Le 10 migliori tendenze dell'intelligenza artificiale nel 2019

Le 10 migliori tendenze dell'intelligenza artificiale nel 2019
L'intelligenza artificiale utilizza la scienza dei dati e gli algoritmi per automatizzare, ottimizzare e trovare il valore nascosto all'occhio umano. Secondo una stima, l'intelligenza artificiale genererà un valore commerciale di quasi 2 trilioni di dollari in tutto il mondo solo nel 2019. Pertanto, questo è un eccellente incentivo per ottenere una parte della ricompensa dell'IA. Inoltre, la fortuna favorisce chi inizia presto. Pertanto, i ritardatari potrebbero non essere altrettanto fortunati.
Negli ultimi anni è stata prestata molta attenzione a come l'intelligenza artificiale (IA) e l'apprendimento automatico (ML-Apprendimento Automatico). Inoltre, DevOps riguarda l'automazione delle attività. Si concentra sull'automazione e sul monitoraggio dei passaggi nel processo di consegna del software, assicurando che il lavoro venga svolto rapidamente. L'IA e il ML sono perfetti per una cultura DevOps. Inoltre, possono elaborare grandi quantità di informazioni e aiutare a svolgere attività importanti. Possono apprendere schemi, prevedere problemi e suggerire soluzioni. Se l'obiettivo di DevOps è unificare lo sviluppo e le operazioni, l'IA e il ML possono attenuare alcune delle tensioni che in passato separavano le due discipline.
Inoltre, uno dei principi chiave di DevOps è l'uso di cicli di feedback continuo in ogni fase del processo. Questo include l'uso di strumenti di monitoraggio per fornire feedback sulle prestazioni operative delle applicazioni in esecuzione. Inoltre, questo è un settore di oggi in cui il ML sta già influenzando DevOps. Inoltre, utilizzando la tecnologia di automazione, i chatbot e altri sistemi di Intelligenza Artificiale, questi canali di comunicazione possono diventare più efficienti e proattivi. Inoltre, in futuro, possiamo vedere l'applicazione di IA / ML in altre fasi del ciclo di vita dello sviluppo software. Questo fornirà miglioramenti alla metodologia e all'approccio DevOps.
AIOps si riferisce alle piattaforme tecnologiche a più livelli che automatizzano e migliorano le operazioni IT al 1) usare analitiche e l'Apprendimento Automatico per analizzare grandi volumi di dati provenienti da diversi strumenti e dispositivi delle operazioni IT, al fine di 2) rilevare e reagire automaticamente ai problemi in tempo reale.
2. La comparsa di più piattaforme di Apprendimento Automatico.
La gente non ha ancora finito di capire l'Apprendimento Automatico, e ora sta emergendo un nuovo termine avanzato sul mercato per l'Apprendimento Automatico, e cioè, il 'Apprendimento Automatico Automatizzato'. L'Apprendimento Automatico Automatizzato (AutoML) è un concetto più diretto, e rende le cose più facili. Più facile per sviluppatori e professionisti. Inoltre, AutoML è un cambiamento dalla programmazione tradizionale basata su regole a una forma di automazione in cui le macchine possono apprendere le regole. Inoltre, nell'Apprendimento Automatico delle macchine, offriamo un insieme rilevante e diversificato di dati affidabili per, all'inizio, aiutare ad automatizzare il processo decisionale. Gli ingegneri non dovranno più dedicare tempo a compiti ripetitivi, grazie ad AutoML. La crescita della domanda di professionisti di Apprendimento Automatico riceverà un forte impulso con l'aumento di AutoML.
Siamo in un'epoca d'oro in cui tutti i mega-fornitori di piattaforme che forniscono infrastruttura mobile religione tecnológica stanno implementando strumenti accessibili per dispositivi mobili per sviluppatori mobili. Per esempio:
Imagine un mundo en el que pueda sentarse al lado de sus clientes y tener una conversación particular person acerca de sus expectativas de su marca con cada interacción y cumplir con sus expectativas cada vez. A medida que avanzamos en la period digital, esta podría ser la realidad de las marcas, donde las empresas tienen la oportunidad de ganarse el corazón de sus clientes con cada interacción. La Inteligencia Artificial y la Realidad Aumentada (AR) son dos de estas tecnologías, que mostrarán el mayor potencial para conectarse con los consumidores en 2019 y controlarán el panorama tecnológico. La razón clave detrás de esta tendencia es que, en comparación con la Realidad Digital, que necesita un dispositivo de hardware como Oculus Rift , es bastante simple de implementar la Realidad Aumentada (Augmented Actuality). Sólo necesita un teléfono inteligente y una aplicación.
