Học máy có ảnh hưởng đến phát triển web và tạo sản phẩm vào năm 2021 không?

học máy (ML) có vẻ là thỏa thuận nóng nhất trên thị trường web và nó dường như đang cách mạng hóa không gian Internet đáng kể. Nó dự kiến ​​sẽ tác động một tay và tác động xung quanh một 14% tăng của tổng sản phẩm quốc nội (GDP) toàn cầu vào năm 2030 với khoảng 42% tốc độ tăng trưởng hàng năm.

Gần 65% các công ty hiện đang giới thiệu các thuật toán học máy hoặc trí tuệ nhân tạo vào các sản phẩm và dịch vụ của họ. Trong trường hợp của xu hướng học tập, hơn năm triệu sinh viên đã đăng ký học máy các khóa học trên Udemy một mình.

Lĩnh vực phát triển web liên tục phát triển và thay đổi. Đáng chú ý, các cải tiến kỹ thuật mới đang được áp dụng để thay thế hầu hết các cách tiếp cận và chiến lược cũ, lỗi thời, có liên quan chỉ vài tháng trước đây. Do đó, hầu hết những người viết chương trình chủ yếu đi đầu trong quá trình tìm kiếm các xu hướng mới nhất mà cuối cùng có thể chuyển đổi và tăng cường tiếp thị kỹ thuật số để khai thác tiềm năng tối đa của nó.

Các nhà phân tích hiện tự hỏi, liệu học máy có thể có tác động đáng kể đến phát triển web hiện tại.

Mối quan hệ giữa Học máy và Trí tuệ nhân tạo (AI)

Theo mô tả, trí tuệ nhân tạo (AI) là một hệ thống hoặc máy móc bắt chước trí não của con người để làm những việc khác nhau. Trong một số trường hợp, nó nâng cao thành công hoạt động của mình dựa trên thông tin mà các hệ thống này thu thập.

Tất cả những điều đó trở nên khả thi do sự đóng góp của AI trong phát triển phần mềm thông qua một trong các nhánh chính của nó, máy. Nó hoạt động như một sinh viên tự học làm việc như một công cụ không yêu cầu giáo viên hoặc trợ giảng bên ngoài học cách phát hiện vấn đề và giải quyết chúng một cách hiệu quả mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào từ bên ngoài.

Do đó, cần lưu ý rằng học máy là một phần của trí tuệ nhân tạo, nhưng AI không chỉ giới hạn ở chúng.

Hiện tại, không có cách nào mà một rô bốt dystopian có thể thay thế con người. Tuy nhiên, các nhà phát triển web cuối cùng có thể phải tìm kiếm những cách khác để sử dụng các kỹ năng của họ. Chiến lược này vẫn tối ưu trong việc xử lý lượng thông tin khổng lồ và nó phát hiện ra các mô hình tinh vi và các động lực thay đổi trong thời gian dài. Nó cũng kiểm soát các phản hồi khác nhau đối với các yêu cầu bên ngoài.

Trong khi đó, chuyên gia sẽ có chút thời gian rảnh để áp dụng các phát hiện khác nhau và giải quyết các vấn đề bằng trí tưởng tượng của họ. Các hoạt động phần mềm truyền thống như chơi trò chơi điện tử, tạo ứng dụng, thiết kế đồ họa và an ninh mạng đám mây thử nghiệm cần sự can thiệp của con người để chuẩn bị các kết luận áp dụng, tổ chức dữ liệu và xác định tất cả các điểm áp dụng của các hành động.

