AI 기술의 혁명:
지난 몇 년 동안 인공 지능 혁명은 다양한 기술에 대한 품질 응답을 제공했습니다. 그의 소득 증가의 주된 이유를 설명하겠습니다. 딥 러닝 기술 덕분에 음성 인식, 얼굴 감지, 지문 인식 등의 기능이 매우 정확하게 작동합니다. 딥 러닝 기술은 인공 신경망을 기반으로 합니다. 이 분야에서의 성공은 이미지 인식, 객체 감지 및 주식 시장을 위한 예측 시스템을 위한 새로운 기술과 같은 다양한 제품으로 평가될 수 있습니다. 영상인식 기술의 발전은 의학 치료의 한계를 확장시켰다. 또한 향상된 서비스로 엑스레이 필름을 판독하고 질병을 예측하는 데 도움이 됩니다. 또한 인간의 자연 지능에서 영감을 얻었지만 이제 인공 지능 혁명은 모든 것을 바꿔 놓았습니다. 그것은 많은 분야에서 사람들을 뒤에 남겨두기 때문에 정리 해고로 이어질 수 있습니다. 위의 차트는 향후 몇 년 동안의 미래 수입을 보여줍니다. 이것은 업계에 매우 유익한 이익을 제공할 것입니다.
다음 관행은 어떻게든 AI 회사에서 급증을 유발하고 있습니다.
1) 기계 학습의 적용: 개체 감지는 컴퓨터 지원 인식 모델을 사용하여 개별 개체, 얼굴, 로고 및 텍스트와 같은 사진의 내용을 분석하는 것을 의미합니다. 객체 감지를 통해 다른 객체의 존재를 감지하여 모든 이벤트 위험을 최소화할 수 있습니다. 최신 기술을 사용하여 실시간 작업 환경에서 수행할 수 있습니다. 단일 이미지에는 많은 개체가 포함되어 있으므로 좋은 모델은 이미지에서 주요 시각적 특징을 추출하여 각 개체를 쉽게 식별할 수 있습니다. 물체 감지의 다양한 응용 분야는 얼굴 생체 인식, 동작 감지기, 물체 인식 및 텍스트 인식입니다.
모든 이미지 인식 알고리즘은 이미지 또는 해당 패치를 입력으로 사용하며 출력은 이미지의 개체입니다. 즉, 출력은 클래스 레이블이 됩니다. 이미지 인식 알고리즘은 이미지의 내용을 어떻게 알 수 있습니까? 다른 클래스 간의 차이점을 학습하려면 알고리즘을 훈련해야 합니다. 이미지에서 고양이를 찾으려면 수천 개의 고양이 이미지와 고양이가 없는 수천 개의 배경 이미지로 이미지 인식 알고리즘을 훈련해야 합니다. 말할 필요도 없이 이 알고리즘은 학습한 개체/클래스만 이해할 수 있습니다.
2) 변화하는 기술: 오늘날 우리는 기술을 아날로그에서 디지털 데이터 통신 및 저장으로 전환하여 변화를 실현 가능한 접근 방식으로 만들었습니다. 오늘날 로봇 공학은 로봇 설계에 많은 이점을 제공했습니다. 그들은 인간의 신체적 상호 작용을 유용한 정보로 받아들일 수 있습니다. 출력 작업을 수행하기 위해 모든 물리적 상호 작용에 반응할 수 있습니다. 이 기술은 인공 지능 시대에 유리한 구성 요소가 된 로봇 공학의 변화를 가능하게 했습니다.
3) 소비자의 기대 충족: 때때로 고객의 요구와 기대가 증가합니다. 산업계가 디지털 데이터를 다루기 위해 존재하지만, 이 데이터는 방대하고 때로는 약한 기술이 이에 대처하고 목표를 달성하지 못할 수 있습니다. 인공 지능이 작용하는 곳입니다. 복잡도가 높은 빅 데이터는 인공 지능의 도움으로 쉽게 관리하고 처리할 수 있습니다. 빅 데이터를 처리한 후 더 나은 고객 경험을 제공합니다. 그것은 고객의 기대를 현실로 만들었고, 이는 업계에서 큰 수요로 이어졌습니다. Facebook, Pinterest, Netflix 및 Google은 위의 사실을 설명하는 실시간 및 효과적인 예 중 일부입니다.
4) 의사 결정: 기계 학습 알고리즘을 적용하여 기계의 힘을 높였습니다. 이러한 알고리즘을 통해 기계는 스스로 결정할 수 있었습니다. AI는 비즈니스의 의사 결정 시나리오를 변경했습니다. 딥 러닝은 데이터 세트가 매우 클 때 의사 결정에 널리 사용됩니다. 데모로 Amazon은 Microsoft와 협력하여 딥 러닝을 기반으로 한 프로젝트를 개발했습니다. 이것은 딥 러닝이 의사 결정 및 높은 계산 작업 수행에 얼마나 효과적인지를 반영합니다. 오늘날의 시나리오에서 TensorFlow는 Keras 비즈니스의 필수적인 부분이 되었습니다. 비즈니스에서 알고리즘 기반 작업을 사용하여 빠르고 강력한 처리를 구현하여 고객 만족을 향상시킵니다.
이 기술의 이러한 모든 이점과 이점을 통해 기존 데이터 처리 및 분석 문제를 해결하는 최신 방법임이 입증되었습니다. 따라서 인공 지능의 성장이 그 길을 닦고 있습니다. 연구 결과, Forecasting System, Suggestion System 등 첨단 기술로 인해 인공지능의 시장가치가 높아졌다고 할 수 있다. 2021년까지 수익은 약 $10000 백만에 도달할 것이며 이는 업계의 급속한 성장이 될 것입니다. 혁신적인 아이디어를 가진 인공 지능은 평균 수익성을 38%까지 증가시키고 2035년까지 14조 달러의 경제적 증가로 이어질 수 있습니다. Google은 고전적인 알고리즘을 사용하여 기계 학습의 모든 측면을 탐구합니다. 연구 및 기술 작업의 다양한 문제를 극복하여 더 많은 수요와 수익을 창출했습니다.