机器学习会影响 2021 年的 Web 开发和产品创建吗？

机器识别 (ML) 似乎是网络市场上最热门的交易，它似乎正在极大地改变互联网空间。 预计将单枪匹马地影响和影响周围 14％增加 到 2030 年占全球国内生产总值 (GDP) 的比重，年增长率约为 42%。

将近 65% 的公司 目前正在将机器学习算法或人工智能引入他们的产品和服务中。 就学习趋势而言，已有超过 XNUMX 万学生 注册机器学习 仅在 Udemy 上的课程。

Web 开发领域正在不断发展和变化。 值得注意的是，新的工程创新正在被应用来取代几个月前相关的大多数旧的和过时的方法和策略。 因此，大多数程序编写者主要处于寻求最新趋势的最前沿，这些趋势最终可能会改变和增强数字营销以发挥其最大潜力。

分析师现在想知道，机器学习能否对人类产生重大影响？ Web开发 目前。

机器学习与人工智能 (AI) 的关系

根据描述， 人工智能 (AI) 是一种系统或机器，可以模仿人类的智力来做不同的事情。 在某些情况下，它会根据这些系统收集的信息成功地增强其运营。

由于人工智能在人工智能领域的贡献，这一切都成为可能 软件开发 通过其主要分支之一，机器。 它作为自学成才的学生作为一种工具运作，不需要教师或外部导师学习如何在没有任何外部干预的情况下发现问题并有效解决问题。

因此值得注意的是，机器学习是人工智能的一部分，但人工智能不仅限于它们。

目前，没有办法 反乌托邦机器人 可以代替人类。 但是，Web 开发人员最终可能不得不寻找其他方式来利用他们的技能。 该策略在处理大量信息时仍然是最佳的，它可以检测到微妙的模式和长期变化的动态。 它还控制对外部请求的不同响应。

同时，专家会得到一些空闲时间来应用不同的发现并利用他们的想象力解决问题。 传统的软件活动，如视频游戏、应用程序创建、图形设计和 云网络安全 测试需要人工干预来准备应用结论、组织数据并确定所有应用操作点。

机器学习应用的实际用例

这场试图主宰新兴技术的竞赛已经开始，而且结果越来越多。 但是，长期后果尚未确定，因为机器学习仍处于采用阶段的早期。 但就目前而言，人们：

• 通过他们的脸解锁他们的设备
• 过载 智能汽车 有时这些汽车会驱使人们四处走动
• 获取亚马逊推荐的大部分产品
• 与各种识别声音并了解其规格和品味的虚拟助手交谈
• 观看 Netflix 推荐的节目
• 进行定制采购

今天，公司正在开发基于人工智能的复杂转移，使用机器学习基础设施 Facebook，谷歌，以及网络领域的其他领导者。 大多数工具都以免费访问模式布局，以造福大众。 从长远来看，这是人们可以用来自动化网页设计和开发工作的策略。

将机器学习功能与 Web 开发集成的其他流行点包括：

• 内容生成器——尽管它们离创造出无可挑剔的文本还很远，但人工智能已经使用户能够产生 100% 的原创内容。 Quill 和 Articoolo 等工具有助于从基本信息和数据生成内容。
• 聊天机器人——在数字营销领域，聊天机器人正变得越来越明显，许多品牌和公司已开始将其作为与客户沟通的手段。 使用聊天机器人的好处很多，最显着的是它们使公司能够提供 24/7 的客户服务。 同时，他们可以同时管理大量查询并保持高水平的服务质量。
• 电子邮件营销——机器学习的这一点并不能逃避集成人工智能的采用计划。 Phrasee 和 Persado 等工具利用各种自然语言处理来开发主题行、电子邮件内容，甚至 号召性用语.
• 网页设计——人工智能开始取代设计师，广泛而持续地改变网页。 蓬勃发展的人工智能 (ADI) 工具领域正在这样做，并推动网站创建方式发生根本性变化。 Bookmark 和 Wix 产品现在可以在几分钟内完成创建站点的可靠工作，并为以后的自定义提供了很多选项。

因此，在几年内，有可能看到机器学习在一般 Web 开发空间中占据越来越大的份额。

机器学习对网页设计的影响

这种趋势预计会影响到所有的工作 软件开发者 世界各地。 因此，开发人员应该了解并确定新技术是什么以及它们如何在软件开发生命周期和应用程序中应用于它们。 以下是人工智能在软件开发中的一些实用程序：

