2023년 시장에 필요한 AI 개발

인공 지능 기술의 발전과 혁신은 기업과 다른 산업에 유망한 중요한 가치가 되고 있습니다. 디지털화 시대에 우리는 이미 인공지능 기술이 일상생활에 어떤 영향을 미치고 있는지 보고 있습니다. 그리고 특히 가정, 직장 및 주변에 있는 많은 개인에게 영향을 미칩니다.

인공 지능 기술의 이점은 농업, 자동차, 의료, 법률 및 제조와 같은 다른 산업에 상당한 영향을 미쳤습니다. 인공지능의 발전은 지금도 계속되고 있기 때문이다. 개발자가 시장에 효율적이고 효과적으로 영향을 미치기 위해 소프트웨어를 향상시킬 수 있는 여지는 여전히 많습니다.

분명히 미래의 디지털 세계에서는 새로운 기능을 위한 충분한 여지를 제공할 것입니다. 점점 더 많은 인공 지능 개발이 등장하고 있습니다. 인공 지능의 기능은 기하급수적으로 증가하는 데이터를 따라잡기 위해 증가할 것입니다. 따라서 2020년에 시장에 필요한 몇 가지 AI 개발 이 있습니다.

강화 학습

강화 학습은 기계 학습 알고리즘의 세 번째 공통 범주입니다. 그리고 시행 착오와 유사한 경험적 순차적 의사 결정을 사용하는 프레임 워크입니다. 학습을 위해 환경과 상호 작용하여 적절한 조치를 취한 후. 이 방법의 기계 학습 알고리즘은 보상을 얻는 목표를 향해 움직입니다.

강화 학습 알고리즘은 지도 및 비지도 학습 알고리즘과 완전히 다릅니다. 감독 학습은 레이블이 지정된 데이터 세트를 학습하고 새로운 데이터 세트의 잠재력을 예측할 수 있는 시스템을 구축하는 역할을 합니다. 예를 들어, 특정 위치의 자동차 가격이 주어진 새 자동차의 가격을 찾는 것입니다.

반면 비지도 학습 알고리즘은 유사점을 찾는 역할을 합니다. 또한 레이블이 지정되지 않은 데이터를 연결하고 클러스터링하기도 합니다. 예를 들어 비지도 학습 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 이미지 집합의 색상, 크기, 크기 및 더 많은 매개 변수를 제공할 수 있습니다.

강화 학습 알고리즘이 다른 두 가지 일반적인 형태와 다른 점은 프레임워크임에도 불구하고 데이터 인식 기술을 사용하지 않는다는 것입니다. 따라서 비디오 게임 개발자는 게임을 이기는 데 필요한 움직임을 결정하기 위해 컴퓨터에서 천천히 활용하고 있습니다.

강화 학습 알고리즘은 기계 학습에서 상당히 새로운 것입니다. 따라서 알고리즘을 통합하는 게임기와 로봇은 소수에 불과합니다. 그러나 이미 다양한 산업계에서 강화 학습 알고리즘에 주목하여 그 용도와 이점을 발견하고 계속 실험하고 있습니다.

강화 학습의 잠재적 용도

시장에서 강화 학습 기술을 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 많은 고려가 있었습니다. 그러나 일부 산업에서는 강화 학습 기술을 통합하여 작업장과 인력을 지원할 수 있는 방법에 대한 아이디어를 제공했습니다.

의료 산업에서 강화 학습 기계는 천식, 당뇨병, 정신 분열증 등과 같은 만성 질환에 대한 다양한 치료 정책을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고등 교육 수준에서 강화 학습은 개인화된 학습 시스템 및 데이터 기반 지능 튜터링 시스템을 통한 교육에 사용될 수 있습니다.

양자 컴퓨팅

시장은 방대하고 복잡한 데이터 집합에 맞서기 위해 새로운 컴퓨팅 방식이 필요합니다. 전통적인 방식의 컴퓨팅은 가능성이 없기 때문입니다. 양자컴퓨팅은 시장에서 꼭 필요한 인공지능 기술입니다. 많은 분야에서 새로운 돌파구에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.

