Как наука о данных и машинное обучение могут помочь в улучшении дизайна веб-сайтов

Яш Мехта

Искусственный интеллект (ИИ), наука о данных, веб-дизайн и разработка - это три основных области, которые сейчас вместе формируют мир Интернета. Однако ничто не может сразу прийти в голову, чтобы установить корреляцию между этими тремя, - говорит Яш Мехта.

Но если у вас возникнет мотивация подумать о некоторых примерах, постепенно станет ясно, если мы задумаемся о том, как реклама, имеющая отношение к нам, появляется при просмотре веб-страниц или как Amazon использует наши предыдущие поисковые данные для автоматического отображения релевантных товаров каждый раз, когда мы их просматриваем.

Поскольку со временем поведение потребителей и рынки меняются, технологии и приложения, управляемые данными, становятся необходимостью для разработки стратегии бизнеса. Основатель DomainMagnate Майкл Береславский говорит, что «мы живем в то время, когда возможности таких технологий, как анализ данных и искусственный интеллект, улучшаются день ото дня, и, возможно, это даже возможно, когда определенные стратегические бизнес-решения предоставляются самим ИИ на основе показателей финансовых данных». Поэтому, чтобы понять, как ИИ и наука о данных могут помочь в веб-дизайне, необходим краткий обзор соответствующих областей.

Обзор машинного обучения, веб-дизайна и анализа данных

Машинное обучение (ML) - это тип ИИ, в котором система имеет возможность автоматически выполнять функции, распознавая закономерности из данных, которые она получает, без необходимости в явных инструкциях по программированию. Машинное обучение, вместе с другими областями ИИ, такими как глубокое обучение, в настоящее время является одной из самых горячих тенденций в исследованиях в области компьютерных наук в университетах, а также в таких корпорациях, как Facebook, Google, IBM . и т. д. Инструменты, используемые для машинного обучения, в основном включают пакеты R и Python.

Веб-дизайн и разработка похожи на две стороны одной монеты:веб-дизайнер проектирует веб-сайт, определяет макет, цвет, набор текста и т. Д. Они также несут ответственность за обрисовку хорошего UX-дизайна, аналогично роли архитектора в строительстве. . В то время как веб-разработчики воплощают в жизнь этот дизайн, потому что они развивают функциональность веб-страниц, делая их адаптивными и интерактивными для пользователей, схожими с ролью инженеров в строительстве.

Веб-дизайнеры часто используют Photoshop, Illustrator и подобные программы. Им также полезно знать такие языки, как HTML, CSS3, JavaScript и т. Д., Веб-разработчики, с другой стороны, должны знать широкий спектр языков, которые включают, но не ограничиваются, HTML, CSS, PHP, JavaScript, jQuery, MySQL. и т. д., в зависимости от того, являются ли они интерфейсными или внутренними разработчиками.

Грубо говоря, Data Science - это наука (или, как некоторые говорят, псевдонаука) осмысления данных, доступных для различных целей, в основном связанных с оптимизацией. Для этого используются различные инструменты, и для этого требуются знания в различных областях, таких как статистика, Python, информатика и т. Д.

Итак, как именно машинное обучение и наука о данных помогают веб-дизайну?

Существенный процесс, с помощью которого машинное обучение и наука о данных интегрируются и работают вместе, упрощенно резюмируется на рисунке ниже.

Чтобы получить интуитивное представление о том, как эти домены могут быть объединены в веб-дизайне, давайте посмотрим, как одна компания использует их для своих услуг.

Закладка - это стартап, специализирующийся на предоставлении услуг веб-дизайна. Это делается с помощью того, что они называют «помощником по дизайну искусственного интеллекта» или «AiDA». Он в первую очередь предназначен для тех, кто не имеет необходимых навыков программирования и хочет меньше инвестировать в создание веб-сайта в короткие сроки. AiDA в основном использует машинное обучение и интеллектуальный анализ данных для создания дизайна мобильного веб-сайта за несколько минут, на что веб-разработчик в настоящее время тратит не менее недели, получая некоторую релевантную информацию от пользователя.

