С 1952 года, когда был разработан первый в мире компьютер, до 2020 года, когда половина мира теперь управляется компьютерами с внедрением машинного обучения и искусственного интеллекта, многое изменилось. Очень увлекательно видеть, что все эти изменения произошли в течение 6 десятилетий. В этом столетии мы уже начали спорить о том, должна ли иметь место коммерциализация беспилотных автомобилей или нет. Мы очень далеко ушли от того, с чего начали, и теперь все ускоряется гораздо быстрее, и мы копаем все больше и больше, чтобы исследовать каждую возможность.

С появлением машинного обучения и искусственного интеллекта компьютерные науки заняли большое место.

сделать скачок, изменив все вокруг и упростив все, что помогло нам сделать нашу жизнь проще, чем раньше. Несколько лет назад, когда ведущие технологические гиганты начали исследовать и прикладывать усилия к машинному обучению и искусственному интеллекту, никто не думал, что эти две технологии откроют много дверей в различных секторах. Глядя на эволюцию машинного обучения и искусственного интеллекта, многие небольшие компании и стартапы приняли изменения в сторону более оптимизированного будущего.

Если вы заметили, промышленная революция началась с названия «революция 4.0», в основе которой лежат машинное обучение и искусственный интеллект. Давайте углубимся в различные сектора, где внедряются машинное обучение и искусственный интеллект.

1. Здравоохранение

С появлением носимых устройств, которые могут предоставлять данные о здоровье человека, включая все взлеты и падения, было проведено исследование реакции, и результаты были ошеломляющими. Более миллиона человек зарегистрировались на платформе цифрового здравоохранения, которая позволяет легко постоянно контролировать ситуацию. Персонализированное здравоохранение сегодня стало реальностью благодаря системе искусственного интеллекта и машинного обучения. Поскольку разработка происходит довольно быстро, предиктивное здравоохранение станет достижимым в ближайшие годы.

Другой пример: когнитивные суперкомпьютеры IBM с помощью искусственного интеллекта смогли диагностировать наличие редкого типа лейкемии, на диагностику которого у врачей ушли бы месяцы.

2. Транспортная отрасль

Самая неприятная вещь, с которой всегда приходится сталкиваться, — это сигнал светофора при умеренном трафике. Разочаровывающая вещь в светофоре — это ожидание, когда загорится зеленый свет, когда нет никаких транспортных средств, едущих с других направлений. Что ж, об этом сценарии позаботились с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Эта технология внедрена на улицах многих стран и позволяет отслеживать, прогнозировать и управлять движением.

С другой стороны, кто может игнорировать то, что Tesla и Google делают с автомобилями. Беспилотные автомобили — будущее транспорта. Когда идет дальнейшее развитие полностью автоматизированного автомобиля, Tesla уже выпустила на дороги полуавтономные автомобили с возможностью регулировать скорость автомобиля, менять полосу движения и парковать его без посторонней помощи.

3. Производство

Крупные производственные компании, такие как Siemens, GE, Intel, Bosch, Microsoft и т. д., движутся к новой тенденции, которая началась в Германии и известна как революция 4.0 еще в 2015–2016 годах. Снижение затрат на рабочую силу, сокращение количества бракованных изделий, сокращение времени простоя, оптимизация сборочной линии и увеличение производительности — вот лишь некоторые из многих преимуществ, стоящих за значительными инвестициями в машинное обучение и искусственный интеллект. Цифры снижения затрат с внедрением искусственного интеллекта и машинного обучения просто умопомрачительны.

Промышленность пытается максимально автоматизироваться, и при этом первая «Бриллиантовая фабрика» GE была построена в Пуне, Индия, в 2015 году и, как утверждается, повысила эффективность на 18%.

4. Финансы

Самая большая забота банков и других предприятий финансовой индустрии заключается в том, как выявлять мошенничество как можно раньше. Искусственный интеллект и машинное обучение помогли финансовой отрасли не только обнаружить мошенничество, но и помогли проложить путь к безопасным и надежным онлайн-транзакциям.

Еще одним применением машинного обучения и искусственного интеллекта является прогнозирование роста и падения стоимости акций, что помогло финансовым консультантам разработать лучшие инвестиционные планы. Кроме того, высокочастотная торговля (HFT) использует высокопроизводительные компьютеры для совершения тысяч сделок на очень высокой скорости. В частности, инвестиционные банки, взаимные фонды и пенсионные фонды используют HFT. Он включает в себя изучение различных рынков и действует в соответствии с рыночными условиями.

5. Реклама

Ориентация на принимающую аудиторию вместо того, чтобы тратить деньги на кампанию, очень хорошо сработала для рекламной индустрии с большей вовлеченностью и меньшими затратами денег. Система на основе искусственного интеллекта узнает о конкретном человеке из имеющихся прошлых данных и предоставит точные результаты. Это упростило для рекламной индустрии привлечение потенциальных клиентов и преобразование большинства из них в продажи, определение продукта для исследования и доли рынка.

6. Образовательная индустрия

Персонализированная реклама и рекомендации также повлияли на сферу образования. Когда у человека возникает интерес к определенной теме или предмету, генерируются данные, которые помогают системе повышения ИИ рекомендовать пользователю темы для изучения. Учебные платформы, такие как Udemy, Teachable и многие другие, предлагают систематические академические уроки на основе искусственного интеллекта.

7. Сельское хозяйство

Там, где данные доступны или данные могут быть сгенерированы на основе условий, могут быть реализованы искусственный интеллект и машинное обучение. То же самое касается управления растениеводством. Прогнозирование урожайности можно делать на основе исторических данных и путем анализа таких параметров, как погодные условия, состояние урожая и т. д. Искусственный интеллект также можно использовать для понимания и обнаружения болезней, качества и сорняков.

Еще одним применением машинного обучения в сельском хозяйстве является изучение дополнительной потребности в сельскохозяйственных культурах в зависимости от состояния почвы, воды и атмосферы.

Ну, если вам нравится контент, не забудьте похлопать!