機械学習テクノロジーはいくつかの印象的な変化をもたらし、企業のテスト方法の改善に役立ちました。
2022 年には、人工知能に基づく銀行融資ソフトウェアが標準になるでしょう。主要企業の 91% 以上が人工知能テクノロジーを使用しています。これにより、企業はさまざまな方法でビジネス モデルを改善することができます。
機械学習には多くの優れた用途があります。最大の利点の 1 つは、テスト プロセスの効率が最適化されることです。
機械学習の主な目的は、手動テストを部分的または完全に置き換えることです。機械学習により、複雑な分析プロセスを実行するテスターの作業を完全に自動化できます。機械学習によってもたらされる変化に基づいて、ほとんどの専門家は、この状況における機械学習の主な目標は、より正確な予測を再現することであることに同意しています。これにより、マーケティング担当者、経営者、IT 分野の従業員は、新製品を開発および作成する際に正しい意思決定を行うことができます。
人工知能の活動の結果、機械は正しいオプションを学習、記憶し、複製します。 ML は、これまで人間が実行していたタスクをコンピューターが解決できる新たな機会を開き、データが入力されたときに正確な予測を行うようにコンピューター システムをトレーニングします。一例として、Selenium などの機械学習ツールを使用して Web 開発プロセスをテストすることが挙げられます。それは人工知能の可能性の成長を刺激し、人工知能の不可欠なアシスタントとなり、多くの人々の目には人工知能の同義語さえあります。
機械学習は多くの業界で使用されています。これにより、銀行、レストラン、工場、さらにはガソリン スタンドの業務を最適化できます。オンライン販売やチャットボットを導入している組織でもよく見られます。これは、企業の従来のビジネス部分だけでなく、研究、生産プロセス、さらには製品そのものなど、ソフトウェアに実装されたあらゆるワークフローに適用されます。機械学習は今や外科医の精度にも匹敵するようになりました。 Google など、医療分野での機械学習に取り組む企業は、医師が選択した大量の医療画像を作成します。機械学習アルゴリズムは、これらの視覚データ セットを使用して統計パターンを探し、画像のどの特徴が特定のラベルまたは診断に値するという仮説を可能にするかを判断します。
Neptune は、人工知能を使用してテスト機能を向上させる利点についてブログ投稿を共有しました。他の企業は、テストで機械学習を使用することによるさらに興味深い利点を共有しています。
トップ機械学習企業
データは新しい石油と呼ばれています。情報を分析し、主要なビジネスパラメータを予測し、より良いソリューションを見つけることで、競合他社を大きく引き離すことができます。そのため、ML 企業と提携することは、最新の革新的なテクノロジーとソリューションをビジネスに導入するための優れたソリューションであり、組織がサービスを改善し、将来を予測し、プロセスを自動化し、売上を増加および促進し、生産コストを削減してリスクを防ぐことができます。最も信頼できる 8 つのパートナーは次のとおりです。
1.Brights
100 人を超える従業員と 400 を超える成功事例を持つ Brights 社は、世界中の顧客にサービスを提供しています。それがブレットです。当社は設立11年目ですが、まだまだ成長中です。 Bright の機械学習の専門家は、あなたとあなたのビジネスが新しい特典を検討し、さらに詳しく知るのをお手伝いします。同社は、大企業や新興企業向けにプロセスを自動化するためのカスタム ソリューションをゼロから開発しています。ほとんどの場合、これらはターンキー プロジェクトです。ブライトは独自に設計、研究、プロトタイプ、テストを実施します。
2.Dataiku
Dataiku は、人工知能 (AI) サービスを提供する人工知能ソフトウェアおよび機械学習の会社です。同社は、データ サービスとコラボレーションを通じてビジネスの強化が可能であると信じています。 Dataiku は、顧客離れ、不正行為の検出、サプライ チェーンの最適化、予知保全などに役立つさまざまな人工知能ツールとソフトウェアを提供します。 Everyday AI は Dataiku の中核となるコンセプトであり、日常業務におけるデータの体系的な使用により、企業が競争の激しい市場で成功できるようになります。 Dataiku は、データの準備から分析アプリケーションに至るまで、あらゆる段階でお客様がデータ駆動型モデルを実装し、より適切な意思決定を行えるよう支援します。
3.Veda
Veda テクノロジーは、より高速なデータ処理、タスクの自動化、患者情報の整理をサポートします。これらのツールは機械学習機能を使用することで、エラーを迅速に排除し、データを処理できます。そのため、医療機関は24時間以内に書類処理を完了することができます。同社のソリューションは、反復的なデータ関連のタスクを解決し、医療機関がより効率的に作業できるようにし、医師は患者のケアに集中できるようにします。
4.IBM
