De quels développements de l'IA le marché aura-t-il besoin en 2020

L'avancement et l'innovation des technologies d'intelligence artificielle deviennent une valeur importante et prometteuse pour les entreprises et d'autres industries. À l'ère de la numérisation, nous voyons déjà comment les technologies d'intelligence artificielle affectent la vie quotidienne. Et, surtout, affectant de nombreuses personnes dans leurs maisons, leurs lieux de travail et tout autour d'elles.

Les avantages de la technologie de l'intelligence artificielle ont considérablement influencé d'autres secteurs tels que l'agriculture, l'automobile, la santé, le droit et la fabrication. Depuis le développement de l'intelligence artificielle se poursuit toujours. Les développeurs ont encore beaucoup de place pour améliorer leur logiciel afin d'avoir un impact sur le marché de manière efficace et efficiente.

Certes, dans l'avenir du monde numérique, nous introduirons beaucoup de place pour de nouvelles fonctionnalités. Alors que de plus en plus de développements d'intelligence artificielle émergent. Les capacités de l'intelligence artificielle augmenteront pour suivre la croissance exponentielle des données. Ainsi, voici les quelques développements d'IA dont le marché aura besoin en 2020.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est la troisième catégorie courante d'algorithmes d'apprentissage automatique. Et, c'est un cadre qui utilise l'expérience d'une prise de décision séquentielle similaire aux essais et erreurs. Après avoir pris les mesures appropriées en interagissant avec l'environnement pour apprendre. Cette méthode d'algorithme d'apprentissage automatique se dirige vers un objectif qui gagne une récompense.

L'algorithme d'apprentissage par renforcement est complètement différent de l'algorithme d'apprentissage supervisé et non supervisé. L'apprentissage supervisé est responsable de l'apprentissage des ensembles de données étiquetés et de la construction d'un système capable de prédire le potentiel de nouveaux ensembles de données. Par exemple, trouver le prix d'une voiture neuve en fonction des prix des voitures d'un endroit spécifique.

D'autre part, l'algorithme d'apprentissage non supervisé est chargé de trouver les similitudes. Et, également la connexion entre des données non étiquetées ainsi que leur regroupement. Par exemple, l'algorithme d'apprentissage non supervisé peut fournir les couleurs, les tailles, les dimensions et bien d'autres paramètres d'un ensemble d'images non étiquetées.

Ce qui rend l'algorithme d'apprentissage par renforcement unique par rapport aux deux autres formes courantes, c'est qu'il n'utilise pas de techniques de reconnaissance de données bien qu'il s'agisse d'un cadre. Ainsi, les développeurs de jeux vidéo l'utilisent lentement sur les ordinateurs pour déterminer les mouvements dont il a besoin pour battre le jeu.

L'algorithme d'apprentissage par renforcement est relativement nouveau dans le domaine de l'apprentissage automatique. Par conséquent, il n'y a que quelques machines de jeu et robots qui intègrent l'algorithme. Cependant, diverses industries portent déjà leur attention sur l'algorithme d'apprentissage par renforcement pour découvrir ses utilisations et ses avantages, tout en continuant à l'expérimenter.

Utilisations potentielles de l'apprentissage par renforcement

Il y a eu beaucoup de réflexion sur la façon dont le marché peut utiliser les technologies d'apprentissage par renforcement. Cependant, quelques industries ont fourni leurs idées sur la façon dont elles peuvent incorporer des technologies d'apprentissage par renforcement pour aider leur lieu de travail et leur main-d'œuvre.

Dans le secteur de la santé, les machines d'apprentissage par renforcement peuvent aider à déterminer les différentes politiques de traitement des maladies chroniques telles que l'asthme, le diabète, la schizophrénie, etc. Aux niveaux de l'enseignement supérieur, l'apprentissage par renforcement peut être utilisé pour des systèmes d'apprentissage personnalisés et l'enseignement par le biais de systèmes de tutorat basés sur l'intelligence et les données.

