머신 러닝이 2021 년 웹 개발 및 제품 생성에 영향을 미치나요?

기계 학습 (ML)은 웹 시장에서 가장 뜨거운 거래로 보이며 인터넷 공간에 상당한 혁명을 일으키고있는 것 같습니다. 한 손으로 주변에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 14의 % 증가 연간 성장률의 약 2030 %로 42 년까지 세계 국내 총생산 (GDP)의

거의 기업의 65 % 현재 제품 및 서비스에 기계 학습 알고리즘 또는 인공 지능을 도입하고 있습니다. 학습 트렌드의 경우 이미 XNUMX 백만 명 이상의 학생들이 기계 학습에 등록 Udemy만의 코스.

웹 개발 분야는 지속적으로 진화하고 변화하고 있습니다. 특히, 몇 달 전에 관련되었던 대부분의 구식 및 구식 접근 방식과 전략을 대체하기 위해 새로운 엔지니어링 혁신이 적용되고 있습니다. 따라서 대부분의 프로그램 작성자는 주로 디지털 마케팅의 최대 잠재력을 활용하기 위해 궁극적으로 디지털 마케팅을 변환하고 향상시킬 수있는 최신 트렌드를 추구하는 진전의 최전선에 있습니다.

분석가들은 이제 기계 학습이 웹 개발 현재.

기계 학습과 인공 지능 (AI)의 관계

설명으로 인공 지능 (AI)는 인간의 두뇌를 모방하여 다양한 일을하는 시스템 또는 기계입니다. 어떤 경우에는 이러한 시스템이 수집하는 정보를 기반으로 운영을 성공적으로 향상시킵니다.

AI가 제공하는 기여로 인해 가능한 모든 것은 소프트웨어 개발 기본 분기 중 하나 인 기계를 통해 교사 나 외부 교사가 문제를 감지하고 외부 개입없이 효과적으로 문제를 해결하는 방법을 배울 필요가없는 도구로 작동하는 독학 학생으로 작동합니다.

따라서 기계 학습이 인공 지능의 일부라는 점은 주목할 가치가 있지만 AI는 인공 지능에만 국한되지 않습니다.

현재로서는 디스토피아 로봇 인간을 대체 할 수 있습니다. 그러나 웹 개발자는 결국 자신의 기술을 활용하는 다른 방법을 찾아야 할 수도 있습니다. 이 전략은 방대한 양의 정보를 처리하는 데 여전히 최적이며 장기간에 걸쳐 미묘한 패턴과 변화하는 역학을 감지합니다. 또한 외부 요청에 대한 서로 다른 응답을 제어합니다.

한편 전문가는 상상력을 사용하여 다양한 결과를 적용하고 문제를 해결할 수있는 자유 시간을 확보합니다. 비디오 게임, 응용 프로그램 제작, 그래픽 디자인 및 클라우드 사이버 보안 테스트는 적용된 결론을 준비하고, 데이터를 구성하고, 모든 조치 적용 지점을 결정하기 위해 사람의 개입이 필요합니다.

머신 러닝 애플리케이션의 실제 사용 사례

초기 기술을 지배하려는이 경쟁은 이미 시작되었으며 결과는 두껍고 빠르게 진행되고 있습니다. 그러나 머신 러닝이 아직 도입 단계에 있기 때문에 장기적인 결과는 아직 결정되지 않았습니다. 그러나 지금은 사람들 :

• 얼굴로 기기 잠금 해제
• 드라이브 스마트 자동차 때로는이 차들이 사람들을
• Amazon이 제안하는 대부분의 제품을 얻으십시오.
• 음성을 인식하고 사양과 취향을 알고있는 다양한 가상 비서와 대화
• Netflix에서 추천하는 프로그램보기
• 맞춤형 구매

오늘날 기업들은 기계 학습 인프라를 사용하여 인공 지능을 기반으로하는 정교한 전환을 개발하고 있습니다. 페이스 북, 구글및 웹 영역의 다른 리더. 대부분의 도구는 대중의 이익을 위해 무료 액세스 모드로 배치됩니다. 이는 사람들이 장기적으로 웹 디자인 및 개발 작업을 자동화하는 데 사용할 수있는 전략입니다.

기계 학습 기능을 웹 개발과 통합하는 다른 인기있는 포인트는 다음과 같습니다.