Các trường hợp sử dụng thực tế của ứng dụng học máy

Cuộc đua cố gắng thống trị các công nghệ non trẻ này đã bắt đầu và kết quả đang diễn ra dày đặc và nhanh chóng. Tuy nhiên, hậu quả lâu dài vẫn chưa được xác định vì học máy vẫn còn ở giai đoạn đầu được áp dụng. Nhưng hiện tại, mọi người:

• Mở khóa thiết bị bằng khuôn mặt của họ
• Lái xe ô tô thông minh và đôi khi những chiếc xe này chở mọi người đi xung quanh
• Nhận hầu hết các sản phẩm mà Amazon gợi ý
• Nói chuyện với các trợ lý ảo khác nhau, những người nhận dạng giọng nói và biết thông số kỹ thuật và sở thích của họ
• Xem các chương trình mà Netflix đề xuất
• Mua hàng tùy chỉnh

Ngày nay, các công ty đang phát triển các chuyển hướng phức tạp dựa trên trí tuệ nhân tạo bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng học máy của Facebook, Googlevà các nhà lãnh đạo khác trong lĩnh vực web. Hầu hết các công cụ được đặt ở chế độ truy cập miễn phí vì lợi ích của công chúng. Đó là một chiến lược mà mọi người có thể sử dụng để tự động hóa công việc thiết kế và phát triển web trong dài hạn.

Các điểm phổ biến khác tích hợp khả năng học máy với phát triển web bao gồm:

• Trình tạo nội dung - mặc dù chúng còn lâu mới tạo ra những văn bản hoàn hảo, nhưng trí thông minh nhân tạo đã cho phép người dùng đưa ra 100% nội dung gốc. Các công cụ như Quill và Articoolo hỗ trợ tạo nội dung từ thông tin và dữ liệu cơ bản.
• Chatbots - trong thế giới tiếp thị kỹ thuật số, chatbots đang trở nên rõ ràng và nhiều thương hiệu và công ty đã bắt đầu triển khai chúng như một phương tiện giao tiếp với khách hàng của họ. Lợi ích của việc sử dụng chatbots là rất nhiều, trong đó đáng chú ý nhất là chúng cho phép các công ty cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7. Đồng thời, họ có thể quản lý đồng thời khối lượng truy vấn khổng lồ và duy trì chất lượng dịch vụ ở mức cao.
• Tiếp thị qua email - điểm này của máy học không thoát khỏi các sáng kiến ​​áp dụng tích hợp trí tuệ nhân tạo. Các công cụ như Phrasee và Persado sử dụng nhiều cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phát triển các dòng chủ đề, nội dung email và thậm chí Văn bản CTA.
• Thiết kế web - AI đang thay đổi web một cách rộng rãi và nhất quán bằng cách bắt đầu thay thế các nhà thiết kế. Một không gian phát triển mạnh mẽ của các công cụ trí tuệ thiết kế nhân tạo (ADI) đang làm điều đó và thúc đẩy một sự thay đổi cơ bản trong cách các trang web được tạo ra. Việc cung cấp Bookmark và Wix hiện thực hiện một công việc đáng tin cậy là tạo các trang web trong vài phút, với rất nhiều tùy chọn để tùy chỉnh sau này.

Do đó, trong vòng vài năm tới, có thể thấy học máy đang chiếm một phần ngày càng lớn trong không gian phát triển web nói chung.

Hiệu ứng học máy trên thiết kế web

Xu hướng này dự kiến ​​sẽ ảnh hưởng đến công việc của tất cả Nhà phát triển phần mềm vòng quanh thế giới. Do đó, các nhà phát triển nên hiểu và xác định công nghệ mới là gì và cách chúng có thể áp dụng cho chúng trong vòng đời phát triển phần mềm và trong các ứng dụng. Dưới đây là một số tiện ích của trí tuệ nhân tạo đối với phát triển phần mềm:

Chuyển ngay ý tưởng thành mã

Thực hiện một ý tưởng kinh doanh trong mã phần mềm là một thách thức lớn, mặc dù đã có những cải tiến trong lĩnh vực này do các chiến lược nhanh nhẹn và các hoạt động phân tích kinh doanh. Hãy tưởng tượng nếu một nhóm phát triển chỉ có thể mô tả một ý tưởng bằng ngôn ngữ tự nhiên và yêu cầu hệ thống của họ hiểu tất cả và thay đổi nó thành một mã thực thi?

