К 2020 году искусственный интеллект (ИИ) и связанные с ним разработки будут доступны во многих проектах, в большом количестве программных пакетов и станут частью нашей повседневной жизни. Gartner также ожидает, что к 2020 году ИИ станет одним из основных пяти венчурным предприятиям требуется по крайней мере 30 процентов директоров по информационным технологиям. Мировые торговцы программами гонятся за этим новым рывком к неслыханному богатству. К сожалению, гарантия нового дохода подтолкнула предпринимателей-программистов вкладывать ресурсы в развитие ИИ, на самом деле у большинства ассоциаций нет талантливых сотрудников, способных понять ИИ.
В многочисленных отраслевых исследованиях, посвященных ИИ и его влиянию на венчурные предприятия, поддающееся проверке предостережение заключается в том, что продавцы продуктов должны сначала сосредоточиться на понимании потребностей бизнес-клиентов и потенциальной коммерческой прибыли от ИИ, прежде чем гнаться за золотой лихорадкой, которая была названа симуляцией. Промывка интеллекта», как предложено в
Как поставщики корпоративного программного обеспечения должны (и не должны) использовать прорыв в области искусственного интеллекта
Дефицит доверия к возможностям высокотехнологичных механизмов, существующий сегодня, исчезнет в ближайшие 10 лет, говорится в Через десять лет: будущее ИИ и МО. В течение следующего десятилетия мы будем наблюдать экстремальный переход от незавершенных вопросов и сомнений к тому, чтобы полностью положиться на ИИ и другие передовые инновации. Большинство приложений, основанных на ИИ, сталкиваются с покупателем, что является еще одним веским объяснением того, что стандартные клиенты преодолевают препятствие доверия через некоторое время. Благодаря большему количеству презентаций и более широкому доступу к инновационным решениям для повседневного бизнеса группа специалистов Citizen Data Science подготовится к новому миру запросов на инновации.
Использование ИИ и машинного обучения в качестве движущих сил конкурентоспособного бизнеса гарантирует, что, хотя такие достижения, как облачные технологии, делают бизнес-процедуры более гибкими, ИИ и машинное обучение могут влиять на результаты бизнеса.
По данным Гартнер:
«Искусственный интеллект и машинное обучение достигли критической критической точки и будут все больше дополнять и расширять практически каждую технологическую услугу, вещь или приложение».
Будущее ИИ
В постиндустриальный период люди пытались создать машину, которая ведет себя как человек. Разумная машина — величайшее благословение ИИ для человечества; фантастическая часть этой самодвижущейся машины внезапно изменила практические принципы ведения бизнеса. В последние годы беспилотные автомобили, продвинутые сотрудники, персонал механических заводов и блестящие городские сообщества продемонстрировали, что проницательные машины мыслимы. Искусственный интеллект изменил большинство отраслевых подразделений, таких как розничная торговля, производство, учет, медицинские услуги и СМИ, и продолжает атаковать новые регионы.
Будущее машинного обучения
Вот несколько ожиданий от машинного обучения с учетом текущих моделей инноваций и упорядоченного движения машинного обучения к развитию:
- Машинное обучение будет необходимой частью всех фреймворков ИИ, больших или маленьких.
- Поскольку машинное обучение приобретает все большее значение в бизнес-приложениях, существует большая вероятность того, что эта инновация будет предлагаться в виде облачного администрирования, называемого машинным обучением как услугой (MLaaS).
- Связанные фреймворки искусственного интеллекта позволят вычислениям ML «постоянно учиться» в свете недавно появившихся данных в Интернете.
- Среди продавцов оборудования будет большой всплеск, чтобы увеличить мощность ЦП для обработки информации ML. Тем более, что продавцов оборудования будут подталкивать к капитальному ремонту своих машин, чтобы сделать долю в силах ОД.
- ИИ поможет машинам понять настройку и важность информации.
Несколько прогнозов о машинном обучении
Подготовленный клиент процедур ML делится своим опытом во вселенной ML, предполагая, что эти шаблоны неизбежны в области ML:
- Использование нескольких технологий в машинном обучении. Развитие Интернета вещей принесло пользу машинному обучению с разных точек зрения. Использование многочисленных механических систем для лучшего обучения сейчас является практикой в машинном обучении; позже, вероятно, все более «коммунитарное обучение» с использованием различных инноваций.
- Индивидуальная вычислительная среда: разработчики будут использовать пакеты API для структурирования и предоставления «все более проницательного приложения». В некотором смысле это усилие во многом похоже на «помощь в программировании». С помощью этих API-модулей дизайнеры без труда встраивают в свои фреймворки мимику, дискурс или распознавание зрения.
- Квантовые вычисления чрезвычайно повысят скорость выполнения вычислений ML при обработке многомерных векторов. Это будет следующим успехом в области изучения машинного обучения.
- Будущий прогресс в «вычислениях машинного обучения без посторонней помощи» приведет к более высоким бизнес-результатам.
- Настроенные механизмы рекомендаций: управление грядущими событиями с помощью машинного обучения будет становиться все более точным и актуальным. Например, будущие механизмы рекомендаций, несомненно, будут становиться все более важными и больше походить на близкие к дому склонности и вкусы отдельного клиента.
10 самых популярных технологий в мире в 2019 году представляет собой краткий обзор наиболее важных технологических тенденций на 2019 год.
Прибыль для человечества: AI и ML в основных отраслях промышленности
Трудно упустить из виду глобальный эффект «промывки компьютерных данных» на современном бизнес-рынке и то, как ИИ и машинное обучение могут изменить рынки улучшения приложений завтрашнего дня.
Симуляционному интеллекту и машинному обучению вместе придавалось такое же значение, как раскрытие власти в начале промышленной революции. Эти окраинные достижения, во многом такие же, как и власть, привнесли еще один раз на протяжении всего существования информационных технологий.
Сегодня фреймворки, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, определенно меняют способ ведения бизнеса во всех сегментах отрасли. Эти глухие достижения постепенно приводят к трансформационным изменениям в разных частях отрасли, некоторые из которых описаны здесь:
В сфере недвижимости
Contactually.com, усовершенствованная структура CRM для земельного бизнеса, была явно предназначена для взаимодействия финансовых специалистов из Вашингтона, округ Колумбия, с новыми предприятиями. Дополнительная интенсивность вычислений машинного обучения превращает статическую структуру в живую интеллектуальную машину, которая реагирует, поддерживает и предлагает.
В администрировании баз данных
Унылые задачи в обычной среде администратора баз данных дают возможность достижениям ИИ механизировать процедуры и задания. Нынешний администратор базы данных работает с новейшими устройствами, поэтому он может брать на себя дополнительные обязательства в своих ассоциациях, а не просто выполнять повторные действия.
В области финансов
10 самых популярных технологий в мире 2019 рассказывает о том, как самые последние достижения, такие как блокчейн, влияют на рынки капитала Индии. Например, администраторы столичных витрин могут использовать блокчейн, чтобы предвидеть развитие рынка и распознавать искажение фактов. Развитие искусственного интеллекта не только дает шансы на более актуальные планы действий на рынке, связанном с деньгами, но и дополнительно определяет положение технолога ИИ в биологической системе бизнеса и предприятия.
В здравоохранении
Шаг за шагом, люди-эксперты и машины будут работать в паре, чтобы добиться улучшенных результатов. Приводные машины потребуются для точного и удобного определения состояния пациента, а специалисты смогут больше сосредоточиться на пациентах.
Первоначально опубликовано на https://talkbench.blogspot.com.