AI And ML похожи на братьев и сестер. В каждой области эти две технологии дополняют друг друга. Когда дело доходит до полезности и инноваций, ИИ и МО дополняют друг друга.
За последние два года в этих областях был достигнут значительный прогресс, который продолжается и сегодня.
В этом блоге перечислены 10 новых тенденций в области ИИ и МО 2023 года, чтобы вы были в курсе последних достижений.
Изучите последние тенденции использования искусственного интеллекта в бизнесе.
Узнайте, какими будут новейшие тенденции в области машинного обучения в 2023 году.
10 главных тенденций в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2023 году
1. Гиперавтоматизация:
ИТ-компании используют гиперавтоматизацию, ориентированную на бизнес тенденцию ИИ, для автоматизации процедур. OCR (оптическое распознавание символов) и NLP — это две модели искусственного интеллекта и машинного обучения, используемые в гиперавтоматизации.
Для ввода и обработки данных PDF-файлы, доступные для просмотра, преобразуются в машиночитаемые файлы с помощью оптического распознавания символов. Машинный язык используется для создания машиночитаемых файлов.
2. Разговорный ИИ:
Чтобы понимать человеческую речь и выполнять голосовые задачи, разговорный ИИ интегрирует обработку естественного языка с чат-ботами или голосовыми помощниками.
Alexa, голосовой помощник от Amazon, использует обработку естественного языка (NLP) для понимания человеческой речи и выполнения соответствующих задач. Это пример разговорного ИИ.
3. Современные медицинские тенденции ИИ:
Медицинская визуализация может использовать искусственный интеллект для обнаружения раковых клеток у потенциальных пациентов и выявления ранних признаков заболевания. искусственный интеллект также способен извлекать предыдущие медицинские записи пациентов с сопоставимыми заболеваниями.
Человеческий фактор — самая частая проблема в медицинской отрасли. Эти ошибки можно значительно уменьшить с помощью ИИ.
4. Новые образовательные тенденции ИИ:
Важным компонентом искусственного интеллекта является персонализация, когда система обучается предоставлять пользователю индивидуализированный контент. Например, функция Воспроизвести что-нибудь на Netflix воспроизводит медиаконтент, сравнимый с тем, что пользователь ранее смотрел с точки зрения фильмов или телесериалов.
Разные студенты изучают и постигают вещи в образовательной сфере по-разному.
В то время как некоторые из них могут сделать это быстро и эффективно, другим может потребоваться больше времени.
Учебные программы используют персонализацию, чтобы обнаруживать и понимать успеваемость учащегося на экзаменах и соответствующим образом доставлять учебный материал.
Узнайте больше о Влиянии искусственного интеллекта на образование
5. Крошечный мл:
В настоящее время быстро развивающейся тенденцией в машинном обучении является крошечное машинное обучение. Он используется в аппаратных частях, таких как микроконтроллеры, используемые в холодильниках, электромобилях и других устройствах. Tiny ML предполагает интеграцию искусственного интеллекта в крошечные гаджеты.
Микроконтроллеры прикрепляются к компонентам машины, чтобы контролировать их и оповещать власти о возникновении проблем. Фермеры используют приложение TensorFlow Lite, чтобы следить за состоянием своих культур и делать снимки, если им требуется немедленное внимание.
6. Квантовое машинное обучение:
Целью квантового машинного обучения (qml), направления исследований в области квантовых вычислений и машинного обучения, является преобразование алгоритмов машинного обучения в кубиты, а не в биты.
Самые мощные из когда-либо созданных компьютеров — это квантовые, которые создаются для решения самых сложных проблем, стоящих перед человечеством. Квантовые вычисления позволяют многонациональным организациям обрабатывать массивные наборы данных и предлагать углубленный анализ.
Эти массивные компьютеры используют методы квантового машинного обучения в сочетании с квантовой механикой.
7. Концептуальный дизайн ИИ:
Объединяя язык и визуальные эффекты из простых письменных описаний, искусственный интеллект теперь используется для создания визуально привлекательных дизайнов.
Для выполнения повторяющихся операций в сфере финансов и розничной торговли применяется концептуальный дизайн искусственного интеллекта. Недавно OpenAI создала модели DALL E и CLIP (предварительная подготовка изображений контрастного языка) для разработки этих изображений.
Ожидается, что в ближайшие годы это движение разрушит такие отрасли, как мода, архитектура и другие творческие области.
8. Кибербезопасность и искусственный интеллект:
Атаки на компьютерную безопасность — обычное дело. Кибератаки будут продолжать расти по мере расширения и появления новых предприятий по всему миру. Сейчас необходимо всячески улучшать кибербезопасность.
Эти атаки не могут быть устранены мгновенно, но большинства из них можно избежать с помощью методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
Сложно уследить за постоянными изменениями в схемах кибератак.
Как только возможные риски выявляются, машины распознают схемы атак и оповещают власти.
ИИ можно использовать для обучения модели находить свежие хакерские тенденции по мере их появления.
9. Пограничный ИИ:
Edge искусственный интеллект — это технология, которая объединяет граничные вычисления с искусственным интеллектом. ИИ здесь помогает интеллектуальным гаджетам переваривать данные. К устройствам с периферийным искусственным интеллектом относятся роботы, умные автомобили и умные колонки.
Обработка данных в режиме реального времени — хорошо известная функция периферийных устройств ИИ. Когда определенные компоненты умного автомобиля не работают или не соответствуют требованиям, они могут передавать данные в экстренной ситуации.
10. Метавселенная AI и ML:
Слово «метавселенная» часто используется сегодня технологами. Виртуальная среда, в которой люди могут работать, играть и взаимодействовать, называется Метавселенной. Используя гарнитуру AR или VR, можно получить доступ к Метавселенной.
Метавселенная может значительно выиграть от искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения взаимодействия с пользователем. В Метавселенной существа с искусственным интеллектом созданы, чтобы помогать людям с различными задачами, включая покупки, игры и даже обучение маленьких детей.
Как технический энтузиаст, я могу гарантировать вам, что у технологии многообещающее будущее.
При правильном применении и с правильными целями искусственный интеллект и машинное обучение могут быть чрезвычайно полезными для таких пользователей, как мы, во всем мире.
Прелесть ИИ и машинного обучения в том, что их можно использовать практически в любой сфере для решения проблем или улучшения рутинных задач.
Оригинал статьи опубликован на Techresearchs