Ali strojno učenje vpliva na spletni razvoj in ustvarjanje izdelkov v letu 2021?

Strojno učenje (ML) se zdi najbolj vroča ponudba na spletnem trgu in zdi se, da je precej spremenila internetni prostor. Pričakuje se, da bo sam vplival in vplival na a 14% povečanje bruto domačega proizvoda (BDP) do leta 2030 s približno 42% letne stopnje rasti.

Skoraj 65% podjetij trenutno v svoje izdelke in storitve uvajajo algoritme strojnega učenja ali umetne inteligence. V primeru učnih trendov jih ima že več kot pet milijonov študentov vpisali v strojno učenje tečaji samo na Udemyju.

Sektor spletnega razvoja se nenehno razvija in spreminja. Zlasti se nove inženirske inovacije uporabljajo za nadomestitev večine starih in zastarelih pristopov in strategij, ki so bile pomembne pred nekaj meseci. Zato je večina programerjev programov predvsem v ospredju napredka pri iskanju najnovejših trendov, ki bi se sčasoma lahko preoblikovali in izboljšali digitalno trženje, da bi izkoristili njegov največji potencial.

Analitiki se zdaj sprašujejo, ali lahko strojno učenje pomembno vpliva na to izdelava spletnih strani trenutno.

Povezava med strojnim učenjem in umetno inteligenco (AI)

Po opisu oz. Umetna inteligenca (AI) je sistem ali stroj, ki posnema človeške možgane, da delajo različne stvari. V nekaterih primerih uspešno izboljša svoje delovanje na podlagi informacij, ki jih ti sistemi zbirajo.

Vse to je mogoče zaradi prispevka AI v razvoj programske opreme preko ene od svojih glavnih vej, stroja. Deluje kot samouk, dela kot instrument, ki od učiteljev ali zunanjih učiteljev ne zahteva, da se naučijo odkriti težave in jih učinkovito rešiti brez kakršnega koli zunanjega posredovanja.

Zato je treba omeniti, da je strojno učenje del umetne inteligence, vendar umetna inteligenca ni omejena nanje.

Za zdaj ni možnosti, da bi a distopijski robot lahko nadomesti ljudi. Toda spletni razvijalci bodo sčasoma morda morali poiskati druge načine za uporabo svojih veščin. Strategija je še vedno optimalna pri obdelavi ogromnih količin informacij in v dolgih obdobjih zazna subtilne vzorce in spreminjajočo se dinamiko. Nadzira tudi različne odzive na zunanje zahteve.

Medtem pa strokovnjak dobi nekaj prostega časa za uporabo različnih ugotovitev in reševanje težav z uporabo svoje moči domišljije. Tradicionalne programske dejavnosti, kot so video igre, ustvarjanje aplikacij, grafični dizajn in oblačna kibernetska varnost testiranje potrebuje človeško posredovanje za pripravo uporabljenih zaključkov, organiziranje podatkov in določitev vseh točk uporabe ukrepov.

Primeri praktične uporabe aplikacije strojnega učenja

Ta dirka, ki poskuša prevladovati v nastajajočih tehnologijah, se je že začela, rezultati pa prihajajo hitro in hitro. Dolgoročne posledice pa še ni mogoče ugotoviti, saj je strojno učenje še vedno na začetku sprejetja. Za zdaj pa ljudje:

• Odklenite njihove naprave za njihove obraze
• Drive pametni avtomobili in včasih ti avtomobili vozijo ljudi naokoli
• Pridobite večino izdelkov, ki jih predlaga Amazon
• Pogovorite se z različnimi virtualnimi pomočniki, ki prepoznajo glas in poznajo njihove specifikacije in okuse
• Oglejte si programe, ki jih priporoča Netflix
• Nakupujte po meri

Danes podjetja razvijajo prefinjene preusmeritve, ki temeljijo na umetni inteligenci z uporabo infrastrukture strojnega učenja v Facebook, Google, in drugi voditelji v spletni sferi. Večina orodij je v dobro množic postavljena v načinu prostega dostopa. To je strategija, ki jo lahko ljudje dolgoročno avtomatizirajo pri spletnem oblikovanju in razvoju.

