Hoe data science en machine learning kunnen helpen bij het stimuleren van website-ontwerp

Kunstmatige intelligentie (AI), datawetenschap, webdesign en -ontwikkeling zijn de drie belangrijkste domeinen die momenteel samen de wereld van internet vormgeven. Er komt echter niet meteen iets in je op om een ​​verband tussen de drie vast te stellen, zegt Yash Mehta.

Maar als we gemotiveerd zijn om enkele voorbeelden te bedenken, wordt het geleidelijk duidelijk als we bedenken hoe advertenties die voor ons relevant zijn opkomen tijdens het surfen op internet of hoe Amazon gebruikt onze eerdere zoekgegevens om automatisch relevante producten weer te geven elke keer dat we er doorheen bladeren.

Naarmate het consumentengedrag en de markten in de loop van de tijd veranderen, worden datagestuurde technologie en toepassingen een noodzaak om bedrijven te strategiseren. Oprichter van DomainMagnate , Michael Bereslavsky zegt:"we bevinden ons momenteel in een tijd waarin de mogelijkheden van technologieën zoals datawetenschap en AI met de dag verbeteren en misschien is het zelfs mogelijk dat bepaalde strategische bedrijfsoplossingen door AI zelf worden geleverd op basis van financiële gegevensindicatoren". Om te begrijpen hoe AI en datawetenschap kunnen helpen bij webdesign, is daarom een ​​kort overzicht van de respectieve domeinen noodzakelijk.

Overzicht van machine learning, webdesign en data science

Machine learning (ML) is een type AI waarbij een systeem de mogelijkheid heeft om automatisch functies uit te voeren door patronen te herkennen uit de gegevens die het ontvangt zonder dat er expliciete programmeerinstructies nodig zijn. Machine learning is, samen met andere gebieden van AI, zoals deep learning, momenteel een van de populairste trends in computerwetenschappelijk onderzoek, zowel aan universiteiten als bij bedrijven als Facebook, Google, IBM , enz., Tools die voor ML worden gebruikt, omvatten voornamelijk R- en Python-pakketten.

Webdesign en -ontwikkeling zijn als de twee gezichten van dezelfde medaille waarin een webdesigner een website ontwerpt, de lay-out, kleur, zetwerk enz. specificeert. Ze zijn ook verantwoordelijk voor het schetsen van een goed UX-ontwerp, vergelijkbaar met de rol van een architect in de bouw . Terwijl een webontwikkelaar dat ontwerp tot leven brengt omdat ze de functionaliteit van webpagina's ontwikkelen, waardoor het responsief en interactief wordt voor gebruikers, vergelijkbaar met de rol van ingenieurs in de bouw.

Webdesigners gebruiken vaak Photoshop, Illustrator en vergelijkbare software. Ze profiteren ook van het kennen van talen zoals HTML, CSS3, JavaScript enz., Aan de andere kant moeten webontwikkelaars een breed scala aan talen kennen, waaronder maar niet beperkt tot HTML, CSS, PHP, JavaScript, jQuery, MySQL enz., afhankelijk van of het front-end of back-end ontwikkelaars zijn.

Data Science, in grove bewoordingen, is de wetenschap (of zoals sommigen zeggen pseudowetenschap) om de data die voor verschillende doeleinden beschikbaar zijn, te begrijpen en die voornamelijk te maken hebben met optimalisatie. Hiervoor worden verschillende tools gebruikt en het vereist kennis op verschillende gebieden, namelijk statistiek, Python, informatica enz.

Dus hoe helpen machine learning en datawetenschap precies bij het ontwerpen van websites?

Het essentiële proces waarmee ML en datawetenschap integreren en samenwerken, wordt simplistisch samengevat in de onderstaande afbeelding.

Om een ​​intuïtief idee te krijgen van hoe deze domeinen kunnen worden samengebracht in webdesign, laten we eens kijken hoe een bedrijf ze gebruikt voor hun diensten.

Bladwijzer is een start-up die gespecialiseerd is in het leveren van webdesigndiensten. Het wordt gedaan door gebruik te maken van wat zij 'Artificial Intelligence Design Assistant' of 'AiDA' noemen. Het is vooral bedoeld voor diegenen die niet over de vereiste codeervaardigheden beschikken en minder willen investeren in het bouwen van een website in korte tijd. AiDA maakt in feite gebruik van ML en datamining om in een paar minuten een mobiel website-ontwerp te maken, waar een menselijke webontwikkelaar momenteel minimaal een week over doet, door wat relevante informatie van een gebruiker te nemen.

