Heeft machine learning invloed op webontwikkeling en productcreatie in 2021?

machine learning (ML) lijkt de populairste deal op de webmarkt te zijn en het lijkt de internetruimte aanzienlijk te revolutioneren. Er wordt verwacht dat het in zijn eentje invloed zal hebben op en invloed zal hebben op ongeveer een 14% stijging van het wereldwijde bruto binnenlands product (bbp) tegen 2030 met ongeveer 42% van het jaarlijkse groeipercentage.

Bijna 65% van de bedrijven introduceren momenteel machine learning-algoritmen of kunstmatige intelligentie in hun producten en diensten. In het geval van de leertrends hebben al meer dan vijf miljoen studenten ingeschreven voor machine learning cursussen alleen op Udemy.

De sector van webontwikkeling evolueert en verandert voortdurend. Met name nieuwe technische innovaties worden toegepast om de meeste oude en verouderde benaderingen en strategieën te vervangen die slechts een paar maanden geleden relevant waren. Daarom lopen de meeste programmaschrijvers vooral voorop bij het zoeken naar de nieuwste trends die uiteindelijk digitale marketing kunnen transformeren en verbeteren om het maximale potentieel ervan te benutten.

Analisten vragen zich nu af of machine learning een significante impact kan hebben op web development momenteel.

Relatie tussen machine learning en kunstmatige intelligentie (AI)

Door beschrijving, kunstmatige intelligentie (AI) is een systeem of machine die menselijke denkkracht nabootst om verschillende dingen te doen. In sommige gevallen verbetert het zijn activiteiten met succes op basis van de informatie die deze systemen verzamelen.

Dat wordt allemaal mogelijk door de bijdrage die AI biedt in de ontwikkeling van software via een van de belangrijkste takken, machine. Het werkt als een autodidactische student die werkt als een instrument waarbij docenten of externe docenten niet hoeven te leren hoe ze problemen kunnen detecteren en effectief kunnen oplossen zonder enige tussenkomst van buitenaf.

Het is daarom vermeldenswaard dat machine learning een onderdeel is van kunstmatige intelligentie, maar AI is daar niet toe beperkt.

Voor nu is er geen manier dat een dystopische robot mensen zou kunnen vervangen. Maar uiteindelijk moeten webontwikkelaars misschien op zoek naar andere manieren om hun vaardigheden te gebruiken. De strategie is nog steeds optimaal in het verwerken van enorme hoeveelheden informatie en detecteert subtiele patronen en verschuivende dynamiek over lange perioden. Het beheert ook ongelijksoortige reacties op externe verzoeken.

Ondertussen krijgt de specialist wat vrije tijd om verschillende bevindingen toe te passen en problemen op te lossen met behulp van hun verbeeldingskracht. Traditionele software-activiteiten zoals videogames, het maken van applicaties, grafische ontwerpen en cloud cyberbeveiliging testen vereisen menselijke tussenkomst om toegepaste conclusies voor te bereiden, gegevens te ordenen en alle toepassingspunten van acties te bepalen.

Praktische use-cases van machine learning-toepassing

Deze race om ontluikende technologieën te domineren is al begonnen en de resultaten komen snel en dik binnen. Maar de gevolgen op de lange termijn moeten nog worden bepaald, aangezien machine learning zich nog in de beginfase bevindt. Maar voor nu, mensen:

• Ontgrendel hun apparaten via hun gezichten
• Drive slimme auto's en soms rijden deze auto's mensen rond
• Ontvang de meeste producten die Amazon voorstelt
• Praat met verschillende virtuele assistenten die stemmen herkennen en hun specificaties en smaak kennen
• Programma's kijken die Netflix aanbeveelt
• Aangepaste aankopen doen

Tegenwoordig ontwikkelen bedrijven geavanceerde omleidingen die zijn gebaseerd op kunstmatige intelligentie met behulp van de machine learning-infrastructuur van Facebook, Google, en andere leiders op het gebied van internet. De meeste tools zijn opgesteld in de gratis toegangsmodus ten behoeve van de massa. Dat is een strategie die mensen kunnen gebruiken om op de lange termijn webdesign en ontwikkelingswerk te automatiseren.

