Искусственный интеллект больше не модное слово. По состоянию на 2018 год это хорошо развитая ветвь аналитики больших данных с несколькими приложениями и активными проектами. Вот краткий обзор темы.

ИИ - это общий термин для различных подходов к анализу больших данных, таких как модели машинного обучения и сети глубокого обучения. Недавно мы демистифицировали термины AI, ML и DL и различия между ними, так что не стесняйтесь проверить это. Короче говоря, алгоритмы ИИ - это различные математические модели науки о данных, которые помогают улучшить результат определенного процесса или автоматизировать некоторые рутинные задачи.

Однако сейчас технология достаточно зрелая, чтобы перевести эти достижения в области науки о данных из фазы пилотных проектов в стадию готового к производству масштабного развертывания. Ниже представлен обзор различных аспектов внедрения технологий искусственного интеллекта в ИТ-индустрии в 2018 году.

Мы смотрим на такие параметры, как:

  • наиболее широко используемые типы алгоритмов искусственного интеллекта,
  • как компании применяют ИИ,
  • отрасли, в которых внедрение ИИ окажет наибольшее влияние
  • самые популярные языки, библиотеки и API, используемые для разработки ИИ

Таким образом, цифры, используемые в этом обзоре, взяты из различных открытых источников, таких как Statista, Forbes, BigDataScience, DZone и других.

Наиболее широко используемые типы алгоритмов искусственного интеллекта

Существует несколько типов моделей машинного обучения, подходящих для различных целей. Различные алгоритмы используются для контролируемого, неконтролируемого и усиленного машинного обучения, оптического распознавания символов, распознавания речи и текста и т. Д. Четыре самых популярных алгоритма - это деревья решений, инструменты обработки естественного языка (NLP), линейная регрессия и нейронные сети.

Как компании используют ИИ

Алгоритмы искусственного интеллекта в основном прошли стадию пилотных проектов и в настоящее время находятся на различных стадиях внедрения в масштабах всей компании. 36% предприятий в США и ЕС активно инвестируют в свои Инициативы в области искусственного интеллекта, 31% планируют сделать это в ближайшем будущем, а 17% уже начали путь цифровой трансформации и теперь пожинают плоды преимущества. Только 16% компаний, принявших участие в этих опросах, не планировали вкладывать средства в технологии искусственного интеллекта. Как сказал великий американский инженер и спикер Уильям Эдвардс Мэннинг: Нет необходимости приспосабливаться. Ваше выживание не обязательно ».

Отрасли, в которых ИИ подорвет больше всего

А как насчет отраслевой градации? Хорошо и просто сказать, что ИИ принесет пользу буквально любому бизнесу, но как насчет того, чтобы указать на отраслевые преимущества? Это можно легко сделать, поскольку буквально любая компания, которая работает с аналитикой больших данных, может получить большую выгоду от дополнения анализа данных с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. 360-градусный обзор клиентов одинаково полезен для здравоохранения, финансов, банковского дела, страхования, маркетинга, путешествий и т. Д.

Самые популярные языки ИИ, библиотеки и API

Как мы уже упоминали ранее, один из самых популярных способов использования алгоритмов ИИ в компаниях любого размера при инвестировании в обучение разработчиков. Фактически, почти 75% респондентов занимаются разработкой того или иного программного обеспечения, а 56% из них обучают своих разработчиков использованию другого language для создания и обучения моделей машинного обучения их потребностям. Основными тремя языками программирования, используемыми для разработки ИИ, являются Java, Python и R, а в таблице ниже показано их использование в ИТ-индустрии.

Заключительные мысли о состоянии ИИ в 2018 году

Как видите, Python явно становится лидером в разработке AI / ML, как для развертывания бизнеса, так и для хобби-проектов. R также входит в тройку лидирующих языков, в основном из-за великолепных возможностей JuPyteR Notebooks, которые работают в тандеме с Python. Тем не менее, Java по-прежнему остается оплотом разработки программного обеспечения корпоративного уровня, и от нее пока не собираются отказываться.

Таким образом, инвестиции в проекты AI / ML / DL, несомненно, будут очень прибыльными для любого бизнеса. Оптимизация затрат, обработка данных о клиентах, персонализация услуг, интеллектуальный анализ и анализ больших данных - все это одинаково важные части бесконечного процесса улучшения и роста бизнеса.

Ваша компания использует ИИ в своей повседневной деятельности? Пожалуйста, поделитесь с нами своим опытом!