Makine Öğrenimi 2021'de Web Geliştirme ve Ürün Oluşturmayı Etkiler mi?

Makine öğrenme (ML) web pazarındaki en sıcak fırsat gibi görünüyor ve İnternet alanında önemli ölçüde devrim yaratacak gibi görünüyor. Tek başına bir çevreyi etkilemesi ve etkilemesi bekleniyor. 14% artış 2030 yılına kadar küresel gayri safi yurt içi hasılanın (GSYİH) yıllık büyüme oranının yaklaşık %42'si kadar olması bekleniyor.

Neredeyse firmaların %65'si şu anda ürün ve hizmetlerine makine öğrenimi algoritmalarını veya yapay zekayı dahil ediyorlar. Öğrenme eğilimleri söz konusu olduğunda, beş milyondan fazla öğrenci halihazırda makine öğrenimine kaydoldum yalnızca Udemy'deki kurslar.

Web geliştirme sektörü sürekli gelişiyor ve değişiyor. Sadece birkaç ay önce geçerli olan eski ve modası geçmiş yaklaşımların ve stratejilerin çoğunun yerini almak üzere yeni mühendislik yenilikleri uygulanmaya başlanması dikkat çekicidir. Bu nedenle, program yazarlarının çoğu, dijital pazarlamayı maksimum potansiyelinden yararlanmak için nihayetinde dönüştürebilecek ve geliştirebilecek en son trendleri arayan ilerlemenin ön saflarında yer almaktadır.

Analistler artık makine öğreniminin dünya üzerinde önemli bir etkisinin olup olamayacağını merak ediyor. web geliştirme şu anda.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka (AI) Arasındaki İlişki

Açıklamaya göre, yapay zeka (AI), farklı şeyler yapmak için insan beyin gücünü taklit eden bir sistem veya makinedir. Bazı durumlarda, bu sistemlerin topladığı bilgilere dayanarak operasyonlarını başarılı bir şekilde geliştirmektedir.

Tüm bunlar yapay zekanın teknolojiye sunduğu katkı sayesinde mümkün oluyor yazılım geliştirme ana dallarından biri olan makine aracılığıyla. Öğretmenlerin veya dışarıdan eğitmenlerin, herhangi bir dış müdahale olmadan sorunları nasıl tespit edeceklerini ve etkili bir şekilde çözeceklerini öğrenmelerini gerektirmeyen bir araç olarak çalışan, kendi kendini yetiştirmiş bir öğrenci olarak çalışır.

Bu nedenle makine öğreniminin yapay zekanın bir parçası olduğunu ancak yapay zekanın bunlarla sınırlı olmadığını belirtmekte fayda var.

Şimdilik bunun hiçbir yolu yok distopik robot insanların yerini alabilir. Ancak web geliştiricileri eninde sonunda becerilerini kullanmanın başka yollarını aramak zorunda kalabilir. Strateji, büyük miktarlardaki bilgilerin işlenmesinde hala optimal düzeydedir ve uzun süreler boyunca ince kalıpları ve değişen dinamikleri tespit eder. Ayrıca harici isteklere verilen farklı yanıtları da kontrol eder.

Bu arada uzman, farklı bulguları uygulamak ve hayal gücünü kullanarak sorunları çözmek için biraz serbest zaman kazanır. Video oyunları, uygulama oluşturma, grafik tasarımlar gibi geleneksel yazılım etkinlikleri ve bulut siber güvenliği Testler, uygulamalı sonuçları hazırlamak, verileri düzenlemek ve eylemlerin tüm uygulama noktalarını belirlemek için insan müdahalesine ihtiyaç duyar.