Ngay cả khi điều đó vẫn chưa được thực hiện, có thể các thay đổi hệ thống chuyên gia và xử lý ngôn ngữ tự nhiên và cải tiến cho các ứng dụng có thể được đề xuất. Trí tuệ nhân tạo sẽ thúc đẩy các trường hợp thử nghiệm và các mô hình yêu cầu bằng cách sử dụng tính năng nhận dạng văn bản nâng cao, giúp tạo ra các trình tạo mã tốt hơn.

Nâng cao độ chính xác của các ước tính

Hiện nay, dự toán của các dự án phần mềm khá phức tạp với độ chính xác thấp. Máy học và trí tuệ nhân tạo mang lại giải pháp cho phần mềm ước tính phân tích dữ liệu lịch sử từ các dự án và hoạt động trước đây của công ty để xác định số liệu thống kê và các mối tương quan. Sau đó, họ sử dụng phân tích dự đoán và các quy tắc kinh doanh để đưa ra các ước tính chính xác hơn về nỗ lực và thời gian.

Tăng tốc độ phát hiện khiếm khuyết và giải pháp

Bất cứ khi nào một hệ thống có một số lỗi sản xuất, các nhóm sẽ tốn rất nhiều thời gian, công sức và tiền bạc để tái tạo các lỗi đó để xác định và sửa chúng. Trong hầu hết các trường hợp, các nhà phát triển đã tạo ra dự án không còn nữa, điều này khiến nhiệm vụ tìm kiếm giải pháp trở nên khó khăn hơn.

Nhưng bằng cách sử dụng trí thông minh nhân tạo, các kỹ năng và ý tưởng của người đã viết mã gốc có thể được phân tích và một người nào đó có hồ sơ tương tự có thể được phát hiện.

Tự động quyết định về những gì cần tạo và kiểm tra

Trí tuệ nhân tạo và máy học có thể phân tích và xác định các mô hình ứng dụng trong sản xuất và dựa trên kết quả nghiên cứu xác định những yêu cầu tồn đọng nào cần có mức độ ưu tiên lớn nhất. Hệ thống cũng có thể xác định những yêu cầu tồn đọng nào nên được thực hiện trước. Phân tích hành vi sử dụng cũng có thể được sử dụng để tạo các tập lệnh kiểm tra tự động.

Trí tuệ nhân tạo chủ yếu được tích hợp trong tất cả các lĩnh vực sản xuất. Do đó, các nhà phát triển web cần phải tìm cách thực hành và sử dụng nó để khai thác công nghệ sử dụng không giới hạn.

Nghiên cứu thị trường AI thay đổi cách thức sản xuất sản phẩm

Nhiều lĩnh vực của nền kinh tế toàn cầu hiện đang tích hợp máy học và trí tuệ nhân tạo ở giai đoạn chớm nở. Tuy nhiên, các nhà phát triển và nhà phân tích vẫn đang nghiên cứu cách thúc đẩy quy trình làm việc bằng cách sử dụng AI. Trong những năm tới, các chuyên gia cho rằng công nghệ này sẽ có chỗ đứng trong các ngành khác nhau của nền kinh tế toàn cầu

Đáng chú ý, những công nghệ này đã thay đổi đấu trường nghiên cứu thị trường cho Thương mại điện tử và thay đổi toàn bộ cách tiếp cận để phát triển sản phẩm. Trong hai năm qua, mức độ phổ biến và tiến bộ trong khả năng của AI đã tăng vọt. Trước đây, trí tuệ nhân tạo chỉ giới hạn trong các thiết bị thông minh.

Nhưng ngày nay, các nhà phát triển đang tích hợp công nghệ này với nhiều ngành khác như cổ phiếu, tiếp thị, tài chính và chăm sóc sức khỏe. Các lĩnh vực này đang có sự gia tăng trong việc sử dụng công nghệ AI vì có rất nhiều nghiên cứu đang diễn ra. Đáng chú ý, tất cả các lĩnh vực hiện đã bắt đầu dựa nhiều vào trí tuệ nhân tạo.

Năm 2017, Hội nghị AI đã một cuộc khảo sát cho rằng trí tuệ nhân tạo có thể thay thế con người trong việc thực hiện mọi công việc trí tuệ vào năm 2050.

