Мир меняется и мы тоже. Машинное обучение — это будущее технологий. Сможет ли новый ИИ облегчить вашу жизнь, помогая принимать более правильные решения?
Есть много способов, которыми тенденции машинного обучения могут повлиять на вашу жизнь. Вы можете использовать его для таких задач, как поиск новых друзей в социальных сетях. Или получайте персональные рекомендации от Netflix или Amazon Prime Video. Или вы можете изучить, как машинное обучение может помочь решить некоторые из самых сложных проблем в мире?
Куда это все идет? Какие тенденции ИИ и машинного обучения вы считаете важными в 2021 году?
Тенденции машинного обучения в принятии решений на основе данных
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая дает компьютерам возможность обучаться без программирования. Он основан на алгоритмах и статистических моделях, которые могут:
- Обрабатывать большие объемы данных,
- Распознавать закономерности в данных и
- Обеспечьте понимание посредством рассуждений, как это сделали бы люди, используя свой собственный мозг.
Гиперавтоматизация переносит задачи в область машин и устраняет необходимость человеческого вмешательства или принятия решений. Это высвобождает время и ресурсы, обеспечивая эффективность, которая ранее была недостижима.
Предприятия обращаются к ИИ и машинному обучению для принятия решений на основе данных. Это открывает новые подходы к принятию решений. Это фундаментальное изменение в принятии решений.
На сегодняшний день преимущества ИИ и машинного обучения используются в
- Обнаружение мошенничества
- Управление кредитным риском
- Фильтрация спама в электронной почте
- И другие области, где это рентабельно по сравнению с людьми.
Основное различие между глубоким обучением и машинным обучением заключается в том, сколько человеческого вмешательства необходимо для обучения ИИ?
Классическое машинное обучение больше зависит от вмешательства человека. Люди определяют иерархию функций, чтобы они могли понять различия между входными данными. Обычно для обучения требуется более структурированный ввод данных.
Глубокое машинное обучение более автономно. Для анализа сходства данных не требуется вмешательства человека. Глубокое обучение требует менее структурированного ввода, чтобы учиться на необработанном тексте или изображениях.
Эти исследования и разработки находятся на ранних стадиях, но развиваются быстрее, чем когда-либо в истории. AI фокусирует пользователей на пользовательском опыте. Он перепрограммирует пользователей, чтобы они думали о новых способах превращения необработанных данных в полезную информацию.
Дополненная реальность
Дополненная реальность — это форма интерактивных медиа, которая позволяет пользователям взаимодействовать с цифровой информацией. Это происходит за счет использования сенсорных входов, таких как звук, видео и графика. Добавление сгенерированных компьютером улучшений к тому, что на самом деле существует в реальной жизни, создает искусственную среду, в которой безопасно проводятся обучение и исследования.
Использование ИИ для улучшения этого может ускорить изучение тем, которые рискованно практиковать, и приобрести навыки в реальной жизни.
Эта технология используется для обучения хирургов сложным процедурам. Это дает им возможность потренироваться в смоделированной среде перед операцией.
В 2021 году ИИ будет использоваться для создания сред дополненной реальности, в которых можно будет практиковать человеческие навыки. Обучение и исследования будут проходить в безопасной среде, где последствия ошибок ограничены или контролируются.
Технология основана на вмешательстве опытного человека, который обеспечивает обратную связь в режиме реального времени. И предупреждает, когда могут быть риски, прежде чем они станут катастрофическими.
Более широкое использование ИИ для приложений кибербезопасности
ИИ используется как инструмент для защиты от атак кибербезопасности. Компании используют ИИ в качестве щита кибербезопасности. Они видят, что ИИ также является предпочтительным оружием для субъектов, совершающих кибератаки.
Собранные угрозы могут быть использованы против любой организации, независимо от того, насколько она велика или мала. Важно использовать ИИ и машинное обучение для:
- Выявление угрозы быстрее, чем другие системы
- Тренируйте реакцию вашей системы, чтобы она быстрее обучалась будущим атакам этого типа.
- Обновление защиты как постоянная программа
Нейронные системы глубокого обучения — лучшая защита от вторжения. Мы можем отражать атаки в режиме реального времени, обеспечивая защиту частных личных данных, хранящихся в компаниях.
Кибербезопасность фактически стала игрой между двумя или более системами глубокого обучения. Где система, которая быстрее учится и может быстрее реагировать, преодолеет попытки других систем бросить ей вызов. Но реальность такова, что когда две системы ИИ атакуют друг друга, игра может никогда не остановиться.
Это огромное значение для бизнеса и правительства.
Автоматизация ручных задач
Тренды глубокого обучения 2021 расширяют охват Интернета вещей. В мире, который подключен, внедрение ИИ в игру в распределенной вычислительной среде может привести к результатам в таких масштабах, о которых мы только могли мечтать.
Беспилотные автомобили
Беспилотные транспортные средства — это проблема, решения которой лежат в глубоком обучении, управляемом нейронными сетями. Запуск нейронных сетей в реальном времени, связанных с беспилотными транспортными средствами, позволяет управлять транспортными средствами удаленно без вмешательства человека.
Визуальное картирование локальной среды в режиме реального времени может позволить нейронным сетям управлять движением транспорта, как если бы они были роем пчел, летящих сомкнутым строем.
