Криптотрейдинг: прибыльная торговля криптовалютой.
Май 31, 2019
26 Views
Комментарии к записи Каковы причины увеличения доходов от ИИ? отключены

Каковы причины увеличения доходов от ИИ?

Written by
Биткоин: краткое руководство

Революция в технике искусственного интеллекта:

В последние годы революция в области искусственного интеллекта дала качественный ответ различным технологиям. Я объясню основные причины увеличения его доходов. Функции распознавания речи, распознавания лиц, распознавания отпечатков пальцев и многие другие работают довольно точно благодаря методам глубокого обучения. Техника глубокого обучения основана на искусственных нейронных сетях. О достижениях в этой области можно судить по различным продуктам, таким как новая технология распознавания изображений, обнаружение объектов и прогнозирование на фондовом рынке. Достижения в распознавании изображений расширили ограничения медицинского лечения. Кроме того, он помогает в чтении рентгеновских лучей и прогнозировании заболеваний с помощью улучшенных услуг. Он вдохновлен естественным интеллектом людей, но теперь революция ИИ изменила все. Это может привести к увольнению, потому что обгоняет людей во многих областях. Приведенный выше график показывает поступления в ближайшие годы. Это приведет к очень выгодной прибыли для отрасли.

Следующие реализации как-то вызывают внезапное развитие компаний ИИ:

1) Реализация машинного обучения: обнаружение объектов означает анализ содержания фотографий, таких как отдельные объекты, лица, логотипы и текст на них, с использованием компьютерной модели познания. Используя обнаружение объекта, вы можете минимизировать риск любого события, обнаруживая присутствие другого объекта. Используя новейшие технологии, это может быть выполнено в живой среде. На одном изображении много объектов, хорошая модель может легко идентифицировать каждый объект, отличая ключевые визуальные особенности от изображения. Другая область применения для обнаружения объектов — биометрия лица, детектор движения, распознавание объектов и распознавание текста.

Любой алгоритм распознавания изображения извлекает изображение или его исправление в качестве входных данных, и результатом будет объект на изображении. Другими словами, на выходе будет метка класса. Как алгоритм распознавания изображений узнает содержание изображения? Ну, вам нужно обучить алгоритм, чтобы узнать различия между различными классами. Если вы хотите найти кошек в изображениях, вам нужно обучить алгоритм распознавания изображений с тысячами изображений кошек и тысячами фоновых изображений, которые не содержат кошек. Излишне говорить, что этот алгоритм может понимать только те объекты / классы, которые он изучил.

2) Измененная технология: сегодня мы перевели нашу технологию с аналоговой на цифровую передачу и хранение данных, что делает изменения убедительными. В настоящее время робототехника имеет много преимуществ в конструкции роботов. Они могут принять физическое взаимодействие человека как полезную информацию. Они могут реагировать на любое физическое взаимодействие, чтобы выполнить начальную задачу. Эта технология внесла изменения в робототехнику, которая стала полезным элементом в эпоху искусственного интеллекта.

3) Удовлетворять ожидания потребителей: время от времени спрос и ожидания клиентов растут. Хотя отрасли работают с цифровыми данными, эти данные огромны, и иногда слабые технологии могут не справиться с этими данными и не достичь этих целей. ИИ идет играть. Сложные большие данные могут легко управляться и обрабатываться с использованием искусственного интеллекта. После работы с большими данными это обеспечивает лучшее обслуживание клиентов. Он воплотил ожидания клиентов в реальность, что приводит к высокому спросу в отраслях. Facebook, Pinterest, Netflix и Google — лишь некоторые примеры, которые показывают реальное и эффективное время.

4) Принятие решений: мощность машин увеличилась благодаря использованию алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы позволили машинам принимать собственные решения. Искусственный интеллект изменил сценарий принятия решений в бизнесе. Глубокое обучение широко используется для принятия решений, когда набор данных огромен. В рамках демонстрации Amazon установила партнерские отношения с Microsoft для повышения уровня проектов, основанных на Deep Learning. Это отражает эффективность глубокого обучения в принятии решений и решении сложных вычислительных задач. В сегодняшнем сценарии TensorFlow Keras стал неотъемлемой частью деловой точки зрения. Быстрая и эффективная обработка с использованием алгоритмических задач используется в бизнесе для повышения удовлетворенности клиентов.

Благодаря всем преимуществам и преимуществам этой технологии, она стала популярным способом преодоления традиционных проблем, связанных с обработкой и анализом данных. Таким образом, развитие искусственного интеллекта создает путь. Исследования показывают, что рыночная стоимость искусственного интеллекта возрастает благодаря передовым технологиям, таким как система прогнозирования, система рекомендаций и т. Д. К 2021 году выручка достигнет приблизительно 10 000 миллионов долларов США, что будет быстрым ростом для отрасли. ИИ может увеличить средние коэффициенты прибыльности на 38% и привести к экономическому росту на 14 тн долларов США до 2035 года. Благодаря инновационным идеям. Google исследует все аспекты машинного обучения, используя классические алгоритмы. Он преодолел различные проблемы, связанные с научно-техническими задачами, что приводит к увеличению спроса и доходов.

Article Categories:
Криптовалюта
Как устроен блокчейн

Comments are closed.