Andere populaire punten die machine learning-mogelijkheden integreren met webontwikkeling zijn onder meer:

• Contentgenerators – hoewel ze nog verre van onberispelijke teksten zijn, stelt kunstmatige intelligentie gebruikers nu al in staat om 100% originele content te bedenken. Tools zoals Quill en Articoolo helpen bij het genereren van inhoud op basis van basisinformatie en gegevens.
• Chatbots - in de wereld van digitale marketing worden chatbots zichtbaar en veel merken en bedrijven zijn begonnen ze te implementeren als communicatiemiddel met hun klanten. De voordelen van het gebruik van chatbots zijn talrijk, met als meest opvallende dat ze bedrijven in staat stellen 24/7 klantenservice aan te bieden. Tegelijkertijd kunnen ze enorme hoeveelheden query's tegelijk beheren en een hoog niveau van servicekwaliteit handhaven.
• E-mailmarketing - dit punt van machine learning ontkomt niet aan adoptie-initiatieven die kunstmatige intelligentie integreren. Tools zoals Phrasee en Persado gebruiken een verscheidenheid aan natuurlijke taalverwerking om onderwerpregels, e-mailinhoud en zelfs CTA-teksten.
• Webdesign - AI verandert het web op grote schaal en consequent door de ontwerpers te vervangen. Een bloeiende ruimte van tools voor kunstmatige ontwerpintelligentie (ADI) doet dat en zorgt voor een fundamentele verandering in de manier waarop websites worden gemaakt. Het Bookmark- en Wix-aanbod doen nu een geloofwaardige taak om binnen enkele minuten sites te maken, met veel opties voor latere aanpassing.

Daarom is het binnen een paar jaar mogelijk om te zien dat machine learning een steeds groter deel van de algemene webontwikkelingsruimte inneemt.

Machine learning-effect op webdesign

Deze trend zal naar verwachting het werk van iedereen beïnvloeden software-ontwikkelaars rond de wereld. Daarom moeten de ontwikkelaars begrijpen en bepalen wat de nieuwe technologieën zijn en hoe ze erop kunnen worden toegepast binnen de levenscyclus van softwareontwikkeling en in de applicaties. Hier zijn enkele hulpprogramma's van kunstmatige intelligentie voor softwareontwikkeling:

Verander ideeën direct in code

Het implementeren van een bedrijfsidee in softwarecode is een grote uitdaging, ondanks de verbeteringen op dit gebied als gevolg van agile strategieën en bedrijfsanalyseactiviteiten. Stel je voor dat een ontwikkelteam een ​​idee gewoon in natuurlijke taal kan beschrijven en dat hun systeem het allemaal begrijpt en het in een uitvoerbare code kan veranderen?

Ook al moet dat nog worden gerealiseerd, het is mogelijk dat expertsysteemveranderingen en natuurlijke taalverwerking en verbeteringen aan applicaties worden voorgesteld. Kunstmatige intelligentie zal testcases en vereistenmodellen een boost geven met behulp van zeer geavanceerde tekstherkenning, wat resulteert in betere codegeneratoren.

Nauwkeurigheid van schattingen verbeteren

Momenteel zijn schattingen van softwareprojecten behoorlijk gecompliceerd met lage precisie. Machine learning en kunstmatige intelligentie oplossingen brengen voor het schatten van software die historische gegevens van eerdere bedrijfsprojecten en -activiteiten analyseert om statistieken en correlaties te bepalen. Vervolgens gebruiken ze voorspellende analyses en bedrijfsregels om nauwkeurigere schattingen van inspanning en tijd te bieden.

Detectie van defecten en oplossingen versnellen

Wanneer een systeem meerdere productiefouten heeft, besteden teams veel tijd, moeite en geld aan het reproduceren van de fouten om deze te lokaliseren en te corrigeren. In de meeste gevallen zijn de ontwikkelaars die het project hebben gemaakt dat niet meer, wat de taak om oplossingen te vinden uitdagender maakt.

Maar door kunstmatige intelligentie te gebruiken, kunnen de vaardigheden en ideeën van de persoon die de originele code heeft geschreven worden geanalyseerd en kan iemand met een vergelijkbaar profiel worden ontdekt.

Automatiseer beslissingen over wat u moet maken en testen

Kunstmatige intelligentie en machine learning kunnen toepassingspatronen in de productie analyseren en bepalen en op basis van de bevindingen bepalen welke backlogvereisten de grootste prioriteit moeten hebben. Het systeem kan ook bepalen welke backlog-eisen als eerste moeten worden geïmplementeerd. De analyse van het gebruiksgedrag kan ook worden gebruikt om geautomatiseerde testscripts te genereren.

Kunstmatige intelligentie is voornamelijk ingebed in alle productiesectoren. Daarom moeten webontwikkelaars manieren vinden om te oefenen en het te gebruiken om de Technology onbeperkt gebruik.

