UX дизайн

Понимание НЛП для улучшения UX в цифровых продуктах!

Машинное обучение и NLP (обработка естественного языка) могут оказаться революционными в улучшении существующих приложений и создании новых функций. По мере того как крупные компании, такие как Google, публикуют наборы данных, можно создавать более продвинутые модели машинного обучения. Давайте разберемся, как можно использовать НЛП для улучшения UX.

Машинное обучение в будущем станет еще шире (по данным Gartner, в области ИИ / машинного обучения будет около 2,3 миллиона рабочих мест). Поскольку многие технологические компании вкладывают значительные средства в AI / ML, как UX-дизайнер, нам также необходимо знать и понимать некоторые нюансы, которые помогут нам разрабатывать лучшие решения и рекомендовать предложения по продукту.

Но перед этим давайте разберемся: что такое машинное обучение?

«Машина» в машинном обучении подобна мозгу, который учится на поступающей в него информации. Затем он расширяет использование этой информации, чтобы учиться на своем окружении и улучшать свое обучение. Машинное обучение использует как предварительно введенную информацию (наборы данных), так и «новый опыт» для изучения и расширения своей базы знаний.

Чтобы лучше понять это, рассмотрим, например, маленького ребенка: вы говорите ребенку, что высокие места опасны (вы даете ему набор данных для начала), но кто-то другой (брат или сестра, что похоже на новую информацию) говорит ему спуститься с этажа по лестнице (ребенок знает, что лестница является частью высоты, но он все еще пытается улучшить свои знания, проводя этот эксперимент).

Есть три разных типа машинного обучения -

  1. Под контролем - данные тренировки для машины также включают выходные данные, обучение контролируется. Пример: данные точно говорят машине (или, скажем, мозг), которая находится выше 1 метра, с которой опасно прыгать. Он будет включать все места, включая лестницу, террасу, горы, здания и многое другое.
  2. Без учителя - данные обучения не включают выходные данные. Пример: данные говорят машине, что высокие места опасны, но не указывают, насколько именно они опасны. Он может счесть опасной высоту дивана или стула.
  3. Полу-контролируемый - данные обучения включают некоторые выходные данные. Пример: данные говорят машине, что высоты опасны, в том числе горы и холмы. Но это ничего не говорит о лестнице или террасе дома.

Ребенок пытается посоветовать брату или сестре (учиться на новой информации), падает, травмируется (терпит неудачу и учится), и теперь он на собственном опыте убедился, что лестница - это опасно (улучшенные знания). Теперь, даже если появится новая информация, которая заставит его спуститься вниз, он этого не сделает.

Таким образом, ребенок сам запрограммировал свой ум через опыт. Это и есть машинное обучение - программирование, перепрограммирование, обучение и совершенствование.

Нужно ли мне изучать языки программирования, чтобы понимать машинное обучение?

В идеале - нет!

Как дизайнеру вам не нужно приобретать навыки программирования, чтобы запрограммировать модель машинного обучения, но вам нужна информация о том, как она работает, и какие возможности вы можете с ее помощью изучить.

Как ML применяется к цифровым продуктам?

Алгоритмы машинного обучения либо добавляются поверх существующих функций, либо добавляются в качестве новых функций для повышения производительности и пользовательского опыта приложения / веб-сайта.

Как дизайнер, вы должны понимать, где можно применить алгоритмы машинного обучения и какие существующие функции вашего продукта можно улучшить с помощью машинного обучения? Вам просто нужно донести идею до команды, обсудить возможности ее воплощения и позволить программистам и разработчикам разобраться в технических аспектах реализации.

Что такое НЛП?

НЛП или обработка естественного языка можно классифицировать как сложный алгоритм машинного обучения, который помогает машине декодировать, понимать, синтезировать и даже писать на человеческом языке.

Вы можете подробнее узнать о НЛП и его технических особенностях здесь.

У каждого языка есть конструкция. В нем есть прилагательные, глаголы, существительные, местоимения и многое другое. Слова вместе образуют предложения, а предложения или фразы могут образовывать действия. Каждое голосовое устройство или приложение, использующее NLP, и не только это, также может быть расширено для приложений, у которых вообще нет голосового интерфейса.