Например, если пользователь, специализирующийся на фотографии, хочет запустить свой собственный веб-сайт для демонстрации своего портфолио, пользователь может сделать это, предоставив AiDA некоторую релевантную информацию о данной области, и она автоматически сканирует веб-сайты аналогичного характера, конкурента. портфолио и т. д. Кроме того, он распознает шаблон для определения того, как веб-страница пользователя должна быть структурирована и какие макеты, элементы и цвета необходимо использовать, в течение нескольких минут.

Сетка - еще одна компания, которая использует ИИ, чтобы помочь клиентам создать собственный веб-сайт помимо Bookmark. Однако, учитывая, что технология находится в стадии развития, было бы неразумно ожидать, что такие алгоритмы, как AiDA, могут обеспечить профессиональные и надежные функции, которые веб-разработчик мог бы прямо сейчас. Учитывая, что машинное обучение улучшает платформу каждый раз, поскольку оно распознает закономерность на основе данных, в будущем, по мере развития технологии искусственного интеллекта, весьма вероятно, что платформы, подобные AiDA, станут столь же эффективными, как и разработчики.

Теперь, когда мы увидели, как машинное обучение может изменить традиционный подход к веб-дизайну, давайте посмотрим, как именно оно помогает:

1. Приоритет персонализированного контента

По данным Monetate 2017, 79% из компаний, которые превзошли ожидания по доходам, имели задокументированную стратегию персонализации. Это свидетельствует о том, что стратегии персонализации уже находятся в повестке дня бизнеса, и поэтому ИИ будет играть в этом важную роль.

Подобно тому, как нам требуется некоторое знакомство с поведенческими паттернами людей, чтобы предсказать их реакцию на определенные события, персонализация также требует формирования паттернов на основе пользовательских данных. Следовательно, машинное обучение требует, чтобы интеллектуальный анализ данных, статистический анализ и другие инструменты и процессы науки о данных были интегрированы в систему, необходимую для настройки контента на основе распознавания образов.

Это делается аналогично тому, как Youtube рекомендует видео, основанные на нашей истории Youtube, но относительно лучшим способом. В веб-дизайне этот уровень сложности может позволить странице самостоятельно настраивать контент или дать разработчикам возможность узнать предпочтения пользователя на основе данных о местоположении, откуда пользователи обращаются к странице.

2. Распознавание поведения пользователей при просмотре страниц

Понимание поведения пользователя, такого как среднее время, проведенное на странице, тип контента, который просматривают пользователи, страница, на которую они, возможно, были перенаправлены, и т. Д. Может иметь огромное значение для улучшения веб-сайтов, а также для разработки стратегии бизнеса. Например, если пользователь был перенаправлен с сайта, который предлагал отличные возможности просмотра, и если пользователь проводил значительно меньше времени на перенаправленном сайте, наблюдаемое поведение можно было бы сузить до нескольких причин и добавив трафик, это дало бы понимание о различных элементах, в том числе о том, как можно улучшить веб-сайт.

Следовательно, сложный алгоритм, основанный на машинном обучении и анализе данных, может обеспечить более эффективное взаимодействие с пользователем за счет повышения скорости отклика и удобства работы пользователя с веб-сайтом. Он также может настроить интуитивно понятный интерфейс для предоставления индивидуальных ответов на запросы на основе содержимого, просматриваемого пользователями, и улучшить сам алгоритм на основе таких входных данных для предоставления динамических ответов с течением времени.

3. Повышение эффективности ролей разработчика

Использование машинного обучения и науки о данных в веб-дизайне или разработке позволяет разработчикам использовать свое время для инноваций в дизайне и разработке. Это также позволяет им брать на себя стратегические роли, в то время как от них требуется только настраивать области веб-платформы для повышения ее общей производительности.

Подводя итоги, можно сказать, что крупные корпорации по всему миру полностью осознали ту функциональную роль, которую машинное обучение может обеспечить вместе с инструментами анализа данных. Роль, которую они играют в веб-дизайне и разработке, позволяет лучше оптимизировать, что, следовательно, оставляет место для новых инноваций для разработчиков на начальном уровне. Принимая во внимание стремительные темпы, с которыми технологии все больше интегрируются в нашу повседневную жизнь и опережают бизнес, становится необходимо адаптироваться к изменениям.

Автор этого блога - Яш Мехта, эксперт в области Интернета вещей и больших данных. Он отмечен наградами писатель, фигурирующий во многих публикациях