แมชชีนเลิร์นนิงส่งผลต่อการพัฒนาเว็บและการสร้างผลิตภัณฑ์ในปี 2021 หรือไม่

การเรียนรู้เครื่อง (ML) ดูเหมือนจะเป็นข้อตกลงที่ร้อนแรงที่สุดในตลาดเว็บ และดูเหมือนว่าจะปฏิวัติพื้นที่อินเทอร์เน็ตอย่างมาก คาดว่าจะส่งผลกระทบเพียงฝ่ายเดียวและผลกระทบรอบ ๆ เพิ่มขึ้น% 14 ของผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศทั่วโลก (GDP) ภายในปี 2030 โดยมีอัตราการเติบโตประมาณ 42% ต่อปี

เกือบ 65% ของบริษัท ขณะนี้กำลังแนะนำอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องหรือปัญญาประดิษฐ์ในผลิตภัณฑ์และบริการของตน กรณีกระแสการเรียนรู้มีนักเรียนมากกว่า XNUMX ล้านคนแล้ว ลงทะเบียนเรียนด้วยแมชชีนเลิร์นนิง หลักสูตรเกี่ยวกับ Udemy เพียงอย่างเดียว

ภาคการพัฒนาเว็บมีการพัฒนาและเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง นวัตกรรมทางวิศวกรรมใหม่กำลังถูกนำมาใช้เพื่อแทนที่แนวทางและกลยุทธ์ที่เก่าและล้าสมัยส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องเมื่อไม่กี่เดือนที่ผ่านมา ดังนั้น ผู้เขียนโปรแกรมส่วนใหญ่จึงอยู่ในแนวหน้าของความก้าวหน้าในการค้นหาแนวโน้มล่าสุดที่อาจเปลี่ยนแปลงและปรับปรุงการตลาดดิจิทัลในที่สุดเพื่อใช้ประโยชน์จากศักยภาพสูงสุด

นักวิเคราะห์สงสัยว่าแมชชีนเลิร์นนิงมีผลกระทบอย่างมากต่อ การพัฒนาเว็บ ปัจจุบัน

ความสัมพันธ์ระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ตามคำอธิบาย ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นระบบหรือเครื่องจักรที่เลียนแบบพลังสมองของมนุษย์ในการทำสิ่งต่าง ๆ ในบางกรณี ประสบความสำเร็จในการปรับปรุงการดำเนินงานตามข้อมูลที่ระบบเหล่านี้รวบรวม

ทั้งหมดที่เป็นไปได้เนื่องจากการบริจาคที่ AI เสนอใน การพัฒนาซอฟต์แวร์ ผ่านหนึ่งในสาขาหลักคือเครื่อง มันทำงานเป็นนักเรียนที่เรียนรู้ด้วยตนเองโดยทำงานเป็นเครื่องมือที่ไม่ต้องการให้ครูหรือผู้สอนภายนอกเรียนรู้วิธีตรวจจับปัญหาและแก้ไขปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากภายนอก

ดังนั้นจึงควรสังเกตว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ แต่ AI ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงแค่นั้น

สำหรับตอนนี้ไม่มีทางที่ หุ่นยนต์ดิสโทเปีย สามารถแทนที่มนุษย์ได้ แต่ในที่สุดนักพัฒนาเว็บอาจต้องมองหาวิธีอื่นในการใช้ทักษะของตน กลยุทธ์นี้ยังคงเหมาะสมที่สุดในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก และตรวจจับรูปแบบที่ละเอียดอ่อนและเปลี่ยนแปลงไดนามิกในระยะเวลานาน นอกจากนี้ยังควบคุมการตอบสนองต่อคำขอภายนอกที่แตกต่างกัน

ในขณะเดียวกัน ผู้เชี่ยวชาญจะได้รับเวลาว่างเพื่อใช้สิ่งที่ค้นพบและแก้ไขปัญหาโดยใช้พลังแห่งจินตนาการ กิจกรรมซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม เช่น วิดีโอเกม การสร้างแอปพลิเคชัน การออกแบบกราฟิก และ ความปลอดภัยทางไซเบอร์บนคลาวด์ การทดสอบจำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์เพื่อเตรียมข้อสรุปที่นำไปใช้ จัดระเบียบข้อมูล และกำหนดจุดของการดำเนินการทั้งหมด

กรณีใช้งานจริงของแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง

การแข่งขันที่พยายามจะครอบงำเทคโนโลยีที่พึ่งเกิดขึ้นได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว และผลลัพธ์ก็กำลังมาอย่างหนาแน่นและรวดเร็ว แต่ผลกระทบระยะยาวยังไม่ได้รับการพิจารณา เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนำไปใช้ แต่สำหรับตอนนี้ผู้คน:

