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L’avenir de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle
11 décembre, 2019, 13 h 32 min
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L’intelligence artificielle (IA) et les innovations associées seront disponibles transversalement dans de nombreuses entreprises, à l’intérieur d’un nombre impressionnant de séries de programmes, et feront partie de notre vie quotidienne d’ici à 2020. Gartner a également prévu que d’ici 2020, l’IA finirait parmi les cinq meilleurs environ 30% des dirigeants principaux de l’information. Les vendeurs de programmes à travers le monde recherchent cette nouvelle richesse sans précédent. Malheureusement, la garantie de nouveaux revenus a poussé les entrepreneurs en programmation à affecter des ressources aux avancées de l’IA; En réalité, la plupart des associations ne disposent pas d’un personnel surdoué pour maîtriser l’IA.
Dans de nombreuses revues du secteur sur l’IA et son impact sur les entreprises, il convient de noter que les commerçants de produits doivent d’abord se concentrer sur la compréhension des besoins des clients commerciaux et des profits potentiels de ces entreprises, avant de poursuivre la ruée vers l’or qui a été nommée « ordinateur ». intelligence basée sur le lavage « 
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Le déficit de confiance dans les « capacités des dispositifs autonomes » qui existe aujourd’hui disparaîtra dans les dix prochaines années, indique In Ten Years: L’avenir de l’IA et du BC. Au cours de la décennie suivante, nous observerons un mouvement extrême allant du doute fractionné et de la méfiance à la dépendance totale vis-à-vis de l’IA et d’autres innovations déterminantes. La plupart des applications alimentées par l’intelligence artificielle se heurtent à des problèmes d’acheteur, ce qui constitue une autre explication importante derrière le fait que les clients standard doivent surmonter l’obstacle de la confiance après un certain temps. Avec plus d’introductions et plus d’accès aux réponses mécaniques pour leurs activités quotidiennes, le groupe de personnes Citizen Data Science se préparera à un autre monde de demandes d’innovation.
L’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique en tant que facteurs concurrentiels garantit que, même si des innovations telles que le nuage confèrent de la dextérité aux procédures commerciales; L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ont la capacité d’influencer les résultats de l’entreprise.
Comme indiqué par Gartner:
«Le raisonnement artificiel et l’apprentissage automatique ont atteint un point de basculement de base et élargiront progressivement l’élargissement fondamental de chaque administration, chose ou application habilitéees par une innovation».
À l’époque de la postindustrialisation, des individus ont tenté de fabriquer une machine qui se comporte comme un être humain. La machine à raisonner est la plus grande bénédiction d’IA pour l’humanité; la section fantastique de cette machine autonome a soudainement changé les normes de travail des travailleurs. Au cours des années en cours, les véhicules autonomes, les aides de pointe, le personnel des lignes de production automatisées et les communautés urbaines dynamiques ont démontré que des machines astucieuses sont envisageables. L’intelligence artificielle a modifié la plupart des composantes de l’industrie, telles que la vente au détail, la production, l’argent, les services médicaux et les médias, et continue de s’attaquer à de nouveaux domaines.
L’avenir de l’apprentissage machine
Voici quelques prévisions à propos de Machine Learning, à la lumière des modèles d’innovation actuels et de la volonté délibérée de ML.
Mouvement vers le développement:
ML sera un élément essentiel de tous les frameworks d’intelligence artificielle, qu’elle soit étendue ou petite.
Alors que ML s’attend à une importance accrue dans les applications d’entreprise, il est tout à fait plausible que cette innovation soit proposée en tant qu’administration basée sur le cloud, appelée apprentissage machine en tant que service (MLaaS).
Les cadres d’IA associés permettront aux calculs de niveau de savoir «d’apprendre constamment», à la lumière des données récemment mises au point sur le Web.
Il y aura une forte augmentation parmi les vendeurs d’équipements afin d’améliorer la capacité du processeur pour permettre la préparation des informations ML. Plus précisément, les marchands d’équipement seront poussés à réviser leurs machines afin de rendre justice aux forces du ML.
L’intelligence artificielle aidera les machines à comprendre le cadre et la signification de l’information.
L’entrée du blog, 5 Prévisions sur l’apprentissage automatique de IBM Big Data Hub, offre une description des modèles ci-dessus.
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Quelques prédictions sur l’apprentissage machine
Un client préparé de procédures ML partage ses connaissances dans l’univers de ML, en proposant que ces modèles se rapprochent rapidement dans le domaine de ML:
Utilisation de technologies multiples en ML: La montée en puissance de l’IdO a profité à de nombreux points de vue du Machine Learning. L’utilisation de différentes techniques mécaniques pour obtenir un meilleur apprentissage est une pratique courante en matière de blanchiment de capitaux; plus tard, l’apprentissage communautaire en utilisant diverses avancées est plausible.
