Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe
- Vikas Kumar
- 5 maja 2022 r.
- MOTORYZACJA, BLOG
- Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe
- Komentarze 0
Koncepcja sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) nie jest nowa. Sztuczna inteligencja to szeroko zakrojona dziedzina informatyki zajmująca się budowaniem inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. Jednak ML to zastosowanie sztucznej inteligencji, które umożliwia urządzeniom uczenie się na podstawie swoich doświadczeń i doskonalenie się bez konieczności kodowania. W obliczu stale rosnącej ilości danych organizacje polegają na modelach AI i ML, aby skalować swoje operacje, wspierać pracowników w lepszej i szybszej pracy, odkrywać ukryte wnioski z danych, a nawet potwierdzać i kwestionować podstawowe założenia.
Dlaczego sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są ważne?
Dane stanowią coraz ważniejszy zasób biznesowy, a ilość danych generowanych i przechowywanych na całym świecie rośnie wykładniczo. Według magazynu Forbes każdego dnia w obecnym tempie powstaje 2.5 tryliona bajtów danych. Poza tym nie ma sensu zbierać danych, jeśli nie ma się z tym nic wspólnego. Jednak tymi ogromnymi powodziami danych po prostu nie da się zarządzać bez pomocy zautomatyzowanych systemów. Według Światowego Forum Ekonomicznego na początku 2020 roku liczba bajtów w cyfrowym wszechświecie była 40 razy większa niż liczba gwiazd w obserwowalnym wszechświecie.
Dzięki stale pojawiającym się nowym możliwościom korelacja między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym zapewnia ogromne korzyści w niemal każdej branży. Co więcej, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe umożliwiają organizacjom wydobywanie wartości z gromadzonych danych, dostarczanie spostrzeżeń biznesowych, automatyzację zadań i zwiększanie możliwości systemu. Sztuczna inteligencja/uczenie się ma potencjał, aby przekształcić wszystkie aspekty działalności firmy, pomagając jej osiągnąć wymierne wyniki. Niektóre z najważniejszych korzyści, których organizacje już doświadczyły:
• Więcej źródeł wprowadzania danych: sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe umożliwiają firmom odkrywanie cennych spostrzeżeń w szerszym zakresie ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych źródeł danych.
• Lepsze i szybsze podejmowanie decyzji: firmy wykorzystują uczenie maszynowe do poprawy integralności danych i wykorzystują sztuczną inteligencję do ograniczania błędów ludzkich – połączenie, które prowadzi do lepszych decyzji w oparciu o lepsze dane.
• Większa efektywność operacyjna: Dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu firmy stają się bardziej wydajne dzięki automatyzacji procesów, co zmniejsza koszty i uwalnia czas i zasoby na inne priorytety.
Niektóre inne korzyści to:
• Zwiększanie satysfakcji klientów
• Oferowanie zróżnicowanych usług cyfrowych
• Optymalizacja istniejących usług biznesowych
• Automatyzacja operacji biznesowych
Branże zastosowań AI i ML:
Organizacje z kilku branż tworzą aplikacje, które wykorzystują połączenie między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym. Oto tylko kilka sposobów, w jakie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają firmom przekształcać ich procesy i produkty:
• Handel detaliczny: Aby zoptymalizować zapasy, zbudować silniki rekomendacji i poprawić jakość obsługi klienta dzięki wyszukiwaniu wizualnemu.
• Opieka zdrowotna: zwiększenie efektywności klinicznej, przyspieszenie szybkości i dokładności diagnozy oraz poprawa wyników leczenia pacjentów. Ponadto do stosowania w zastosowaniach takich jak przetwarzanie obrazu w celu lepszego wykrywania nowotworów i analiz predykcyjnych w badaniach genomicznych.
• Sprzedaż i marketing: Do spersonalizowanych ofert, optymalizacji kampanii, prognozowania sprzedaży, analizy nastrojów i przewidywania odejścia klientów
• Telekomunikacja: między innymi uzyskanie wglądu w zachowania klientów, poprawa ich doświadczeń i optymalizacja wydajności sieci 5G.
• Obsługa klienta: wykorzystanie chatbotów i wyszukiwania poznawczego do odpowiadania na pytania, oceny intencji klienta i zapewniania wirtualnej pomocy.
• Ubezpieczenia: automatyzacja rozpatrywania roszczeń i świadczenie usług ubezpieczeniowych opartych na użytkowaniu.
• Usługi finansowe: modernizacja i ulepszanie ofert, w tym personalizacja usług dla klientów, ulepszanie analizy ryzyka oraz lepsze wykrywanie oszustw i prania pieniędzy.
• Motoryzacja: pomaga firmom poprawiać efektywność ich tras i wykorzystywać analizy predykcyjne do celów takich jak prognozowanie ruchu.
• Energia: rozwój inteligentnych elektrowni, optymalizacja zużycia i kosztów, opracowanie modeli konserwacji predykcyjnej, optymalizacja operacji w terenie i bezpieczeństwa oraz poprawa handlu energią.
Gdzie jesteśmy dzisiaj, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe?
Organizacje na całym świecie korzystają ze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby uzyskać odpowiedzi na temat sprzedaży, zapasów, utrzymania klientów, wykrywania oszustw i wielu innych. Komputer odkrywa także informacje, o które nigdy nie pomyślałby zapytać. Oferuje narracyjne podsumowanie danych i sugeruje inne sposoby ich analizy. Niektóre badania wykazały, że aż 40% europejskich startupów twierdzących, że korzystają ze sztucznej inteligencji, kłamie lub wyolbrzymia swoje możliwości. W rzeczywistości, zgodnie z raportem State of Enterprise Open-Source, 66% organizacji telekomunikacyjnych spodziewa się, że w ciągu najbliższych dwóch lat będzie korzystać z oprogramowania typu open source dla przedsiębiorstw na potrzeby sztucznej inteligencji/uczenia się, w porównaniu z zaledwie 37% obecnie na początku 2021 r.
Perspektywy na lata 2021-2022
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zmieniają się szybciej, niż można zapisać ich historię, dlatego przewidywania dotyczące ich przyszłości również szybko stają się nieaktualne. Liderzy technologii, tacy jak Google, Apple, IBM i wielu innych, zgłębiają tę technologię i inwestują miliony. Ponieważ sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zyskują coraz większe znaczenie w aplikacjach biznesowych, istnieje duże prawdopodobieństwo, że te technologie będą oferowane jako usługa oparta na chmurze, znana jako Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Wśród dostawców sprzętu będzie duży pośpiech w zwiększaniu mocy procesora, aby dostosować go do przetwarzania danych ML.
Autor:
Aby uzyskać więcej szczegółów, skontaktuj się z:
Informacje rynkowe UnivDatos
C80B, Sektor-8, Noida,
Uttar Pradeś 201301
For Sales related queries, please reach us at sales@univdatos.com
