Como a ciência de dados e o aprendizado de máquina podem ajudar a impulsionar o design do site

Yash Mehta
Inteligência artificial (IA), ciência de dados, web design e desenvolvimento são os três principais domínios que moldam coletivamente o mundo da Internet agora. No entanto, nada pode vir imediatamente à mente de alguém para estabelecer uma correlação entre os três, diz Yash Mehta.

Mas se estivermos motivados para pensar em alguns exemplos, isso se tornará gradualmente claro se pensarmos em como os anúncios relevantes para nós surgem enquanto navegamos na web ou como a Amazon usa nossos dados de pesquisa anteriores para exibir automaticamente produtos relevantes toda vez que navegamos por eles.

À medida que o comportamento do consumidor e os mercados mudam com o tempo, a tecnologia e os aplicativos baseados em dados tornam-se uma necessidade para criar estratégias de negócios. Fundador de DomainMagnate , Michael Bereslavsky diz “estamos atualmente em um momento em que a capacidade de tecnologias como ciência de dados e IA melhora a cada dia e talvez seja possível onde certas soluções de negócios estratégicas são fornecidas pela própria IA com base em indicadores de dados financeiros”. Portanto, para entender como IA e ciência de dados podem ajudar no design da web, uma breve visão geral dos respectivos domínios se torna necessária.

Visão geral do aprendizado de máquina, design da web e ciência de dados

O aprendizado de máquina (ML) é um tipo de IA em que um sistema tem a capacidade de executar funções automaticamente, reconhecendo padrões dos dados que recebe, sem a necessidade de instruções de programação explícitas. O aprendizado de máquina, junto com outras áreas da IA, como o aprendizado profundo, é atualmente uma das tendências mais em alta na pesquisa em ciência da computação em universidades e também em empresas como Facebook, Google, IBM , etc., as ferramentas utilizadas para ML incluem principalmente pacotes R e Python.

Web design e desenvolvimento são como as duas faces da mesma moeda em que um web designer projeta um site, especifica o layout, cor, composição, etc. Eles também são responsáveis ​​por delinear um bom design UX semelhante ao papel de um arquiteto na construção . Já um desenvolvedor da web dá vida a esse design porque desenvolve a funcionalidade das páginas da web, tornando-o responsivo e interativo para os usuários semelhante ao papel dos engenheiros de construção.

Web designers costumam usar Photoshop, Illustrator e softwares semelhantes. Eles também se beneficiam de conhecer linguagens como HTML, CSS3, JavaScript etc., os desenvolvedores da Web, por outro lado, precisam conhecer uma ampla gama de linguagens que incluem, mas não se limitam a HTML, CSS, PHP, JavaScript, jQuery, MySQL etc., dependendo se eles são desenvolvedores front-end ou back-end.

Ciência de dados, em palavras grosseiras, é a ciência (ou, como alguns dizem, pseudociência) de dar sentido aos dados que estão disponíveis para vários fins, principalmente relacionados à otimização. Várias ferramentas são empregadas para conseguir isso e requer conhecimento em uma variedade de campos, nomeadamente estatística, Python, ciência da computação, etc.

Então, como exatamente o aprendizado de máquina e a ciência de dados ajudam no design da web?

O processo essencial pelo qual o ML e a ciência de dados se integram e operam em conjunto é resumido de forma simplista na imagem abaixo.





Para ter uma ideia intuitiva de como esses domínios podem ser reunidos no design da web, vamos dar uma olhada em como uma empresa os emprega para seus serviços.

Favorito é uma start-up especializada na prestação de serviços de web design. Isso é feito empregando o que eles chamam de ‘Artificial Intelligence Design Assistant’ ou ‘AiDA’. Ele é destinado principalmente para aqueles que não possuem as habilidades de codificação necessárias e desejam investir menos na construção de um site em um curto espaço de tempo. AiDA basicamente utiliza ML e mineração de dados para criar um design de site móvel em poucos minutos, para o qual um desenvolvedor web humano atualmente leva pelo menos uma semana, obtendo algumas informações relevantes de um usuário.