Tầm quan trọng của nghiên cứu thị trường đối với thương mại điện tử

Thị trường công nghệ phát triển bị chỉ trích vì đã lấy đi việc làm của con người nhưng chúng chính xác trong một số trường hợp. Một cỗ máy có thể làm việc một tay nhiều hơn nhiều người. Các lĩnh vực sản xuất và thiết kế sản phẩm đang chứng kiến ​​những tác động của tiến bộ công nghệ.

Trí tuệ nhân tạo đã cho thấy những kết quả đáng kinh ngạc trong giai đoạn hậu kỳ. Nó giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho phép các nhà sản xuất lập trình máy học nhanh hơn và hoàn thành nhiệm vụ chính xác hơn mà không bị lỗi. Công nghệ máy học và AI chú ý đến những chi tiết nhỏ mà con người có thể bỏ qua.

Ưu điểm của AI

Công nghệ này làm tăng tuổi thọ của con người bằng cách đảm nhận những công việc nguy hiểm. Nó thực hiện các bài kiểm tra an toàn cho các lĩnh vực tự động hóa và khai thác. Ví dụ, trí tuệ nhân tạo có thể tự động hóa lĩnh vực an toàn ô tô bằng cách thu thập và phân tích tất cả dữ liệu về độ an toàn của sản phẩm.

Học máy và trí tuệ nhân tạo giúp giảm thiểu chi phí hoạt động kinh doanh trong sản xuất và lĩnh vực thiết kế. Máy móc thay thế lao động thủ công và tăng hiệu quả tại nơi làm việc, giảm chi phí vận hành chung. Do chi phí sản xuất thấp nên các sản phẩm trở nên hợp túi tiền hơn đối với đại chúng.

AI giúp thiết kế các sản phẩm tốt hơn bằng cách thu thập nhiều dữ liệu hơn để làm cho các sản phẩm hữu ích và hiệu quả hơn. Lĩnh vực sản xuất thiếu đủ các nhà phân tích chất lượng và kỹ sư đảm bảo, điều này làm giảm chất lượng chung của sản phẩm.

Việc kiểm tra các tính năng của sản phẩm cần được kiểm tra rộng rãi và có thể mất rất nhiều thời gian. Tuy nhiên, AI được chứng minh là một giải pháp tuyệt vời đảm bảo rằng các bài kiểm tra được thực hiện nhanh chóng và hiệu quả. Với sự tiếp quản đó, người lao động có thể dành nhiều thời gian hơn để nghiên cứu xu hướng tiêu dùng, giúp họ cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

Việc kiểm tra thủ công bởi các kỹ sư đảm bảo chất lượng có thể làm chậm quá trình sản xuất vì không thể sản xuất hàng loạt cho đến khi hoàn thành việc kiểm tra kỹ lưỡng. Tuy nhiên, một cách tiếp cận tự động có thể thúc đẩy quy trình làm việc và tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Hơn nữa, việc triển khai các tính năng máy học và trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện ra các lỗi nhỏ và sau đó sửa chúng bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn từ các phiên người dùng.

Nhiều nhất một phần không thể thiếu của quá trình sản xuất là tạo ra một sản phẩm mà người tiêu dùng yêu thích và có liên quan. Do đó, sự thành công của một sản phẩm phụ thuộc vào khả năng liên quan và cộng hưởng với người dùng. Rất nhiều thời gian dành cho việc tạo ra các sản phẩm có tính liên quan và độc đáo, tốt hơn so với các sản phẩm do đối thủ cạnh tranh tạo ra.

Trí tuệ nhân tạo rất hữu ích do khả năng nghiên cứu và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Nó phân tích các xu hướng thị trường mới nhất và hành vi của người tiêu dùng. Sau đó, AI sử dụng dữ liệu để thiết kế một mô hình làm việc mà sau đó có thể được tinh chỉnh.

Mặc dù chúng đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy học có thể tiếp quản không gian web trong những năm tới.

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