Najnoviji AI trendovi za tvrtke
Umjetna inteligencija je najuzbudljivija tehnologija našeg vremena, transformirajući poslovne procese i svijet u kojem živimo. Poduzeća koriste AI za iskorištavanje maksimalnog potencijala i poboljšanje ukupnog korisničkog iskustva.
AI trendovi za 2021. godinu fokusirani su u smjeru inovacija. Dostignuća se već vide u obliku algoritama. Na primjer, Googleova neuronska mreža transformatora BRET novi je algoritam koji obećava revoluciju u NLP -u.
Na isti se način razvijaju novi alati za poduzeća koji automatiziraju zadatke strojnog učenja i ubrzavaju inovacije i razvoj rješenja. AI se također razvija prema idejnim projektima, manjim uređajima i aplikacijama s više modela. Stoga je važno da se tehnološke organizacije informiraju o onome što je novo u tehnologiji.
1. Automatizirano strojno učenje
AutoML će donijeti razvijenije alate koji će poboljšati označavanje podataka i arhitekture neuronskih mreža. Podaci o označavanju bitna su komponenta industrije, koja se sada prepušta vanjskim zemljama poput Indije, Srednje istočne Europe i Južne Amerike.
Zbog užurbanog pomaka u radu koji je donijela pandemija, tvrtke sada traže više vremena kako bi izbjegle ili svele ovaj dio procesa na minimum. Prednost automatizacije rada na odabiru i podešavanju modela neuronske mreže je ono za što će AI postati jeftino dostupan i tek tada se može stvoriti više novih rješenja.
2. Idejni dizajn na bazi umjetne inteligencije
Tradicionalno, glavne primjene AI-a leže u usmjeravanju procesa povezanih s analizom podataka, slika i jezika. Industrije, uključujući financijsku, maloprodaju i zdravstvo, koristile su ovu tehnologiju za automatiziranje ponavljajućih zadataka.
Nedavni razvoj OpenAI-a promijenit će ovaj način razmišljanja. Poznati kao DALL E i CLIP, ovi će modeli kombinirati jezik i slike za stvaranje novih vizualnih dizajna razumijevanjem tekstualnih opisa.
3. Podrška za više područja učenja
Čestim napretkom poboljšava se sposobnost AI-a da podržava više načina unutar jednog ML modela. Tehnologija sada može iskoristiti tekst, vid, govor i podatke IoT senzora. Programeri također koriste ovu sposobnost i inoviraju razne načine za postizanje boljih normalnih, svakodnevnih zadataka.
U zdravstvenoj industriji podaci o pacijentima koje prikupljaju zdravstveni sustavi uključuju vizualne laboratorijske podatke, izvješća o kliničkim ispitivanjima i druge dokumente. Uz pravi stil izgleda i prezentacije, liječnicima može pomoći da bolje razumiju situaciju. AI modeli koji mogu raditi s multimodalnim tehnikama mogu obaviti posao predstavljanja izvještaja i poboljšanja medicinske dijagnoze.
4. Minijaturno ML
Minijaturno ili sićušno strojno učenje je u fazi izrade. Ovi mali modeli radit će na uređajima koji ne koriste puno hardvera, poput mikro kontrolera za napajanje automobila.
Sićušni ML algoritmi mogu se koristiti za lokalnu analizu jednostavnih glasovnih naredbi ili naredbi gestama. Na primjer za prepoznavanje zvukova poput pucnjave ili plača djeteta.
5. AI za iskustvo zaposlenika
Svaki put kada dođe do novog razvoja umjetne inteligencije, postoji strah da će to ugroziti ljudska radna mjesta. Lideri se bore protiv ove brige poboljšavajući iskustvo zaposlenika uz pomoć umjetne inteligencije.
AI će pomoći u uklanjanju tereta s ljudi, kao na primjer u timovima za prodaju i službi za korisnike. S RPA-om, AI može automatizirati dosadne zadatke i osloboditi ljudsko vrijeme za kvalitetniji i kreativniji rad.
6. Kvantno strojno učenje
Kvantno računanje može stvoriti moćne AI i ML modele. Tehnički giganti poput Microsofta, Amazona i IBM-a počeli su raditi na ovoj tehnologiji kako bi kvantno računanje učinili dostupnijim putem oblaka.
S tim potencijalom, organizacije mogu riješiti kritične probleme i potražiti kvantne primjene u svakoj industriji.
7. AI za sve
Redovni razvoj AI-a osigurava pojednostavljivanje AI-a za rad sa svima. Demokratizirani AI poboljšat će razvoj AI čineći ga brzim i točnim.
Stručnjaci za domene i drugi radnici na frontu također će moći raditi s AI-om kad se za to ukaže potreba.