IBM は主に、研究製品や商用製品で使用される人工知能エンジンで知られています。意思決定、言語処理、インテリジェントなタスク自動化のための人工知能を提供します。 Watson はもともと、Jeopardy のようなゲームで人間と競争するために設計されました。現在、同社のテクノロジーは、人事から財務、サプライチェーン管理に至るまで、事実上あらゆるワークフローに統合できます。
5.DataToBiz
DataToBiz は、この時代で最も有望な人工知能企業の 1 つです。同社は人工知能とビッグデータを分析して、組織がデータリソースを管理し、データに基づいた意思決定を行えるようにデータから情報を抽出する最適な方法を見つけられるように支援します。 DataToBiz は、機械学習、人工知能、データ サイエンスなどの先進テクノロジーを通じて企業の成功を支援する包括的なソリューションを提供します。同社のソリューションは、柔軟性、拡張性、コスト効率に優れています。データの本質を深く掘り下げ、果敢に行動するチームは長年の経験があり、満足度は 97% 以上です。同社は、Google Cloud、Microsoft Azure、AWS の認定パートナーです。データ駆動型モデルを実装することで、企業が課題を克服できるように支援します。
6.Indium Software
Indium Software は、アプリケーション開発、クラウド エンジニアリング、データと分析、DevOps、デジタル アシュアランス、およびゲーミフィケーションの専門知識における深い専門知識を備えた、大手デジタル エンジニアリング ソリューション プロバイダーです。 Indium の主な差別化要因は、ローコード開発、Ai テキスト分析における専門知識、および Mendix、AWS、Denodo、Striim などのテクノロジー企業とのパートナーシップです。同社の顧客は世界中から来ています。 Indium Software は、人工知能と機械学習のサービスを提供し、人間の介入なしにデータから学習して結論を導き出す自己学習アルゴリズムを開発しています。 Forbes、Dun & Bradstreet、Clutch などの業界の影響力を持つ企業は、当社を革新的な新興企業や有望な企業にとって信頼できるデジタル エンジニアリング パートナーとみなしています。
7.Altoros
Altoros は、市場投入までの時間を短縮することで企業の業務効率の向上と製品イノベーションの加速を支援する経験豊富な IT サービス プロバイダーです。クラウド自動化、マイクロサービス、人工知能と機械学習、業界の専門知識を活用することで、お客様は持続可能な競争上の優位性を獲得できます。 Altoros AI ソリューションは、企業の日常業務の処理を支援します。 Altoros は世界中に 5 つのオフィスを構えています。同社は 18 年の経験があり、1,400 件のプロジェクトを完了しました。本社はシリコンバレーにあります。
8.Digica
Digica は、コンピューター ビジョンと「最先端の人工知能」の分野での深層学習に焦点を当て、人工知能の分野におけるインテリジェント ソフトウェアの研究、実装、商品化に取り組んでいます。 。 Digica の強みは、人工知能に関する専門知識と世界クラスのソフトウェア開発を組み合わせたことにあります。同社は、自動車、防衛、医療、テクノロジー、電気通信など、多くの業界の大企業や革新的な新興企業と協力しています。 Digica は人工知能の進歩に注力しており、マシンやインフラストラクチャにインストールされたスマートフォン、スマートウォッチ、センサーなど、ネットワークのエッジにあるスマート デバイスの急速な成長によって推進されています。
以上が2022 年の機械学習開発企業トップ 8の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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従来の嘘検出器は時代遅れです。リストバンドで接続されたポインターに依存すると、被験者のバイタルサインと身体的反応を印刷する嘘発見器は、嘘を識別するのに正確ではありません。これが、嘘の検出結果が通常裁判所で採用されない理由ですが、多くの罪のない人々が投獄されています。 対照的に、人工知能は強力なデータエンジンであり、その実用的な原則はすべての側面を観察することです。これは、科学者がさまざまな方法で真実を求めるアプリケーションに人工知能を適用できることを意味します。 1つのアプローチは、嘘発見器のように尋問されている人の重要な符号応答を分析することですが、より詳細かつ正確な比較分析を行います。 別のアプローチは、言語マークアップを使用して、人々が実際に言うことを分析し、論理と推論を使用することです。 ことわざにあるように、ある嘘は別の嘘を繁殖させ、最終的に

イノベーションの先駆者である航空宇宙産業は、AIを活用して、最も複雑な課題に取り組んでいます。 近代的な航空の複雑さの増加は、AIの自動化とリアルタイムのインテリジェンス機能を必要とします。

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