データサイエンスと機械学習がウェブサイトのデザインを後押しするのにどのように役立つか

Yash Mehta

人工知能（AI）、データサイエンス、ウェブデザイン、開発は、現在インターネットの世界を集合的に形作っている3つの主要なドメインです。しかし、3つの間の相関関係を確立するためにすぐに頭に浮かぶことはないかもしれません、とYashMehtaは言います。

しかし、いくつかの例を考えるように動機付けられた場合、Webの閲覧中に関連する広告がどのように表示されるか、または Amazon がどのように表示されるかを考えると、徐々に明らかになります。 以前の検索データを使用して、閲覧するたびに関連する商品を自動的に表示します。

消費者の行動と市場が時間とともに変化するにつれて、データ駆動型のテクノロジーとアプリケーションがビジネスを戦略化するために必要になります。 DomainMagnate の創設者 、Michael Bereslavsky氏は、「現在、データサイエンスやAIなどのテクノロジーの能力が日々向上している時期にあり、財務データ指標に基づいて特定の戦略的ビジネスソリューションがAI自体によって提供される可能性さえあるかもしれません」と述べています。したがって、AIとデータサイエンスがWebデザインにどのように役立つかを理解するには、それぞれのドメインの簡単な概要が必要になります。

機械学習、ウェブデザイン、データサイエンスの概要

機械学習（ML）は、システムが明示的なプログラミング命令を必要とせずに、受信したデータからパターンを認識することによって機能を自動的に実行する機能を備えたAIの一種です。機械学習は、ディープラーニングなどのAIの他の分野とともに、現在、大学や Facebook、Google、IBM などの企業におけるコンピュータサイエンス研究で最も注目されているトレンドの1つです。 など、MLに使用されるツールには、主にRおよびPythonパッケージが含まれます。

ウェブデザインと開発は、ウェブデザイナーがウェブサイトをデザインし、レイアウト、色、植字などを指定する同じコインの2つの面のようなものです。また、建設における建築家の役割と同様に、優れたUXデザインの概要を説明します。 。一方、Web開発者は、Webページの機能を開発し、建設におけるエンジニアの役割と同様に、ユーザーにとって応答性とインタラクティブ性を高めるため、その設計に命を吹き込みます。

Webデザイナーは、Photoshop、Illustrator、および同様のソフトウェアをよく使用します。また、HTML、CSS3、JavaScriptなどの言語を知っていることからもメリットがあります。一方、Web開発者は、HTML、CSS、PHP、JavaScript、jQuery、MySQLを含むがこれらに限定されない幅広い言語を知っている必要があります。など、フロントエンド開発者かバックエンド開発者かによって異なります。

データサイエンスとは、大まかに言うと、主に最適化に関係するさまざまな目的で利用できるデータを理解するための科学（または疑似科学）です。これを実現するためにさまざまなツールが採用されており、統計、Python、コンピューターサイエンスなど、さまざまな分野の知識が必要です。

では、機械学習とデータサイエンスは、ウェブデザインにどの程度役立ちますか？

MLとデータサイエンスを統合して連携させるための基本的なプロセスは、下の図に簡単にまとめられています。

これらのドメインをWebデザインに統合する方法を直感的に理解するために、ある企業がそれらをサービスにどのように採用しているかを見てみましょう。

ブックマーク ウェブデザインサービスの提供を専門とする新興企業です。それは、彼らが「人工知能デザインアシスタント」または「AiDA」と呼ぶものを採用することによって行われます。これは主に、必要なコーディングスキルがなく、短時間でWebサイトを構築するための投資を減らしたい人を対象としています。 AiDAは基本的に、MLとデータマイニングを利用して、モバイルウェブサイトのデザインを数分で作成します。現在、人間のウェブ開発者は、ユーザーからいくつかの関連情報を取得することで、少なくとも1週間かかります。

