ปฏิวัติเทคนิค AI:
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา การปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์ได้ให้การตอบสนองที่มีคุณภาพสำหรับเทคโนโลยีต่างๆ ฉันจะอธิบายเหตุผลหลักสำหรับการเติบโตของรายได้ ฟังก์ชันการรู้จำเสียง การตรวจจับใบหน้า การจดจำลายนิ้วมือ และอื่นๆ อีกมากมายทำงานได้ค่อนข้างแม่นยำเนื่องจากเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เทคนิค Deep Learning อาศัยโครงข่ายประสาทเทียม ความสำเร็จในสาขานี้สามารถตัดสินได้จากผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น เทคนิคใหม่สำหรับ Image Recognition, Object Detection and Prediction System สำหรับตลาดหุ้น ความก้าวหน้าในการจดจำภาพได้ขยายข้อจำกัดของการรักษาพยาบาล นอกจากนี้ยังช่วยในการอ่านเอ็กซ์เรย์และทำนายโรคผ่านบริการที่ดีขึ้น นอกจากนี้ยังได้รับแรงบันดาลใจจากความฉลาดตามธรรมชาติของมนุษย์ แต่ปัจจุบัน การปฏิวัติของ AI ได้เปลี่ยนแปลงทุกสิ่ง อาจนำไปสู่การเลิกจ้างเนื่องจากกำลังแซงหน้ามนุษย์ในหลายสาขา กราฟด้านบนแสดงรายได้ที่จะเกิดขึ้นในปีต่อๆ ไป สิ่งนี้จะนำไปสู่การทำกำไรสูงสำหรับอุตสาหกรรม
การใช้งานต่อไปนี้เป็นสาเหตุให้บริษัท AI เติบโตอย่างกะทันหัน:
1) การนำแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้งาน: การตรวจจับวัตถุหมายถึงการวิเคราะห์เนื้อหาของภาพถ่าย เช่น วัตถุ ใบหน้า โลโก้ และข้อความบนวัตถุแต่ละชิ้นโดยใช้โมเดลการรับรู้โดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย ด้วยความช่วยเหลือของการตรวจจับวัตถุ เราสามารถลดความเสี่ยงของเหตุการณ์ใดๆ ได้ด้วยการตรวจจับวัตถุอื่น โดยใช้เทคโนโลยีล่าสุดสามารถดำเนินการได้ในสภาพแวดล้อมการทำงานจริง ภายในภาพเดียว มีวัตถุจำนวนมากอยู่ภายใน แบบจำลองที่ดีสามารถระบุวัตถุแต่ละชิ้นได้อย่างง่ายดายโดยการแยกลักษณะภาพที่สำคัญออกจากภาพ พื้นที่การใช้งานที่แตกต่างกันของการตรวจจับวัตถุ ได้แก่ ใบหน้าไบโอเมตริกซ์, อุปกรณ์ตรวจจับความเคลื่อนไหว, การจดจำวัตถุและการจดจำข้อความ
อัลกอริธึมการจดจำรูปภาพใดๆ จะใช้รูปภาพหรือแพตช์ของรูปภาพเป็นอินพุต เอาต์พุตจะเป็นวัตถุในภาพ กล่าวอีกนัยหนึ่ง เอาต์พุตจะเป็นป้ายกำกับคลาส อัลกอริธึมการจดจำรูปภาพรู้เนื้อหาของรูปภาพได้อย่างไร คุณต้องฝึกอัลกอริทึมเพื่อเรียนรู้ความแตกต่างระหว่างคลาสต่างๆ หากคุณต้องการค้นหาแมวในภาพ คุณต้องฝึกอัลกอริทึมการจดจำภาพด้วยภาพแมวนับพันภาพและภาพพื้นหลังนับพันภาพที่ไม่มีแมว อัลกอริทึมนี้สามารถเข้าใจได้เฉพาะวัตถุ/คลาสที่ได้เรียนรู้เท่านั้น
2) เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลง: ปัจจุบันเราได้เปลี่ยนเทคโนโลยีของเราจากการสื่อสารและการจัดเก็บข้อมูลแบบอะนาล็อกเป็นดิจิทัล ซึ่งทำให้การเปลี่ยนแปลงเป็นแนวทางที่สะดวก ปัจจุบัน วิทยาการหุ่นยนต์มีข้อได้เปรียบมากมายในการออกแบบหุ่นยนต์ พวกเขาสามารถใช้ปฏิสัมพันธ์ทางกายภาพของมนุษย์เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ พวกเขาสามารถตอบสนองต่อการโต้ตอบทางกายภาพเพื่อดำเนินการส่งออก เทคโนโลยีนี้ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในวิทยาการหุ่นยนต์ซึ่งกลายเป็นองค์ประกอบที่ได้เปรียบในยุคของปัญญาประดิษฐ์
