산업 응용 분야에서 인공 지능이 얼마나 중요합니까?
많은 제조업체가 IoT 데이터에 정교한 분석 및 인공 지능을 적용하여 운영을 모니터링하고 효율성을 개선하며 정보에 입각한 결정을 실시간으로 내리고 있습니다. 사물 인터넷이 그토록 많은 관심을 받을 가치가 있는 이유는 무엇입니까? IoT 애플리케이션이 소비자, 상업, 산업 시장에서 호황을 누리고 있기 때문입니다.
많은 연구에서 현재 배포된 IoT 장치의 수를 추정합니다. 2024년에는 연결된 IoT 장치의 수가 약 170억 개가 될 것입니다. 이 숫자는 2030년까지 최소 3배 이상 증가할 것으로 예상됩니다. 이 수치에는 산업 및 소비자 제품에서 발견되는 것과 같이 연결된 모든 IoT 장치가 포함됩니다.
현재 1억 개 이상의 IoT 장치가 연결된 수직 산업이 거의 12개에 달합니다. 이러한 산업에는 전력, 천연가스, 물 공급, 소매, 정부 등이 포함됩니다. 과거 시장 조사에 따르면 이러한 산업 부문 중 제조업이 IoT 장치에서 가장 큰 비중을 차지하며 전체 산업용 IoT 시장의 약 30%를 차지하는 것으로 나타났습니다.
또한, 글로벌 산업용 사물 인터넷(IIoT) 시장 규모는 2023년 3,940억 달러에 달할 것이며, 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR)은 23.2%가 될 것으로 예상됩니다.
이 시장의 성장을 주도하는 것은 제조 프로세스와 운영을 제어하기 위한 실시간 정보의 필요성입니다. 특히, 운영 효율성 향상, 생산성 및 품질 향상에 대한 요구가 커지고 있습니다. 여러 가지 요인으로 인해 향후 6년 동안 디지털 성장이 두 배로 늘어날 것입니다. 아마도 가장 중요한 것은 무선 네트워킹 기술의 기술적 진보와 공장의 장비 센서에 대한 Wi-Fi 연결의 강력한 보급일 것입니다.
분석 및 인공 지능은 IoT 애플리케이션에서 핵심 역할을 합니다.
인공 지능은 기계 학습 및 딥 러닝과 함께 이제 조직이 "데이터 세트 간에 전례 없는 연결을 만들" 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 정확하고 통찰력 있는 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
산업 응용 측면에서 많은 제조업체는 운영 전반에 걸쳐 점점 증가하는 IoT 데이터에 정교한 분석 및 인공 지능을 적용하고 있습니다. 이러한 노력은 운영에 규범적 및 예측적 분석 통찰력을 제공하여 실시간으로 운영을 모니터링하고 효율성을 향상시키며 제조업체가 일상적인 운영에서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다.
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AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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프런트엔드 개발 세계에서 VSCode는 강력한 기능과 풍부한 플러그인 생태계를 통해 수많은 개발자가 선택하는 도구가 되었습니다. 최근 몇 년 동안 인공지능 기술의 급속한 발전으로 VSCode의 AI 코드 도우미가 등장하여 개발자의 코딩 효율성이 크게 향상되었습니다. VSCode의 AI 코드 도우미는 비가 내린 후 버섯처럼 생겨나 개발자의 코딩 효율성을 크게 향상시켰습니다. 인공 지능 기술을 사용하여 코드를 지능적으로 분석하고 정확한 코드 완성, 자동 오류 수정, 문법 검사 및 기타 기능을 제공하여 코딩 과정에서 개발자의 오류와 지루한 수동 작업을 크게 줄입니다. 오늘은 여러분의 프로그래밍 여정에 도움이 될 VSCode 프런트엔드 개발 AI 코드 도우미 12명을 추천해 드리겠습니다.
