Москва
Videoportalcb@mail..ru
График работы Пн-Пт с 9-00 до 18-00

Топ-5 тенденций в области искусственного интеллекта и машинного обучения, за которыми стоит следить в 2021 году

Продажа и установка видеонаблюдения в Москве и МО.

Топ-5 тенденций в области искусственного интеллекта и машинного обучения, за которыми стоит следить в 2021 году

искусственного интеллекта

Основные тенденции в области искусственного интеллекта и машинного обучения на 2021 год включают достижения в области прогнозирования, здравоохранения, обучения подкреплению, разговорного искусственного интеллекта и прогностического обслуживания.

Начиная от технологических стартапов и заканчивая глобальными гигантами, организации постоянно стремятся внедрить трендовые технологии для расширения своего бизнеса. 

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (мл)-это две такие передовые технологии, которые обладают потенциалом для представления разнообразных передовых решений для бизнеса.

В настоящее время индустрия ИИ-мл растет быстрыми темпами и предоставляет широкие возможности для развития организаций, чтобы осуществить необходимые преобразования.

 По данным Gartner, около 37 процентов всех опрошенных организаций используют ту или иную форму ИИ в своем бизнесе, и прогнозируется, что к 2022 году около 80 процентов современных технологий будут основаны на ИИ и МЛ.

За последние несколько лет произошло несколько прорывов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. 

Однако до сих пор лишь немногие предприятия смогли применить их для достижения необходимых бизнес-целей. 

В этой статье мы суммировали последние тенденции в области ИИ и МЛ, включая разговорный ИИ, конвергенцию Интернета вещей и ИИ, обучение с подкреплением и многое другое. 

Мы надеемся, что это поможет бизнесу продвинуться вперед в развитии ИИ и МЛ.

1. Бизнес-прогнозирование и анализ искусственного интеллекта

Анализ временных рядов был популярен в течение последних нескольких лет и все еще является горячей тенденцией для текущего года. 

С помощью этого метода аналитики собирают и отслеживают набор данных в течение определенного периода времени, который затем анализируется и используется для принятия разумных бизнес-решений. 

Сети ML могут давать прогнозы с точностью до 95 процентов, если они обучены с использованием различных наборов данных.

В 2021 году и далее мы можем ожидать, что компании будут включать рекуррентные нейронные сети для высокоточного прогнозирования. 

Прочтите: Большие данные и 5G: куда ведет это пересечение?

Например, решения для глубокого обучения могут быть использованы для поиска скрытых закономерностей и точных прогнозов. 

Реальный пример этого-страховые компании, обнаруживающие возможные махинации, которые в противном случае могут оказаться для них дорогостоящими.

2. Искусственный интеллект и Индустрия здравоохранения

Индустрия здравоохранения значительно выиграла от развития технологий искусственного интеллекта на протяжении многих лет. 

Компании по разработке ИИ придумали множество решений для расширения возможностей медицинских фирм. 

Недавняя вспышка COVID была значительно смягчена включением ИИ и больших данных, которые использовались для идентификации пациентов COVID и потенциальных горячих точек. 

Тепловизионные камеры и приложения для смартфонов использовались для мониторинга температуры людей и сбора данных для органов здравоохранения.

Использование ИИ может помочь специалистам здравоохранения и промышленности в целом во многих отношениях. 

Используя возможности анализа данных и прогнозирования с помощью инструментов ИИ и МЛ, власти получают информацию о медицинских записях отдельных лиц для принятия необходимых профилактических мер. 

Знакомый пример использования-это умные часы ИИ, которые отслеживают жизненно важные показатели пациента, удаленно отслеживая его здоровье.

3. обучение с подкреплением искусственного интеллекта

Усиленное обучение (RL) может быть в значительной степени использовано организациями в предстоящие годы. 

Это специальное приложение глубокого обучения, которое использует свой собственный опыт для повышения эффективности захваченных данных. 