El Modelado Basado en Agentes (ABM) es una potente técnica de modelado de simulación que ha visto varias aplicaciones en los últimos años, incluidas las aplicaciones para los problemas empresariales del mundo actual. Inoltre, en el Modelo Basado en Agentes (ABM), un sistema se modela como una colección de entidades autónomas de toma de decisiones llamadas agentes. Cada agente evalúa individualmente su situation y toma decisiones sobre la base de un conjunto de reglas. Los agentes pueden ejecutar diversi comportamientos apropiados para el sistema que representan, per esempio, producir, consumir vender.
Los beneficios de ABM sobre otras técnicas de modelado se pueden capturar en tres declaraciones: (io) ABM captura fenómenos emergentes; (ii) ABM proporciona una descripción natural de un sistema; y (iii) ABM es versatile. Sin embargo, está claro que la capacidad de ABM para lidiar con los fenómenos emergentes es lo que impulsa los otros beneficios.
El Internet de las Cosas está cambiando la vida tal como la conocemos desde el hogar hasta la oficina y más allá. Los productos de IoT nos otorgan un control extendido sobre los electrodomésticos, las luces y las cerraduras de las puertas. También ayudan a agilizar los procesos de negocio; y nos conecta más a fondo con las personas, los sistemas y los entornos que dan forma a nuestras vides. L'IoT e i dati rimangono intrinsecamente collegati tra loro. I dati consumati e prodotti continuano a crescere a un ritmo sempre maggiore. Questo afflusso di dati sta stimolando l'adozione diffusa dell'IoT, poiché ci saranno circa 30,settantatré miliardi di dispositivi connessi all'IoT entro il 2020
L'analisi dei dati ha un ruolo importante da svolgere nella crescita e nel successo delle applicazioni e degli investimenti dell'IoT. Gli strumenti di analisi permetteranno alle unità di business di fare un uso efficace dei loro set di dati come spiegato nei punti elencati di seguito.
Volume: Ci sono enormi gruppi di set di dati utilizzati dalle applicazioni di IoT. Le organizzazioni aziendali devono gestire questi grandi volumi di dati e devono analizzarli per estrarre modelli rilevanti. Questi set di dati insieme ai dati in tempo reale possono essere analizzati facilmente ed efficacemente con il software di analisi dei dati.
Struttura: Le applicazioni dell'IoT comportano set di dati che possono avere una struttura variabile come set di dati non strutturati, semistrutturati e strutturati. Può anche esserci una differenza significativa nei formati e nei tipi di dati. L'analisi dei dati permetterà al dirigente aziendale di analizzare tutti questi set di dati variabili tramite strumenti e software automatizzati.
La domanda di Intelligenza Artificiale aumenterà enormemente nei prossimi due anni, e non sorprende considerando il fatto che sta interessando praticamente tutte le principali industrie. Sin embargo, man mano che questi sistemi svolgono compiti sempre più complessi, richiedono maggiore potenza di calcolo dell'hardware. Gli algoritmi di Apprendimento Automatico sono presenti anche localmente in una varietà di dispositivi edge per ridurre la latenza, il che è critico per droni e veicoli autonomi. L'implementazione nativa riduce anche lo scambio di informazioni con il cloud, il che riduce notevolmente i costi energetici per i dispositivi IoT.
Sin embargo, L'hardware attuale è grande e consuma molta energia, il che limita i tipi di dispositivi che possono eseguire questi algoritmi localmente. Ma essendo gli esseri umani intelligenti che siamo, stanno lavorando su molte altre architetture di chip ottimizzate per l'Apprendimento Automatico che sono più potenti, efficienti nel consumo di energia e più piccole.