Makine Öğrenimi Uygulamasının Pratik Kullanım Durumları

Yeni ortaya çıkan teknolojilere hakim olma yarışı çoktan başladı ve sonuçlar yoğun ve hızlı bir şekilde geliyor. Ancak makine öğrenimi henüz benimsenme aşamasında olduğundan uzun vadeli sonuçlar henüz belirlenmedi. Ama şimdilik insanlar:

• Cihazlarının kilidini yüzlerinden kullanarak açın
• sürücü akıllı arabalar ve bazen bu arabalar insanları gezdiriyor
• Amazon'un önerdiği ürünlerin çoğunu edinin
• Sesleri tanıyan, onların özelliklerini ve zevklerini bilen çeşitli sanal asistanlarla konuşun
• Netflix'in önerdiği programları izleyin
• Özelleştirilmiş satın almalar yapın

Günümüzde firmalar, makine öğrenimi altyapısını kullanarak yapay zekaya dayalı karmaşık saptırmalar geliştirmektedir. Facebook, Googleve web alanındaki diğer liderler. Araçların çoğu, kitlelerin yararına olacak şekilde serbest erişim modunda düzenlenmiştir. Bu, insanların uzun vadede web tasarımı ve geliştirme çalışmalarını otomatikleştirmek için kullanabileceği bir stratejidir.

Makine öğrenimi yeteneklerini web geliştirmeyle bütünleştiren diğer popüler noktalar şunlardır:

• İçerik oluşturucular her ne kadar kusursuz metinler oluşturmaktan hala uzak olsalar da, yapay zeka zaten kullanıcıların %100 orijinal içerik üretmesine olanak tanıyor. Quill ve Articoolo gibi araçlar, temel bilgi ve verilerden içerik oluşturulmasına yardımcı olur.
• Chatbotlar – dijital pazarlama dünyasında chatbotlar görünür hale geliyor ve birçok marka ve firma müşterileriyle iletişim aracı olarak bunları uygulamaya başlıyor. Chatbot kullanmanın pek çok faydası var; en dikkate değer olanı, şirketlerin 24/7 müşteri hizmetleri sunmalarına olanak sağlamasıdır. Eş zamanlı olarak, büyük hacimli sorguları aynı anda yönetebilir ve yüksek düzeyde hizmet kalitesini koruyabilirler.
• E-posta pazarlaması – makine öğreniminin bu noktası, yapay zekayı entegre eden benimseme girişimlerinden kaçamaz. Phrasee ve Persado gibi araçlar, konu satırları, e-posta içeriği ve hatta içerik geliştirmek için çeşitli doğal dil işleme yöntemlerinden yararlanır. CTA metinleri.
• Web Tasarımı - Yapay zeka, tasarımcıların yerini almaya başlayarak web'i geniş çapta ve tutarlı bir şekilde değiştiriyor. Gelişen bir yapay tasarım zekası (ADI) araçları alanı bunu yapıyor ve web sitelerinin oluşturulma biçiminde temel bir değişikliği zorluyor. Bookmark ve Wix teklifi artık daha sonra özelleştirme için birçok seçenekle birlikte dakikalar içinde site oluşturma konusunda güvenilir bir iş çıkarıyor.

Dolayısıyla birkaç yıl içinde makine öğreniminin genel web geliştirme alanında büyüyen bir paya sahip olduğunu görmek mümkün.

Web Tasarımında Makine Öğrenmesinin Etkisi

Bu eğilimin herkesin işini etkilemesi bekleniyor Yazılım geliştiricileri dünya çapında. Bu nedenle geliştiricilerin yeni teknolojilerin neler olduğunu ve yazılım geliştirme yaşam döngüsü içerisinde ve uygulamalarda bunlara nasıl uygulanabileceklerini anlamaları ve belirlemeleri gerekmektedir. Yapay zekanın yazılım geliştirmede sağladığı bazı faydalar şunlardır:

Fikirleri Anında Kodlara Dönüştürün

Çevik stratejiler ve iş analizi faaliyetleri nedeniyle bu alanda yaşanan gelişmelere rağmen, bir iş fikrinin yazılım kodunda uygulanması büyük bir zorluktur. Bir geliştirme ekibinin bir fikri doğal dilde tanımlayabildiğini ve sistemlerinin hepsini anlayıp onu çalıştırılabilir bir koda dönüştürebildiğini düşünün.

