데이터 과학과 기계 학습이 웹사이트 디자인을 향상시키는 데 어떻게 도움이 되는지

야시 메타

인공 지능(AI), 데이터 과학, 웹 디자인 및 개발은 현재 인터넷 세상을 총괄적으로 형성하고 있는 세 가지 주요 영역입니다. 그러나 Yash Mehta는 세 가지 사이의 상관 관계를 설정하기 위해 즉시 마음에 떠오르는 것이 없을 수 있다고 말합니다.

하지만 몇 가지 예를 생각해보고자 하는 동기가 부여된다면 웹을 탐색하는 동안 우리와 관련된 광고가 어떻게 표시되는지 또는 Amazon 이전 검색 데이터를 사용하여 검색할 때마다 관련 제품을 자동으로 표시합니다.

시간이 지남에 따라 소비자 행동과 시장이 변화함에 따라 데이터 기반 기술과 애플리케이션은 비즈니스 전략을 수립하는 데 필수 요소가 되었습니다. DomainMagnate의 창립자 , Michael Bereslavsky는 "현재 우리는 데이터 과학 및 AI와 같은 기술의 역량이 나날이 향상되는 시기에 있으며 아마도 재무 데이터 지표를 기반으로 AI 자체에서 특정 전략적 비즈니스 솔루션을 제공하는 경우 가능할 수도 있습니다"라고 말했습니다. 따라서 AI와 데이터 과학이 웹 디자인에 어떻게 도움이 되는지 이해하려면 각 영역에 대한 간략한 개요가 필요합니다.

머신 러닝, 웹 디자인 및 데이터 과학 개요

머신 러닝(ML)은 시스템이 명시적인 프로그래밍 지침 없이 수신 데이터의 패턴을 인식하여 기능을 자동으로 수행하는 기능을 갖춘 AI 유형입니다. 머신 러닝은 딥 러닝과 같은 AI의 다른 영역과 함께 현재 대학 및 Facebook, Google, IBM과 같은 기업의 컴퓨터 과학 연구에서 가장 인기 있는 트렌드 중 하나입니다. 등, ML에 활용되는 도구는 주로 R과 Python 패키지를 포함합니다.

웹 디자인과 개발은 웹 디자이너가 웹 사이트를 디자인하고 레이아웃, 색상, 조판 등을 지정하는 동전의 양면과 같습니다. 그들은 또한 건축에서 건축가의 역할과 유사한 좋은 UX 디자인의 윤곽을 그리는 책임이 있습니다. . 반면 웹 개발자는 웹 페이지의 기능을 개발하고 건설 엔지니어의 역할과 유사한 반응형 및 대화형 사용자를 만들기 때문에 해당 디자인에 생명을 불어넣습니다.

웹 디자이너는 종종 Photoshop, Illustrator 및 유사한 소프트웨어를 사용합니다. 그들은 또한 HTML, CSS3, JavaScript 등과 같은 언어를 아는 것에서 이점을 얻습니다. 반면에 웹 개발자는 HTML, CSS, PHP, JavaScript, jQuery, MySQL을 포함하지만 이에 국한되지 않는 광범위한 언어를 알아야 합니다. 프론트엔드 개발자인지 백엔드 개발자인지에 따라 다릅니다.

데이터 과학은 간단히 말해서 최적화와 관련된 다양한 목적에 사용할 수 있는 데이터를 이해하는 과학(또는 일부에서는 유사 과학)입니다. 이를 달성하기 위해 다양한 도구가 사용되며 통계, Python, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에 대한 지식이 필요합니다.

기계 학습과 데이터 과학이 웹 디자인에 정확히 어떤 도움이 됩니까?

ML과 데이터 과학이 함께 통합되고 작동하는 필수 프로세스는 아래 그림에 간단하게 요약되어 있습니다.

<노스크립트>

웹 디자인에서 이러한 도메인을 통합하는 방법에 대한 직관적인 느낌을 얻기 위해 한 회사에서 서비스를 위해 이 도메인을 어떻게 사용하는지 살펴보겠습니다.

북마크 웹디자인 서비스를 전문으로 하는 스타트업입니다. 그것은 그들이 '인공 지능 디자인 도우미' 또는 'AiDA'라고 부르는 것을 사용하여 수행됩니다. 필요한 코딩 기술이 없고 짧은 시간에 웹 사이트를 구축하는 데 덜 투자하고 싶은 사람들을 위한 것입니다. AiDA는 기본적으로 ML 및 데이터 마이닝을 활용하여 몇 분 만에 모바일 웹사이트 디자인을 생성합니다. 이 디자인에는 현재 인간 웹 개발자가 사용자로부터 관련 정보를 가져와 최소 일주일이 걸립니다.