L'informatique quantique

Le marché aura besoin d'un nouveau mode de calcul pour affronter des ensembles de données massifs et complexes. Parce que l'informatique traditionnelle n'a aucune chance. L'informatique quantique est une technologie d'intelligence artificielle dont le marché aura certainement besoin. Parce qu'il pourrait influencer de nouvelles percées dans de nombreux domaines.

Certaines de ces percées peuvent considérablement améliorer les installations au profit de tous, telles que les méthodes d'apprentissage automatique pour diagnostiquer les maladies plus tôt. Une autre percée rendue possible par l'informatique quantique réside dans les algorithmes permettant de diriger rapidement les ressources, les médicaments pour sauver des vies et même de construire de nouveaux matériaux pour fabriquer des structures et des dispositifs efficaces.

L'innovation technologique a permis aux ordinateurs quantiques de traiter de manière exponentielle plus de données en effectuant des calculs. Il est basé sur la probabilité de l'état d'un objet. De plus, la suprématie de l'informatique quantique est un terme utilisé pour les ordinateurs quantiques surpassant les ordinateurs classiques dans la gestion d'une tâche donnée.

Les ordinateurs quantiques ont permis aux développeurs de calculer des calculs plus rapidement que jamais, surpassant n'importe quel superordinateur doté de composants haut de gamme et coûteux. Cependant, l'unité d'information stockée utilisée par les ordinateurs quantiques est le bit quantique ou qubit.

Il y a encore beaucoup de failles comme le manque de cohérence ou la production d'ordinateurs inutiles. Les chercheurs et les développeurs trouvent un moyen de maintenir la cohérence des qubits pour réduire les taux d'erreur des calculs essentiels.

La convergence de l'intelligence artificielle et des nouvelles technologies

Un facteur essentiel dans le développement de l'intelligence artificielle est son union avec d'autres technologies émergentes. La convergence de l'intelligence artificielle et de l'Internet des objets est quelque chose dont le marché aura besoin car la montée en puissance de la crypto-monnaie augmente considérablement.

Une autre innovation produite par la convergence de l'intelligence artificielle et de l'Internet des objets est la voiture autonome. Les voitures autonomes ont été rendues possibles en utilisant des capteurs tout autour de la voiture pour obtenir des données en temps réel activées uniquement par l'Internet des objets. Avec d'autres programmes et logiciels pour prendre des décisions basées sur le jugement alimentant les modèles d'IA.

Le marché aura besoin de la convergence de l'IA et de l'Internet des objets. Parce que des actions intelligentes peuvent être prises en prenant des décisions basées sur les données collectées. Cependant, toutes ces actions ne peuvent se produire que si les technologies contiennent des algorithmes d'IA trouvés dans l'apprentissage en profondeur, un sous-ensemble de l'apprentissage automatique.

L'intelligence artificielle n'étant toujours pas parfaite, l'intégration d'une autre technologie perturbatrice peut combler les lacunes de l'intelligence artificielle pour l'améliorer. L'intégration de la blockchain et de l'IA peut aider à corriger les faiblesses de l'autre au profit du marché. Le problème avec l'IA réside dans les problèmes de confidentialité et de confiance, tandis que la blockchain est liée aux problèmes de sécurité et d'évolutivité.

La combinaison des deux technologies de rupture peut leur permettre de résoudre leurs propres problèmes. L'avantage de les intégrer est que Blockchain peut alimenter des marchés de données décentralisés pour aider à la transparence et à la fiabilité des algorithmes d'intelligence artificielle.

Emporter

L'intelligence artificielle a encore un long chemin à parcourir. Leur utilisation et leurs avantages sur le marché sont toujours améliorés par les développeurs pour éviter les erreurs. Il est clair pour de nombreuses industries comment les technologies d'IA améliorent leur lieu de travail. En outre, cela aide leur main-d'œuvre à devenir plus efficace et productive.

Les développements de l'IA dont le marché aura besoin pour l'année suivante ne sont que quelques-unes des avancées technologiques et des innovations en ligne. Tôt ou tard, de nouvelles tendances technologiques seront dévoilées pour améliorer le marché et faciliter la vie des consommateurs.

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