Ci sono un sacco di aziende che lavorano su hardware specifico per l'IA
Le Unità di Elaborazione Tensor di Google (TPU), che offrono nel cloud e costano solo un quarto rispetto all'addestramento di un modello simile su AWS.
L'Apprendimento Automatico ha permesso di fare progressi importanti in diversi problemi aziendali e di ricerca: da rafforzare la sicurezza della rete fino a migliorare la precisione della diagnosi medica. Dato che preparare ed eseguire modelli di apprendimento profondo può arrivare a richiedere molte risorse informatiche, Google ha creato le Unità di Elaborazione Tensor (TPU). Si tratta di circuiti ASIC progettati da zero per l'Apprendimento Automatico che utilizzano diversi dei suoi prodotti più importanti, come il Traduttore , Foto , la Ricerca , l'Assistente e Gmail La tecnologia di accelerazione delle TPU di Cloud permette alle aziende di tutto il mondo di velocizzare i loro carichi di lavoro di Apprendimento Automatico su Google Cloud.
Microsoft sta investendo in matrici di porte riprogrammabili (FPGA) di Intel per l'addestramento e l'inferenza dei modelli di IA. Le FGPAs sono altamente configurabili, quindi possono essere configurate e ottimizzate facilmente per nuovi algoritmi di AI.
Le FPGAs sono dispositivi che ci permettono di descrivere un circuito digitale usando un linguaggio specifico (i due più comuni sono VHDL e Verilog) e che dopo essere caricati nel circuito integrato, vengono creati fisicamente nel chip. Il loro nome è un acronimo inglese che significa matrice di porte ricomprogrammabile Subject Programmable Gate Array.
Intel ha un sacco di hardware per algoritmi specifici per l'AI come quelli delle CNN. Hanno anche acquisito Nervana, una nuova azienda che lavora su chip per l'AI, con una suite software programmabile decente per sviluppatori.
Las Plataformas de Transmisión de Datos se combinan no solo para el análisis de información de baja latencia. Pero, el aspecto importante radica en la capacidad de integrar datos entre diferentes fuentes. Inoltre, hay un aumento en la importancia de las organizaciones basadas en datos y el enfoque en la toma de decisiones de baja latencia. Pertanto, la velocidad de los análisis aumentó casi tan rápidamente como la capacidad de recopilar información. Aquí es donde el mundo de las Plataformas de Transmisión de Datos entra en juego. Estas plataformas modernas de administración de datos brindan la capacidad de integrar información de sistemas operativos en tiempo actual casi en tiempo real.
A través del Streaming Analytics, la información en tiempo real se puede recopilar y analizar desde y en la nube. La información es capturada por dispositivos y sensores que están conectados a Web. Algunos ejemplos de estas plataformas de transmisión: pueden ser
Los fabricantes de automóviles esperan que la tecnología de conducción autónoma impulse una revolución entre los consumidores, que encienda las ventas y vuelva a posicionar a los EE. UU. como el líder en la industria automotriz. Compañías como Common Motors y Ford están alejando los recursos de las líneas de productos tradicionales y, junto con las compañías de tecnología como Waymo de Google, están invirtiendo miles de millones en el desarrollo de automóviles de conducción automática. Mientras tanto, la industria está presionando al Congreso de para que promueva un marco regulatorio que brinde a los fabricantes de automóviles la confianza para construir tales veicoli sin preocuparse de que cumplan con las regulaciones aún no specificadas que podrían impedirles acceder a las carreteras de la nación.
Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios BI (del inglés business intelligence), al conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnicas, los cuales están enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización empresa.
Resumen
Molti esperti di tecnologia sostengono che il futuro dell'IA e dell'Apprendimento Automatico è sicuro. È verso questo che il mondo si dirige. Nel 2019 e oltre, queste tecnologie andranno a sostenere il supporto man mano che sempre più aziende si renderanno conto dei benefici. Sin embargo, le preoccupazioni relative all'affidabilità e alla cybersicurezza continueranno a essere molto dibattute. Le tendenze dell'Intelligenza Artificiale e le tendenze dell'Apprendimento Automatico per il 2019 e oltre hanno la promessa di amplificare la crescita del business e ridurre drasticamente i rischi. Quindi, È pronto a portare la sua azienda al livello successivo con le tendenze dell'Intelligenza Artificiale?
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