예를 들어, 사진을 전문으로 하는 사용자가 자신의 웹사이트를 시작하여 자신의 포트폴리오를 선보이고자 하는 경우 해당 지역에 대한 일부 관련 정보를 AiDA에 제공하면 AiDA가 자동으로 유사한 특성, 경쟁자의 웹사이트를 크롤링합니다. 포트폴리오 등. 사용자의 웹 페이지가 어떻게 구성되어야 하는지, 어떤 레이아웃, 요소 및 색상을 사용해야 하는지 몇 분 안에 결정하는 패턴을 더 인식합니다.

그리드 AI를 사용하여 고객이 책갈피 외에 자신의 웹 사이트를 구축할 수 있도록 돕는 또 다른 회사입니다. 그러나 기술이 성장 단계에 있다는 점을 감안할 때 AiDA와 같은 알고리즘이 웹 개발자가 지금 당장 제공할 수 있는 전문적이고 강력한 기능을 제공할 수 있다고 기대하는 것은 무리일 수 있습니다. 머신 러닝은 데이터에서 패턴을 인식할 때마다 플랫폼을 개선한다는 점을 염두에 두고, 미래에는 AI 기술이 성숙해짐에 따라 AiDA와 같은 플랫폼이 개발자만큼 효과적일 가능성이 매우 높습니다.

ML이 기존의 웹 디자인 방식을 어떻게 바꿀 수 있는지 살펴보았으므로 정확히 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

1. 개인화된 콘텐츠 우선순위

Monetate 2017에 따르면 수익 기대치를 초과한 회사 중 79%가 문서화된 개인화 전략을 보유하고 있습니다. 이는 개인화 전략이 이미 기업의 의제에 포함되어 있고 이에 따라 AI가 중요한 역할을 할 것이라는 점을 분명히 합니다.

특정 이벤트에 대한 반응을 예측하기 위해 사람들의 행동 패턴에 어느 정도 익숙해야 하는 것처럼 개인화에도 사용자 데이터에서 패턴을 형성해야 합니다. 따라서 머신 러닝을 사용하려면 데이터 마이닝, 통계 분석 및 기타 데이터 과학 도구와 프로세스가 패턴 인식을 기반으로 콘텐츠를 사용자 지정하는 데 필요한 시스템에 통합되어야 합니다.

YouTube YouTube 기록을 기반으로 하지만 상대적으로 더 나은 방법으로 동영상을 추천합니다. 웹 디자인에서 이러한 수준의 복잡성으로 인해 페이지에서 콘텐츠 자체를 사용자 정의하거나 사용자가 페이지에 액세스하는 위치 데이터를 기반으로 개발자에게 사용자 기본 설정을 알릴 수 있습니다.

2. 사용자의 탐색 행동 인식

페이지에서 보낸 평균 시간, 사용자가 보는 콘텐츠 유형, 리디렉션될 가능성이 있는 페이지 등과 같은 사용자 행동을 이해하는 것은 웹사이트를 개선하고 비즈니스를 전략화하는 데 매우 중요할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 우수한 브라우징 경험을 제공하는 사이트에서 리디렉션되고 사용자가 리디렉션된 사이트에서 훨씬 더 적은 시간을 보낸다면 관찰된 행동은 몇 가지 이유로 좁혀지고 트래픽을 추가하면 통찰력을 제공할 것입니다. 웹사이트를 개선할 수 있는 방법을 포함한 다양한 요소에 대해 설명합니다.

따라서 ML 및 데이터 분석에 의존하는 복잡한 알고리즘은 웹사이트의 응답성과 사용자 경험을 개선하여 사용자 상호작용을 증가시킬 수 있습니다. 또한 직관적인 인터페이스를 설정하여 사용자가 보는 콘텐츠를 기반으로 쿼리에 맞춤화된 답변을 제공하고 이러한 입력을 기반으로 알고리즘 자체를 개선하여 시간이 지남에 따라 동적 응답을 제공할 수 있습니다.

3. 개발자 역할의 효율성 증대

웹 디자인 또는 개발에 기계 학습 및 데이터 과학을 사용하면 개발자가 디자인 및 개발에서 더 많은 혁신을 위해 시간을 활용할 수 있습니다. 또한 웹 플랫폼의 전체 성능을 개선하기 위해 웹 플랫폼의 영역을 조정하기만 하면 되지만 전략적 역할을 맡을 수 있습니다.

결론적으로 전 세계의 주요 기업은 데이터 과학 도구와 함께 머신 러닝이 제공할 수 있는 기능적 역할을 완전히 수용했습니다. 웹 디자인 및 개발에서 그들이 수행하는 역할은 더 나은 최적화를 허용하여 결과적으로 기본 수준에서 개발자에게 더 많은 혁신을 위한 여지를 남깁니다. 기술이 점점 더 일상 생활에 통합되고 비즈니스를 추월하는 빠른 속도를 염두에 두고 변화에 적응해야 합니다.

이 블로그의 저자는 Yash Mehta IoT 및 빅데이터 과학 전문가입니다. 그는 많은 출판물에 출연한 수상 경력의 작가입니다.