• ปลดล็อกอุปกรณ์ด้วยใบหน้า
• ขับรถ รถยนต์อัจฉริยะ และบางครั้งรถพวกนี้ก็ขับคนไปทั่ว
• รับผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่ที่ Amazon แนะนำ
• พูดคุยกับผู้ช่วยเสมือนหลายคนที่จดจำเสียงและรู้คุณสมบัติและรสนิยมของพวกเขา
• ดูรายการที่ Netflix แนะนำ
• ทำการสั่งซื้อที่กำหนดเอง

วันนี้ บริษัทต่างๆ กำลังพัฒนาความหลากหลายที่ซับซ้อนซึ่งอิงกับปัญญาประดิษฐ์โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องของ Facebook, Googleและผู้นำคนอื่นๆ ในวงการเว็บ เครื่องมือส่วนใหญ่ถูกจัดวางในโหมดการเข้าถึงฟรีเพื่อประโยชน์ของมวลชน นั่นคือกลยุทธ์ที่ผู้คนอาจใช้ในการออกแบบและพัฒนาเว็บโดยอัตโนมัติในระยะยาว

จุดยอดนิยมอื่น ๆ ที่รวมความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับการพัฒนาเว็บ ได้แก่:

• ผู้สร้างเนื้อหา – แม้ว่าพวกเขาจะยังห่างไกลจากการสร้างข้อความที่ไร้ที่ติ แต่ปัญญาประดิษฐ์ก็ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างเนื้อหาที่เป็นต้นฉบับได้ 100% เครื่องมือเช่น Quill และ Articoolo ช่วยในการสร้างเนื้อหาจากข้อมูลพื้นฐานและข้อมูล
• แชทบอท – ในโลกของการตลาดดิจิทัล แชทบอทเริ่มปรากฏให้เห็น และหลายแบรนด์และบริษัทต่างๆ ได้เริ่มนำไปใช้เป็นเครื่องมือในการสื่อสารกับลูกค้าของตน ประโยชน์ของการใช้แชทบอทนั้นมีมากมาย โดยที่โดดเด่นที่สุดคือช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถให้บริการลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันไม่เว้นวันหยุด ในเวลาเดียวกัน พวกเขาสามารถจัดการคำถามปริมาณมหาศาลได้พร้อมๆ กัน และรักษาคุณภาพการบริการในระดับสูง
• การตลาดผ่านอีเมล – แมชชีนเลิร์นนิงนี้ไม่ได้หลีกหนีจากความคิดริเริ่มในการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรมที่รวมเอาปัญญาประดิษฐ์เข้าไว้ด้วยกัน เครื่องมืออย่าง Phrasee และ Persado ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลายเพื่อพัฒนาหัวเรื่อง เนื้อหาอีเมล และแม้กระทั่ง ตำรา CTA.
• การออกแบบเว็บไซต์ – AI เปลี่ยนแปลงเว็บอย่างกว้างขวางและสม่ำเสมอโดยเริ่มแทนที่นักออกแบบ พื้นที่เฟื่องฟูของเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (ADI) กำลังทำเช่นนั้นและผลักดันการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานในลักษณะที่สร้างเว็บไซต์ ข้อเสนอบุ๊กมาร์กและ Wix ในตอนนี้สร้างเว็บไซต์ได้อย่างน่าเชื่อถือในเวลาไม่กี่นาที โดยมีตัวเลือกมากมายสำหรับการปรับแต่งในภายหลัง

ดังนั้นภายในเวลาไม่กี่ปีจึงเป็นไปได้ที่แมชชีนเลิร์นนิงจะเข้ามามีส่วนในการพัฒนาเว็บทั่วไปเพิ่มมากขึ้น

ผลการเรียนรู้ของเครื่องต่อการออกแบบเว็บ

แนวโน้มนี้คาดว่าจะส่งผลต่อการทำงานของทุกคน พัฒนาซอฟต์แวร์ รอบโลก. ดังนั้น นักพัฒนาซอฟต์แวร์ควรเข้าใจและกำหนดว่าเทคโนโลยีใหม่คืออะไร และจะสามารถนำไปใช้กับพวกเขาได้อย่างไรภายในวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์และในแอปพลิเคชัน ต่อไปนี้คือยูทิลิตี้บางส่วนของปัญญาประดิษฐ์สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์:

เปลี่ยนความคิดเป็นโค้ดทันที

การนำแนวคิดทางธุรกิจไปใช้ในโค้ดซอฟต์แวร์ถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ แม้ว่าจะมีการปรับปรุงในด้านนี้เนื่องจากกลยุทธ์ที่คล่องตัวและกิจกรรมการวิเคราะห์ธุรกิจ ลองนึกภาพว่าทีมพัฒนาสามารถอธิบายแนวคิดในภาษาธรรมชาติและให้ระบบเข้าใจแนวคิดทั้งหมดและเปลี่ยนเป็นโค้ดสั่งการได้หรือไม่