В обучении подкреплению программное обеспечение ИИ настраивается с многочисленными условиями, которые определяют, какой тип действия будет выполняться программным обеспечением. 

Основываясь на различных действиях и результатах, программное обеспечение самостоятельно учится выполнять действия для достижения желаемой конечной цели.

Идеальным примером обучения подкреплению является чат-бот, который отвечает на простые запросы пользователей, такие как заказ заказа, приветствие или консультационные звонки. 

Компании-разработчики машинного обучения могут использовать RL, чтобы сделать чат-бота более находчивым, добавив к нему последовательные условия-такие как идентификация потенциальных клиентов и передача вызовов соответствующему сервисному агенту. 

Некоторые из других применений RL включают робототехнику для промышленной автоматизации, планирование бизнес-стратегии, управление самолетами и управление движением роботов.

4. Разговорный ИИ

Разговорный ИИ-это технология, на которой работают автоматизированные приложения для обмена сообщениями и речевые приложения. 

Он может быть использован для общения как человек, признавая речь и текст, понимая намерения клиента, расшифровывая различные языки и давая ответы, подобные тому, как это делают люди. 

Примерами разговорных устройств искусственного интеллекта являются чат-боты и умные помощники, такие как Amazon Echo и Google Home.

Однако есть много областей улучшения, которые должны быть решены разработчиками. 

Распознавание речи и автоматическое распознавание текста-это две такие задачи, которые требуют большого владения обработкой естественного языка. 

Эти ограничения могут быть преодолены различными способами, и одним из способов было бы сделать классификацию / сегментацию различных слов (например, разрешить случайным словам делать заказ в приложении ресторана питания).

В последнее время компании используют разговорные чат-боты AI для проведения транзакций авиакомпаний, планирования встреч и кросс-продаж продуктов, что позволяет улучшить качество обслуживания клиентов.

5. Прогнозное Обслуживание С Использованием AIoT

Приложения интернета вещей (IoT), используемые для управления взаимосвязанными устройствами, нашли свое применение в нескольких местах, включая организации, дома и предприятия. 

Возможности устройств Интернета вещей могут быть увеличены при использовании с ИИ. 

Используя технологии искусственного интеллекта и Интернета вещей (известные как искусственный интеллект, или AIoT).

В программном обеспечении и управлении взаимоотношениями с клиентами (CRM), предприятия могут получать информацию в режиме реального времени и контролировать производительность различных взаимосвязанных устройств. 

Эти интеллектуальные решения могут быть использованы для прогнозирования технического обслуживания промышленных машин и могут быть использованы для решения проблем как удаленно, так и на месте.

Решения AIoT используются полевыми агентами для решения проблем на месте в кратчайшие сроки. 

С помощью мобильного приложения на базе AIoT технические специалисты могут получить доступ к подробной информации о жалобе и использовать правильные инструменты для решения проблемы.

Примером этого могут служить приложения искусственного интеллекта, которые позволяют полевым агентам находить неисправные машины с помощью функций распознавания образов, встроенных в приложения полевой службы. 

С помощью прогнозного технического обслуживания и обнаружения дефектов предприятия могут получить упреждающие решения своих распространенных проблем в кратчайшие сроки.

В двух словах

Сфера применения ИИ / машинного обучения разнообразна и варьируется в зависимости от потребностей бизнеса. 

Правильно используя эти тенденции, фирмы могут получать информацию в режиме реального времени, осуществлять прогнозное обслуживание, использовать точные прогнозы и многое другое. 

Чтобы получить максимум от инкорпорации AI/ML, организации должны изучить последние тенденции и исследования, чтобы разработать и внедрить следующее лучшее решение для своего бизнеса.

Вы упускаете из виду, когда речь заходит о машинном обучении?

Если вы работаете в ИТ-индустрии и хотите понять некоторые аспекты машинного обучения и то, как оно может быть полезно, вот некоторые основы и основные концепции, которые помогают определить мл и его роль в бизнесе.