Henüz gerçekleşmemiş olsa da uzman sistem değişiklikleri ve doğal dil işleme ve uygulamalarda iyileştirmeler yapılması önerilebilir. Yapay zeka, son derece gelişmiş metin tanımayı kullanarak test senaryolarını ve gereksinim modellerini güçlendirecek ve bu da daha iyi kod oluşturuculara yol açacak.

Tahminlerin Doğruluğunu Artırın

Günümüzde yazılım projelerinin tahminleri oldukça karmaşık ve düşük hassasiyetlidir. Makine öğrenimi ve yapay zeka çözümler getir İstatistikleri ve korelasyonları belirlemek amacıyla geçmiş şirket projelerinden ve faaliyetlerinden elde edilen geçmiş verileri analiz eden yazılımı tahmin etmek için. Daha sonra, daha doğru çaba ve zaman tahminleri sunmak için tahmine dayalı analizleri ve iş kurallarını kullanırlar.

Arıza Tespiti ve Çözümlerini Hızlandırın

Bir sistemde çok sayıda üretim hatası olduğunda ekipler, hataları bulup düzeltmek için çok fazla zaman, çaba ve para harcarlar. Çoğu durumda projeyi oluşturan geliştiricilerin artık orada olmaması, çözüm bulma görevini daha da zorlaştırır.

Ancak yapay zeka kullanılarak orijinal kodu yazan kişinin yetenekleri ve fikirleri analiz edilerek benzer profile sahip biri keşfedilebilir.

Ne Oluşturulacağına ve Test Edileceğine İlişkin Kararları Otomatikleştirin

Yapay zeka ve makine öğrenimi, üretimdeki uygulama modellerini analiz edip belirleyebilir ve bulgulara dayanarak hangi biriktirme gereksinimlerinin en büyük önceliğe sahip olması gerektiğini belirleyebilir. Sistem ayrıca hangi biriktirme gereksinimlerinin ilk olarak uygulanması gerektiğini de belirleyebilir. Kullanım davranışı analizi aynı zamanda otomatik test komut dosyaları oluşturmak için de kullanılabilir.

Yapay zeka esas olarak üretimin tüm sektörlerine yerleştirilmiştir. Bu nedenle, web geliştiricilerinin onu kullanmanın ve pratik yapmanın yollarını bulması gerekir. teknoloji en sınırsız kullanım.

Yapay Zeka Pazar Araştırması Ürün Yapımının Yollarını Değiştiriyor

Küresel ekonominin pek çok sektörü artık makine öğrenimini ve yapay zekayı henüz başlangıç ​​aşamasında entegre ediyor. Ancak geliştiriciler ve analistler hâlâ yapay zekayı kullanarak iş akışını nasıl artırabileceklerini araştırıyor. Uzmanlar önümüzdeki yıllarda teknolojinin küresel ekonominin farklı sektörlerinde yer edineceğine inanıyor

Özellikle bu teknolojiler dünyayı değiştirdi. e-Ticaret için pazar araştırması alanı ve ürün geliştirme konusundaki yaklaşımın tamamını değiştirdi. Son iki yılda yapay zeka yeteneklerinde popülerlik ve ilerlemede büyük bir artış yaşandı. Daha önce yapay zeka yalnızca akıllı cihazlarla sınırlıydı.

Ancak bugün geliştiriciler teknolojiyi diğer birçok sektörle entegre ediyor. hisse senetleri, pazarlama, finans ve sağlık. Bu sektörlerde çok fazla araştırma yapıldığı için yapay zeka teknolojisi kullanımında bir artış yaşanıyor. Özellikle tüm sektörler artık büyük ölçüde yapay zekaya güvenmeye başladı.

Yapay Zeka Konferansı 2017 yılında anket Bu, yapay zekanın 2050 yılına kadar tüm entelektüel görevleri yerine getirmede insanlığın yerini alabileceğini öne sürdü.

