인공 지능은 의료 개선부터 교통 혁신까지 모든 산업을 변화시킬 것입니다. 이 글에서는 2023년 인공지능이 우리에게 기대할 수 있는 것과 그것이 우리 삶에 어떤 영향을 미칠지 살펴봅니다.
인공 지능에는 다양한 최첨단 기술과 미래 지향적인 기술이 통합되어 있습니다. 스타트업부터 대기업까지, 운영 효율성, 데이터 마이닝 등을 위해 인공지능을 활용하기 위한 경쟁이 점점 치열해지고 있습니다.
제너레이티브 AI는 기존 데이터 컬렉션에서 새로운 데이터나 콘텐츠를 생성합니다. 가능한 한 원본, 실제 세계에 가까운 입력 데이터를 생성하는 것을 목표로 합니다. 딥 러닝 알고리즘은 이 인공 지능 범주에서 코드, 텍스트, 사진, 오디오, 비디오 또는 기타 데이터 유형을 포함할 수 있는 데이터 세트의 패턴과 특성을 발견하는 데 사용됩니다. 인공 지능 생성은 현재 다양한 목적으로 사용됩니다.
양자 기계 학습의 개발은 인공 지능을 포함하여 현재 해결하기 어렵거나 너무 복잡한 기존 컴퓨팅 문제를 해결할 수 있는 복잡한 기계 학습 모델을 만들 수 있기 때문에 기술의 주요 혁신입니다. 지능 지원 슈퍼컴퓨터. 따라서 IBM, Microsoft, Amazon과 같은 기업들이 이 분야에 막대한 투자를 해왔습니다.
엣지 컴퓨팅은 데이터 소스에 더 가까운 분석을 제공합니다. 즉, 데이터 소스에는 실시간 데이터 처리에 필요한 인프라가 있습니다. 그러나 엣지 AI는 아직 초기 단계에 불과해 2027년까지 잠재 시장 규모가 30억 달러를 넘어설 것으로 예상된다.
그러나 사물 인터넷(IoT) 장치의 인기가 높아지면서 점점 더 대중화되고 있습니다. 실제로 엣지 AI는 로컬 분석을 통해 에너지 소비를 크게 줄이고 원격 컴퓨터 시스템으로 데이터를 오프로드하는 것과 관련된 개인 정보 보호 문제를 제거하기 때문에 인기가 높아지고 있습니다.
인공 지능은 자동화된 기계 학습 산업에 확장 가능하고 효과적인 고급 기계 학습 모델을 개발할 수 있는 능력을 제공했습니다. 그 외에도 신경망 모델의 성능을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.
사물인터넷(IoT)의 확산도 살펴볼 만한 새로운 트렌드입니다. 이 범주에는 스마트폰을 포함하여 인터넷에 연결된 모든 장치가 포함됩니다. 예를 들어, Uber는 운송 사업에 혁신을 일으키기 위해 IoT 센서를 사용하여 이러한 자동차를 테스트하고 있습니다. 여기서도 인공지능의 영향력이 뚜렷이 드러난다.
디지털 트윈은 제품이나 프로세스의 작동 방식을 시뮬레이션하는 가상 모델입니다. 이 모델은 대규모 제조, 에너지 부문 및 도시 개발에 도움이 될 것입니다.
웹 사이트 및 앱 개발의 로우 코드, 노 코드 추세는 인공 지능으로 옮겨갈 것이며 기업은 사전 구축된 템플릿과 드래그 앤 드롭을 사용하여 이러한 지능형 시스템을 개인화할 수 있습니다. - 드롭 기술. 기존 워크플로우에 AI의 통합을 가속화하고 기업 내에서 AI 사용이 더 빠르게 확장될 것입니다.
실제로 기술의 발전은 기업과 직원의 민감한 정보와 디지털 자산을 위험에 빠뜨리는 의도치 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 인공 지능 기반 사이버 방어 보호 장치와 고급 보안 시스템을 사용하여 이러한 위협을 탐지합니다. 이러한 예방 조치를 취함으로써 우리는 사기꾼과 해커로부터 소비자를 보호할 수 있습니다.
증강 분석은 기업이 데이터를 보는 방식에 영향을 미치므로 다양한 분야에 응용할 수 있어 2023년 인공 지능 분야의 최고 트렌드 중 하나입니다. 데이터 예측에 따르면 2025년까지 데이터 스토리의 75%가 증강 분석 방법을 사용하여 자동으로 생성될 것입니다. 이러한 성장하는 데이터 문화는 비즈니스 사용자와 리더가 데이터 지식이 부족하더라도 깊은 통찰력을 얻고 중요한 변경 사항을 식별하는 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 것입니다.
위 내용은 2023년 8대 인공지능 기술 트렌드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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