แม้ว่าจะยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัด แต่ก็เป็นไปได้ว่าอาจมีการแนะนำการเปลี่ยนแปลงระบบผู้เชี่ยวชาญและการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการปรับปรุงแอปพลิเคชัน ปัญญาประดิษฐ์จะเพิ่มกรณีทดสอบและแบบจำลองความต้องการโดยใช้การจดจำข้อความขั้นสูง ซึ่งส่งผลให้ตัวสร้างโค้ดดีขึ้น

เพิ่มความแม่นยำในการประมาณการ

ปัจจุบัน การประมาณค่าโครงการซอฟต์แวร์ค่อนข้างซับซ้อนและมีความแม่นยำต่ำ การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ นำวิธีแก้ปัญหา สำหรับประมาณการซอฟต์แวร์ที่วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตจากโครงการและกิจกรรมของบริษัทที่ผ่านมา เพื่อกำหนดสถิติและความสัมพันธ์ จากนั้นพวกเขาใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และกฎเกณฑ์ทางธุรกิจเพื่อเสนอการประเมินความพยายามและเวลาที่แม่นยำยิ่งขึ้น

เร่งการตรวจจับข้อบกพร่องและวิธีแก้ไข

เมื่อใดก็ตามที่ระบบมีความล้มเหลวในการผลิตหลายครั้ง ทีมงานจะใช้เวลา ความพยายาม และเงินเป็นจำนวนมากในการสร้างความล้มเหลวในการค้นหาและแก้ไข ในกรณีส่วนใหญ่ นักพัฒนาที่สร้างโครงการจะไม่ทำให้งานในการค้นหาโซลูชันมีความท้าทายมากขึ้น

แต่ด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ ทักษะและความคิดของผู้เขียนโค้ดต้นฉบับอาจถูกวิเคราะห์และค้นพบผู้ที่มีโปรไฟล์คล้ายกันได้

ตัดสินใจอัตโนมัติว่าจะสร้างและทดสอบอะไร

ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงสามารถวิเคราะห์และกำหนดรูปแบบของแอปพลิเคชันในการผลิต และจากผลการวิจัยจะกำหนดว่าความต้องการงานในมือใดที่จำเป็นต้องมีลำดับความสำคัญสูงสุด ระบบยังสามารถกำหนดข้อกำหนดที่ค้างอยู่ที่ควรดำเนินการก่อน การวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งานยังสามารถใช้เพื่อสร้างสคริปต์ทดสอบอัตโนมัติได้อีกด้วย

ปัญญาประดิษฐ์ส่วนใหญ่ฝังอยู่ในทุกภาคส่วนของการผลิต ดังนั้น นักพัฒนาเว็บจึงต้องหาวิธีฝึกฝนและใช้งานเพื่อใช้ประโยชน์จาก เทคโนโลยี ใช้งานได้ไม่จำกัด

การวิจัยตลาด AI เปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างผลิตภัณฑ์

หลายภาคส่วนของเศรษฐกิจโลกกำลังบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ในขั้นตอนการพัฒนา แต่นักพัฒนาและนักวิเคราะห์ยังคงค้นคว้าวิธีเพิ่มเวิร์กโฟลว์โดยใช้ AI ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่าเทคโนโลยีจะมีรากฐานในอุตสาหกรรมต่างๆ ของเศรษฐกิจโลก

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เทคโนโลยีเหล่านี้ได้เปลี่ยนแปลง เวทีการวิจัยตลาดสำหรับอีคอมเมิร์ซ และเปลี่ยนแปลงแนวทางการพัฒนาผลิตภัณฑ์ทั้งหมด ในช่วงสองปีที่ผ่านมา ความนิยมและความก้าวหน้าในความสามารถของ AI นั้นเพิ่มขึ้นอย่างมาก ก่อนหน้านี้ ปัญญาประดิษฐ์ถูกจำกัดไว้เฉพาะอุปกรณ์อัจฉริยะเท่านั้น

แต่วันนี้นักพัฒนากำลังผสานเทคโนโลยีเข้ากับอุตสาหกรรมอื่นๆ มากมาย เช่น หุ้นการตลาด การเงิน และการดูแลสุขภาพ ภาคส่วนเหล่านี้กำลังประสบกับการใช้เทคโนโลยี AI ที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากมีการวิจัยเกิดขึ้นมากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ทุกภาคส่วนได้เริ่มพึ่งพาปัญญาประดิษฐ์อย่างกว้างขวางแล้ว