たとえば、写真を専門とするユーザーが自分のポートフォリオを紹介するために自分のWebサイトを開始したい場合、ユーザーはAiDAにその地域に関する関連情報を提供することでそれを行うことができ、AiDAは同じ性質のWebサイトを自動的にクロールします。ポートフォリオなど。さらに、数分以内に、ユーザーのWebページをどのように構成する必要があるか、どのレイアウト、要素、色を使用する必要があるかを判断するためのパターンを認識します。

グリッド は、AIを使用して、ブックマーク以外に顧客が独自のWebサイトを構築できるようにする別の会社です。ただし、テクノロジーが成長段階にあることを考えると、AiDAなどのアルゴリズムがWeb開発者が現在提供できるプロフェッショナルで堅牢な機能を提供できると期待するのは不合理かもしれません。機械学習はデータからパターンを認識するたびにプラットフォームを改善することを念頭に置いて、将来的にAIテクノロジーが成熟するにつれて、AiDAのようなプラットフォームが開発者と同じくらい効果的になる可能性が非常に高くなります。

MLが従来のウェブデザインの方法をどのように変えることができるかを見てきたので、それがどれほど正確に役立つかを見てみましょう：

1。パーソナライズされたコンテンツの優先順位付け

Moneyate 2017によると、収益の期待を上回った企業のうち、79％が文書化されたパーソナライズ戦略を持っていました。これは、パーソナライズ戦略がすでにビジネスの議題になっていることを明らかにしているため、AIがその中で主要な役割を果たすように設定されています。

特定のイベントに対する反応を予測するために人々の行動パターンにある程度精通している必要があるのと同様に、パーソナライズにはユーザーデータからパターンを形成する必要もあります。したがって、機械学習では、データマイニング、統計分析、その他のデータサイエンスのツールとプロセスを、パターン認識に基づいてコンテンツをカスタマイズするために必要なシステムに統合する必要があります。

これは、 YouTube と同様の方法で行われます。 YouTubeの歴史に基づいて、比較的良い方法で動画をお勧めします。 Webデザインでは、このレベルの複雑さにより、ページでコンテンツ自体をカスタマイズしたり、ユーザーがページにアクセスした場所の位置データに基づいてユーザーの好みを開発者に知らせたりすることができます。

2。ユーザーのブラウジング行動を認識する

ページに費やされた平均時間、ユーザーが表示するコンテンツの種類、リダイレクトされた可能性のあるページなどのユーザーの行動を理解することは、Webサイトの強化やビジネスの戦略化にとって非常に重要です。たとえば、ユーザーが優れたブラウジングエクスペリエンスを提供するサイトからリダイレクトされ、ユーザーがリダイレクトされたサイトで過ごす時間が大幅に短い場合、観察された動作をいくつかの理由に絞り込み、トラフィックを追加すると、洞察が得られます。ウェブサイトをどのように改善できるかなど、さまざまな要素について。

したがって、MLとデータ分析に依存する複雑なアルゴリズムは、Webサイトの応答性とユーザーエクスペリエンスを向上させることにより、ユーザーインタラクションを向上させることができます。また、直感的なインターフェースを設定して、ユーザーが表示するコンテンツに基づいてクエリにカスタマイズされた回答を提供し、そのような入力に基づいてアルゴリズム自体を改善して、時間の経過とともに動的な応答を提供することもできます。

3。開発者の役割の有効性を高める

Webデザインまたは開発に機械学習とデータサイエンスを採用することで、開発者は時間を活用してデザインと開発の革新をさらに進めることができます。また、全体的なパフォーマンスを向上させるためにWebプラットフォームの領域を微調整するだけでよいのに、戦略的な役割を担うことができます。

まとめると、世界中の主要企業は、機械学習がデータサイエンスツールとともに提供できる機能的な役割を完全に受け入れています。 Webデザインと開発で彼らが果たす役割は、より良い最適化を可能にし、その結果、地上レベルの開発者にさらなる革新の余地を残します。テクノロジーが私たちの日常生活にますます統合され、ビジネスを追い抜くという急速なペースを念頭に置いて、変化に適応することが必要になります。

このブログの作成者は、IoTとビッグデータサイエンスの専門家であるYashMehtaです。彼は多くの出版物に登場する受賞歴のある作家です