5 noodsaaklike Deep Learning-tendense in 2019 - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
Kunsmatige Intelligensie, Diep leer, masjienleer
5 noodsaaklike Deep Learning-tendense in 2019
Diep leer is 'n kategorie van machine learning wat algoritmes skep wat bekend staan ​​as kunsmatige neurale stelsels wat funksioneer deur die funksie en struktuur van die menslike verstand te vorm. Diep leer is beslis nie 'n nuutste KI-wonder nie, maar die afgelope tyd, aangesien masjiene geleidelik slim blyk te wees, het dit werklik ontplof, en resultate behaal wat beter is as wat enigiemand voorheen kon verwag het, met diep neurale netwerke wat ook mense in 'n paar situasies klop. Diep leer en machine learning het ontwikkel uit die ooreenstemmende wortels in rekenaarwetenskap en het baie van die verwante teorieë en prosedures beoefen. Basies, machine learning is 'n tak van Kunsmatige Intelligensie wat 'n stelsel toelaat om insig te kry deur 'n bestuurde opleidingservaring. Diep leer saam met Kunsmatige Intelligensie is die mees gesproke tegnologieë onlangs. Met reuse soos Google, Microsoft en Amazon wat bronne vir navorsing in daardie dissiplines opskerp, gaan die neiging duidelik nêrens afneem nie. Maar diep leer gaan nie net oor slim masjiene wat beheer oor die wêreld neem nie. Dit is 'n verhaal oor hoe slim kode en algoritmes rekenaars in staat stel om dinge uit te voer wat ons nooit gedink het redelik is nie. Kom ons kyk na die top 5 diep leer neigings wat in die jaar 2019 sal heers.
1. AI-gebaseerde analise
Groot data is steeds groot en ontwikkel voortdurend. Geen organisasie het die vermoë om vinnig genoeg aan te skaf om tred te hou met hoe vinnig hul data ontwikkel nie. Basies: Data vermeerder elke jaar; spangroottes en -begroting is egter nie. Dus, 2019 sal die jaar wees wanneer AI-aangevulde analise ook genoem outomatiese ontdekking sou vorder om standaard te word. Die menslike gees is nie bedrieglik om 'n groot aantal gegewens in sekondes te beoordeel nie, maar tog is ML werklik ontwikkel vir hierdie probleem en is die ideale antwoord. Organisasies gaan geleidelik buig na AI -oplossings om te help om toesig te hou oor hul inligting wat voorlê. In 2019 sal dus meer organisasies hulpbronne in AI -instrumente plaas wat bestaande groepe in verskillende funksies bemagtig om moeiteloos meer inligting te skaal. Masjienleer reik verder uit verby die huidige gebruiksgevalle van teksvertaling sowel as beeldetikettering en begin organisasies help om die groot hoeveelheid inligting wat hulle vir 'n aansienlike tyd ingesamel en gestoor het, te ontleed. Meer maatskappye sal datapyplyne ontwerp wat eentonige inligtingstruktuur en modelleringsopdragte uitvoer wat sakekliënte bemagtig om werklik met hierdie ontwikkelende KI-raamwerke in 'n hoogs samewerkende metode te skakel. Dit sal 'n impak hê wat die sigbaarheid van sal bou data bestuur werksgeleenthede. 'n Beduidende deel van hierdie neiging sal die bevordering van die werk van groot sakeondernemings wees data bestuur in die maatskappy, want dit is data, nie algoritmes wat die stoorkamer van beduidende waarde is nie.
2. Databasisvooroordele wat KI beïnvloed
Menslike vooroordele is moeilik. Dit beïnvloed die meeste basiese leierskapmodelle. Inderdaad, machine learning reëlings het hul eie vooroordele – soms verruil dit selfs die opregtheid van inligting en opbrengste. Dit swaai gevolglik antagonisties werklike toepassings. Die onderskeid en fluktuasie van KI-algoritmes hang af van die databronne wat hulle bedien. Datawetenskaplikes het tot die resolusie gekom dat selfs masjienleer metodes het hul eie vooroordele wat kan onderhandel oor die eerbaarheid van hul data en opbrengste. Kunsmatige Intelligensie vooroordele kan om verskillende redes nie geïdentifiseer word nie, en dit is opvallend dat data -vooroordele voorberei word. Vooroordeel in die voorbereiding van datastelle het 'n impak op werklike werkgeleenthede wat ontstaan ​​het uit die vooroordele in ML-datastelle, insluitend rasonbillike algoritmes vir gesigsherkenning, onvoldoende doelgerigte aanlynbemarkingspogings en geslagsgeoriënteerde huurvooroordele op werkswerwe. Beleid, strukture en verordenings bestaan ​​tans in verskillende organisasies en lande wat bedoel is om sulke vooroordele en diskriminasie teen te werk. Dit bevat gewoonlik die terme van goedere en dienste, maar ook verdere interne prosesse soos posadvertensies, diens en promosie. Gevolglik het organisasies 'n absolute entoesiasme om seker te maak dat die data en algoritmiese resolusies wat hulle gebruik sonder enige vooroordeel is. As dit nie gedoen word nie, kan dit die regsgeding, die skande van werknemersvertroue en die skade aan die bekendheid van die handelsmerk waarneem.
