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Im Jahr 2023 gibt es drei große Trends bei künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

王林
王林nach vorne
2023-05-09 15:37:081734Durchsuche

Die Nachrichten über künstliche Intelligenz (KI) und automatisches Lernen (maschinelles „Lernen“ oder ML) stiegen im Jahr 2022 stark an und werden sich voraussichtlich im Jahr 2023 noch beschleunigen.

2023 年人工智能和机器学习的三大趋势Viele behaupten, dass diese Technologien die disruptivsten und transformativsten aller Zeiten sein werden. Sundar Pichai, CEO von Google, behauptet, dass KI einen größeren Einfluss auf die Menschheit haben wird als Feuer oder Elektrizität. „Sie wird unsere Lebensweise grundlegend verändern und das Gesundheitswesen, die Bildung und die Produktion verändern“, sagte Sundar. Nun, es ist schwer, sich die Auswirkungen wirklich vorzustellen, aber eines ist sicher: Auch im Jahr 2022 werden KI- und ML-Trends weltweit für Schlagzeilen sorgen. Die Nachfrage der Unternehmen nach Automatisierung gepaart mit Fortschritten bei KI/ML

Hardware

und Software machen die Anwendung dieser Technologien zur Realität. Neue Veränderungen in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen im Jahr 2023

1. Virtuelles Universum

Yuan

Universum

ist eine virtuelle Welt, genau wie das Internet, in der Benutzer zusammenarbeiten und spielen und ein immersives Erlebnis erleben können. Laut ABI Research wird es zwar nicht im Jahr 2023 eintreffen (vielleicht erst in mehr als fünf Jahren), aber es wird zu einem Schlagwort werden und viele Arbeitsplätze schaffen. Es besteht kein Zweifel daran, dass künstliche Intelligenz und

maschinelles Lernen der Schlüssel zum Metaversum sein werden.

Virtuelle Bots mit künstlicher Intelligenz werden es Unternehmen beispielsweise ermöglichen, eine virtuelle Welt zu schaffen, in der sich Benutzer wie zu Hause fühlen und Aufgaben und Aktivitäten in einer virtuellen Umgebung ausführen können. 2. Intelligente Dokumentenverarbeitung (KI)

Intelligente Dokumentenverarbeitung ist der Prozess der Automatisierung von Aufgaben mithilfe fortschrittlicher Technologie, anstatt skriptbasierte Tools zu verwenden, die für begrenzte Anwendungsfälle entwickelt wurden.

Dies wird im Jahr 2023 von entscheidender Bedeutung sein, da Unternehmen in den neuesten Daten riesige Datenmengen erfassen und ein gewisses Maß an Automatisierung benötigen, um daraus schnell Erkenntnisse zu gewinnen. Infolgedessen „können wir davon ausgehen, dass Unternehmen auf Low-Code- oder No-Code-Implementierungen wie AutoML zurückgreifen, um von der wachsenden Dynamik von KI/ML zu profitieren und diese aufrechtzuerhalten“, sagte Kirk Borne.

Unternehmen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kombinieren, um den Kundensupport zu verbessern (z. B. automatisierte Antworten auf E-Mails, Fragen und Anliegen) und die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern (manuelle Arbeit reduzieren).

3. Edge Machine Learning

„Ein weiteres Konzept, von dem wir dieses Jahr immer mehr hören werden, ist Edge ML, das ML-Modelle auf Geräteebene entwickelt, ohne in die Cloud zu gehen“, sagte Frederik, CEO von Docbyte. Stattdessen werden ML-Modelle auf intelligenten Geräten entwickelt, die Daten lokal verarbeiten können (unter Verwendung lokaler Server oder auf Geräteebene), wodurch die Abhängigkeit von Cloud-Netzwerken und das Risiko mangelnder Privatsphäre oder möglicher Cyberangriffe verringert werden.

Diese Trends in KI und ML werden das digitale Geschäft und die Innovation in den kommenden Jahren vorantreiben. Bis 2022 werden diese Technologien zunehmend auftauchen und es ermöglichen, die Aufgaben von Unternehmen zu automatisieren und zu skalieren und ihnen möglicherweise ein besseres Verständnis ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft zu ermöglichen.

Vorteile von Lösungen der künstlichen Intelligenz für Ihr Unternehmen

Produktivität, Effizienz, Ressourcenoptimierung ... Dienste der künstlichen Intelligenz können Ihrem Unternehmen viele Vorteile bringen. Um Ihnen eine Vorstellung zu geben: Telecable verlässt sich auf Plattformen wie DataRobot, um Aktivitäten wie Variablenauswahl und -engineering, Datenvorbereitung, Algorithmenauswahl, Modellbereitstellung und Überwachung zu automatisieren und einzugreifen. Der kleinste Mensch.

Übrigens lösen diese Technologien eine weitere der größten Schwierigkeiten, mit denen wir bei der Anwendung künstlicher Intelligenz in Unternehmen konfrontiert sind: den Mangel an geschulten und sachkundigen menschlichen Teams und die Schwierigkeit, solche Mitarbeiter zu gewinnen und zu halten. Profis. AutoML ermöglicht es Menschen mit weniger ausgeprägten Kenntnissen in den Bereichen Datenwissenschaft und Analyse, analytische Modelle zu erstellen und gleichzeitig den Bedarf an Schulung und Nutzung von Ressourcen zu berücksichtigen.

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