Машинное обучение — это процветающая тема, которая позволяет добиться таких успехов, которых никто не мог ожидать. Мы видим все больше и того, и другого в нашей жизни, подтверждение лица на ваших мобильных телефонах, приложения для ограничения диалектов, беспилотные транспортные средства и т. д.

Машинное обучение — это самое популярное выражение на мировой деловой арене. Он поймал известный творческий ум, вызвавший мечты о продвинутом самообучающемся искусственном интеллекте и роботах. В индустрию ИИ принес инновационные достижения и устройства, которые пару лет назад казались диковинными. Он контролирует передовые разработки, которые помогают нашему передовому образу жизни.

В этой статье мы рассмотрим грядущие масштабы машинного обучения, которые появятся в 2021 году.

Машинное обучение стало доступно всем благодаря искусственному интеллекту без кода

Искусственный интеллект без кода, безусловно, является самым важным достижением 2021 года. Представьте, что вы создаете платформы, обеспечивающие настоящую сквозную автоматизацию без кода. Какое потрясающее достижение! Подъем этапов AutoML 2.0 перенесет без кода на следующий уровень и начнет давать гарантию перехода без кода в один клик.

Компании со всего мира инвестируют в технологии, чтобы ускорить и демократизировать процесс обработки данных по мере роста спроса на новые приложения ИИ.

Согласно отчету McKinsey за 2020 год, о росте доходов от внедрения ИИ говорят многие, но расходы не снижаются. Например, 80 % сказали, что ИИ способствовал увеличению их доходов.

Демократия подразумевает предоставление расширенных аналитических возможностей бизнес-подразделениям, управленческим и организационным группам без необходимости использования сложной науки о данных с искусственным интеллектом без кода. Большинство этих некодовых платформ представляют собой визуальные инструменты перетаскивания, основанные на рабочих процессах, которые утверждают, что продвигают ИИ для нетехнических людей.

Машинное обучение и автоматизация на основе ИИ вызовут огромный приток инноваций

Для повышения производительности и разработки новых продуктов и услуг ИИ и машинное обучение включаются в различные бизнес-функции в ключевых областях бизнеса. Доступность автоматизированных систем машинного обучения помогает организации, не вкладывая средств в группу специалистов по обработке и анализу данных, быстро и эффективно внедрять ИИ.

Следующая волна цифровой трансформации будет сосредоточена на машинном обучении для повышения эффективности организации, более глубокого анализа данных и принятия бизнес-решений. Цифровая трансформация, которой способствует ИИ, будет распространяться от первых пользователей на другие отрасли, такие как финансовые услуги, страхование и производство.

49 % компаний изучают или планируют использовать ML, тогда как 51 % говорят, что они первыми внедрили ML

Машинное обучение обеспечит интеллектуальное производство с аналитикой в ​​реальном времени и Интернетом вещей

Конвергенция AI/ML, непрерывных исследований и Интернета вещей сделает производство более продуктивным, универсальным и оперативным.

Потоковая аналитика, известная как потоковая обработка, помогает производителям разумно определять приложения в реальном времени, например прогнозировать ущерб цепочкам поставок или избегать непреднамеренных простоев. Повсеместные датчики и мониторинг качества товаров в режиме реального времени резко сокращаются, поскольку в производственном мире доступна прогнозная и предписывающая аналитика.

Машинное обучение расширяет возможности сообщества по кибербезопасности

Сегодня безопасность является важным фактором, доверие к которому потенциально растет, поскольку многие компании в настоящее время внедряют ML/AI в сообщества безопасности, что также позволяет пользователям доверять бизнесу.

62 % клиентов готовы передавать свои данные в ИИ, чтобы улучшить свой бизнес-опыт

Поскольку машинное обучение становится все более популярным, оно также расширяет свое применение в различных сферах бизнеса. Вполне возможно, что наиболее распространенной среди них является индустрия кибербезопасности. ИИ имеет множество применений в кибербезопасности, включая улучшение доступного антивирусного программирования, борьбу с цифровыми правонарушениями, которые дополнительно используют возможности машинного обучения, распознавание цифровых опасностей и т. д.

25% ИТ-лидеров планируют использовать машинное обучение из соображений безопасности

Бизнес-аналитика может быть трансформирована с помощью дополненной аналитики

Расширенная аналитика использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы помочь с планированием данных, генерированием аналитических данных и описанием, чтобы расширить возможности пользователей аналитики и платформ BI для изучения и оценки данных. ИИ оказался важнейшей технологией, и компаниям нужен эффективный способ масштабировать свои методы ИИ и внедрить ИИ в промышленность. По мере того как организации сталкиваются с растущим давлением по улучшению своих рабочих процессов, все больше и больше предприятий просят команды BI создавать и управлять моделями AI/ML.

Заключение

Нет никаких сомнений в том, что машинное обучение стало, пожалуй, самой ошеломляющей инновацией, заложившей прочную основу в бизнесе. Постоянно растущее число организаций используют машинное обучение и планируют долгосрочную работу. Он уже оставил свой след во многих областях, таких как кибербезопасность, финансы и даже здравоохранение.

Итак, как насчет того, чтобы мы увидели изменения, которые принесет машинное обучение, поскольку 2021 год уже наступил? Нам не терпится понять, как работают эти модели машинного обучения и ИИ и какие улучшения они привносят на стол.

Чтобы узнать больше, нажмите на ссылку ниже и посмотрите наши выпуски о машинном обучении https://www.techved.com/tv/machine-learning-world-of-machine-learning.

Посетите нашу OTT-платформу TECHVED TV, чтобы узнать больше о дизайне, инновациях и технологиях!