• 콘텐츠 생성기 – 여전히 완벽한 텍스트를 만드는 것과는 거리가 멀지 만 인공 지능을 통해 사용자는 이미 100 % 원본 콘텐츠를 만들 수 있습니다. Quill 및 Articoolo와 같은 도구는 기본 정보 및 데이터에서 콘텐츠 생성을 지원합니다.
• 챗봇 – 디지털 마케팅 세계에서 챗봇은 가시화되고 있으며 많은 브랜드와 회사에서 고객과의 커뮤니케이션 수단으로 챗봇을 구현하기 시작했습니다. 챗봇 사용의 이점은 많으며, 가장 주목할만한 점은 기업이 연중 무휴 고객 서비스를 제공 할 수 있다는 것입니다. 동시에 엄청난 양의 쿼리를 동시에 관리하고 높은 수준의 서비스 품질을 유지할 수 있습니다.
• 이메일 마케팅 –이 머신 러닝 포인트는 인공 지능을 통합하는 채택 이니셔티브에서 벗어나지 않습니다. Phrasee 및 Persado와 같은 도구는 다양한 자연어 처리를 활용하여 제목 줄, 이메일 콘텐츠 및 CTA 텍스트.
• 웹 디자인 – AI는 디자이너를 대체하기 시작함으로써 광범위하고 지속적으로 웹을 변화시키고 있습니다. 인공 디자인 인텔리전스 (ADI) 도구의 번성하는 공간은이를 수행하고 웹 사이트 생성 방식에 근본적인 변화를 추진하고 있습니다. 북마크 및 Wix 제품은 이제 몇 분 만에 사이트를 만드는 신뢰할 수있는 작업을 수행하며 나중에 사용자 정의 할 수있는 많은 옵션을 제공합니다.

따라서 몇 년 안에 기계 학습이 일반적인 웹 개발 공간에서 점점 더 많은 부분을 차지하는 것을 볼 수 있습니다.

웹 디자인에 대한 기계 학습 효과

이러한 추세는 모든 사람의 작업에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 소프트웨어 개발자 세계에서. 따라서 개발자는 새로운 기술이 무엇인지, 그리고 소프트웨어 개발 수명주기와 응용 프로그램에 적용 할 수있는 방법을 이해하고 결정해야합니다. 다음은 소프트웨어 개발에 대한 인공 지능의 몇 가지 유틸리티입니다.

아이디어를 코드로 즉시 전환

애자일 전략 및 비즈니스 분석 활동으로 인해이 영역이 향상 되었음에도 불구하고 소프트웨어 코드에서 비즈니스 아이디어를 구현하는 것은 주요 과제입니다. 개발 팀이 아이디어를 자연어로 설명하고 시스템이 모든 아이디어를 이해하고 실행 가능한 코드로 변경할 수 있다고 상상해보십시오.

아직 실현되지는 않았지만 전문가 시스템 변경과 자연어 처리 및 응용 프로그램 향상이 제안 될 수 있습니다. 인공 지능은 고급 텍스트 인식을 사용하여 테스트 케이스 및 요구 사항 모델을 향상시켜 더 나은 코드 생성기를 만듭니다.

견적의 정확성 향상

현재 소프트웨어 프로젝트의 추정은 정밀도가 낮고 매우 복잡합니다. 기계 학습 및 인공 지능 솔루션을 가져오다 과거 회사 프로젝트 및 활동의 과거 데이터를 분석하여 통계 및 상관 관계를 결정하는 소프트웨어를 추정합니다. 그런 다음 예측 분석과 비즈니스 규칙을 사용하여 더 정확한 노력과 시간을 예측합니다.

결함 및 솔루션 감지 속도 향상

시스템에 여러 생산 오류가있을 때마다 팀은 오류를 찾아 수정하는 데 많은 시간, 노력 및 비용을 투자합니다. 대부분의 경우 프로젝트를 만든 개발자는 더 이상 솔루션을 찾는 작업을 더 어렵게 만들지 않습니다.

하지만 인공 지능을 이용하면 원래 코드를 작성한 사람의 기술과 아이디어를 분석하여 비슷한 프로필을 가진 사람을 찾을 수 있습니다.

무엇을 만들고 테스트할지 결정 자동화

인공 지능과 머신 러닝은 프로덕션의 애플리케이션 패턴을 분석하고 결정할 수 있으며, 결과를 기반으로 가장 우선 순위가 높은 백 로그 요구 사항을 결정할 수 있습니다. 시스템은 먼저 구현해야하는 백 로그 요구 사항을 결정할 수도 있습니다. 사용 동작 분석을 사용하여 자동화 된 테스트 스크립트를 생성 할 수도 있습니다.

인공 지능은 주로 모든 생산 부문에 내장되어 있습니다. 따라서 웹 개발자는이를 활용하여이를 활용하는 방법을 찾아야합니다. 기술의 무제한 사용.