이러한 혁신 중 일부는 질병을 더 빨리 진단하는 기계 학습 방법과 같이 모두에게 도움이 되는 시설을 크게 개선할 수 있습니다. 양자 컴퓨팅으로 가능해진 또 다른 혁신은 리소스를 신속하게 지정하는 알고리즘, 생명을 구하는 약물, 효율적인 구조와 장치를 만들기 위한 새로운 재료 구축입니다.

기술 혁신으로 인해 양자 컴퓨터는 계산을 수행하여 더 많은 데이터를 기하급수적으로 처리할 수 있었습니다. 개체 상태의 확률을 기반으로 합니다. 또한 양자 컴퓨팅 우월성은 주어진 작업을 관리하는 데 있어 기존 컴퓨터보다 성능이 뛰어난 양자 컴퓨터에 사용되는 용어입니다.

양자 컴퓨터는 개발자가 그 어느 때보다 빠르게 계산을 수행할 수 있게 하여 고급 및 고가의 구성 요소를 갖춘 슈퍼컴퓨터를 능가합니다. 그러나 양자 컴퓨터가 사용하는 저장된 정보의 단위는 양자 비트 또는 큐비트입니다.

일관성이 없거나 불필요한 컴퓨터를 생산하는 등 여전히 많은 허점이 있습니다. 연구원과 개발자는 필수 계산의 오류율을 줄이기 위해 큐비트의 일관성을 유지하는 방법을 찾고 있습니다.

인공지능과 신기술의 융합

인공 지능 개발의 중요한 요소 중 하나는 다른 신흥 기술과의 결합입니다. 인공지능과 사물인터넷의 융합은 암호화폐의 부상이 극적으로 증가하고 있기 때문에 시장이 필요로 하는 것이다.

인공지능과 사물인터넷의 융합으로 탄생한 또 다른 혁신은 자율주행차다. 자율주행차는 사물인터넷(Internet of Things)만이 가능하게 하는 실시간 데이터를 얻기 위해 차량 곳곳의 센서를 사용하여 가능해졌습니다. 다른 프로그램 및 소프트웨어와 함께 AI 모델에 힘을 실어주는 판단 기반 결정을 수행합니다.

시장은 AI와 사물 인터넷의 융합이 필요합니다. 수집된 데이터를 기반으로 의사결정을 함으로써 현명한 조치를 취할 수 있기 때문입니다. 그러나 이러한 모든 조치는 기계 학습의 하위 집합인 딥 러닝에서 발견되는 AI 알고리즘이 기술에 포함된 경우에만 발생할 수 있습니다.

인공 지능은 여전히 ​​완벽하지 않기 때문에 또 다른 파괴적 기술의 통합은 인공 지능의 허점을 채워 더 나은 인공 지능을 만들 수 있습니다. 블록체인과 AI를 통합하면 서로의 약점을 보완하여 시장에 이익이 될 수 있습니다. AI의 문제는 개인 정보 보호 및 신뢰 문제이고 Blockchain은 보안 및 확장성 문제입니다.

두 파괴적인 기술을 함께 결합하면 자체 문제를 해결할 수 있습니다. 통합의 이점은 Blockchain이 인공 지능 알고리즘의 투명성과 신뢰성을 지원하기 위해 분산된 데이터 시장에 전력을 공급할 수 있다는 것입니다.

테이크아웃

인공지능은 아직 갈 길이 멀다. 오류가 발생하지 않도록 개발자가 시장에서 사용 및 이점을 계속 개선하고 있습니다. 많은 산업에서 AI 기술이 어떻게 작업장을 개선하고 있는지는 분명합니다. 또한 직원의 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.

내년에 시장이 필요로 할 AI 개발 은 일련의 기술 발전과 혁신 중 일부에 불과합니다. 조만간 새로운 기술 트렌드가 출시되어 시장을 더 좋게 만들고 소비자의 삶을 더 쉽게 도울 것입니다.

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