Druge priljubljene točke, ki povezujejo zmogljivosti strojnega učenja s spletnim razvojem, vključujejo:

• Ustvarjalci vsebin - čeprav še zdaleč ne ustvarjajo brezhibnih besedil, umetna inteligenca že omogoča uporabnikom, da pripravijo 100% izvirno vsebino. Orodja, kot sta Quill in Articoolo, pomagata ustvarjati vsebino iz osnovnih informacij in podatkov.
• Chatboti - v svetu digitalnega trženja chatboti postajajo vidni in številne blagovne znamke in podjetja so jih začela izvajati kot sredstvo komunikacije s svojimi strankami. Prednosti uporabe klepetalnic so številne, pri čemer je najbolj opazno to, da podjetjem omogočajo 24-urno ponudbo storitev za stranke. Hkrati lahko hkrati upravljajo ogromno količino poizvedb in vzdržujejo visoko raven kakovosti storitev.
• E-poštno trženje - ta točka strojnega učenja ne uide pobudam za posvojitev, ki vključujejo umetno inteligenco. Orodja, kot sta Phrasee in Persado, uporabljajo različne obdelave naravnih jezikov za razvoj predmetov, vsebine e-pošte in celo Besedila CTA.
• Spletno oblikovanje - AI široko in dosledno spreminja splet, tako da začne izpodrivati ​​oblikovalce. Uspešen prostor orodij za umetno oblikovalsko inteligenco (ADI) to počne in spodbuja temeljne spremembe v načinu ustvarjanja spletnih strani. Ponudbe Bookmark in Wix zdaj verodostojno ustvarjajo spletna mesta v nekaj minutah z veliko možnostmi za poznejše prilagajanje.

Zato je v nekaj letih mogoče videti, da strojno učenje zavzema vse večji del splošnega prostora spletnega razvoja.

Vpliv strojnega učenja na spletno oblikovanje

Ta trend naj bi vplival na delo vseh razvijalci programske opreme okoli sveta. Zato bi morali razvijalci razumeti in določiti, katere so nove tehnologije in kako jih lahko uporabljajo v življenjskem ciklu razvoja programske opreme in v aplikacijah. Tu je nekaj pripomočkov umetne inteligence za razvoj programske opreme:

Takoj spremenite ideje v kodo

Vpeljava poslovne ideje v programsko kodo je velik izziv, kljub izboljšavam na tem področju zaradi gibčnih strategij in dejavnosti poslovne analize. Predstavljajte si, če lahko razvojna skupina samo opiše idejo v naravnem jeziku in jo njihov sistem razume in spremeni v izvedljivo kodo?

Čeprav tega še ni mogoče uresničiti, je mogoče, da se predlagajo spremembe strokovnega sistema in obdelava naravnega jezika ter izboljšave aplikacij. Umetna inteligenca bo povečala testne primere in modele zahtev z uporabo zelo naprednega prepoznavanja besedila, kar ima za posledico boljše generatorje kod.

Izboljšajte natančnost ocen

Trenutno so ocene programov programske opreme precej zapletene z nizko natančnostjo. Strojno učenje in umetna inteligenca prinesite rešitve za oceno programske opreme, ki analizira zgodovinske podatke iz preteklih projektov in dejavnosti podjetja, da bi določila statistiko in korelacije Nato s pomočjo napovedne analitike in poslovnimi pravili ponudijo natančnejše ocene napora in časa.

Pospešite odkrivanje napak in rešitev

Kadar ima sistem več proizvodnih napak, ekipe porabijo veliko časa, truda in denarja za reprodukcijo napak, da jih najdejo in odpravijo. V večini primerov razvijalci, ki so ustvarili projekt, niso več, zaradi česar je naloga iskanja rešitev bolj zahtevna.

Toda z uporabo umetne inteligence lahko analiziramo spretnosti in ideje osebe, ki je napisala prvotno kodo, in odkrijemo nekoga s podobnim profilom.

Avtomatizirajte odločitve, kaj ustvariti in preizkusiti

Umetna inteligenca in strojno učenje lahko analizirata in določita vzorce uporabe v proizvodnji ter na podlagi ugotovitev ugotovita, katere zahteve za zaostanke morajo imeti največjo prednost. Sistem lahko določi tudi, katere zahteve za zaostanke je treba najprej uvesti. Analiza vedenja uporabe se lahko uporablja tudi za ustvarjanje avtomatiziranih testnih skriptov.

Umetna inteligenca je v glavnem vgrajena v vse proizvodne sektorje. Zato morajo spletni razvijalci najti načine za vadbo in jih uporabiti za izkoriščanje tehnologije neomejena uporaba.