3. Ontploffing van IoT-stelsels
Vanweë die gevorderde innovasie in IoT word dit baie normaal dat ons selfone gebruik word om ons huistoestelle te beheer. Met slim toestelle, byvoorbeeld Microsoft Cortana, en Google Assistent wat 'n standaard in huise word om spesifieke werk te meganiseer, lok die ontwikkelende IoT-woede organisasies om hulpbronne in die tegnologie te plaas. Organisasies, byvoorbeeld, BMW en Mercedes stel vanaf vanjaar AI-assistente in hul motors vry. Meer maatskappye sal die kans benut om beter IoT-oplossings te gee. Dit sal aanleiding gee tot meer tegnieke vir die insameling van data wat verskyn, en daarnaas die manier om toesig te hou en dit te ontleed. Die bedryfsreaksie is om te streef na die vorming van 'n toenemende aantal nuwe toestelle wat geleidelik toegerus is vir die insameling, ondersoek en hantering van diep data. Dus sal 2019 'n tyd van groei wees vir die AI-assistente, en dit sal presies voorkom hoe wonderlik en waardevol hierdie toestelle is. Dit sal op 'n groter aantal plekke wees as u huis en u kantoor ook.
Edge computing is ook een van die stygende tegnologieë. Namate die hoeveelheid data wat ons hanteer, steeds toeneem; dit is begryplik die tekortkominge van cloud computing in 'n paar toestande. Daar word dus verwag dat randrekenaar 'n deel van daardie kwessies sal hanteer as 'n metode om die traagheid te ontduik wat veroorsaak word deur cloud computing en om inligting na 'n bediener te kry om voorbereid te wees. Edge computing kan ook gebruik word om tydsensitiewe inligting in afgeleë streke te verwerk met geen beperkte netwerktoegang tot 'n gesentraliseerde gebied nie. In sulke toestande kan randrekenaarwerk soos kleinskaalse bedieners optree. Verder sal edge computing ontwikkel as die ontvangs van IoT-toestelle inkremente.
5. Hoë vraag na KI-vaardighede
Data-ontleders en sakepioniers het 'n beter begrip dat KI nie werk sal verdring nie, maar tog sal groei, en daar word verwag dat die meeste van die data-ontleders in die daaropvolgende jaar die potensiaal van datawetenskap beskikbaar sal hê sonder dat dit nodig is om te skryf. kodes. Volgens die Inderdaad, die terme "masjienleer" en "KI" is gedek in die posspesifikasies vir byna 75% van datawetenskaplike poste, en die top twee betalende poste was nie KI-spesifieke poste soos KI-ingenieur nie, egter in datawetenskap soos die hoofwetenskaplike en direkteur van analise. Diep leer en KI sal voortgaan om meer multikulturele rolle te speel in poste wat data vir insigte en ontleding gebruik. Apple het die afgelope tyd 'n poging aangewend om meer as 80 KI-professionele persone te soek om Siri te verbeter. Tegnologie-professionele mense vertrou dat die jaar 2019 stygende vooruitgang soos machine learning en kunsmatige intelligensie 'n paar nuwe streke te boor, wat beroepe soos finansies, rekeningkunde, talentverkryging en selfs intellektuele beroepe – onderwys, raak. Indiensneming in KI vereis opleiding in diep leer wat teen 'n vinniger tempo toeneem as sommige ander velde. Daar is eweneens 'n vinnig ontwikkelende entoesiasme vir graadstudente in rekenaarvisie. Diep leer word in talle sektore van KI verbind, insluitend die voorheen genoemde rekenaarvisie, outomatiese teksgenerering en outonome voertuie. Dus, vir diegene wat gretig is om die soort aanleg te bereik om 'n mededingende voordeel in die loopbaan te rig, moet datawetenskap, rekenaarwetenskap, en verder, eis om veldkundigheid te hê om slegte data uit goeie data te herken en slegte gevolgtrekkings uit goeie uitkomste. Daar is boonop konsekwent groeiende vraag na diegene wat vertroud is met spraakherkenning, natuurlike taalverwerking (NLP), algemene masjienleertegnieke en robotika. masjienleer Sertifisering is ook die ideale benadering om meer kennis en aanleg oor te gryp Diep leer en sy vooruitgang. Uiteindelik sal vaardigheidsopleiding 'n beduidende uitwerking hê op maatskappye wat die KI-insurgensie wil begryp en mededingend wil bly. Diep leer raamwerke struktureer 'n vaste vestiging van hedendaagse aanlyn administrasies, wat deur groot tegnologiespelers soos Amazon gebruik word om te verstaan ​​wat die gebruikers vertel om die taal en spraak te verstaan ​​wat hulle gebruik deur virtuele assistent Alexa of deur Google om teks te transkribeer wanneer 'n persoon 'n webwerf in die vreemde taal. Dit is 'n veld wat groot beleggings gelok het. Soos aangedui deur die vooraanstaande bron, die mark vir diep leer word veronderstel om $18 miljard teen die jaar 2024 te oorskry, en ontwikkel teen 'n CAGR van 42%. Daar is 'n groot potensiaal vir Diep leer algoritmes en neem morsige inligting soos video, oudio-opnames, prente en teks om sake-akkommoderende voorspellings te maak. Die ondernemings en domeine waartoe diep leer kan bydra, is omvattend uiteenlopend. Boonop sal besluite vir die verbetering van besigheidsvaardigheid op oneindige maniere sekerlik in die komende toekoms bekendgestel word. Weereens, belangrike gesondheidsorguitvindings kan denkbaar wees. Die evaluering van diep leer is dat dit terselfdertyd ruim vereistes kan dien terwyl dit sakewedywering bemagtig. So sal 2019 en naderende jare deur oorweldig word diep leer tendense wat 'n stimulerende effek op die sake- en tegnologiewêreld sal maak.