Какие разработки в области искусственного интеллекта понадобятся рынку в 2020 году

Развитие и инновации технологий искусственного интеллекта становятся многообещающей важной ценностью для бизнеса и других отраслей. В эпоху цифровизации мы уже видим, как технологии искусственного интеллекта влияют на повседневную жизнь. И, особенно, затрагивая многих людей в их домах, на работе и вокруг них.

Преимущества технологии искусственного интеллекта значительно повлияли на другие отрасли, такие как сельское хозяйство, автомобилестроение, здравоохранение, юриспруденция и производство. Поскольку развитие искусственного интеллекта все еще продолжается. У разработчиков по-прежнему есть много возможностей для улучшения своего программного обеспечения, чтобы эффективно и действенно влиять на рынок.

Несомненно, в будущем цифрового мира мы предоставим много возможностей для новых функций. Поскольку появляется все больше и больше разработок искусственного интеллекта. Возможности искусственного интеллекта будут расширяться, чтобы не отставать от экспоненциального роста данных. Итак, вот несколько разработок искусственного интеллекта, которые потребуются рынку в 2020 году.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением - третья распространенная категория алгоритмов машинного обучения. И это структура, в которой используется опыт последовательного принятия решений, подобный методу проб и ошибок. После принятия соответствующих мер, взаимодействуя с окружающей средой, чтобы учиться. Этот метод алгоритма машинного обучения движется к цели, которая приносит вознаграждение.

Алгоритм обучения с подкреплением полностью отличается от алгоритмов обучения с учителем и без учителя. Контролируемое обучение отвечает за изучение помеченных наборов данных и создание системы, способной прогнозировать потенциал новых наборов данных. Например, узнать цену нового автомобиля с учетом цен на автомобиль в конкретном месте.

С другой стороны, алгоритм обучения без учителя отвечает за обнаружение сходства. А также соединение между немаркированными данными и даже их кластеризация. Например, алгоритм обучения без учителя может предоставить цвета, размеры, размеры и многие другие параметры набора немаркированных изображений.

Алгоритм обучения с подкреплением отличается от двух других распространенных форм тем, что он не использует методы распознавания данных, несмотря на то, что он является фреймворком. Таким образом, разработчики видеоигр постепенно используют его на компьютерах, чтобы определять ходы, необходимые для прохождения игры.

Алгоритм обучения с подкреплением является довольно новым в машинном обучении. Следовательно, есть только несколько игровых автоматов и роботов, которые используют этот алгоритм. Тем не менее, различные отрасли уже обращают внимание на алгоритм обучения с подкреплением, чтобы узнать о его возможностях и преимуществах, а также продолжают экспериментировать с ним.

Возможные варианты использования обучения с подкреплением

Было много размышлений о том, как рынок может использовать технологии обучения с подкреплением. Тем не менее, несколько отраслей представили свои идеи относительно того, как они могут использовать технологии обучения с подкреплением, чтобы помочь своим рабочим местам и сотрудникам.

В сфере здравоохранения машины обучения с подкреплением могут помочь определить различные стратегии лечения хронических заболеваний, таких как астма, диабет, шизофрения и т. Д. На уровне высшего образования обучение с подкреплением может использоваться для персонализированных систем обучения и обучения с помощью интеллектуальных обучающих систем, основанных на данных.

Квантовые вычисления

Рынку потребуется новый способ вычислений, чтобы противостоять массивным и сложным наборам данных. Потому что у традиционных способов вычислений нет шансов. Квантовые вычисления - это технология искусственного интеллекта, которая обязательно понадобится рынку. Потому что это может повлиять на новые открытия во многих областях.

Некоторые из этих достижений могут значительно улучшить условия, чтобы принести пользу всем, например методы машинного обучения для более ранней диагностики заболеваний. Еще один прорыв, который стал возможным благодаря квантовым вычислениям, - это алгоритмы для быстрого направления ресурсов, лекарства для спасения жизней и даже создание новых материалов для создания эффективных структур и устройств.

Нововведение технологий позволило квантовым компьютерам экспоненциально обрабатывать больше данных, выполняя вычисления. Он основан на вероятности состояния объекта. Кроме того, превосходство квантовых вычислений - это термин, используемый для обозначения квантовых компьютеров, превосходящих классические компьютеры в управлении любой заданной задачей.

Квантовые компьютеры позволили разработчикам выполнять вычисления быстрее, чем когда-либо, превосходя по производительности любой суперкомпьютер с высокопроизводительными и дорогими компонентами. Однако единицей хранимой информации, используемой квантовыми компьютерами, являются квантовые биты или кубиты.

Есть еще много лазеек, таких как отсутствие согласованности или производство ненужных компьютеров. Исследователи и разработчики находят способ поддерживать согласованность кубитов, чтобы снизить количество ошибок при важных вычислениях.

Конвергенция искусственного интеллекта и новых технологий

Одним из важнейших факторов развития искусственного интеллекта является его объединение с другими развивающимися технологиями. Конвергенция искусственного интеллекта и Интернета вещей - это то, что нужно рынку, потому что рост криптовалюты резко увеличивается.

Еще одна инновация, появившаяся в результате конвергенции искусственного интеллекта и Интернета вещей, - это беспилотные автомобили. Благодаря использованию датчиков по всему автомобилю для получения данных в реальном времени стало возможным использование беспилотных автомобилей только с помощью Интернета вещей. Наряду с другими программами и программным обеспечением для принятия решений, основанных на суждениях, на основе моделей ИИ.

Рынку потребуется конвергенция ИИ и Интернета вещей. Потому что разумные действия могут быть предприняты, принимая решения на основе собранных данных. Однако все эти действия могут произойти только в том случае, если технологии содержат алгоритмы ИИ, используемые в глубоком обучении, подмножестве машинного обучения.

Поскольку искусственный интеллект все еще несовершенен, интеграция другой прорывной технологии может заполнить лазейки в искусственном интеллекте, чтобы сделать его лучше. Интеграция блокчейна и искусственного интеллекта может помочь исправить слабые места друг друга и принести пользу рынку. Проблема с AI - это проблемы с конфиденциальностью и доверием, а Blockchain - с проблемами безопасности и масштабируемости.

Сочетание двух революционных технологий может позволить им решить свои собственные проблемы. Преимущество их интеграции заключается в том, что блокчейн может обеспечивать работу децентрализованных рынков данных для обеспечения прозрачности и надежности алгоритмов искусственного интеллекта.

Забрать

Искусственному интеллекту еще предстоит долгий путь. Их использование и преимущества на рынке все еще улучшаются разработчиками, чтобы не допустить ошибок. Для многих отраслей очевидно, как технологии искусственного интеллекта улучшают их рабочее место. Кроме того, это помогает их сотрудникам стать более эффективными и продуктивными.

Развитие искусственного интеллекта , которое потребуется рынку в следующем году, - это лишь некоторые из технологических достижений и инноваций. Рано или поздно появятся новые тенденции в технологиях, которые сделают рынок лучше, а также помогут облегчить жизнь потребителей.

Подробнее Как ИИ может помочь в кибербезопасности