2020年に市場が必要とするAI開発

人工知能技術の進歩と革新は、企業や他の産業にとって有望な重要な価値になりつつあります。 デジタル化の時代には、人工知能技術が日常生活にどのような影響を与えているかがすでにわかっています。 そして、特に、彼らの家、職場、そして彼らの周りのすべての人々に影響を及ぼします。

人工知能技術の利点は、農業、自動車、ヘルスケア、法律、製造などの他の業界に大きな影響を与えました。 人工知能の開発はまだ続いているので。 開発者がソフトウェアを強化して市場に効率的かつ効果的に影響を与える余地はまだたくさんあります。

確かに、デジタルの世界の将来には、新しい機能のための十分な余地を導入するでしょう。 ますます多くの人工知能の開発が出現している。 データの指数関数的成長に対応するために、人工知能の機能が向上します。 したがって、2020年に市場が必要とするいくつかのAI開発がここにあります。

強化学習

強化学習は、機械学習アルゴリズムの3番目の一般的なカテゴリです。 そして、試行錯誤のような経験を積み重ねた意思決定を利用したフレームワークです。 学ぶために環境と相互作用することによって適切な行動をとった後。 機械学習アルゴリズムのこの方法は、報酬を得る目標に向かって進みます。

強化学習アルゴリズムは、教師あり学習アルゴリズムおよび教師なし学習アルゴリズムとは完全に異なります。 教師あり学習は、ラベル付けされたデータセットを学習し、新しいデータセットの可能性を予測できるシステムを構築する責任があります。 たとえば、特定の場所の車の価格を指定して、新しい車の価格を検索します。

一方、教師なし学習アルゴリズムは、類似点の検出を担当します。 また、ラベルのないデータ間を接続したり、それらをクラスタリングしたりすることもできます。 たとえば、教師なし学習アルゴリズムは、ラベルのない画像のセットの色、サイズ、寸法、およびその他の多くのパラメータを提供できます。

強化学習アルゴリズムが他の2つの一般的な形式と異なる点は、フレームワークであるにもかかわらず、データ認識技術を使用しないことです。 したがって、ビデオゲーム開発者は、ゲームに勝つために必要な動きを決定するために、コンピューター上でゆっくりとそれを利用しています。

強化学習アルゴリズムは、機械学習ではかなり新しいものです。 したがって、アルゴリズムを組み込んだゲーム機やロボットはごくわずかです。 ただし、さまざまな業界がすでに強化学習アルゴリズムに注目して、その用途と利点を発見し、実験を続けています。

強化学習の潜在的な用途

市場が強化学習技術をどのように使用できるかについては、多くの考慮事項があります。 ただし、いくつかの業界では、強化学習テクノロジーを組み込んで職場や労働力を支援する方法についてアイデアを提供しています。

ヘルスケア業界では、強化学習マシンは、喘息、糖尿病、統合失調症などの慢性疾患のさまざまな治療方針を決定するのに役立ちます。 高等教育レベルでは、強化学習は、個別学習システムおよびデータ駆動型インテリジェンス指導システムによる教育に使用できます。

量子コンピューティング

市場は、大規模で複雑なデータセットに対抗するための新しいコンピューティング方法を必要としています。 従来の方法でのコンピューティングにはチャンスがないからです。 量子コンピューティングは、市場が絶対に必要とする人工知能技術です。 それは多くの分野で新しいブレークスルーに影響を与える可能性があるからです。

これらの画期的な進歩のいくつかは、病気をより早く診断するための機械学習方法など、すべての人に利益をもたらす施設を大幅に改善することができます。 量子コンピューティングによって可能になったもう1つのブレークスルーは、リソースをすばやく指示するアルゴリズム、命を救うための薬、さらには効率的な構造やデバイスを作成するための新しい材料を構築するアルゴリズムです。

技術の革新により、量子コンピューターは計算を実行することにより、より多くのデータを指数関数的に処理できるようになりました。 これは、オブジェクトの状態の確率に基づいています。 さらに、量子コンピューティングの優位性は、特定のタスクの管理において、従来のコンピューターよりも優れた量子コンピューターに使用される用語です。

量子コンピューターにより、開発者はこれまでになく高速に計算を計算できるようになり、ハイエンドで高価なコンポーネントを備えたスーパーコンピューターよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 ただし、量子コンピューターで使用される記憶情報の単位は、量子ビットまたは量子ビットです。

一貫性がない、不要なコンピュータを製造するなど、まだ多くの抜け穴があります。 研究者と開発者は、量子ビットの一貫性を維持して、本質的な計算のエラー率を減らす方法を見つけています。

人工知能と新技術の融合

人工知能の開発における重要な要素の1つは、他の新しいテクノロジーとの結合です。 人工知能とモノのインターネットの融合は、暗号通貨の台頭が劇的に増加しているため、市場が必要とするものです。

人工知能とモノのインターネットの融合によって生み出されたもう1つのイノベーションは、自動運転車です。 自動運転車は、車の周りにあるセンサーを使用して、モノのインターネットによってのみ可能になるリアルタイムデータを取得できるようになりました。 AIモデルを強化する判断ベースの意思決定を行うための他のプログラムやソフトウェアと一緒に。

市場には、AIとモノのインターネットの融合が必要です。 収集したデータに基づいて意思決定を行うことで、スマートな行動を取ることができるからです。 ただし、これらすべてのアクションは、機械学習のサブセットであるディープラーニングに見られるAIアルゴリズムがテクノロジーに含まれている場合にのみ発生します。

人工知能はまだ完璧ではないため、別の破壊的技術を統合することで、人工知能の抜け穴を埋めて改善することができます。 ブロックチェーンとAIを統合することで、互いの弱点を修正して市場に利益をもたらすことができます。 AIの問題はプライバシーと信頼の問題ですが、ブロックチェーンはセキュリティとスケーラビリティの問題です。

2つの破壊的技術を組み合わせることで、彼らは自分たちの問題に取り組むことができます。 それらを統合することの利点は、Blockchainが分散型データマーケットプレイスに電力を供給して、人工知能アルゴリズムの透明性と信頼性を支援できることです。

取り除く

人工知能にはまだ長い道のりがあります。 市場でのそれらの使用と利点は、エラーが発生するのを防ぐために開発者によってまだ改善されています。 多くの業界にとって、AIテクノロジーがどのように職場を改善しているかは明らかです。 また、それは彼らの労働力がより効率的で生産的になるのを助けます。

市場が翌年に必要とするAI開発は、技術の進歩と革新のほんの一部にすぎません。 遅かれ早かれ、市場をより良くし、消費者の生活を楽にするために、テクノロジーの新しいトレンドがリリースされるでしょう。

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