Por exemplo, se um usuário especializado em fotografia deseja iniciar seu próprio site para mostrar seu portfólio, o usuário pode fazê-lo fornecendo algumas informações relevantes sobre a área para a AiDA e ela rastreia automaticamente os sites de natureza semelhante, concorrente portfólios e etc. Ele também reconhece um padrão para determinar como a página da web do usuário precisa ser estruturada e quais layouts, elementos e cores precisam ser usados, em poucos minutos.

Grade é outra empresa que usa IA para ajudar os clientes a construir seu próprio site, além do Bookmark. No entanto, dado que a tecnologia está em sua fase de crescimento, pode não ser razoável esperar que algoritmos como o AiDA possam fornecer a funcionalidade profissional e robusta que um desenvolvedor da web poderia agora. Tendo em mente que o aprendizado de máquina melhora a plataforma cada vez que reconhece um padrão dos dados, no futuro, à medida que a tecnologia de IA amadurece, é muito provável que plataformas semelhantes a AiDA possam se tornar tão eficazes quanto os desenvolvedores.

Agora que vimos como o ML pode mudar a maneira convencional como o design da web é feito, vamos ver como exatamente isso ajuda:

1 Priorizando conteúdo personalizado

De acordo com o Monetate 2017, das empresas que superaram as expectativas de receita, 79% delas tinham uma estratégia de personalização documentada. Isso torna evidente que as estratégias de personalização já estão na agenda das empresas e, portanto, a IA deve desempenhar um papel importante nisso.

Assim como exigimos alguma familiaridade com os padrões de comportamento das pessoas para prever suas reações a certos eventos, a personalização também requer a formação de padrões a partir dos dados do usuário. Portanto, o aprendizado de máquina requer mineração de dados, análise estatística e outras ferramentas e processos de ciência de dados integrados em um sistema necessário para personalizar o conteúdo com base no reconhecimento de padrões.

É feito de maneira semelhante ao Youtube recomenda vídeos com base em nossa história no Youtube, mas de uma maneira relativamente melhor. No design da web, esse nível de complexidade pode permitir que uma página personalize o próprio conteúdo ou permitir que os desenvolvedores saibam as preferências do usuário com base nos dados de localização de onde os usuários acessam a página.

2. Reconhecer o comportamento de navegação dos usuários

Compreender o comportamento do usuário, como o tempo médio gasto em uma página, o tipo de conteúdo que os usuários veem, a página para a qual eles foram possivelmente redirecionados, etc., pode ser de imensa importância para aprimorar sites e também para fazer estratégias de negócios. Por exemplo, se um usuário fosse redirecionado de um site que oferecia uma excelente experiência de navegação e se passasse consideravelmente menos tempo no site redirecionado, o comportamento observado poderia ser reduzido a um punhado de razões e adicionar o tráfego, forneceria insights em vários elementos, incluindo como um site pode ser melhorado.

Portanto, um algoritmo complexo que depende de ML e análise de dados pode permitir uma maior interação do usuário, melhorando a capacidade de resposta e a experiência do usuário no site. Ele também pode configurar uma interface intuitiva para fornecer respostas personalizadas a consultas com base no conteúdo que os usuários visualizam e melhorar o próprio algoritmo com base em tais entradas para fornecer respostas dinâmicas ao longo do tempo.

3. Aumentando a eficácia das funções de desenvolvedor

Empregar aprendizado de máquina e ciência de dados em web design ou desenvolvimento permite que os desenvolvedores utilizem seu tempo para mais inovação em design e desenvolvimento. Ele também permite que eles assumam funções estratégicas enquanto são obrigados apenas a ajustar áreas na plataforma da web para melhorar seu desempenho geral.

Para encerrar, grandes corporações ao redor do mundo abraçaram totalmente a função funcional que o aprendizado de máquina pode fornecer junto com as ferramentas de ciência de dados. O papel que desempenham no web design e desenvolvimento permite uma melhor otimização que, consequentemente, abre espaço para mais inovação para os desenvolvedores no nível do solo. Tendo em vista o ritmo acelerado com que a tecnologia se integra cada vez mais ao nosso dia-a-dia e ultrapassa os negócios, torna-se necessário nos adaptarmos às mudanças.

O autor deste blog é Yash Mehta, um especialista em IoT e Big Data Science. Ele é um escritor premiado que apareceu em muitas publicações