Модель машинного обучения — это выражение алгоритма, который прочесывает горы данных, чтобы найти закономерности или сделать прогнозы. Подпитываемые данными модели машинного обучения (МО) являются математическими двигателями Искусственного интеллекта (ИИ). Например, модель машинного обучения для компьютерного зрения может идентифицировать автомобили и пешеходов на видео в реальном времени. Один для обработки естественного языка может переводить слова и предложения.

Модель машинного обучения — это файл, обученный распознавать определенные типы шаблонов. Вы обучаете модель набору данных, предоставляя ей алгоритм, который она может использовать для рассуждений и извлечения уроков из этих данных.

Amazon ML поддерживает три типа моделей машинного обучения: бинарную классификацию, многоклассовую классификацию и регрессию. Тип модели, которую вы должны выбрать, зависит от типа цели, которую вы хотите предсказать.

Эмоциональный ИИ

Эмоциональный ИИ — одна из самых популярных тенденций искусственного интеллекта в 2022 году, потому что эта технология может ощущать, учиться и взаимодействовать с множеством человеческих эмоций. Это также известно как аффективные вычисления, которые улучшают общение человека и робота до совершенно нового уровня. Эмоциональный ИИ может понимать поведение потребителей с помощью вербальных и невербальных сигналов. Высокотехнологичные камеры и чат-боты могут легко обнаруживать различные типы человеческих эмоций, изучая реакцию на определенный контент, продукты и услуги. Это продвижение в области искусственного интеллекта имеет огромное значение в розничной торговле в ближайшем будущем.

ИИ-решения для ИТ

Количество ИИ-решений, которые разрабатываются для ИТ, увеличится в 2022 году. Симеон из Capgemini прогнозирует, что число ИИ-решений, которые могут самостоятельно выявлять распространенные ИТ-проблемы и самостоятельно исправлять любые небольшие сбои или проблемы, будет расти в ближайшие годы. . Это сократит время простоя и позволит командам в организации работать над проектами высокой сложности и сосредоточиться на других задачах.

ИИ и Мартех

«Мартех» — это сочетание маркетинга и технологий для достижения маркетинговых целей и задач. В прошлом маркетинг можно было рассматривать как центр обработки данных организации, поскольку работа этого отдела заключалась в сборе, организации и передаче данных внутренним заинтересованным сторонам об их клиентах. Естественно, по мере того, как технологии становились все более продвинутыми и укоренялись в обществе, выйти на новый уровень маркетинга было несложно. Сегодня рекомендательные системы, цифровой маркетинг, диалоговый ИИ/чат-боты — все это распространено на веб-сайтах, предлагающих услуги для потребления. Носимые устройства, Интернет вещей, сенсорные технологии, файлы cookie для отслеживания Интернета и веб-сайтов и многое другое помогают компаниям собирать огромные объемы данных от повседневных потребителей, которые затем можно использовать для лучшего понимания поведения потребителей и создания новых продуктов и услуг. Поскольку проблемы конфиденциальности продолжают набирать обороты, компании будут искать новые возможности для достижения своих маркетинговых целей, чтобы они могли продолжать отслеживать поведение потребителей.

ИИ с AR и VR

В последние годы дополненная реальность и виртуальная реальность уже обеспечивают захватывающий опыт для потребителей, а также для отраслей по всему миру. Сочетание этих трех прорывных технологий — искусственного интеллекта, дополненной реальности и виртуальной реальности — может революционизировать мир своими удивительными функциональными возможностями. Трио уже начало трансформировать отношения между клиентами и компаниями, обеспечивая дополнительную персонализацию и настройку продуктов и услуг для удовлетворения потребностей и желаний каждого клиента.

ИИ поможет в структурировании данных

В будущем мы увидим больше неструктурированных данных, структурированных с помощью процессов обработки естественного языка и машинного обучения. Организации будут использовать эти технологии и создавать данные, которые RPA или роботизированная технология автоматизации процессов могут использовать, когда они хотят автоматизировать транзакционную деятельность в организации. RPA — одно из самых быстрорастущих направлений в индустрии программного обеспечения. Единственное ограничение, с которым он сталкивается, заключается в том, что он может использовать только структурированные данные. С помощью ИИ неструктурированные данные можно легко преобразовать в структурированные данные, которые могут обеспечить определенный результат.

ИИ и кибербезопасность

Кибербезопасность была в центре внимания в течение последних нескольких лет. Было много публичных сообщений о том, что хакеры проникают в крупные компании и крадут конфиденциальную информацию о клиентах и ​​инсайдерскую информацию. Эти атаки будут продолжать расти только в 2022 году, включая программы-вымогатели, которые могут заблокировать компьютер, пока вы не заплатите хакеру. Некоторыми яркими примерами угроз кибербезопасности могут быть мошенничество с возвратом налогов IRS на сумму более 12 миллионов долларов, анонимная утечка пользовательской аналитики Microsoft или атаки DDos, запущенные на серверах Google и Amazon. Используя искусственный интеллект, алгоритмы могут изучать способы своего пользователя, чтобы расшифровать образец поведения и нормальность. Как только подозрительное поведение обнаружено, оно может либо предупредить нас, либо помешать злоумышленнику двигаться дальше.

ИИ в Интернете вещей

Искусственный интеллект (ИИ) имеет огромные возможности в IoT (Интернете вещей) с помощью сети 5G. Внедрение Искусственного интеллекта в IoT может помочь умным устройствам, таким как носимые устройства, виртуальные помощники, холодильники и т. д., эффективно анализировать данные и принимать разумные решения на основе собранных данных без какого-либо вмешательства человека. Он используется для оптимизации системы и повышения производительности для удовлетворения потребностей и желаний целевой аудитории.

Этический ИИ

Некоторые известные компании, такие как Google, Microsoft, Apple, Facebook и другие технологические гиганты, создают этический ИИ, чтобы следовать этической основе с четырьмя основными принципами эффективного управления данными: честность, подотчетность, прозрачность и объяснимость. В настоящее время это самая популярная тенденция искусственного интеллекта в 2022 году, позволяющая заинтересованным сторонам заглянуть в собственную систему изнутри. Эти компании инициируют несколько программистов и проводят исследования, чтобы побудить другие компании принять этический ИИ с персонализированными стратегиями в соответствии с требованиями бизнеса.

Искусственный интеллект станет более объяснимым

Старший директор по продукту центра клиентских данных Tealium Дэйв Лукас говорит, что больше внимания будет уделяться объяснимости. По мере того, как в игру вступает все больше правил, касающихся данных, доверие к ИИ будет иметь решающее значение. Чтобы четко понять и сформулировать, как каждая характеристика будет способствовать конечному прогнозу или результату модели машинного обучения.