Искусственный интеллект и машинное обучение - два самых горячих термина во всех отраслях за последние годы. Во многих отраслях инновации вращаются вокруг этих двух терминов или технологических достижений. ИИ - это более широкое понятие, согласно которому машины выполняют различные задачи эффективным образом, который люди считают «умным». С другой стороны, машинное обучение - это приложение искусственного интеллекта, которое дает машинам доступ к данным и заставляет их изучать их самостоятельно. Интересно, что развитие Интернета и количество огромных цифровых данных проложили путь для развития машинного обучения. Обе технологии помогли различным отраслям промышленности сформировать себя для инноваций и поддержки. Независимо от того, какие изменения обе технологии внесли в отрасли в целом, было бы здорово обсудить изменения в конкретных секторах.
Здравоохранение.
И машинное обучение, и искусственный интеллект прокладывают путь к широкомасштабным изменениям в секторе здравоохранения. Точная медицина - это последняя тенденция последних лет, особенно при таких смертельных заболеваниях, как рак. Разработка лекарства полностью основана на больших данных и машинном обучении. В сочетании с искусственным интеллектом он обеспечивает наиболее эффективный метод лечения и гарантированные результаты.
Искусственный интеллект и машинное обучение также делают секвенирование ДНК и исторические медицинские данные пациента, включая клинические и молекулярные данные, простым и технологичным. В конечном итоге это помогает врачам поставить правильный диагноз и предложить наиболее эффективный режим лечения. Эти технологии также внесли значительные революции в медицинские исследования, особенно в биотехнологии, - анализ данных, обмен данными и многое другое.
Транспорт
Транспорт - еще один сложный сектор, который может использовать преимущества ИИ и машинного обучения. Люди уже видели начало революции в виде беспилотных автомобилей. Согласно отчету Business Insider, к 10 году на дорогах будет 2020 миллионов беспилотных автомобилей - благодаря Илон Маск и Тесла. Интересно, что это связано с машинным обучением, поскольку оно предназначено для анализа данных и реагирования на различные потребности с помощью алгоритмов - самого важного принципа работы беспилотных автомобилей.
В ближайшие годы технология будет в большей степени интегрирована в различные отрасли транспорта. Технология может использовать общественный транспорт, эффективное использование транспортной инфраструктуры и многое другое. Это уменьшит количество аварий, минимизирует заторы на дорогах, обеспечит эффективное использование энергии и многое другое.
Брендинг
В последние годы большое количество компаний начали использовать в брендинге как искусственный интеллект, так и машинное обучение. В каждом процессе брендинга есть несколько инструментов, основанных на AI и ML, чтобы упростить задачу. Он включает в себя самые разные услуги: от инструментов анализа ИИ до создания логотипов для машинного обучения и т. Д. Хотя все эти инструменты предлагают предприятиям эффективность и продуктивность, они также приносят большую пользу клиентам. Кроме того, предприятия лучше контролируют весь процесс брендинга, что приводит к эффективным результатам.
Масштабы и важность искусственного интеллекта можно оценить по тому факту, что почти все известные университеты и школы в нашей стране (а также за рубежом) вводят курс искусственного интеллекта в свои регулярные учебные программы. Не только университеты и школы, но и все платформы онлайн-обучения, будь то Udemy.com, Upgrade или любые другие, в курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению постоянно добавляются новые главы и темы. В некоторых из самых дорогих и прибыльных онлайн-курсов премиум-класса авторы / издатели / дизайнеры курсов предлагают, если вы инженер по машинному обучению или специалист по данным, попросите своего менеджера, вице-президента или генерального директора пройти этот курс, если вы хотите, чтобы они поняли что вы можете (и не можете!) делать.
Согласно последним обновлениям, алгоритм искусственного интеллекта помогает пользователям на сайтах о супружеских отношениях найти совпадение не только на основе их предпочтений, но также путем наблюдения и понимания поведения пользователя и предложения соответствующих профилей в режиме реального времени. Технический директор Shaadi.com (главный технический директор) Сиддхарт Шарма сказал Press Trust Of India в недавнем пресс-релизе, что «алгоритм искусственного интеллекта знает о том, что вы ищете, больше, чем вы сами! Это помогает нам находить наиболее подходящие варианты для наших пользователей - не только путем поиска в соответствии с предпочтениями, но и путем наблюдения за поведением пользователей и предложения похожих совпадений ».
Хотя это похоже на каплю в море, ожидается, что в ближайшем будущем ИИ и машинное обучение войдут в каждую отрасль на планете Земля, будь то поисковые системы, распространение новостей, операционные системы для смартфонов, задачи по уборке дома. , развитие инфраструктуры, фондовые рынки, исследования, и список продолжается. Искусственный интеллект играет важную роль в помощи нам в понимании нашей планеты Земля, Солнечной системы и космоса. На сегодняшний день ученым НАСА было известно около 4,000 экзопланет. Но недавно группа астрономов под руководством студента из Техаса обнаружила две планеты, вращающиеся вокруг звезд на расстоянии более 1,200 световых лет от Земли.
В одной из самых густонаселенных стран, такой как Индия, крупнейший в стране совет по образованию для среднего и высшего среднего образования, то есть CBSE (Центральный совет среднего образования), сделал замечательный шаг в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Согласно последним отчетам, CBSE вводит учебную программу для академической сессии 2019-20 и искусственный интеллект в качестве нового предмета. CBSE ввела искусственный интеллект в качестве нового предмета в учебную программу 8-го и 9-го классов. Изначально ожидалось, что в учебную программу 11-го и 12-го стандартов могут произойти изменения, поскольку ИИ и машинное обучение - совершенно чужие предметы для школьников.
Но, тем не менее, точно так же, как у монеты есть две разные стороны, у искусственного интеллекта, а не машинного обучения, есть и свои недостатки. Что в свою очередь порождает такие вопросы, как: «Связано ли будущее искусственного интеллекта с будущим блокчейна»? Или искусственный интеллект всерьез берет на себя эту работу? Одно можно сказать наверняка, искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения убьет все повторяющиеся работы.
Производство
И машинное обучение, и искусственный интеллект имеют широкий спектр применения в обрабатывающей промышленности, от поддержания цепочки поставок до своевременного производства продукции. Алгоритмы машинного обучения обеспечивают более высокий уровень анализа и точности прогнозов на каждом этапе производства. Помимо обеспечения эффективности производства, он также улучшает другие ключевые показатели производства. Машинное обучение сокращает расход материалов и снижает потери, улучшает профилактическое обслуживание и ТОиР, обеспечивает процессы мониторинга состояния, предоставляет более актуальные данные для операций и финансов, улучшает маркетинг и присутствие в социальных сетях и многое другое.
Заключение
Всем следует отметить, что многие системы искусственного интеллекта и машинного обучения создают итеративные и интуитивно понятные алгоритмы, которые преобразуются на основе результатов. Кроме того, система разработана для непрерывного обучения и дает более оптимальные результаты через определенные промежутки времени. Транспортный и производственный секторы продемонстрировали это, и все больше отраслей выстраиваются в очередь за оптимизированными результатами. Да! И ИИ, и машинное обучение совершают революцию в различных отраслях.