Als een gebruiker die gespecialiseerd is in fotografie bijvoorbeeld zijn/haar eigen website wil beginnen om zijn/haar portfolio te laten zien, kan de gebruiker dit doen door relevante informatie over het gebied aan AiDA te verstrekken en het crawlt automatisch de websites van vergelijkbare aard, concurrent portfolio's en etc. Verder herkent het een patroon om binnen enkele minuten te bepalen hoe de webpagina van de gebruiker moet worden gestructureerd en welke lay-outs, elementen en kleuren moeten worden gebruikt.

Raster is een ander bedrijf dat naast Bookmark AI gebruikt om klanten te helpen hun eigen website te bouwen. Aangezien de technologie zich echter in de groeifase bevindt, is het misschien onredelijk om te verwachten dat algoritmen zoals AiDA's de professionele en robuuste functionaliteit kunnen bieden die een webontwikkelaar op dit moment zou kunnen hebben. Houd er rekening mee dat machine learning het platform elke keer verbetert omdat het een patroon uit de gegevens herkent. In de toekomst, naarmate AI-technologie volwassener wordt, is het zeer waarschijnlijk dat AiDA-achtige platforms net zo effectief kunnen worden als ontwikkelaars.

Nu we hebben gezien hoe ML de manier kan veranderen waarop webdesign conventioneel wordt gedaan, laten we eens kijken hoe het precies helpt:

1. Prioriteit geven aan gepersonaliseerde inhoud

Volgens Monetate 2017 had 79% van de bedrijven die de omzetverwachtingen overtroffen een gedocumenteerde personalisatiestrategie. Dit maakt duidelijk dat personalisatiestrategieën al op de agenda van bedrijven staan ​​en daarom zal AI daar een grote rol in gaan spelen.

Net zoals we enige bekendheid met gedragspatronen van mensen nodig hebben om hun reacties op bepaalde gebeurtenissen te voorspellen, vereist personalisatie ook het vormen van patronen uit gebruikersgegevens. Daarom vereist machine learning dat datamining, statistische analyse en andere datawetenschapstools en -processen worden geïntegreerd in een systeem dat nodig is om inhoud aan te passen op basis van patroonherkenning.

Het wordt gedaan op een manier die vergelijkbaar is met hoe Youtube beveelt video's aan op basis van onze YouTube-geschiedenis, maar op een relatief betere manier. Bij het ontwerpen van websites kan dit niveau van complexiteit een pagina in staat stellen om de inhoud zelf aan te passen of de ontwikkelaars de gebruikersvoorkeuren te laten weten op basis van locatiegegevens van waaruit gebruikers de pagina openen.

2. Het browsegedrag van gebruikers herkennen

Het begrijpen van gebruikersgedrag, zoals de gemiddelde tijd die op een pagina wordt doorgebracht, het type inhoud dat gebruikers bekijken, de pagina waarnaar ze mogelijk zijn doorgestuurd, enz., kan van enorm belang zijn voor het verbeteren van websites en voor het uitstippelen van bedrijven. Als een gebruiker bijvoorbeeld wordt omgeleid vanaf een site die een uitstekende browse-ervaring biedt en als de gebruiker aanzienlijk minder tijd op de omgeleide site doorbrengt, kan het waargenomen gedrag worden beperkt tot een handvol redenen en het toevoegen van het verkeer, zou dit inzichten opleveren over verschillende elementen, waaronder hoe een website kan worden verbeterd.

Daarom kan een complex algoritme dat afhankelijk is van ML en gegevensanalyse een verhoogde gebruikersinteractie mogelijk maken door het reactievermogen en de gebruikerservaring van de website te verbeteren. Het kan ook een intuïtieve interface opzetten om aangepast antwoord te geven op vragen op basis van de inhoud die gebruikers bekijken en het algoritme zelf verbeteren op basis van dergelijke invoer voor het geven van dynamische antwoorden in de loop van de tijd.

3. De effectiviteit van ontwikkelaarsrollen vergroten

Door gebruik te maken van machine learning en datawetenschap in webdesign of -ontwikkeling kunnen de ontwikkelaars hun tijd gebruiken voor meer innovatie in ontwerp en ontwikkeling. Het stelt hen ook in staat om strategische rollen op zich te nemen, terwijl ze alleen gebieden in het webplatform hoeven aan te passen om de algehele prestaties te verbeteren.

Om af te ronden:grote bedrijven over de hele wereld hebben de functionele rol die machine learning kan bieden in combinatie met datawetenschapstools volledig omarmd. De rol die ze spelen in webdesign en -ontwikkeling zorgt voor een betere optimalisatie, waardoor er ruimte blijft voor meer innovatie voor de ontwikkelaars op het maaiveld. Rekening houdend met het snelle tempo waarin technologie steeds meer wordt geïntegreerd in ons dagelijks leven en bedrijven inhaalt, wordt het noodzakelijk om ons aan te passen aan de veranderingen.

De auteur van deze blog is Yash Mehta, een IoT- en Big Data Science-expert. Hij is een bekroonde schrijver die in veel publicaties verschijnt