기계 학습 기술은 몇 가지 인상적인 변화를 가져왔고 기업의 테스트 방법을 개선하는 데 도움이 되었습니다.
2022년에는 인공지능을 기반으로 한 은행 대출 소프트웨어가 표준이 될 것입니다. 선도적인 기업의 91% 이상이 인공지능 기술을 사용하고 있습니다. 이는 기업이 다양한 방식으로 비즈니스 모델을 개선할 수 있는 기회를 열어줍니다.
머신러닝에는 훌륭한 응용 프로그램이 많이 있습니다. 가장 큰 이점 중 하나는 테스트 프로세스의 효율성을 최적화한다는 것입니다.
머신러닝의 주요 목적은 수동 테스트를 부분적으로 또는 완전히 대체하는 것입니다. 기계 학습을 사용하면 복잡한 분석 프로세스를 수행하는 테스터의 작업을 완전히 자동화할 수 있습니다. 머신러닝이 가져온 변화를 토대로 대부분의 전문가들은 이러한 맥락에서 머신러닝의 주요 목표가 보다 정확한 예측을 재현하는 것이라는 데 동의합니다. 이를 통해 IT 분야의 마케팅 담당자, 사업주 및 직원은 신제품을 개발하고 만들 때 올바른 결정을 내릴 수 있습니다.
AI 활동의 결과로 기계는 올바른 옵션을 학습하고 기억하고 복제합니다. ML은 컴퓨터가 이전에 인간이 수행했던 작업을 해결할 수 있는 새로운 기회를 열어주고, 데이터가 제공되면 정확한 예측을 수행하도록 컴퓨터 시스템을 훈련시킵니다. 한 가지 예는 Selenium과 같은 기계 학습 도구를 사용하여 웹 개발 프로세스를 테스트하는 것입니다. 인공지능의 잠재력 성장을 촉진했고, 많은 사람들의 눈에는 인공지능의 동의어처럼 보이기도 하는 인공지능의 필수 보조자가 됐다.
머신러닝은 다양한 산업에서 사용됩니다. 이를 통해 은행, 레스토랑, 공장, 심지어 주유소의 업무를 최적화할 수 있습니다. 온라인 판매나 챗봇을 운영하는 조직에서도 흔히 볼 수 있습니다. 이는 기업의 전통적인 비즈니스 부분뿐만 아니라 연구, 생산 프로세스, 그리고 점점 더 제품 자체까지 소프트웨어에 구현된 모든 워크플로우에 적용됩니다. 이제 머신러닝은 외과 의사의 정확성에 필적할 수도 있습니다. Google과 같이 헬스케어 머신러닝을 연구하는 회사에서는 의사가 선택한 대규모 의료 이미지 컬렉션을 만듭니다. 기계 학습 알고리즘은 이러한 시각적 데이터 세트를 사용하여 이미지의 어떤 특징이 특정 레이블이나 진단을 받을 자격이 있는지를 판단하는 통계 패턴을 찾습니다.
Neptune은 인공 지능을 사용하여 테스트 기능을 향상시키는 이점에 대한 블로그 게시물을 공유했습니다. 다른 회사에서는 테스트에 머신러닝을 사용함으로써 얻을 수 있는 더 흥미로운 이점을 공유했습니다.
데이터는 새로운 석유라고 불립니다. 정보를 분석하고, 주요 비즈니스 매개변수를 예측하고, 더 나은 솔루션을 찾아내면 경쟁업체를 훨씬 뒤처지게 될 것입니다. 그렇기 때문에 ML 회사와의 파트너십은 최신 혁신 기술과 솔루션을 비즈니스에 도입하여 조직이 서비스를 개선하고, 미래를 예측하고, 프로세스를 자동화하고, 판매를 늘리고 촉진하며, 생산 비용을 절감하여 위험을 예방할 수 있도록 하는 훌륭한 솔루션입니다. 가장 신뢰할 수 있는 8개의 파트너는 다음과 같습니다.
Brights 회사는 100명 이상의 직원과 400개 이상의 성공 사례를 보유하고 있으며 전 세계 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다. 바로 Brights입니다. 회사는 설립된 지 11년이 지났지만 여전히 성장하고 있습니다. Bright의 기계 학습 전문가는 귀하와 귀하의 비즈니스가 새로운 혜택을 탐색하고 자세히 알아볼 수 있도록 도와드립니다. 이 회사는 대기업과 스타트업을 위해 처음부터 자동화된 프로세스를 위한 맞춤형 솔루션을 개발합니다. 대부분의 경우 이는 턴키 프로젝트입니다. Bright는 독립적으로 설계하고 연구, 프로토타입 및 테스트를 수행합니다.
