인공지능의 중요성은 무엇인가

인간과 컴퓨터가 생성하는 엄청난 양의 데이터는 인간이 이를 흡수하고 해석하고 이를 기반으로 복잡한 결정을 내릴 수 있는 능력을 훨씬 초과했습니다. 그리고 인공지능은 모든 컴퓨터 학습의 기초를 형성하고 모든 복잡한 의사결정의 미래를 나타냅니다. 인공 지능(및 머신 러닝의 논리적 진화)과 딥 러닝은 비즈니스 의사 결정의 미래를 위한 기반을 마련합니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

인공지능(AI)은 인간 지능 프로세스의 기초를 시뮬레이션하기 위해 동적 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해 알고리즘을 생성하고 사용하는 것을 말합니다. 간단히 말해서, 인공지능 노력의 목표는 컴퓨터가 인간처럼 생각하고 행동하도록 만드는 것입니다.

이 목표를 달성하려면 세 가지 핵심 요소가 필요합니다.

• 컴퓨팅 시스템

• 데이터 및 데이터 관리

• 고급 인공 지능 알고리즘(코드)

원하는 결과가 인간에게 더 가까울수록 , 데이터가 정확할수록 볼륨 및 처리 기능에 대한 요구 사항이 높아집니다.

인공지능의 기원

적어도 기원전 1세기부터 인간은 인간의 두뇌를 시뮬레이션하는 기계를 만드는 가능성에 관심을 가져왔습니다. 현대에는 존 매카시(John McCarthy)가 1955년에 “인공지능”이라는 용어를 만들었습니다. 1956년에 McCarthy와 다른 사람들은 Dartmouth Summer Artificial Intelligence Research Project라는 회의를 조직했습니다. 이를 시작으로 시대적 요구에 따라 머신러닝, 딥러닝, 예측분석 등이 등장하여 현재의 표준화된 분석으로 발전하게 되었습니다. 이와 동시에 데이터 과학이라는 새로운 연구 분야가 등장했습니다.

인공지능의 중요성은 무엇인가요?

오늘날 인간과 컴퓨터가 생성하는 데이터의 양은 인간이 이를 흡수하고 해석하고 이를 기반으로 복잡한 결정을 내릴 수 있는 능력을 훨씬 초과했습니다. 인공 지능은 모든 컴퓨터 학습의 기초를 형성하고 모든 복잡한 의사 결정의 미래를 나타냅니다.

예를 들어 Tic-Tac-Toe(원과 십자형 게임)에는 255,168개의 다양한 동작이 있으며 그 중 46,080개의 동작이 무승부입니다. 그러나 그럼에도 불구하고 대부분의 사람들은 게임에서 지지 않는 방법을 알아낼 수 있습니다. 반면에 체커는 500 x 10의 18가지 다른 수의 거듭제곱을 가지고 있으므로 마스터라고 간주할 수 있는 사람은 거의 없습니다. 컴퓨터는 이러한 움직임의 순열과 조합을 매우 효율적으로 계산하고 최상의 전략을 생각해 낼 수 있습니다.

인공 지능(및 머신 러닝의 논리적 진화)과 딥 러닝은 비즈니스 의사 결정의 미래를 위한 기반을 마련합니다.

인공 지능 사용 사례

인공 지능의 적용은 금융 서비스 사기 탐지, 소매 구매 예측, 온라인 고객 지원 상호 작용 등 다양한 일상 시나리오에서 볼 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

1. 온라인 채팅

1) 채팅 로봇:

이러한 로봇은 일반적으로 대규모 지식 기반이 필요하지 않지만 전문적인 언어 분석이 필요합니다. 답변해 주세요. 재현율에 대한 요구 사항도 없고, 정확도에 대한 요구 사항도 없습니다.

2) 개인 비서:

이것은 누구에게나 공통적으로 있는 의도 인식입니다. 인식에는 언어, 문자, 표현, 신체 움직임 인식도 포함되는데, 이는 로봇의 강력한 학습 능력을 요구하는 동시에 한 라운드의 대화를 직접 건너뛰고 여러 라운드의 대화를 충족해야 하기 때문에 쉽지 않습니다. do

3) 고객 서비스 로봇:

고객 서비스 로봇은 지식 기반 검색을 통해 단일 및 다중 대화를 수행합니다. 의도 인식은 필요하지 않지만 다양한 메시지를 분석하고 방문자에게 효과적인 피드백을 제공해야 합니다. 적중률이 필요하기 때문에 난이도가 적지 않습니다. 다행히도 기술이 비교적 성숙하고 상용화되어 많은 사용자의 지원을 받았습니다

2. 데이터 모델 구축

이것은 거의 언급되지 않습니다. 정말 필요해요. 비즈니스 경쟁의 후반부는 데이터 공유에 달려 있다는 사실은 모두가 알고 있습니다. 데이터를 통해서만 전투 효율성을 높일 수 있습니다. 기존의 데이터 분석 모델은 수작업으로 공식화한 것에 불과하며 기껏해야 높은 수준의 커스터마이징을 지원하고, 모델의 합리성을 검증하는 데 드는 비용도 상당히 높습니다

그리고 인공지능은 자체 분석을 통해 최고의 데이터 모델을 생성할 수 있습니다. 학습, 정제, 통합은 단순히 흥미로운 일이지만 혁신과 개혁의 문제이기도 합니다

3. 음성 상호작용

음성 상호작용은 녹음과 처리를 통해 제품 홍보에 중점을 두고 음성 로봇의 상용화를 실현합니다. 우리의 삶은 매우 편리합니다

4. AI 교육 로봇, 보모 로봇, 정부 서비스, 의료 진단:

조기 교육, 가사, 녹색 식물, 소매 등 이러한 유형의 인공지능은 스스로 학습할 수 있는 능력이 필요하지 않고 정해진 규칙에 따라 명확한 작업을 완료하기만 하면 됩니다. 의료적 치료법을 사용해왔지만 효과가 좋지 않습니다. 미국의 CT 필름 인식률은 80%인 반면 중국에서는 항상 60%에 머물고 있습니다

5. 산업:

스마트 자동차, 보안. 들판, 스마트 홈

산업 분야에서는 인공지능이 일부 좁은 업무만 수행할 수 있지만 규모별로 결합하면 인력을 완전히 대체할 수 있다

인력이 더 많은 사업 활동을 수행하게 되고, 인공지능은 인력보다 훨씬 더 효율적이고 정확하다.

6 , 농업 및 축산:

토질 테스트, 자연 환경 모니터링, 농업 경영 전략 분석

농업은 인류의 가장 원시적인 산업이지만 비표준화라는 한 가지 특징을 가지고 있습니다. 우리 모두는 농업이 기계화 발전을 겪고 있다는 것을 알고 있지만 중국의 농업은 아직 체험 단계에 있고 과학 단계도 아직 완전히 대중화되지 않았습니다. 인공지능은 농약 살포, 과일 수집 등 일부 세분화 노드만 수행할 수 있습니다. 기계 자동화 단계에서 첨단 인공지능은 아직 응용 분야가 없습니다. 여기서 더 중요한 이유는 기본 데이터 모델을 추상화하는 데 여전히 시간이 걸리기 때문입니다.

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