Raziskave trga umetne inteligence spreminjajo načine izdelave izdelkov

Številni sektorji svetovnega gospodarstva zdaj v začetnih fazah vključujejo strojno učenje in umetno inteligenco. Toda razvijalci in analitiki še vedno raziskujejo, kako povečati potek dela z uporabo umetne inteligence. V prihodnjih letih strokovnjaki verjamejo, da bo tehnologija imela oporo v različnih panogah svetovnega gospodarstva

Te tehnologije so spremenile arena tržnih raziskav za e-trgovino in spremenil celoten pristop k razvoju izdelkov. V zadnjih dveh letih se močno povečuje priljubljenost in napredek na področju zmogljivosti umetne inteligence. Prej je bila umetna inteligenca omejena le na pametne naprave.

Toda danes razvijalci tehnologijo povezujejo s številnimi drugimi panogami Zaloge, trženje, finance in zdravstvo. Ti sektorji doživljajo velik porast uporabe tehnologije umetne inteligence, saj se dogaja veliko raziskav. Vsi sektorji so se zdaj začeli močno zanašati na umetno inteligenco.

Leta 2017 je AI konferenca to storila Anketa ki je nakazoval, da bi umetna inteligenca lahko nadomestila človeštvo pri opravljanju vseh intelektualnih nalog do leta 2050.

Pomen tržnih raziskav za e-trgovino

Razvoj tržne tehnologije kritizirajo, da jim jemljejo človeška dela, vendar so v nekaterih primerih natančni. Stroj lahko sam deluje več kot več ljudi. Sektorji proizvodnje in oblikovanja izdelkov so že priča učinkom tehnološkega napredka.

Umetna inteligenca je v postprodukcijski fazi pokazala neverjetne rezultate. To prihrani čas in denar, tako da proizvajalci programirajo stroje, da se hitreje učijo in natančneje opravljajo naloge brez napak. Tehnologija strojnega učenja in umetna inteligenca sta pozorna na majhne podrobnosti, ki jih lahko človek spregleda.

Prednosti AI

Ta tehnologija ljudem povečuje življenjsko dobo z zavzemanjem nevarnih služb. Opravlja varnostne teste za avtomatizacijo in rudarstvo. Na primer, umetna inteligenca lahko avtomatizira avtomobilski varnostni sektor z zbiranjem in analiziranjem vseh podatkov o varnosti izdelka.

Strojno učenje in umetna inteligenca ublažita poslovne operativne stroške v EU proizvodnja in oblikovanje sektorja. Stroji nadomeščajo ročno delo in povečujejo učinkovitost na delovnem mestu, kar zmanjšuje splošne stroške delovanja. Ker so proizvodni stroški nizki, izdelki postanejo bolj dostopni množicam.

AI pomaga pri oblikovanju boljših izdelkov tako, da zbira več podatkov, ki so izdelki bolj koristni in učinkoviti. V proizvodnem sektorju primanjkuje dovolj kakovostnih analitikov in inženirjev za zagotavljanje varnosti, kar znižuje splošno kakovost izdelkov.

Preizkušanje lastnosti izdelkov zahteva obsežen pregled, ki lahko traja veliko časa. Toda AI se je izkazal za odlično rešitev, ki zagotavlja hitro in učinkovito izvajanje testov. S tem prevzemom lahko delavci porabijo več časa za proučevanje potrošniških trendov, ki jim omogočajo, da strankam ponudijo boljše storitve.

Ročno preskušanje s strani inženirjev za zagotavljanje kakovosti lahko upočasni proizvodni postopek, saj množične proizvodnje ni mogoče izvesti, dokler ni temeljit pregled končan. Toda avtomatiziran pristop lahko poveča potek dela in prihrani čas in denar. Poleg tega lahko uporaba funkcij strojnega učenja in umetne inteligence odkrije manjše napake in jih nato popravi z uporabo podatkov, ki so na voljo v uporabniških sejah.

Večina sestavni del proizvodnega procesa je ustvariti izdelek, ki ga imajo potrošniki radi in so povezani z njim. Uspeh izdelka je torej odvisen od njegove sposobnosti povezovanja in odmevanja z uporabniki. Veliko časa gre za ustvarjanje primerljivih in unikatnih izdelkov, ki so boljši od tistih, ki jih ustvarijo konkurenti.

Umetna inteligenca pride prav zaradi njene ogromne sposobnosti raziskovanja in analiziranja ogromnih količin podatkov. Analizira najnovejše tržne trende in vedenje potrošnikov. AI nato podatke uporabi za oblikovanje delujočega modela, ki ga je nato mogoče izboljšati.

Čeprav so v začetni fazi razvoja, lahko tehnologije umetne inteligence in strojnega učenja v prihodnjih letih prevzamejo spletni prostor.

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