E-Ticaret İçin Pazar Araştırmasının Önemi

Pazar teknolojisindeki gelişmeler İnsanların işlerini elinden aldıkları için eleştiriliyorlar ancak bazı durumlarda doğrudurlar. Bir makine tek başına birden fazla insandan daha fazlasını çalıştırabilir. İmalat ve ürün tasarımı sektörleri halihazırda teknolojik gelişmelerin etkilerine tanık oluyor.

Yapay zeka, post prodüksiyon aşamasında inanılmaz sonuçlar verdi. Üreticilerin makineleri daha hızlı öğrenmeleri ve görevleri daha hatasız tamamlamaları için programlamalarına olanak tanıyarak zamandan ve paradan tasarruf sağlar. Makine öğrenimi teknolojisi ve yapay zeka, bir insanın gözden kaçırabileceği küçük ayrıntılara dikkat ediyor.

Yapay Zekanın Avantajları

Bu teknoloji tehlikeli işleri üstlenerek insanların ömrünü uzatıyor. Otomasyon sektörlerine ve madencilik sektörüne yönelik güvenlik testleri yapmaktadır. Örneğin yapay zeka, ürünün güvenliğine ilişkin tüm verileri toplayıp analiz ederek otomotiv güvenliği sektörünü otomatik hale getirebilir.

Makine öğrenimi ve yapay zeka, iş operasyon maliyetlerini azaltır üretim ve tasarım sektörü. Makineler manuel emeğin yerini alır ve işyerinde verimliliği artırır, bu da genel işletme maliyetini azaltır. Üretim maliyetleri düşük olduğundan ürünler kitlelere daha uygun fiyatlı hale gelir.

Yapay zeka, ürünleri daha yararlı ve verimli hale getiren daha fazla veri toplayarak daha iyi ürünler tasarlamaya yardımcı olur. İmalat sektöründe yeterli kalite analisti ve güvence mühendisi bulunmaması, ürünlerin genel kalitesini düşürmektedir.

Ürünlerin özelliklerinin test edilmesi, çok zaman alabilecek kapsamlı bir inceleme gerektirir. Ancak yapay zeka, testlerin hızlı ve verimli bir şekilde yapılmasını sağlayan mükemmel bir çözüm olduğunu kanıtlıyor. Bu devralmayla birlikte çalışanlar, tüketici trendlerini incelemeye daha fazla zaman ayırabilecek ve böylece müşterilere daha iyi hizmetler sunabilecekler.

Kalite güvence mühendisleri tarafından yapılan manuel testler, kapsamlı bir inceleme tamamlanana kadar seri üretim yapılamayacağından üretim sürecini yavaşlatabilir. Ancak otomatikleştirilmiş bir yaklaşım iş akışını hızlandırabilir ve zamandan ve paradan tasarruf sağlayabilir. Ayrıca, makine öğrenimi özelliklerinin ve yapay zekanın uygulanması, küçük hataları keşfedebilir ve ardından kullanıcı oturumlarından elde edilen verileri kullanarak bunları düzeltebilir.

En ayrılmaz parça Üretim sürecinin amacı tüketicilerin sevdiği ve bağ kurduğu bir ürün yaratmaktır. Dolayısıyla bir ürünün başarısı, kullanıcılarla ilişki kurma ve onlarla etkileşim kurma becerisine bağlıdır. Rakiplerin yarattıklarından daha iyi, ilişkilendirilebilir ve benzersiz ürünler yaratmak için çok zaman harcanıyor.

Yapay zeka, çok büyük miktarda veriyi araştırma ve analiz etme konusundaki muazzam yeteneği nedeniyle kullanışlı oluyor. En son pazar trendlerini ve tüketici davranışlarını analiz eder. Yapay zeka daha sonra verileri daha sonra iyileştirilebilecek bir çalışma modeli tasarlamak için kullanır.

Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri, her ne kadar henüz gelişme aşamasında olsa da önümüzdeki yıllarda web alanını ele geçirebilir.

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