Artefarita Inteligenteco kaj Maŝina Lernado estas la du plej varmaj terminoj en ĉiu industrio en la lastaj jaroj. Por multaj industrioj, novigado rondiras ĉirkaŭ ĉi tiuj du terminologioj aŭ teknologiaj progresoj. AI estas pli vasta koncepto, ke maŝinoj plenumas diversajn taskojn en efika maniero, kiun homoj opinias "inteligenta". Aliflanke, ML estas apliko de AI, kiu donas al maŝinoj aliron al datumoj kaj igas ilin mem lerni ĝin. Kurioze, la evoluo de interreto kaj la kvanto de grandegaj ciferecaj datumoj preparis la vojojn por la disvolviĝo de ML. Ambaŭ teknologioj helpis diversajn industriojn formi sin por novigi kaj subteni. Sendepende de tio, kio ŝanĝas ambaŭ teknologiojn aldonitajn al industrioj ĝenerale, estas bonege diskuti pri la ŝanĝoj en specifaj sektoroj.
Sanzorgo
Ambaŭ ML kaj AI malfermas vojojn al ĝeneraligitaj ŝanĝoj en la sansektoro. Preciza medicino estas la plej nova tendenco en la lastaj jaroj, precipe en mortigaj malsanoj kiel kancero. La disvolviĝo de la medikamento estas tute bazita sur grandaj datumoj kaj maŝina lernado. Klabita kun AI, ĝi certigas la plej efikan kuracmetodon kune kun certaj rezultoj.
AI kaj ML ankaŭ faras la DNA-sekvencadon kaj historiajn medicinajn datumojn de paciento, inkluzive klinikajn kaj molekulajn datumojn, kaptante simplajn kaj teknologiojn. Ĝi finfine helpas la kuracistojn plenumi taŭgajn diagnozojn kaj oferti plej efikan kuracan reĝimon. La teknologioj ankaŭ aldonis signifajn revoluciojn al medicina esplorado - precipe en bioteknologio - datuma analitiko, komunikado, kaj pli.
Transportado
Transportado estas alia kompleksa sektoro, kiu utiligus la avantaĝojn de AI kaj ML. Homoj jam vidis la komencon de revolucio en la formo de memveturaj aŭtoj. Laŭ raporto pri Business Insider, estos 10 milionoj da senŝoforaj aŭtoj sur la vojoj ĝis 2020 - dank'al Elon Musk kaj Tesla. Kurioze, ĝi estas pro Maŝina Lernado, ĉar ĝi estas desegnita por analizi la datumojn kaj respondi al diversaj bezonoj per algoritmoj - la plej grava laborprincipo de memveturaj aŭtoj.
La teknologio vidus pli da integriĝo en la malsamajn vertikalajn transportojn en la venontaj jaroj. La teknologio povas utiligi publikan transporton, efikan utiligon de transporta infrastrukturo, kaj pli. Ĝi reduktus la akcidentojn, minimumigus trafikan ŝtopiĝon, certigus efikan uzon de energio, kaj pli.
Finomanta
Granda nombro da kompanioj ekuzis markadon de AI kaj ML en la lastaj jaroj. En ĉiu procezo de markado, ekzistas pluraj iloj bazitaj sur AI kaj ML por simpligi la mision. Ĝi inkluzivas servojn, kiuj iras de ĉio, de analizaj iloj de AI ĝis maŝinlernaj logo-fabrikantoj kaj pli. Dum ĉiuj ĉi tiuj iloj ofertas efikecon kaj produktivecon al la kompanioj, ĝi ankaŭ donas pli bonan valoron al la klientoj. Aldone, la kompanioj pli bone regas la tutan markan procezon, kaj tio tradukiĝas al efikaj rezultoj.
La amplekso kaj graveco de Artefarita Inteligenteco povas esti kalkulitaj per la fakto, ke preskaŭ ĉiuj elstaraj universitatoj kaj lernejoj en nia lando (kaj ankaŭ eksterlande) enkondukas kurson pri Artefarita Inteligenteco en sia regula instruplano. Ne nur Universitatoj kaj Lernejoj sed ankaŭ ĉiuj interretaj lernaj platformoj, ĉu ĝi estas Udemy.com aŭ Upgrade aŭ iu ajn alia, novaj ĉapitroj kaj temoj estas kontinue aldonitaj en kursoj pri Artefarita Inteligenteco kaj Maŝinlernado. En iuj el la plej multekostaj kaj enspezigaj interretaj altkvalitaj kursoj, kursaj aŭtoroj / eldonistoj / projektantoj sugestas, ĉu vi estas maŝinlernanta inĝeniero aŭ sciencisto pri datumoj, jen la kurso por peti vian istranton, virezidanton aŭ ĉefoficiston, se vi volas, ke ili komprenu. kion vi povas (kaj ne povas!) fari.