3) ตอบสนองความคาดหวังของผู้บริโภค: ในบางครั้ง ความต้องการและความคาดหวังของลูกค้าก็เพิ่มขึ้น แม้ว่าอุตสาหกรรมจะอยู่ที่นั่นเพื่อจัดการกับข้อมูลดิจิทัล แต่ข้อมูลนี้มีจำนวนมหาศาล และบางครั้งเทคโนโลยีที่ไม่ดีอาจไม่สามารถจัดการและบรรลุเป้าหมายด้วยข้อมูลนี้ได้ AI เข้ามาเล่นที่นี่ ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนสูงสามารถจัดการและจัดการได้อย่างง่ายดายด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์ หลังจากจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลแล้ว ก็จะสร้างประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้นให้กับลูกค้า ได้นำความคาดหวังของลูกค้ามาสู่ความเป็นจริงซึ่งนำไปสู่ความต้องการอย่างมากในอุตสาหกรรมต่างๆ Facebook, Pinterest, Netflix และ Google เป็นตัวอย่างแบบเรียลไทม์และมีประสิทธิภาพในการแสดงข้อเท็จจริงข้างต้น
4) การตัดสินใจ: ด้วยการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง พลังของเครื่องจักรได้เพิ่มขึ้น อัลกอริทึมเหล่านี้ทำให้เครื่องจักรสามารถตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง AI ได้เปลี่ยนสถานการณ์การตัดสินใจสำหรับธุรกิจ Deep Learning ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในการตัดสินใจเมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่ ในการสาธิต Amazon ได้ร่วมมือกับ Microsoft เพื่อยกระดับโครงการโดยใช้ Deep Learning สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นว่าการเรียนรู้เชิงลึกมีประสิทธิภาพเพียงใดในการตัดสินใจและการจัดการงานที่มีการคำนวณสูง ในสถานการณ์ปัจจุบันของ TensorFlow Keras ได้กลายเป็นส่วนสำคัญจากมุมมองทางธุรกิจ การประมวลผลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพโดยใช้งานตามอัลกอริทึมถูกนำมาใช้ในธุรกิจเพื่อความพึงพอใจของลูกค้าที่ดีขึ้น
ด้วยคุณประโยชน์และข้อดีทั้งหมดของเทคโนโลยีนี้ ทำให้ได้พิสูจน์ตัวเองว่าเป็นวิธีที่ได้รับความนิยมในการเอาชนะปัญหาการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมๆ ดังนั้นการเติบโตของ AI จึงเป็นหนทาง จากการศึกษา อาจกล่าวได้ว่ามูลค่าตลาดของ AI เติบโตขึ้นเนื่องจากเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น ระบบทำนาย ระบบแนะนำ เป็นต้น จนถึงปี 2564 รายได้จะสูงถึงประมาณ 10,000 ล้านดอลลาร์ ซึ่งจะเป็นการเติบโตอย่างรวดเร็วสำหรับอุตสาหกรรม AI สามารถเพิ่มอัตราการทำกำไรโดยเฉลี่ยได้ถึง 38% และทำให้เศรษฐกิจเพิ่มขึ้น 14 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2578 ด้วยความคิดสร้างสรรค์ Google กำลังสำรวจทุกแง่มุมของแมชชีนเลิร์นนิงด้วยอัลกอริทึมแบบคลาสสิก ได้เอาชนะความท้าทายต่างๆ ของการวิจัยและงานด้านเทคนิค ซึ่งนำไปสู่ความต้องการและรายได้ที่มากขึ้นเช่นกัน