ในปี 2017 การประชุม AI ได้ทำ สำรวจ ซึ่งแนะนำว่าปัญญาประดิษฐ์อาจเข้ามาแทนที่มนุษย์ในการทำงานทางปัญญาทั้งหมดภายในปี 2050

ความสำคัญของการวิจัยตลาดสำหรับอีคอมเมิร์ซ

การพัฒนาเทคโนโลยีการตลาด ถูกวิพากษ์วิจารณ์ว่าด้วยการเลิกจ้างงานมนุษย์ แต่ก็มีความถูกต้องในบางกรณี เครื่องจักรสามารถทำงานได้มากกว่าคนหลายคนเพียงลำพัง ภาคการผลิตและการออกแบบผลิตภัณฑ์กำลังประสบกับผลกระทบของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอยู่แล้ว

ปัญญาประดิษฐ์ได้แสดงผลลัพธ์ที่น่าทึ่งในขั้นตอนหลังการผลิต ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย ให้ผู้ผลิตตั้งโปรแกรมเครื่องจักรให้เรียนรู้ได้เร็วขึ้นและทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้นโดยไม่มีข้อผิดพลาด เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ใส่ใจในรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ที่มนุษย์อาจมองข้าม

ข้อดีของ AI

เทคโนโลยีนี้ช่วยยืดอายุขัยของผู้คนด้วยการรับงานที่เป็นอันตราย ทำการทดสอบความปลอดภัยสำหรับภาคระบบอัตโนมัติและการขุด ตัวอย่างเช่น ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำให้ภาคความปลอดภัยยานยนต์เป็นอัตโนมัติโดยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์

การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ช่วยลดต้นทุนการดำเนินธุรกิจใน การผลิต และภาคการออกแบบ เครื่องจักรใช้แทนแรงงานคนและเพิ่มประสิทธิภาพในที่ทำงาน ซึ่งช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานทั่วไป เนื่องจากต้นทุนการผลิตต่ำ ผลิตภัณฑ์จึงมีราคาที่ไม่แพงสำหรับคนทั่วไป

AI ช่วยในการออกแบบผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นโดยรวบรวมข้อมูลที่ทำให้ผลิตภัณฑ์มีประโยชน์และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ภาคการผลิตขาดนักวิเคราะห์คุณภาพและวิศวกรการประกันที่เพียงพอซึ่งทำให้คุณภาพโดยทั่วไปของผลิตภัณฑ์ลดลง

คุณสมบัติของการทดสอบผลิตภัณฑ์จำเป็นต้องมีการตรวจสอบอย่างละเอียดซึ่งอาจใช้เวลานาน แต่ AI พิสูจน์ให้เห็นแล้วว่าเป็นโซลูชันที่ยอดเยี่ยม ซึ่งทำให้แน่ใจว่าการทดสอบเสร็จสิ้นอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ด้วยการปฏิวัติดังกล่าว พนักงานสามารถใช้เวลามากขึ้นในการศึกษาแนวโน้มของผู้บริโภค ทำให้พวกเขาสามารถให้บริการที่ดีขึ้นแก่ลูกค้าได้

การทดสอบด้วยตนเองโดยวิศวกรประกันคุณภาพอาจทำให้กระบวนการผลิตช้าลงเนื่องจากการผลิตจำนวนมากไม่สามารถทำได้จนกว่าการตรวจสอบอย่างละเอียดจะเสร็จสิ้น แต่วิธีการแบบอัตโนมัติสามารถเพิ่มเวิร์กโฟลว์และประหยัดเวลาและเงินได้ นอกจากนี้ การใช้คุณสมบัติการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์สามารถค้นพบจุดบกพร่องเล็กๆ น้อยๆ แล้วแก้ไขโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในเซสชันของผู้ใช้

ที่สุด ส่วนหนึ่ง ของกระบวนการผลิตคือการสร้างผลิตภัณฑ์ที่ผู้บริโภคชื่นชอบและเกี่ยวข้อง ดังนั้นความสำเร็จของผลิตภัณฑ์จึงขึ้นอยู่กับความสามารถในการสร้างความสัมพันธ์และสะท้อนกับผู้ใช้ ต้องใช้เวลามากมายในการสร้างผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องและมีเอกลักษณ์ซึ่งดีกว่าผลิตภัณฑ์ของคู่แข่ง

ปัญญาประดิษฐ์มีประโยชน์เนื่องจากมีความสามารถมหาศาลในการวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล วิเคราะห์แนวโน้มตลาดล่าสุดและพฤติกรรมผู้บริโภค จากนั้น AI จะใช้ข้อมูลในการออกแบบรูปแบบการทำงานที่ปรับแต่งได้

แม้ว่าพวกเขาจะอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา แต่ปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องก็สามารถเข้ายึดครองพื้นที่เว็บได้ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

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