Производство и бизнес
Роботы существуют уже несколько десятков лет. Но они никогда не были более продвинутыми, чем сегодня, благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ). Будущее уже здесь. Роботы на базе ИИ могут выполнять такие задачи, как производство товаров или доставка посылок, без участия человека.
Мы используем машинное обучение, последние тенденции и искусственный интеллект, чтобы помочь людям принимать более обоснованные решения. Такие вещи, как планирование своего дня, чтобы он был более продуктивным. Или убедитесь, что нужные продукты доставляются клиентам, которые заказали их онлайн.
Здоровье и Медицина
Дальнейшие достижения могут быть реализованы в сфере здравоохранения и хирургии, где машинное обучение может помочь сократить время, необходимое для обучения, и улучшить результаты лечения пациентов.
Алгоритмы машинного обучения будут становиться все более сложными и продвинутыми по мере их обучения, что поможет решить многие проблемы в области здравоохранения, такие как раннее выявление заболеваний и более точные прогнозы.
Автоматизация
Остается вопрос, насколько далеко мы должны допускать автоматизацию реальных систем. Должен ли оставаться определенный уровень человеческого вмешательства, или мы движемся по пути тотального глубокого обучения, работающего в нейронных сетях, независимо от решений человека?
Индивидуальное обслуживание клиентов
Диалоговый ИИ представляет большой интерес для маркетологов и предприятий.
Устройством с искусственным интеллектом может быть что угодно, от динамика до будильника или даже вашего пылесоса.
Экспоненциальный рост наборов данных и алгоритмов машинного обучения расширит возможности этих технологий во многих отраслях, включая розничную торговлю, автомобилестроение, здравоохранение и т. д.
Эпоха автоматизации приведет к появлению чат-ботов на базе искусственного интеллекта
В последние годы чат-боты стали обычным явлением. Многие предприятия используют их в качестве агентов по обслуживанию клиентов или маркетинговых инструментов. Предприятия используют чат-ботов для предоставления клиентам персонализированной информации о продуктах или услугах. В любое время суток с помощью текстового сообщения или голосового вызова.
Технология чат-ботов превратится в чат-ботов на базе искусственного интеллекта. Эта технология будет интерпретировать запросы на естественном языке, не требуя вмешательства человека.
Эти виртуальные помощники прошли долгий путь с тех пор, как Siri впервые дебютировала на iPhone в 2011 году. Спустя десятилетие еще есть много возможностей для оптимизации и развития виртуальных помощников.
В настоящее время мы все еще можем определить, когда имеем дело с чат-ботом в автоматизированных системах, но как скоро мы не сможем отличить реального человека, говорящего с нами, от машины? Или этот день уже настал? ПО мере того, как ИИ совершенствуется, он становится менее очевидным, и мы больше не осознаем его в нашей жизни.
Будущее ИИ: оно только начинается
ИИ больше не является футуристической концепцией. Эта технология стала неотъемлемой частью нашей жизни, и с каждым годом на рынке появляется все больше устройств с искусственным интеллектом. Хотя нам еще многое предстоит узнать о том, как эта технология влияет на общество в целом, можно с уверенностью сказать, что мир, каким мы его знаем, никогда не будет прежним.
В то время как правительства ставят под сомнение целостность и этичность ИИ, его принятие и интеграция в глобальный ландшафт будут только расти.
Актуализация создает множество вопросов, на которые еще не ответили или даже не рассматривали.
- Как эти достижения влияют на рабочие места?
- Какую ответственность несет система искусственного интеллекта, если она причиняет вред людям или имуществу?
- Можем ли мы или должны ли мы контролировать ИИ?
Долгосрочные прогнозы о машинном обучении могут быть трудными, потому что оно обусловлено быстро развивающимися аппаратными и программными достижениями, которые изменят то, что ИИ может сделать для нас.
Машинное обучение приведет к созданию более сложного искусственного интеллекта.
Современное состояние алгоритмов машинного обучения и глубоких нейронных сетей уже дает интересные результаты и прокладывает путь для других приложений, связанных с рассуждениями или пониманием естественного языка.
Что мы действительно знаем, так это то, что по мере того, как ИИ становится все более популярным и расширяет свое присутствие, облачные решения на основе ИИ становятся доступными даже для самых маленьких предприятий. Этим реализациям ИИ нужна правильная инфраструктура для масштабирования в соответствии с потребностями пользователей.
Взрыв спроса на системы искусственного интеллекта в Интернете
Рост «ботов» ИИ занимает центральное место в текущих тенденциях машинного обучения. В 2021 году произошел взрыв пользователей этих услуг. Клиенты ожидают обработки в режиме реального времени. Существует установленная потребность в масштабируемых высокоскоростных системах, работающих на многопоточных системах GPU. Этот спрос делает нецелесообразным для поставщиков ИИ и стартапов поддерживать собственную инфраструктуру.
Облачная инфраструктура может быть дорогой. Узнайте, как мы помогаем компаниям сокращать высокие затраты на облако и повышать прибыльность. При этом вы полагаетесь на надежные крупные сети, которые масштабируемы и соответствуют стандартам качества, чтобы обеспечить безопасность ваших данных! Свяжитесь с одним специалистом FluidStack, чтобы найти правильное решение для вашего проекта.