AI-marktonderzoek verandert manieren om producten te maken

Veel sectoren van de wereldeconomie integreren nu machine learning en kunstmatige intelligentie in hun ontluikende stadia. Maar ontwikkelaars en analisten onderzoeken nog steeds hoe ze de workflow kunnen verbeteren met behulp van AI. Experts geloven dat de technologie de komende jaren voet aan de grond zal krijgen in verschillende sectoren van de wereldeconomie

Deze technologieën hebben met name de marktonderzoeksarena voor e-commerce en veranderde de hele benadering van productontwikkelingen. In de afgelopen twee jaar is de populariteit en vooruitgang in AI-mogelijkheden sterk gestegen. Voorheen was kunstmatige intelligentie alleen beperkt tot slimme apparaten.

Maar tegenwoordig integreren ontwikkelaars de technologie met veel andere industrieën, zoals voorraden, marketing, financiën en gezondheidszorg. Deze sectoren ervaren een toename van het gebruik van AI-technologie omdat er veel onderzoek plaatsvindt. Met name zijn alle sectoren nu uitgebreid gaan vertrouwen op kunstmatige intelligentie.

In 2017 deed de AI-conferentie een onderzoek dat suggereerde dat kunstmatige intelligentie de mensheid tegen 2050 zou kunnen vervangen bij het uitvoeren van alle intellectuele taken.

Belang van marktonderzoek voor e-commerce

Markt technologische ontwikkelingen worden bekritiseerd omdat ze banen van mensen wegnemen, maar in sommige gevallen zijn ze juist. Een machine kan meer dan meerdere mensen in zijn eentje werken. De productie- en productontwerpsectoren zijn al getuige van de effecten van technologische vooruitgang.

Kunstmatige intelligentie heeft ongelooflijke resultaten laten zien in de postproductiefase. Het bespaart tijd en geld door fabrikanten machines te laten programmeren om sneller te leren en taken nauwkeuriger uit te voeren zonder fouten. Machine learning-technologie en AI besteden aandacht aan de kleine details die een mens misschien over het hoofd ziet.

Voordelen van AI

Deze technologie verlengt de levensduur van mensen door gevaarlijke banen aan te nemen. Het doet veiligheidstests voor automatiseringssectoren en mijnbouw. Kunstmatige intelligentie kan bijvoorbeeld de automobielveiligheidssector automatiseren door alle gegevens over de veiligheid van het product te verzamelen en te analyseren.

Machine learning en kunstmatige intelligentie verminderen de bedrijfskosten in de productie en ontwerpsector. Machines vervangen handarbeid en verhogen de efficiëntie op de werkplek, wat de algemene bedrijfskosten verlaagt. Omdat de productiekosten laag zijn, worden de producten betaalbaarder voor de massa.

AI helpt bij het ontwerpen van betere producten door meer gegevens te verzamelen waardoor de producten nuttiger en efficiënter worden. De productiesector heeft onvoldoende kwaliteitsanalisten en assurance-ingenieurs, wat de algemene kwaliteit van producten verlaagt.

Het testen van de eigenschappen van producten vereist een uitgebreide inspectie, wat veel tijd kan kosten. Maar AI blijkt een uitstekende oplossing te zijn om ervoor te zorgen dat de tests snel en efficiënt worden uitgevoerd. Met die overname kunnen werknemers meer tijd besteden aan het bestuderen van consumententrends, waardoor ze een betere dienstverlening aan de klanten kunnen bieden.

Handmatige tests door kwaliteitsborgingsingenieurs kunnen het productieproces vertragen, aangezien massaproductie niet kan worden uitgevoerd totdat een grondige inspectie is voltooid. Maar een geautomatiseerde aanpak kan de workflow een boost geven en tijd en geld besparen. Bovendien kan de implementatie van machine learning-functies en kunstmatige intelligentie kleine bugs ontdekken en deze vervolgens oplossen met behulp van gegevens die beschikbaar zijn uit de gebruikerssessies.

Het meest integraal deel van het productieproces is om een ​​product te creëren waar consumenten van houden en zich mee identificeren. Het succes van een product hangt dus af van het vermogen om zich te verhouden tot en te resoneren met gebruikers. Er gaat veel tijd zitten in het creëren van herkenbare en unieke producten die beter zijn dan die van concurrenten.

Kunstmatige intelligentie is handig vanwege het enorme vermogen om enorme hoeveelheden gegevens te onderzoeken en te analyseren. Het analyseert de laatste markttrends en consumentengedrag. AI gebruikt de gegevens vervolgens om een ​​werkend model te ontwerpen dat vervolgens kan worden verfijnd.

Hoewel ze zich nog in de beginfase van ontwikkeling bevinden, kunnen kunstmatige intelligentie en machine learning-technologieën de webruimte de komende jaren overnemen.

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