Обработка естественного языка делится на две большие категории - семантика и синтаксис.

Синтаксис относится к осмысленному предложению, которое может быть построено с использованием правильного расположения слов, в то время как семантика относится к извлечению / приданию значения группе слов / предложений.

Чего можно достичь с помощью НЛП?

Возможно ускорение многих задач за счет использования всего потенциала моделей НЛП. Некоторые из задач, которые можно выполнить:

  • Анализируйте текст из документов, книг, журналов и т. Д. Если вам нужна только выделенная или важная информация из книги, НЛП может вам помочь.
  • Если вы хотите понять рецепт врача, написанный от руки, НЛП может вам и в этом помочь. Все, что ему нужно, - это соответствующие наборы данных, чтобы сначала обучить модель достаточно хорошо, чтобы понимать, анализировать и распознавать почерки врачей.
  • НЛП также может помочь вам создать более личных, сложных и точных чат-ботов. Чат-боты станут частью многих отраслей в двадцать первом веке, и важно, чтобы информация, которую они предоставляют пользователю, была актуальной и проверенной.
  • Это также может помочь вам создать репутацию бренда. Поскольку все больше и больше компаний переходят в онлайн, необходимо, чтобы репутация бренда поддерживалась высочайшими стандартами, и с помощью НЛП можно проводить анализ настроений, который предоставит вам максимум информации об отзывах клиентов, индексе удовлетворенности клиентов и многом другом.
  • NLP может гарантировать, что ваш бренд находится в курсе последних актуальных тем, просматривая самую свежую информацию и предоставляя вам быстрое представление об общественном мнении. Прямо сейчас все зависит от правильного выбора времени, и важно оставаться впереди в игре!

Сфера применения НЛП и отрасли, в которых его можно использовать

НЛП имеет широкую сферу применения и может использоваться в любой отрасли - от образования, финансовых технологий, социальных сетей, путешествий, здравоохранения, электронной коммерции и т. Д.

Давайте посмотрим, как его можно использовать в разных отраслях:

Образование или Edu-Tech

НЛП можно использовать для категоризации или систематизации образовательных документов для студентов и учителей.

Просмотр книг и журналов и извлечение значимой информации было бы одной из задач модели НЛП в секторе образования. Там, где чтение такого количества текста практически невозможно для одного человека, но суть истории может быть воспроизведена с использованием хорошо обученных моделей НЛП.

Есть некоторые приложения, которые предоставляют обобщенные версии книг (например, 12-минутные резюме книг, Blinkist и т. Д.), И многие из этих приложений запрашивают резюме у своих штатных или внештатных авторов, которые читали эти книги.

Эти резюме иногда содержат много личных предубеждений (как было упомянуто во многих комментариях магазинов приложений и Playstore, в которых другой читатель думал и понимал книгу в другом контексте), чего можно избежать, если используется машинное обучение.

Финтех или банковское дело

Для финансовых приложений и веб-сайтов НЛП может оказаться большим подспорьем! Это может помочь сотрудникам банка быстро проверять документы клиентов. После сканирования информацию можно перепроверить и выявить неточности.

Более того, чат-боты могут стать более надежными в будущем для обработки любой банковской и финансовой информации. Автоматизация множества утомительных процессов в банковском секторе (например, проверка оценки кредитоспособности клиента через его следы в социальных сетях или получение как можно большего количества информации о клиенте с онлайн-сайтов) также может быть выполнена с помощью NLP. .

Была история, которая была широко распространена в Индии, что люди не должны публиковать фотографии своих новых автомобилей, отпуска, отпуска, новых домов, даже нового Apple iPhone и т. Д. В социальных сетях (в основном не выставлять напоказ ваш богатый образ жизни). Почему?

Потому что налоговый департамент будет анализировать и использовать эти фотографии, чтобы ловить людей в случае уклонения от уплаты налогов! Уклонение от уплаты налогов - обычная практика в Индии, где подоходный налог платят почти 14 миллионов человек в стране с населением более 1,3 миллиарда!

