Kunstig intelligens og maskinlæring er de to hotteste udtryk i enhver branche i de senere år. I mange brancher drejer innovation sig om disse to terminologier eller teknologiske fremskridt. AI er et bredere koncept, hvor maskiner udfører forskellige opgaver på en effektiv måde, som folk synes “smart”. På den anden side er ML en applikation af AI, der giver maskiner adgang til data og får dem til at lære det selv. Interessant nok banede udviklingen af Internettet og mængden af enorme digitale data vejen for udviklingen af ML. Begge teknologier har hjulpet forskellige industrier med at forme sig til at innovere og opretholde. Uanset hvilken ændring begge teknologier tilføjes til industrier generelt, er det dejligt at diskutere ændringer i specifikke sektorer.
Medicinal
Både ML og AI baner veje for omfattende ændringer i sundhedssektoren. Præcisionsmedicin er den seneste tendens i de senere år, især i dødelige sygdomme som kræft. Udviklingen af medicinen er fuldstændig baseret på big data og maskinindlæring. Samlet med AI sikrer det den mest effektive behandlingsmetode sammen med sikre resultater.
AI og ML gør også DNA-sekventering og historiske medicinske data for en patient, inklusive kliniske og molekylære data, der fanger enkel og teknologidrevet. I sidste ende hjælper det lægerne med at udføre korrekte diagnoser og tilbyde et mest effektivt behandlingsregime. Teknologierne tilføjede også betydelige revolutioner til medicinsk forskning - især inden for bioteknologi - dataanalyse, kommunikation og mere.
Transport
Transport er en anden kompleks sektor, der vil udnytte fordelene ved AI og ML. Folk så allerede starten på en revolution i form af selvkørende biler. Ifølge en Business Insider-rapport vil der have 10 millioner førerløse biler på vejene i 2020 - takket være Elon Musk og Tesla. Interessant nok skyldes det Machine Learning, da det er designet til at analysere dataene og reagere på forskellige behov ved hjælp af algoritmer - det vigtigste funktionsprincip for selvkørende biler.
Teknologien vil se mere integration i de forskellige vertikaler af transport i de kommende år. Teknologien kan udnytte offentlig transport, effektiv udnyttelse af transportinfrastruktur og mere. Det ville reducere ulykkerne, minimere trafikpropper, sikre effektiv energianvendelse og mere.
Branding
Et stort antal virksomheder begyndte at udnytte branding fra både AI og ML i de senere år. I hver brandingsproces er der flere værktøjer baseret på AI og ML for at forenkle missionen. Det inkluderer tjenester lige fra alt fra AI-analyseværktøjer til machine learning-logo-producenter og mere. Mens alle disse værktøjer tilbyder virksomhederne effektivitet og produktivitet, giver det også kunderne bedre værdi. Derudover har virksomhederne bedre kontrol over hele branding-processen, og det omsættes til effektive resultater.
Omfanget og betydningen af kunstig intelligens kan beregnes ved, at næsten alle fremtrædende universiteter og skoler i vores land (og også i udlandet) introducerer et kunstig intelligens-kursus i deres regelmæssige pensum. Ikke kun universiteter og skoler, men også alle online læringsplatforme, hvad enten det er Udemy.com eller Upgrade eller andre, nye kapitler og emner tilføjes løbende i kunstig intelligens og maskinindlæringskurser. På nogle af de dyreste og mest rentable online kurser foreslår kursusforfatter / udgivere / designere, at hvis du er maskinlæringsingeniør eller dataforsker, er dette kurset, du skal bede din leder, vicepræsident eller istrerende direktør om at tage, hvis du vil have dem til at forstå hvad du kan (og ikke kan!) gøre.
I henhold til de seneste opdateringer hjælper algoritmen med kunstig intelligens brugere på ægteskabssider med at finde et match ikke kun baseret på deres præferencer, men også ved at observere og forstå brugerens adfærd og foreslå ende realtidsprofiler. Shaadi.com's CTO (Chief Technical Officer), Siddharth Sharma, fortalte Press Trust Of India i en nylig pressemeddelelse, at ”AI-algoritme ved mere om, hvad du leder efter, end du måske er opmærksom på dig selv! Dette hjælper os med at finde de bedste matches for vores brugere - ikke kun ved at søge efter præferencer, men ved at observere brugeradfærd og foreslå lignende matches. ”
Mens dette er som bare en dråbe i havet, forventes Ai og Machine Learning i den nærmeste fremtid at træde ind i hver eneste industri på planeten jorden, hvad enten det er søgemaskiner, nyhedsdistribution, smartphone-operativsystemer, hjemmearbejdningsopgaver , infrastrukturudvikling, aktiemarkeder, undersøgelser og listen fortsætter. Kunstig intelligens har en fremtrædende rolle i at hjælpe os med at forstå vores planet jord, solsystem og rum. NASAs forskere var hidtil bekendt med cirka 4,000 exoplaneter. Men for nylig har et team af astronomer ledet af en studerende i Texas opdaget to planeter, der kredser om stjerner mere end 1,200 lysår fra Jorden.
I et af de mest befolkede lande som Indien har landets største undervisningsnævn for sekundære og videregående studier, dvs. CBSE (Central Board of Secondary Education) taget et bemærkelsesværdigt skridt i forbindelse med kunstig intelligens og maskinindlæring. I henhold til de seneste rapporter introducerer CBSE pensum til akademisk session 2019-20 og kunstig intelligens som et nyt færdighedsfag. CBSE har introduceret kunstig intelligens som et nyt emne i læseplanen for klasse 8. og 9. Oprindeligt var der forventninger om, at ændringer kunne finde sted i pensum af 11. og 12. standard, da AI og maskinindlæring er helt fremmede emner for skolestuderende.
Men stadig, på samme måde, da en mønt har to forskellige sider, har kunstig intelligens især ikke maskinindlæring også sine ulemper. Hvilket yderligere føder spørgsmålene som - Er fremtiden for kunstig intelligens bundet til fremtiden for Blockchain? Eller tager kunstig intelligens alvorligt over jobbet? En ting er sikkert, kunstig intelligens og maskinlæringsalgoritmer vil dræbe alle de gentagne job.
Produktion
Både ML og AI har en bred vifte af anvendelighed i fremstillingsindustrien, lige fra at holde forsyningskæden til at fremstille produkter til tiden. Maskinindlæringsalgoritmerne sikrer et større analyseniveau og forudsigelig nøjagtighed i hver produktionsfase. Bortset fra at sikre effektivitet i produktionen forbedrer det også de andre vigtige målinger af fremstillingen. ML reducerer materialeforbruget og sænker spildet, forbedrer forebyggende vedligeholdelse og MRO, muliggør tilstandsovervågningsprocesser, mere relevante data til drift og finansiering, forbedring af markedsføring og tilstedeværelse på sociale medier og mere.
Konklusion
Alle skal bemærke, at mange AI- og ML-systemer skaber iterative og intuitive algoritmer, der transformeres baseret på resultater. Desuden har systemet en design af kontinuerlig læring og leveres med mere optimerede resultater efter regelmæssige intervaller. Transport- og fremstillingssektoren har vist dette, og flere industrier står i kø for de optimerede resultater. Ja! Både AI og ML revolutionerer i forskellige brancher.