Dataiku는 인공지능(AI) 서비스를 제공하는 인공지능 소프트웨어 및 머신러닝 회사입니다. 회사는 데이터 서비스와 협업을 통해 비즈니스 역량 강화가 가능하다고 믿습니다. Dataiku는 고객 이탈, 사기 탐지, 공급망 최적화, 예측 유지 관리 등에 도움이 되는 다양한 인공 지능 도구와 소프트웨어를 제공합니다. Everyday AI는 일상 업무에 데이터를 체계적으로 사용하여 기업이 경쟁이 치열한 시장에서 성공할 수 있도록 지원하는 Dataiku의 핵심 개념입니다. 데이터 준비부터 분석 애플리케이션에 이르기까지 Dataiku는 모든 단계에서 고객이 데이터 기반 모델을 구현하고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
Veda 기술은 더 빠른 데이터 처리, 작업 자동화 및 환자 정보 구성을 지원합니다. 이러한 도구는 기계 학습 기능을 사용하여 신속하게 오류를 제거하고 데이터를 처리할 수 있습니다. 따라서 의료기관에서는 24시간 이내에 서류 처리를 완료할 수 있습니다. 회사의 솔루션은 반복적인 데이터 관련 작업을 해결하여 의료 기관이 보다 효율적으로 업무를 수행하고 의사가 환자 치료에 집중할 수 있도록 해줍니다.
IBM은 주로 연구 및 상용 제품에 사용되는 인공 지능 엔진으로 유명합니다. 의사결정, 언어처리, 지능형 작업 자동화를 위한 인공지능을 제공합니다. Watson은 원래 Jeopardy와 같은 게임에서 인간과 경쟁하도록 설계되었습니다. 오늘날 이들 기술은 HR부터 재무, 공급망 관리까지 거의 모든 워크플로우에 통합될 수 있습니다.
DataToBiz는 이 시대 가장 유망한 인공지능 기업 중 하나입니다. 이 회사는 인공 지능과 빅 데이터를 분석하여 조직이 데이터 리소스를 관리하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 데이터에서 정보를 추출하는 최선의 방법을 찾는 데 도움을 줍니다. DataToBiz는 기계 학습, 인공 지능, 데이터 과학과 같은 첨단 기술을 통해 기업의 성공을 돕는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 이 회사의 솔루션은 유연하고 확장 가능하며 비용 효율적입니다. 다년간의 경험을 바탕으로 데이터의 본질을 깊이 파고들어 과감하게 행동하기 때문에 97% 이상의 만족도를 보이고 있습니다. 이 회사는 Google Cloud, Microsoft Azure 및 AWS의 인증 파트너입니다. 데이터 기반 모델을 구현하여 기업이 과제를 극복하는 데 도움이 됩니다.
Indium Software는 애플리케이션 개발, 클라우드 엔지니어링, 데이터 및 분석, DevOps, 디지털 보증 및 게임화에 대한 심층적인 전문 지식을 갖춘 선도적인 디지털 엔지니어링 솔루션 제공업체입니다. Indium의 주요 차별화 요소는 로우 코드 개발, Ai 텍스트 분석 및 Mendix, AWS, Denodo 및 Striim과 같은 기술 회사와의 파트너십에 대한 전문 지식입니다. 회사의 고객은 전 세계에서 왔습니다. Indium Software는 인공 지능 및 기계 학습 서비스를 제공하여 사람의 개입 없이 데이터로부터 학습하고 결론을 도출하는 자가 학습 알고리즘을 개발합니다. Forbes, Dun & Bradstreet, Clutch와 같은 업계 영향력 있는 사람들은 당사를 혁신적인 스타트업과 유망한 기업을 위한 신뢰할 수 있는 디지털 엔지니어링 파트너로 간주합니다.
Altoros는 시장 출시 시간을 단축하여 기업이 운영 효율성을 개선하고 제품 혁신을 가속화할 수 있도록 지원하는 숙련된 IT 서비스 제공업체입니다. 클라우드 자동화, 마이크로서비스, 인공 지능, 기계 학습, 업계 전문 지식을 활용하여 고객은 지속 가능한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. AltorosAI 솔루션은 기업이 일상 업무를 처리하는 데 도움을 줍니다. Altoros는 전 세계적으로 5개의 사무실을 보유하고 있습니다. 이 회사는 18년의 경험을 보유하고 있으며 1,400개의 프로젝트를 완료했습니다. 실리콘 밸리에 본사를 두고 있습니다.
Digica는 컴퓨터 비전 분야의 딥 러닝과 "최첨단 인공 지능"에 중점을 두고 인공 지능 분야의 지능형 소프트웨어를 연구, 구현 및 상용화하는 데 전념하고 있습니다. Digica의 강점은 인공 지능에 대한 전문 지식과 세계적 수준의 소프트웨어 개발을 결합하는 것입니다. 이 회사는 자동차, 국방, 의료, 기술, 통신 등 다양한 산업 분야의 대기업 및 혁신적인 스타트업과 협력하고 있습니다. Digica는 인공지능 발전에 전념하고 있으며 기계와 인프라에 설치된 스마트폰, 스마트워치, 센서 등 네트워크 엣지의 스마트 장치의 급속한 성장을 주도하고 있습니다.
위 내용은 2022년 상위 8개 머신러닝 개발 회사의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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