人工知能 (AI) と自動学習 (Machine Learning または ML) に関するニュースは 2022 年に急増し、2023 年にはさらに加速すると予想されています。
これらのテクノロジーはこれまでで最も破壊的で変革的なテクノロジーになると多くの人が主張しています。 Google CEOのサンダー・ピチャイ氏は、AIは火や電気よりも人類に大きな影響を与えると主張し、「AIは私たちの生活様式を根本的に変え、医療、教育、製造業を変革するだろう」と語った。その影響を実際に想像するのは難しいですが、確かなことが 1 つあります。それは、2022 年も AI と ML のトレンドが世界中で引き続き話題になるということです。 AI/MLハードウェアの進歩と相まって、自動化に対する企業の需要により、これらのテクノロジーの応用が現実のものになりつつあります。
元Cosmos は、インターネットと同じような仮想世界です。ユーザーが一緒に仕事したり遊んだりして、没入型の体験を得ることができる場所。 ABI Research によると、この言葉が現れるのは 2023 年になるでしょう (おそらく 5 年以上かかるでしょう) が、バズワードとなり、多くの雇用を生み出すでしょう。
人工知能と 機械学習がメタバースの鍵となることは疑いの余地がありません。 たとえば、人工知能仮想 ボット を使用すると、企業は、ユーザーが仮想環境でくつろぎながらタスクやアクティビティを実行できる仮想世界を作成できます。
インテリジェント ドキュメント処理は、限られた使用例向けに設計されたスクリプト ベースのツールを使用するのではなく、高度なテクノロジを使用してタスクを自動化するプロセスです。
企業は最新のデータを大量に収集しており、そこから洞察を迅速に抽出するための自動化レベルが必要となるため、これは 2023 年には重要となるでしょう。その結果、「企業はAI/MLの成長の勢いを活用し維持するために、AutoMLのようなローコードまたはノーコードの実装に目を向けることが予想されます」とカーク・ボーン氏は述べた。
企業は人工知能と機械学習を組み合わせて、顧客サポート (電子メール、質問、クエリに対する自動応答など) を改善し、従業員の生産性を向上します (手作業の削減)。
「今年ますます耳にすることになるもう 1 つのコンセプトは、クラウドに移行せずにデバイス レベルで ML モデルを開発するエッジ ML です。」と同氏は述べています。フレデリック氏、Docbyte CEO。代わりに、データをローカルで (ローカル サーバーを使用して、またはデバイス レベルで) 処理できるスマート デバイス上で ML モデルを開発しています。これにより、クラウド ネットワークへの依存と、データ プライバシーの欠如やサイバー攻撃の可能性のリスクが軽減されます。
AI と ML のこうしたトレンドは、今後数年間でデジタル ビジネスとイノベーションを推進するでしょう。 2022 年までに、これらのテクノロジーはますます出現し、企業のタスクの自動化と拡張が可能になり、企業が社会に及ぼす影響をより深く理解できるようになる可能性があります。
生産性、効率、リソースの最適化...人工知能サービスはあなたの会社に多くの利点をもたらします。簡単に説明すると、Telecable は DataRobot などのプラットフォームを利用して、変数の選択とエンジニアリング、データの準備、アルゴリズムの選択、モデルのデプロイ、モニタリングなどのアクティビティを自動化し、介入します。一番小さな人間。
ところで、これらのテクノロジーは、企業への人工知能の適用について話すときに私たちが直面するもう一つの最大の困難、つまり、トレーニングと専門知識を備えた人間のチームの不足、そしてこの種の人材の誘致と維持を解決します。 。専門家。 AutoML を使用すると、データ サイエンスや分析分野のスキルにあまり集中していない人でも、トレーニングやリソース活用のニーズに応えながら分析モデルを作成できます。
以上が2023 年の人工知能と機械学習には 3 つの大きなトレンドがありますの詳細内容です。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。