2020'de Piyasanın İhtiyacı Olan Yapay Zeka Gelişmeleri

Yapay zeka teknolojilerinin ilerlemesi ve yeniliği, işletmeler ve diğer endüstriler için umut verici önemli bir değer haline geliyor. Dijitalleşme çağında, yapay zeka teknolojilerinin günlük hayatı nasıl etkilediğini şimdiden görüyoruz. Ve özellikle birçok bireyi evlerinde, işyerlerinde ve çevrelerindeki her yerde etkiliyor.

Yapay zeka teknolojisinin faydaları, tarım, otomobil, sağlık, hukuk ve imalat gibi diğer endüstrileri önemli ölçüde etkiledi. Çünkü yapay zekanın gelişimi halen devam etmektedir. Piyasayı verimli ve etkili bir şekilde etkilemek için geliştiricilerin yazılımlarını geliştirmeleri için hala çok yer var.

Elbette, dijital dünyanın geleceğinde, yeni özellikler için bol bol yer açacağız. Gittikçe daha fazla yapay zeka geliştirmesi ortaya çıkıyor. Verilerin katlanarak büyümesine ayak uydurmak için yapay zekanın yetenekleri artacaktır. İşte 2020'de piyasanın ihtiyaç duyacağı birkaç AI geliştirmesi .

Pekiştirmeli Öğrenme

Takviyeli öğrenme, makine öğrenimi algoritmalarının üçüncü yaygın kategorisidir. Ve deneme yanılmaya benzer şekilde sıralı karar verme deneyimini kullanan bir çerçevedir. Öğrenmek için çevre ile etkileşime girerek uygun önlemleri aldıktan sonra. Bu makine öğrenimi algoritması yöntemi, ödül kazanan bir hedefe doğru ilerler.

Takviyeli öğrenme algoritması, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmasından tamamen farklıdır. Denetimli öğrenme, etiketlenmiş veri kümelerini öğrenmekten ve yeni veri kümelerinin potansiyelini tahmin edebilen bir sistem oluşturmaktan sorumludur. Örneğin, belirli bir yerdeki araba fiyatları verildiğinde yeni bir arabanın fiyatını bulmak.

Öte yandan, denetimsiz öğrenme algoritması benzerlikleri bulmaktan sorumludur. Ayrıca etiketlenmemiş veriler arasında bağlantı kurmanın yanı sıra bunları kümeleme. Örneğin, denetimsiz öğrenme algoritması, bir dizi etiketlenmemiş görüntünün renklerini, boyutlarını, boyutlarını ve daha birçok parametresini sağlayabilir.

Takviyeli öğrenme algoritmasını diğer iki yaygın biçimden ayıran şey, bir çerçeve olmasına rağmen veri tanıma tekniklerini kullanmamasıdır. Bu nedenle, video oyunu geliştiricileri, oyunu yenmek için ihtiyaç duyduğu hamleleri belirlemek için bilgisayarlarda yavaş yavaş kullanıyor.

Takviyeli öğrenme algoritması, makine öğreniminde oldukça yenidir. Bu nedenle, algoritmayı içeren yalnızca birkaç oyun makinesi ve robot vardır. Bununla birlikte, çeşitli endüstriler, kullanımlarını ve faydalarını keşfetmek ve denemeye devam etmek için takviyeli öğrenme algoritmasına zaten dikkatlerini veriyor.

Takviyeli Öğrenmenin Potansiyel Kullanımları

Piyasanın pekiştirmeli öğrenme teknolojilerini nasıl kullanabileceği konusunda çokça düşünülmüştür. Bununla birlikte, birkaç endüstri, iş yerlerine ve işgücüne yardımcı olmak için pekiştirmeli öğrenme teknolojilerini nasıl dahil edebilecekleri konusunda fikirlerini sunmuştur.

Sağlık sektöründe, pekiştirmeli öğrenme makineleri astım, diyabet, şizofreni ve daha fazlası gibi kronik hastalıklar için farklı tedavi politikalarının belirlenmesine yardımcı olabilir. Yüksek eğitim seviyelerinde, kişiselleştirilmiş öğrenme sistemleri ve veriye dayalı zeka eğitim sistemleri aracılığıyla öğretim için pekiştirmeli öğrenme kullanılabilir.

Kuantum hesaplama

Pazarın, devasa ve karmaşık veri kümelerine karşı koymak için yeni bir bilgi işlem yöntemine ihtiyacı olacak. Çünkü geleneksel şekilde bilgi işlemin bir şansı yok. Kuantum bilişim, pazarın kesinlikle ihtiyaç duyacağı bir yapay zeka teknolojisidir. Çünkü birçok alanda yeni atılımları etkileyebilir.

