이 세상의 거의 모든 사람들은 빠르게 변화하는 바쁜 삶 속에서 효율적인 서비스를 제공하기 위해 인공지능의 힘을 활용하고 있습니다. 디지털 트랜스포메이션과 기술 중심 시대의 결합이 AI와 머신러닝 모델의 성장에 기여하고 있다는 것은 잘 알려진 사실입니다. 평판이 좋은 조직과 신생 기업은 생산성을 높이고 작업 흐름을 단순화하기 위해 인공 지능의 힘을 채택하려는 동기를 갖고 있습니다. 인공 지능이 널리 인식되는 데 영향을 미치는 요인이 무엇인지 궁금한 적이 있습니까? 이 혁명의 이유를 이해하기 위해 다섯 가지 핵심 요소를 자세히 살펴보겠습니다.
데이터 세트에 대한 액세스
조직은 이러한 데이터 중심 문화에서 데이터 폭발을 경험하고 있습니다. 팬데믹의 발생은 다양한 장치에서 여러 세트의 복잡한 데이터를 충분히 공급하는 데도 기여했습니다. 데이터 세트에 대한 액세스는 인공 지능의 성능을 조종하는 주요 요소 중 하나입니다. 전략적 데이터 관리는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터의 품질 가치를 얻는 데 있어 중요한 부분입니다. 이러한 모델은 향후 사용을 위한 교육 목적으로 충분한 데이터베이스에 액세스할 수 없으면 작동하지 않습니다. 기계 학습 모델이 복잡한 문제를 해결하고 적절한 결과를 효율적으로 예측하려면 대규모의 과거 데이터 세트와 현재 데이터 세트가 필요합니다. 여러 산업 분야에서 생산성 향상을 위한 디지털 혁신의 도움으로 소비자, 환자 및 클라이언트 데이터세트를 받고 있습니다.
인공신경망의 통합
인공 신경망은 컴퓨터 비전의 발전을 위해 기존 기계 학습 모델에 혁명을 일으키고 있습니다. 위에서 언급한 데이터 세트의 도움으로 인간 두뇌의 작동을 모방합니다. 이러한 요소들은 몇 가지 특이한 방식으로 상호 연결되어 있습니다. 컨볼루셔널 신경망(Convolutional Neural Network)은 경쟁이 치열한 시장에서 조직에 적합한 비즈니스 통찰력을 감지하기 위해 더 나은 이미지 처리를 위해 인공 지능과 딥 러닝을 컴퓨터 비전에 활용합니다. Single Shot Multibox Detector와 Generative Adversarial Networks는 이러한 인공 신경망을 통한 컴퓨터 비전의 두 가지 중요한 발전입니다.
마이크로 프로세싱 칩
XNUMXD덴탈의 반도체 업계에서는 향후 강력한 대역폭 메모리와 온칩 메모리를 제공하기 위해 마이크로프로세싱 인공 지능 칩을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 인공지능의 위력을 조종하는 중요한 요소 중 하나이다. 이 칩은 조직이 데이터 관리를 효율적으로 처리할 수 있도록 컴퓨터 비전을 새로운 수준으로 향상시킵니다. AI 칩은 기존 CPU를 그래픽 처리 장치(GPU)로 변환했습니다. 기계 학습 모델의 훈련에 도움이 되는 수만 개의 코어가 있는 스마트 장치 및 기계에 필수적입니다.
오픈소스 소프트웨어 도입
여러 오픈 소스 소프트웨어는 복잡한 데이터를 의미 있는 결과로 변환하는 데 활용하는 데 필요한 데이터 관리 도구를 제공합니다. 이러한 모든 데이터 관리 도구는 100% 오픈 소스로 제공되어 초보자는 물론 소스 코드가 있는 전문가에게도 도움이 됩니다. 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어는 이 놀라운 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 코딩 시간을 줄이고 가까운 미래를 예측하기 위한 올바른 솔루션을 생성하는 데 더 집중합니다. 또한 이 소프트웨어는 충분한 데이터가 포함된 대화형의 다채로운 보고서와 프로젝트를 생성하고 이를 여러 장치로 내보낼 수 있는 데이터 시각화 도구를 제공합니다.
더 높은 ROI
그렇습니다. 인공 지능, 컴퓨터 비전, 기계 학습 및 데이터에 대해 배우는 것은 압도적입니다. 그러나 비즈니스 리더들은 더 높은 ROI로 인해 첨단 기술을 채택하려는 동기를 갖고 있습니다. 조직이 가능한 한 빨리 인공 신경망과 데이터 관리 도구를 채택한다면 이 치열한 경쟁 시장에서 밝은 미래가 펼쳐질 것입니다. 기계 학습 모델은 생산성을 높이고 위험한 시나리오로부터 직원을 보호하며 더 나은 고객 참여를 위해 고객 행동을 이해하는 데 성공했습니다. 컴파일된 데이터 세트와 함께 인공 지능의 힘을 활용하면 기술 중심 세계에서 더 높은 ROI를 얻을 수 있는 더 나은 기회를 제공하고 있습니다.