを見つける作業はより困難になります。

しかし、人工知能を使用することで、元のコードを書いた人のスキルやアイデアを分析し、同様のプロファイルを持つ人を見つけることができます。

何を作成してテストするかの決定を自動化

人工知能と機械学習は、本番環境でのアプリケーションのパターンを分析して判断し、その結果に基づいて、どのバックログ要件が最大の優先度を持つ必要があるかを判断できます。 システムは、どのバックログ要件を最初に実装する必要があるかを決定することもできます。 使用行動分析を使用して、自動化されたテスト スクリプトを生成することもできます。

人工知能は、主にすべての生産部門に組み込まれています。 したがって、Web 開発者は、それを実践して活用する方法を見つける必要があります。 技術の 無制限の使用。

AI 市場調査が製品の作り方を変える

現在、世界経済の多くのセクターは、新進の段階で機械学習と人工知能を統合しています。 しかし、開発者とアナリストは、AIを使用してワークフローを強化する方法をまだ研究しています。 今後数年間で、専門家は、テクノロジーが世界経済のさまざまな業界に足場を築くと信じています

特に、これらのテクノロジーは、 eコマースの市場調査アリーナ 製品開発へのアプローチ全体を変更しました。 過去 XNUMX 年間で、AI 機能の人気と進歩は急速に高まりました。 これまで、人工知能はスマート デバイスのみに限定されていました。

しかし、今日、開発者はこのテクノロジーを次のような他の多くの業界と統合しています。 ストック、マーケティング、金融、ヘルスケア。 多くの研究が行われているため、これらのセクターでは AI テクノロジーの使用が急増しています。 特に、現在、すべてのセクターが人工知能に広く依存し始めています。

2017 年の AI カンファレンスでは、 調査 これは、2050 年までに人工知能がすべての知的作業を行う際に人類に取って代わる可能性があることを示唆しています。

eコマースの市場調査の重要性

市場技術開発 人の仕事を奪っていると批判されていますが、場合によっては正確です。 機械は、一人で複数の人間以上の作業を行うことができます。 製造および製品設計部門は、すでに技術進歩の影響を目の当たりにしています。

人工知能は、ポストプロダクション段階で驚くべき結果を示しています。 時間とお金を節約できるため、メーカーは機械をプログラムしてより速く学習し、エラーなしでより正確にタスクを完了することができます。 機械学習技術とAIは、人間が見落としがちな細部にまで注意を払います。

AIの利点

この技術は、危険な仕事を引き受けることで人々の寿命を延ばします。 自動化部門と鉱業の安全性試験を行います。 たとえば、人工知能は、製品の安全性に関するすべてのデータを収集して分析することで、自動車の安全部門を自動化できます。

機械学習と人工知能は、ビジネスの運用コストを軽減します。 製造業 および設計部門。 機械は手作業に取って代わり、職場での効率を高め、全体的な運用コストを削減します。 製造コストが低いため、製品は大衆にとってより手頃な価格になります。

AI は、製品をより有用で効率的にするより多くのデータを収集することにより、より良い製品の設計に役立ちます。 製造部門には、製品の一般的な品質を低下させる十分な品質アナリストと保証エンジニアが不足しています。

製品の機能をテストするには、多くの時間がかかる可能性のある広範な検査が必要です。 しかし、AI は、テストが迅速かつ効率的に行われることを保証する優れたソリューションであることが証明されています。 この買収により、従業員はより多くの時間を消費者動向の調査に費やすことができ、より良いサービスを顧客に提供できるようになります。

品質保証エンジニアによる手動テストは、徹底的な検査が完了するまで大量生産を行うことができないため、製造プロセスが遅くなる可能性があります。 ただし、自動化されたアプローチにより、ワークフローが向上し、時間とお金を節約できます。 さらに、機械学習機能と人工知能の実装により、マイナーなバグを発見し、ユーザー セッションから入手可能なデータを使用してそれらを修正できます。

最も 整数部 製造プロセスの目的は、消費者が愛し、共感する製品を作ることです。 したがって、製品の成功は、ユーザーと関係を持ち、共鳴する能力にかかっています。 競合他社が作成した製品よりも優れた、関連性があり、ユニークな製品を作成するために、多くの時間が費やされます。

人工知能は、膨大な量のデータを調査および分析するための優れた能力のために便利です。 最新の市場動向と消費者行動を分析します。 次に、AI はそのデータを使用して作業モデルを設計し、それを改良することができます。

それらは開発の初期段階にありますが、人工知能と機械学習テクノロジーは、今後数年間で Web スペースを引き継ぐ可能性があります。

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