数据科学和机器学习如何帮助提升网站设计

亚什梅塔

人工智能 (AI)、数据科学、网页设计和开发是目前共同塑造互联网世界的三大领域。然而，Yash Mehta 说，人们可能不会立即想到要在这三者之间建立关联。

但是，如果有动力去想一些例子，如果我们考虑在浏览网页时如何出现与我们相关的广告或者 亚马逊 使用我们之前的搜索数据在我们每次浏览时自动显示相关产品。

随着消费者行为和市场随着时间的推移而变化，数据驱动的技术和应用程序成为制定企业战略的必要条件。 DomainMagnate 的创始人 ，迈克尔·贝雷斯拉夫斯基说：“我们目前正处于数据科学和人工智能等技术的能力日益提高的时代，也许甚至有可能由人工智能本身根据财务数据指标提供某些战略业务解决方案”。因此，要了解人工智能和数据科学如何帮助网页设计，有必要对各自领域进行简要概述。

机器学习、网页设计和数据科学概述

机器学习 (ML) 是一种人工智能，其中系统能够通过从接收到的数据中识别模式来自动执行功能，而无需明确的编程指令。机器学习与人工智能的其他领域（如深度学习）一起，是目前大学以及 Facebook、Google、IBM 等公司计算机科学研究的最热门趋势之一 等，用于ML的工具主要包括R和Python包。

网页设计和开发就像一枚硬币的两个面，网页设计师设计网站，指定布局、颜色、排版等。他们还负责概述良好的用户体验设计，类似于建筑师在建筑中的角色.而网络开发人员为该设计带来了生命，因为他们开发了网页的功能，使其对用户具有响应性和交互性，类似于工程师在建筑中的角色。

网页设计师经常使用 Photoshop、Illustrator 和类似软件。他们还受益于了解 HTML、CSS3、JavaScript 等语言，另一方面，Web 开发人员需要了解广泛的语言，包括但不限于 HTML、CSS、PHP、JavaScript、jQuery、MySQL等等，取决于他们是前端开发者还是后端开发者。

粗略地说，数据科学是一门从可用于各种目的的数据中获取意义的科学（或如某些人所说的伪科学），主要与优化有关。为了实现这一点，需要使用各种工具，这需要具备统计、Python、计算机科学等各个领域的知识。

那么机器学习和数据科学究竟如何帮助网页设计？

下图简单地总结了机器学习和数据科学集成和运行的基本过程。

为了直观地了解如何在网页设计中整合这些域，让我们来看看一家公司如何使用它们来提供服务。

书签 是一家专门提供网页设计服务的初创公司。这是通过使用他们所谓的“人工智能设计助手”或“AiDA”来完成的。它主要面向那些没有必要的编码技能并希望在短时间内减少投资建设网站的人。 AiDA 基本上是利用 ML 和数据挖掘在几分钟内创建一个移动网站设计，而人类网络开发人员目前至少需要一周时间，从用户那里获取一些相关信息。

例如，如果一个专门从事摄影的用户想要开设自己的网站来展示他/她的作品集，用户可以通过向 AiDA 提供该地区的一些相关信息来实现，它会自动抓取类似性质的网站，竞争对手投资组合等。它进一步识别一种模式，以确定用户网页的结构以及需要在几分钟内使用哪些布局、元素和颜色。

网格 是另一家除了 Bookmark 之外，使用 AI 帮助客户建立自己的网站的公司。然而，鉴于该技术正处于发展阶段，期望 AiDA 等算法能够提供 Web 开发人员现在可以提供的专业和强大的功能可能是不合理的。请记住，机器学习在每次从数据中识别模式时都会改进平台，未来随着 AI 技术的成熟，类似 AiDA 的平台很可能会变得和开发人员一样有效。

既然我们已经了解了机器学习如何改变传统的网页设计方式，让我们看看它究竟有什么帮助：

1.优先考虑个性化内容

根据 Monetate 2017，在超出收入预期的公司中，79% 的公司制定了个性化战略。这表明个性化战略已经提上企业议程，因此人工智能将在其中发挥重要作用。

就像我们需要熟悉人们的行为模式来预测他们对某些事件的反应一样，个性化也需要根据用户数据形成模式。因此，机器学习需要将数据挖掘、统计分析和其他数据科学工具和流程集成到一个必要的系统中，以根据模式识别定制内容。

它的完成方式类似于 Youtube 推荐基于我们的 Youtube 历史记录的视频，但方式相对更好。在网页设计中，这种复杂程度可以使页面能够自定义内容本身，或者让开发人员根据用户访问页面的位置数据了解用户偏好。

2.识别用户的浏览行为

了解用户行为，例如在页面上花费的平均时间、用户查看的内容类型、他们可能被重定向到的页面等，对于增强网站和制定业务战略非常重要。例如，如果用户从提供出色浏览体验的站点重定向，并且如果用户在重定向站点上花费的时间显着减少，则观察到的行为可以缩小到几个原因并添加流量，它将提供见解各种元素，包括如何改进网站。

因此，依赖 ML 和数据分析的复杂算法可以通过提高网站的响应能力和用户体验来增加用户交互。它还可以设置一个直观的界面，根据用户查看的内容为查询提供定制的答案，并根据这些输入改进算法本身，以便随时间提供动态响应。

3.提高开发者角色的有效性

在网页设计或开发中使用机器学习和数据科学使开发人员能够利用他们的时间在设计和开发方面进行更多创新。它还允许他们担任战略角色，而他们只需要调整网络平台中的区域以提高其整体性能。

总而言之，世界各地的大公司已经完全接受了机器学习可以与数据科学工具一起提供的功能性作用。他们在网页设计和开发中所扮演的角色可以进行更好的优化，从而为底层开发人员留下更多创新空间。请记住，技术越来越快地融入我们的日常生活并超越业务，因此有必要适应这些变化。

此博客的作者是物联网和大数据科学专家 Yash Mehta。他是一位屡获殊荣的作家，出现在许多出版物中