Bu atılımlardan bazıları, hastalıkları daha erken teşhis etmek için makine öğrenimi yöntemleri gibi herkese fayda sağlayacak tesisleri önemli ölçüde iyileştirebilir. Kuantum hesaplamanın mümkün kıldığı bir diğer buluş, kaynakları hızlı bir şekilde yönlendirmek için algoritmalar, hayat kurtarmak için ilaçlar ve hatta verimli yapılar ve cihazlar yapmak için yeni malzemeler inşa etmektir.

Teknolojinin yeniliği, kuantum bilgisayarların hesaplamalar yaparak katlanarak daha fazla veri işlemesine izin verdi. Bir nesnenin durumunun olasılığına dayanır. Ayrıca, kuantum hesaplama üstünlüğü, herhangi bir görevi yönetmede klasik bilgisayarlardan daha iyi performans gösteren kuantum bilgisayarlar için kullanılan bir terimdir.

Kuantum bilgisayarlar, geliştiricilerin hesaplamaları her zamankinden daha hızlı hesaplamasını sağlayarak, üst düzey ve pahalı bileşenlere sahip herhangi bir süper bilgisayardan daha iyi performans gösterdi. Ancak, kuantum bilgisayarlar tarafından kullanılan depolanmış bilgi birimi kuantum bitleri veya kübitlerdir.

Tutarlılığın olmaması veya gereksiz bilgisayarların üretilmesi gibi hala birçok boşluk var. Araştırmacılar ve geliştiriciler, temel hesaplamanın hata oranlarını azaltmak için kübitlerin tutarlılığını korumanın bir yolunu buluyorlar.

Yapay Zeka ve Yeni Teknolojilerin Yakınsaması

Yapay zekanın gelişmesinde hayati bir faktör, onun diğer gelişen teknolojilerle birleşimidir. Yapay zeka ve Nesnelerin İnterneti'nin yakınsaması, kripto para biriminin yükselişi çarpıcı biçimde arttığı için pazarın ihtiyaç duyacağı bir şey.

Yapay zeka ve nesnelerin internetinin bir araya gelmesiyle ortaya çıkan bir diğer yenilik de sürücüsüz arabalar. Kendi kendini süren arabalar, yalnızca Nesnelerin İnterneti tarafından sağlanan gerçek zamanlı verileri elde etmek için arabanın her yerindeki sensörler kullanılarak mümkün hale getirildi. Diğer programlar ve yazılımlarla birlikte, AI modellerini güçlendiren yargıya dayalı karar vermek için.

Piyasanın yapay zeka ve Nesnelerin İnterneti'nin yakınsamasına ihtiyacı olacak. Çünkü toplanan verilere göre kararlar alınarak akıllı aksiyonlar alınabiliyor. Bununla birlikte, tüm bu eylemler yalnızca teknolojiler, makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenmede bulunan AI algoritmalarını içeriyorsa gerçekleşebilir.

Yapay zeka hala mükemmel olmadığından, başka bir yıkıcı teknolojinin entegrasyonu, yapay zekayı daha iyi hale getirmek için boşlukları doldurabilir. Blockchain ve AI'yı entegre etmek, pazara fayda sağlamak için birbirlerinin zayıf yönlerini düzeltmeye yardımcı olabilir. Yapay zeka ile ilgili sorun gizlilik ve güven sorunları iken Blockchain güvenlik ve ölçeklenebilirlik sorunlarıdır.

İki yıkıcı teknolojiyi bir araya getirmek, kendi sorunlarını çözmelerine izin verebilir. Bunları entegre etmenin yararı, Blockchain'in yapay zeka algoritmalarının şeffaflığına ve güvenilirliğine yardımcı olmak için merkezi olmayan veri pazarlarını güçlendirebilmesidir.

Götürmek

Yapay zekanın daha çok yolu var. Piyasadaki kullanımları ve faydaları, hataların yapılmasını önlemek için geliştiriciler tarafından hala geliştirilmektedir. Yapay zeka teknolojilerinin işyerlerini nasıl daha iyi hale getirdiği birçok endüstri için açık. Ayrıca, işgücünün daha verimli ve üretken olmasına yardımcı olur.

Pazarın bir sonraki yıl için ihtiyaç duyacağı yapay zeka geliştirmeleri , sıradaki teknolojik gelişmelerden ve yeniliklerden sadece birkaçı. Er ya da geç, pazarı daha iyi hale getirmek ve tüketicilerin hayatlarını kolaylaştırmak için yeni teknoloji trendleri piyasaya sürülecek.

Devamını oku Yapay zeka Siber Güvenlikte Nasıl Yardımcı Olabilir