AI 시장 조사로 제품 제작 방식 변경

이제 세계 경제의 많은 부문에서 기계 학습과 인공 지능을 초기 단계에서 통합하고 있습니다. 그러나 개발자와 분석가는 여전히 AI를 사용하여 워크 플로우를 향상시키는 방법을 연구하고 있습니다. 앞으로 전문가들은이 기술이 세계 경제의 다양한 산업에 발판을 마련 할 것이라고 믿습니다.

특히, 이러한 기술은 전자 상거래를위한 시장 조사 분야 제품 개발에 대한 전체 접근 방식을 변경했습니다. 지난 XNUMX 년 동안 AI 기능의 인기와 발전이 가파르게 급증했습니다. 이전에는 인공 지능이 스마트 기기에만 국한되었습니다.

하지만 오늘날 개발자들은이 기술을 다음과 같은 다른 많은 산업과 통합하고 있습니다. 주식, 마케팅, 금융 및 의료. 이러한 분야는 많은 연구가 진행되고 있기 때문에 AI 기술 사용이 급증하고 있습니다. 특히, 모든 부문이 이제 인공 지능에 광범위하게 의존하기 시작했습니다.

2017 년 AI 컨퍼런스는 설문 조사 그것은 인공 지능이 2050 년까지 모든 지적 작업을 수행하는 인류를 대체 할 수 있음을 시사했습니다.

전자 상거래를위한 시장 조사의 중요성

시장 기술 개발 인간의 일자리를 빼앗았다는 비판을 받았지만 어떤 경우에는 정확합니다. 기계는 여러 사람보다 한 손으로 작업 할 수 있습니다. 제조 및 제품 디자인 부문은 이미 기술 발전의 효과를 목격하고 있습니다.

인공 지능은 포스트 프로덕션 단계에서 놀라운 결과를 보여주었습니다. 제조업체가 기계를 프로그래밍하여 오류없이 더 빠르고 정확하게 작업을 학습 할 수 있도록 시간과 비용을 절약합니다. 기계 학습 기술과 AI는 사람이 간과 할 수있는 작은 세부 사항에주의를 기울입니다.

AI의 장점

이 기술은 위험한 직업을 취함으로써 사람들의 수명을 늘립니다. 자동화 부문 및 광업에 대한 안전 테스트를 수행합니다. 예를 들어 인공 지능은 제품의 안전에 대한 모든 데이터를 수집하고 분석하여 자동차 안전 부문을 자동화 할 수 있습니다.

머신 러닝 및 인공 지능은 비즈니스 운영 비용을 제조 그리고 디자인 분야. 기계는 수작업을 대체하고 작업장에서 효율성을 높여 일반적인 운영 비용을 줄입니다. 제조 비용이 낮기 때문에 제품이 대중에게 더 저렴 해집니다.

AI는 제품을 더 유용하고 효율적으로 만드는 더 많은 데이터를 수집하여 더 나은 제품을 설계하는 데 도움이됩니다. 제조 부문에는 제품의 일반적인 품질을 저하시키는 충분한 품질 분석가와 보증 엔지니어가 부족합니다.

테스트 제품의 기능에는 많은 시간이 소요될 수있는 광범위한 검사가 필요합니다. 그러나 AI는 테스트를 빠르고 효율적으로 수행 할 수 있도록하는 탁월한 솔루션임이 입증되었습니다. 이러한 인수를 통해 작업자는 고객에게 더 나은 서비스를 제공 할 수 있도록 소비자 동향을 연구하는 데 더 많은 시간을 할애 할 수 있습니다.

품질 보증 엔지니어의 수동 테스트는 철저한 검사가 완료 될 때까지 대량 생산이 불가능하기 때문에 제조 프로세스를 늦출 수 있습니다. 그러나 자동화 된 접근 방식은 워크 플로우를 향상시키고 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다. 또한 기계 학습 기능과 인공 지능의 구현은 사소한 버그를 발견 한 다음 사용자 세션에서 제공되는 데이터를 사용하여 수정할 수 있습니다.

제일 중요한 부분 소비자가 좋아하고 공감할 수있는 제품을 만드는 것입니다. 따라서 제품의 성공 여부는 사용자와의 관계 및 공감 능력에 달려 있습니다. 경쟁자가 만든 제품보다 더 나은 관련성 있고 독특한 제품을 만드는 데 많은 시간이 걸립니다.

인공 지능은 방대한 양의 데이터를 조사하고 분석하는 방대한 능력으로 인해 유용합니다. 최신 시장 동향과 소비자 행동을 분석합니다. 그런 다음 AI는 데이터를 사용하여 정제 할 수있는 작업 모델을 설계합니다.

개발 초기 단계에 있지만 인공 지능과 기계 학습 기술이 앞으로 몇 년 안에 웹 공간을 차지할 수 있습니다.

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