智能自动化。我们可以自动执行重复性任务，从而释放人力资源用于其他需要批判性思维和创造力的项目。代码助手不会取代优秀的软件开发人员，但是谁会拒绝编写或重构简单但耗时的代码呢？ 另一个例子是自动化测试。人工智能可以自动执行此任务，让开发人员能够更加专注于创新任务，而不必花费数天时间思考边缘情况来构建测试。
机器学习算法可用于了解以前的错误并根据历史数据改进未 外汇数据 来的测试。 第三，人工智能可以显著改善 DevOps 团队的决策过程。通过从大型数据集中提供有价值的见解，它使我们能够更快地做出明智的战略决策。这与增强客户体验相辅相成——通过将 ML 技术融入用户反馈流程，我们可以根据实际用户需求和偏好不断改进我们的服务。 瞧，用户反馈数据很难处理；它自相矛盾、结构混乱且难以分析。
你看到评论区充斥着仇恨言论，但其他指标却告诉你人们正在使用你的产品，而且实际上比以往任何时候都更加投入。那么是哪一个呢？ 设想这样一种场景：使用 ML 算法分析应用程序的使用数据，以预测未来的使用模式；或者使用自然语言处理 (NLP) 分析来自各种渠道的客户反馈。在这两种情况下，信息都将指导我们产品的未来发展。 最后，但同样重要的是AI 在持续集成和部署(CI/CD)中的作用。