Environnement informatique personnalisé: les développeurs contacteront les unités API pour structurer et transmettre « des applications progressivement sophistiquées ». D’une certaine manière, cet effort s’apparente à la « programmation aidée ». Grâce à ces packs d’API, les concepteurs installeront sans effort des points forts de reconnaissance faciale, de discours ou de reconnaissance de vision dans leurs frameworks.
L’informatique quantique va considérablement améliorer la vitesse d’exécution des calculs ML dans la gestion de vecteurs de grande dimension. Ce sera le succès suivant dans le domaine de ML se renseigner sur.
La progression future des «calculs de niveau maximal non supervisés» entraînera de meilleurs résultats commerciaux.
Moteurs de recommandation ajustés: Les administrations à l’avenir dotées de la capacité de ML se révéleront progressivement exactes et importantes. Par exemple, les moteurs de recommandation des événements à venir seront sans aucun doute de plus en plus importants et ressembleront davantage aux préférences et aux goûts de chaque client.
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Les tendances de l’intelligence artificielle et de l’intelligence artificielle en 2018 rassemblent les modèles d’innovation les plus remarquables pour 2018. Le Top 10 des tendances technologiques de Gartner en 2017 transforme la fièvre informatique infatigable comme la présence d’individus, de machines et de formulaires commerciaux réunis. cadre.
Une IA et une ML avancées vont-elles affecter la cybersécurité?
En passant à côté des fluctuations des flux dans AI et ML, les avancées en matière de sécurité numérique ont amené les calculs de ML à la dimension de réalisation suivante, qui recommande que les utilisations à des fins d’IA et de ML axées sur la sécurité soient mises à part pour leur rapidité. et la précision. L’histoire complète est accessible dans Apprentissage automatique, Intelligence artificielle et le futur de la cybersécurité. Ce modèle en développement peut amener les scientifiques de données et les spécialistes de la sécurité numérique à atteindre leurs objectifs fondamentaux d’amélioration de la programmation.
Profiter de l’humanité: IA et ML dans les principaux secteurs d’activité
Il est difficile d’ignorer l’effet mondial de « l’intelligence informatisée » sur le marché commercial actuel, et comment AI et ML peuvent changer les marchés de l’amélioration des applications de demain.
L’intelligence artificielle et le blanchiment de capitaux ont reçu la même signification que la divulgation du pouvoir au début de la révolution industrielle. Ces avancées dans la nature, à l’instar du pouvoir, ont introduit une autre époque dans le contexte historique des technologies de l’information.
Aujourd’hui, les infrastructures contrôlées par AI et ML sont en train de changer radicalement la manière dont les affaires sont menées dans l’ensemble des secteurs de l’industrie. Ces progrès démesurés se succèdent petit à petit pour aboutir à des changements de transformation transversaux par rapport aux éléments de l’industrie, dont quelques-uns sont consignés ici:
Dans les soins de santé
Les spécialistes humains et les machines travailleront en continu pour améliorer les résultats. On s’appuiera sur les machines à moteur pour indiquer avec exactitude et opportunité l’état du patient, tandis que les spécialistes peuvent se concentrer davantage sur les patients.
En finance
L’intelligence assistée par ordinateur et l’apprentissage automatique sont les nouvelles tendances technologiques du futur. Ils expliquent comment les avancées les plus récentes, telles que la blockchain, affectent les marchés financiers indiens. Par exemple, les administrateurs qui font de la publicité en capital peuvent utiliser la blockchain pour anticiper les évolutions du marché et identifier les informations fausses. Les progrès de l’intelligence artificielle ne donnent pas seulement des chances de mettre en œuvre des plans d’action plus actualisés sur le marché lié à l’argent, mais renforcent en outre la situation du technologue en IA dans le système biologique de spéculation commerciale.
Dans l’immobilier
, un cadre de gestion de la relation client avancé pour le secteur foncier a été explicitement conçu pour interfacer les spéculateurs basés à Washington DC et les nouvelles entreprises. L’intensité supplémentaire des calculs Machine Learning transforme le cadre statique en une machine intelligente en direct, qui réagit, favorise et prescrit.
Dans la base de données
Les entreprises monotones dans un cadre de DBA normal donnent une chance à l’IA d’informatiser les procédures et les courses. Le DBA actuel est doté d’instruments à la fine pointe de la technologie, lui permettant de renforcer l’estime de ses engagements vis-à-vis de ses associations plutôt que de simplement utiliser des capacités de répétition, comme indiqué dans What Do AI et Machine Learning Mean for DBA.
Sur le marché des appareils personnels
Certains examinateurs d’affaires estiment que l’IA constitue un avantage indéniable pour chaque vitrine de gadgets. D’ici 2020, environ 60% des vendeurs d’innovations de gadgets individuels s’appuieront sur des étages en nuage dotés de l’IA pour communiquer une utilité accrue et des administrations personnalisées. L’innovation de l’intelligence assistée par ordinateur transmettra une « expérience client enthousiaste ».

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