立即将想法转化为代码

尽管由于敏捷策略和业务分析活动在该领域有所增强，但在软件代码中实施业务理念是一项重大挑战。 想象一下，如果开发团队可以只用自然语言描述一个想法，让他们的系统理解所有内容并将其转换为可执行代码？

尽管这尚未实现，但可能会建议更改专家系统和自然语言处理以及应用程序的增强。 人工智能将使用高度先进的文本识别来提升测试用例和需求模型，从而产生更好的代码生成器。

提高估计的准确性

目前，软件项目的估算相当复杂，精度不高。 机器学习和人工智能 带来解决方案 用于估算分析过去公司项目和活动的历史数据以确定统计数据和相关性的软件。 然后，他们使用预测分析和业务规则来提供更准确的工作量和时间估计。

加速缺陷检测和解决方案

每当系统出现多个生产故障时，团队都会花费大量时间、精力和金钱来重现故障以定位和纠正它们。 在大多数情况下，创建项目的开发人员不再让寻找解决方案的任务更具挑战性。

但是通过使用人工智能，可以分析编写原始代码的人的技能和想法，并可以发现具有相似特征的人。

自动决定要创建和测试的内容

人工智能和机器学习可以分析和确定生产中的应用模式，并根据调查结果确定哪些积压需求需要具有最高优先级。 系统还可以确定应该首先实现哪些积压需求。 使用行为分析还可用于生成自动化测试脚本。

人工智能主要嵌入所有生产部门。 因此，Web 开发人员需要找到方法来实践和利用它来利用 技术的 无限使用。

AI 市场研究改变了产品制造方式

全球经济的许多部门现在都在萌芽阶段整合机器学习和人工智能。 但是，开发人员和分析师仍在研究如何使用 AI 来提升工作流程。 未来几年，专家认为该技术将在全球经济的不同行业中站稳脚跟

值得注意的是，这些技术改变了 电子商务市场研究领域 并改变了整个产品开发方法。 在过去两年中，人工智能能力的普及和进步急剧增加。 以前，人工智能仅限于智能设备。

但是今天，开发人员正在将该技术与许多其他行业集成，例如 股票、营销、金融和医疗保健。 由于进行了大量研究，这些行业正在经历人工智能技术使用的激增。 值得注意的是，所有行业现在都开始广泛依赖人工智能。

2017年，人工智能大会做了 一项调查 这表明到 2050 年，人工智能可能会取代人类完成所有智力任务。

市场研究对电子商务的重要性

市场技术发展 因剥夺人类工作而受到批评，但在某些情况下它们是准确的。 一台机器可以单枪匹马地工作，而不仅仅是多人。 制造和产品设计部门已经见证了技术进步的影响。

人工智能在后期制作阶段显示出令人难以置信的成果。 它可以节省时间和金钱，让制造商对机器进行编程以更快地学习并更准确地完成任务而不会出现错误。 机器学习技术和人工智能关注人类可能忽略的小细节。

人工智能的优势

这项技术通过从事危险的工作来延长人们的寿命。 它为自动化部门和采矿业进行安全测试。 例如，人工智能可以通过收集和分析有关产品安全的所有数据来实现汽车安全领域的自动化。

机器学习和人工智能降低了业务运营成本 制造业 和设计部门。 机器取代了手工劳动并提高了工作场所的效率，从而降低了总体运营成本。 由于制造成本低，产品变得更容易为大众所负担。

人工智能通过收集更多数据来帮助设计更好的产品，从而使产品更有帮助和效率。 制造业缺乏足够的质量分析师和保证工程师，这降低了产品的总体质量。

测试产品的功能需要大量检查，这可能需要很多时间。 但是，人工智能被证明是一种出色的解决方案，可确保快速有效地完成测试。 通过此次收购，员工可以花更多时间研究消费趋势，从而为客户提供更好的服务。

质量保证工程师的手动测试可能会减慢制造过程，因为在完成彻底检查之前无法进行大规模生产。 但是，自动化方法可以促进工作流程并节省时间和金钱。 此外，机器学习功能和人工智能的实施可以发现小错误，然后使用用户会话中可用的数据修复它们。

最多 整体手 制造过程的重中之重是创造消费者喜爱并与之相关的产品。 因此，产品的成功取决于其与用户建立联系和产生共鸣的能力。 大量时间用于创造比竞争对手创造的产品更好的相关且独特的产品。

人工智能因其强大的研究和分析大量数据的能力而派上用场。 它分析最新的市场趋势和消费者行为。 然后人工智能使用数据设计一个可以改进的工作模型。

尽管它们处于发展的初始阶段，但人工智能和机器学习技术可以在未来几年接管网络空间。

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