Laŭ la plej novaj ĝisdatigoj, la Artefarita inteligenteco-algoritmo helpas uzantojn sur geedzaj retejoj trovi kongruon ne nur laŭ iliaj preferoj sed ankaŭ per observado kaj kompreno de la konduto de la uzanto kaj sugestado de taŭgaj realtempaj profiloj. Siddharth Sharma, la ĉefoficisto de Shaadi.com, Siddharth Sharma, diris al Press Trust Of India en freŝa gazetara komuniko, ke "AI-algoritmo scias pli pri tio, kion vi serĉas, ol vi eble scias pri vi mem!" Ĉi tio helpas nin trovi la plej bonajn kongruojn por niaj uzantoj - ne nur serĉante laŭ preferoj, sed observante konduton de uzanto kaj sugestante similajn kongruojn. "
Dum ĉi tio estas kiel nur falo en la oceano, Ai kaj Maŝina Lernado, en la proksima estonteco, atendas paŝi en ĉiu industrio sur la planedo tero, ĉu temas pri Serĉaj Motoroj, novaĵdistribuo, operaciumoj de inteligentaj telefonoj, hejmaj purigaj taskoj. , infrastruktura disvolviĝo, borsaj merkatoj, studoj, kaj la listo daŭras. Artefarita Inteligenteco havas elstaran rolon helpante nin kompreni nian planedon teron, sunsistemon kaj spacon. Sciencistoj de NASA konis ĝis nun ĉirkaŭ 4,000 eksoplanedojn. Sed, lastatempe, teamo de astronomoj gvidata de bakalaŭra studento en Teksaso malkovris du planedojn orbitantajn stelojn pli ol 1,200 XNUMX lumjarojn de la Tero.
En unu el la plej loĝataj landoj kiel Barato, la plej granda eduka estraro de la lando por mezlernejoj kaj mezlernejoj, t.e., CBSE (Centra Estraro de Sekundara Eduko) faris rimarkindan paŝon lige kun Artefarita Inteligenteco kaj Maŝina Lernado. Laŭ la plej novaj raportoj, CBSE enkondukas instruplanon por akademia sesio 2019-20 kaj Artefarita Inteligenteco kiel novan lertan temon. CBSE enkondukis Artefaritan Inteligentecon kiel novan fakon en la instruplano por klasoj 8a kaj 9a. Komence atendoj estis, ke ŝanĝoj povus okazi en la Instruplano de 11a kaj 12a normo, ĉar AI kaj Maŝinlernado estas tute fremdaj temoj por lernantoj.
Sed tamen, same, ĉar monero havas du malsamajn flankojn, Artefarita Inteligenteco ĉefe, ne maŝinlernado, havas ankaŭ siajn malavantaĝojn. Kiu plue naskas la demandojn kiel - Ĉu la Estonteco de Artefarita Inteligenteco Ligas Al La Estonteco de Blokĉeno? Aŭ ĉu Artefarita Inteligenteco serioze transprenas la laborpostenojn? Unu afero estas certa, Artefarita Inteligenteco kaj maŝinlernaj algoritmoj mortigos ĉiujn ripetajn laborojn.
fabrikado
Ambaŭ ML kaj AI havas ampleksan gamon de aplikebleco en la industria industrio, de konservado de la provizoĉeno ĝis produktado de produktoj ĝustatempe. La maŝinlernaj algoritmoj certigas pli grandan nivelon de analizo kaj prognozan precizecon en ĉiu produktado-fazo. Krom certigi efikecon en produktado, ĝi plibonigas ankaŭ la aliajn ŝlosilajn metrikojn de fabrikado. ML reduktas la materialan konsumon kaj malaltigas la malŝparon, plibonigas preventan bontenadon kaj MRO, ebligas kontrolajn kondiĉojn, pli rilatajn datumojn al operacioj kaj financoj, plibonigante merkatan kaj socian amaskomunikilan ĉeeston, kaj pli.
konkludo
Ĉiuj devas rimarki, ke multaj AI kaj ML-sistemoj kreas ripetajn kaj intuiciajn algoritmojn, kiuj transformiĝas surbaze de rezultoj. Ankaŭ la sistemo havas projektadon de kontinua lernado kaj venas kun pli optimumigitaj rezultoj post regulaj intervaloj. Transportaj kaj fabrikaj sektoroj montris tion, kaj pli da industrioj vicumas por la optimumigitaj rezultoj. Jes! Kaj AI kaj ML revolucias en diversaj industrioj.
