우리는 현재 문명이 대체로 우리 지능의 산물임을 이해해야 하며 인공 지능으로 지능을 증폭할 기회를 얻는다면 주저하지 말아야 합니다. 기술이 선과 문명의 발전을 위해 사용되는 한 우리는 인공 지능과 그 하위 장르의 이점을 확대하기 위해 노력해야 합니다.
인공지능에 대한 수요가 증가하고 있는 가운데, 전문가들은 현대 사회의 튼튼한 기반 구축을 위한 유망한 미래를 내다보고 있습니다. 인공 지능의 주요 구성 요소인 기계 학습은 전 세계적으로 가장 중요한 산업에 미치는 영향 측면에서 특히 주목을 받았습니다.
머신 러닝:
기계 학습 모델은 알고리즘이 독립적으로 결과를 예측하는 AI 애플리케이션에 사용됩니다. 이러한 모델은 방대한 데이터 세트를 처리하고, 정보를 추출하고, 사람의 간섭 없이 정확한 예측을 수행하는 역할을 합니다.
이 기술의 성장과 가치 기반 결과는 비즈니스 수명을 간소화할 수 있는 가능성을 제공합니다. 직장 생활을 변화시킬 준비가 된 기계 학습의 5가지 용도는 다음과 같습니다.
자율주행차의 광범위한 사용
여러 대기업이 자율주행차에 사용되는 기술에 대한 실험을 시작했습니다. 소비자의 반응에 따라 증가하는 수요와 열정으로 인해 이 기술의 채택이 불가피할 것입니다. 자율 주행 자동차는 교통 관련 사망자를 최대 90%까지 줄일 수 있는 기능을 갖추고 있으므로 미래의 교통 수단을 대표합니다.
자율주행차의 전문 지식은 주로 알고리즘을 구동하고 차량이 자율적으로 주행할 수 있도록 하는 기계 학습을 기반으로 합니다. 이 모델은 레이더, 라이다, 카메라와 같은 다양한 센서의 데이터 포인트를 통합함으로써 차량이 원활하게 주행할 수 있도록 합니다. 또한 이러한 기계는 딥 러닝 알고리즘을 통해 시간이 지남에 따라 경험을 통해 학습하는 경향이 있어 운전을 더 안전하게 만듭니다.
유능한 의료 시설
분명히 의료 네트워크는 모든 경제에서 가장 중요한 산업이지만 여전히 대부분의 인프라와 전문 지식이 부족합니다. 다양한 요구 사항 중에서 병원은 여전히 시스템을 최적화하면서 환자의 민감한 세부 정보를 보존하는 방법을 알아내려고 노력하고 있습니다.
인간의 행동이 필요하지 않은 기계 학습 알고리즘의 출현으로 기밀 유지 계약을 위반하지 않고 정보를 저장하는 프로세스가 가능해졌습니다. 또한 이러한 기계 학습 모델은 위험 요소와 가능한 진단을 더 잘 이해하고 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
소매 관리 네트워크
소매 산업은 전 세계적으로 번성하는 부문 중 하나이며 수년 동안 지속적으로 상당한 매출을 창출하고 있습니다. 이 산업의 기반은 고객의 행동과 관심에 따라 달라지므로 기업은 트렌드, 인구 통계 및 소비자 취향 측면에서 데이터 수집에 막대한 양을 소비합니다.
그러나 창고에서 단절된 형태로 들어오는 이러한 데이터를 해독하지 못해 여러 기업이 위기에 처해 있다. 이로 인해 귀중한 통찰력이 실행되지 않고 결국 비즈니스 실패로 이어집니다. 여기에서 기계 학습 기술은 소매업체가 고객 쇼핑 패턴을 분석하고 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있는 좋은 기회를 제공할 수 있습니다.
Machine Learning is responsible for calculating and predicting information based on earlier acquired data. In case of retail sector, it can guide companies, and recommend about discounts and latest trends based on consumer preferences. Amalgamating digital behavioral pattern with offline expertise can optimize the user journey right from the point of contact to follow-up, ultimately benefiting the ecommerce retailers.
Value-Added Content
Moderating of information is a chief concern on social media platforms like Facebook and Twitter, as they attempt to convey precise data to their users. The recent outrage on the circulation of fake news during elections has resulted in severe repercussions.
Evolving Machine Learning and AI technology can provide proprietary systems, where the interaction between Artificial Intelligence and humans will result in better understanding and eventually adaptation for tasks like moderating content. Machine Learning can tackle this problem with its innovative resources and tools and allow humans to be more productive at work.
Advanced Cyber Security
The damage involved in cybercrime is massive and tackling cyber threats is the need of the hour especially for large enterprises and startups. Experts are planning to cleverly implement the technology of Machine Learning models to identify frauds, stop phishing and tackle cyber-attacks.
Currently, the system of defense-mechanism is in action that uses previous data to swiftly recognize the threat and give protection against suspicious activity. Also, these algorithms can run 24×7 days without depletion.
However, it is too early to predict the success of Machine Learning at large scale but the recent trends are supporting this technology. For developers, larger the accessibility to Machine Learning models, greater are the benefits as they are using these models to achieve mass endorsements from customers and enterprises.
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