인공지능(AI)과 자동학습(기계학습또는 ML)에 대한 뉴스는 2022년에 급증했고 2023년에는 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.
많은 사람들은 이러한 기술이 역대 가장 파괴적이고 변혁적일 것이라고 주장합니다. Google CEO Sundar Pichai는 AI가 화재나 전기보다 인류에 더 큰 영향을 미칠 것이라고 주장합니다. "AI는 우리의 생활 방식을 근본적으로 변화시키고 의료, 교육 및 제조를 변화시킬 것입니다."라고 Sundar는 말했습니다. 글쎄요, 그 영향을 실제로 상상하기는 어렵지만 한 가지는 확실합니다. 2022년에도 AI와 ML 트렌드가 전 세계적으로 계속해서 헤드라인을 장식할 것입니다. 자동화에 대한 기업의 요구는 AI/ML 하드웨어 및 소프트웨어의 발전과 결합되어 이러한 기술의 적용을 현실화하고 있습니다.
元Universe는 인터넷과 마찬가지로 사용자들이 함께 일하고 놀며 몰입형 경험을 할 수 있는 가상 세계입니다. ABI 리서치에 따르면 2023년(아마도 5년 이상)에는 도착하지 않을 것이지만 유행어가 되어 많은 일자리를 창출할 것이라고 합니다.
인공지능과 머신러닝이 메타버스의 핵심이 될 것이라는 데에는 의심의 여지가 없습니다. 예를 들어, 인공 지능 가상 봇을 통해 기업은 사용자가 집처럼 느끼고 가상 환경에서 작업과 활동을 수행할 수 있는 가상 세계를 만들 수 있습니다.
지능형 문서 처리는 제한된 사용 사례를 위해 설계된 스크립트 기반 도구를 사용하는 것이 아니라 고급 기술을 사용하여 작업을 자동화하는 프로세스입니다.
기업이 최신 데이터에서 막대한 양의 데이터를 캡처하고 그로부터 신속하게 통찰력을 추출하려면 일정 수준의 자동화가 필요하기 때문에 이는 2023년에 핵심이 될 것입니다. 결과적으로 “우리는 기업들이 AI/ML의 성장세를 활용하고 유지하기 위해 AutoML과 같은 로우 코드 또는 코드 없는 구현으로 전환할 것으로 기대할 수 있습니다”라고 Kirk Borne은 말했습니다.
기업은 인공 지능과 기계 학습을 결합하여 고객 지원(예: 이메일, 질문, 쿼리에 대한 자동화된 응답)을 개선하고 직원 생산성을 높일 수 있습니다(수동 작업 감소).
Docbyte의 CEO인 Frederik은 "올해 우리가 점점 더 많이 듣게 될 또 다른 개념은 클라우드에 들어가지 않고 기기 수준에서 ML 모델을 개발하는 Edge ML입니다."라고 말했습니다. 대신, 로컬에서(로컬 서버를 사용하거나 장치 수준에서) 데이터를 처리할 수 있는 스마트 장치에서 ML 모델을 개발하여 클라우드 네트워크에 대한 의존도를 줄이고 데이터 개인 정보 보호가 부족하거나 사이버 공격 가능성이 있는 위험을 줄입니다.
AI 및 ML의 이러한 추세는 향후 디지털 비즈니스와 혁신을 주도할 것입니다. 2022년까지 이러한 기술이 점점 더 많이 등장하여 기업의 업무를 자동화 및 확장하고 잠재적으로 사회에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있게 될 것입니다.
생산성, 효율성, 리소스 최적화...인공 지능 서비스는 귀사에 많은 이점을 가져올 수 있습니다. 아이디어를 제공하기 위해 Telecable은 DataRobot과 같은 플랫폼을 사용하여 변수 선택 및 엔지니어링, 데이터 준비, 알고리즘 선택, 모델 배포 및 모니터링과 같은 활동을 자동화하고 개입합니다. 가장 작은 인간.
그런데, 이러한 기술은 인공지능을 기업에 적용할 때 우리가 직면하는 또 다른 가장 큰 어려움, 즉 훈련되고 지식이 풍부한 인간 팀의 부족, 그러한 직원을 유치하고 유지하는 어려움을 해결합니다. 전문가. AutoML을 사용하면 데이터 과학 및 분석 분야의 기술이 덜 집중된 사람들이 교육 및 활용 리소스에 대한 요구 사항을 해결하면서 분석 모델을 만들 수 있습니다.
위 내용은 2023년 인공지능과 머신러닝에는 세 가지 주요 트렌드가 있습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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