Техника здравоохранения

Кажется, UX в здравоохранении только начинается. В области медицины разрабатывается и запускается множество новых продуктов, и кажется, что это только начало того, что мы можем вообразить. НЛП в здравоохранении может оказаться революционным.

Я работал в медицинском стартапе в Индии, который стремился оцифровать существующие бумажные медицинские карты пациентов, и они делали это с помощью моделей машинного обучения. Индия, страна с населением более миллиарда человек, остро нуждается в регулировании и централизации медицинских данных.

Самая большая проблема, с которой столкнулись пользователи в небольших городах, деревнях или отдаленных сельских районах, заключалась в потере своих медицинских карт. Либо к стихийным бедствиям, либо их просто потеряли. Многие молодые матери потеряли счет о вакцинации своего ребенка, потому что были утеряны медицинские записи.

Решить такие проблемы можно только в том случае, если медицинские данные каждого человека будут доступны онлайн. С помощью НЛП в систему загружались документы, рецепты, отчеты, сканирование и т. Д., И из этих отчетов извлекалась важная информация для построения профиля пациента.

Путешествия Технологии

Прямо сейчас я работаю дизайнером в сфере туристических технологий. НЛП можно широко использовать в индустрии туризма для извлечения данных о каждом клиенте из социальных сетей и других мест и представления им индивидуальных предложений, аренды на время отпуска и туристических пакетов. Не только это, NLP также может помочь туристической компании больше узнать о своих приложениях / веб-сайтах, активно собирая отзывы клиентов и создавая у них настроения по отношению к бренду.

Социальные сети

Я не думаю, что мне даже нужно объяснять, как НЛП может изменить социальные сети, потому что это уже в значительной степени!

Если вы нажмете на рекламу в Instagram, аналогичная реклама будет доступна на Facebook, и все, что вы ищете в Facebook, появится на YouTube. Нередко один веб-сайт использует данные с другого веб-сайта для создания профиля клиента на серверной стороне и представления им предложений и сделок, от которых они не могут отказаться! Хэштеги в Instagram и Twitter используются одинаково для представления вам рекламы / контента, имеющего отношение к вашему профилю.

Если вы посмотрите документальный фильм Netflix «Социальная дилемма», вы увидите, как они показывают физическую модель (например, куклу вуду), которая контролируется социальной сетью. компании за кулисами, и как пользователю предоставляется только индивидуальная информация, так что он вынужден все время заниматься своим телефоном!

У машинного обучения есть не только положительные стороны, но и различные недостатки. Используя сам анализ настроений, можно предсказать настроения аудитории / пользователей и передать им информацию, которая изменяет настроения в пользу кого-то / чего-то еще. Подобно тому скандальному скандалу с Cambridge Analytica, который, как обвиняют, изменил ход президентских выборов в США в 2016 году.

Таким образом, с алгоритмами машинного обучения возникает большая ответственность быть честным и справедливым.

Опыт электронной коммерции и розничной торговли в Интернете

Покупки в Интернете будут только расти по мере того, как Интернет станет более доступным для будущих / новых пользователей, если быть точным, поколения Z.

НЛП можно использовать для предоставления каждому пользователю более индивидуального, индивидуального и эксклюзивного опыта во время покупок в Интернете. Отдел обслуживания клиентов можно преобразовать, изменив утомительный процесс нажатия клавиш 1, 2 и т. Д. В более быструю и более информированную систему реагирования, которая либо решает проблемы клиентов, либо немедленно переводит звонок в соответствующий отдел.

Расширенное обнаружение информации также изменит способ работы систем обратной связи в крупных брендах и интернет-магазинах. Информационный анализ также поможет этим брендам улучшить качество покупок и даже внедрить новые интегрированные технологии в розничную торговлю, такие как очки виртуальной реальности, плагины AR, смешанная реальность и многое другое.

Как UX-дизайнер, если вы знаете, на что способна технология, вы лучше поймете, как интегрировать ее в свои проекты и помочь сделать продукт более удобным для ваших целевых пользователей.