機械学習と AI のトレンド: 何が期待できるか?

機械学習と AI のトレンド: 何が期待できるか?

ビデオゲーム、医療におけるモノのインターネット、スマートシティなどでは、すでに仮想現実がさらに多く見られるようになっているようです。私たちはまさにSFの世界の住人になりつつあるので、最も可能性が高く有望な機械学習とAIのトレンドを見て、準備ができているかどうかを自問してみるのは良い考えです。

医療業界:やるべきことがたくさんあり、すべてが素晴らしい

ヘルスケアは世界最大かつ最も重要な産業の一つであり、生死に関わる問題であるため、最新のテクノロジーを多用していることは驚くことではありません。まず、人工知能とビッグデータのおかげで、科学者は近い将来、がんなどの特定の病気を予防できるようになるでしょう。これは、患者の病歴とすべての記録を分析することで実現でき、AI が病気の仕組みを理解し、医師が受動的ではなく能動的に対応できるようになります。第二に、ますます多くのインテリジェントな義肢が登場しており、これも医師と患者に多くの機会を提供しています。この義肢は画像、光、圧力などを区別することができ、これはすでに大きな進歩です。

最後に、AI とロボット工学を忘れないようにしましょう。これらを組み合わせることでロボットアシスタントが生まれます。それらはさまざまな形で提供されます。たとえば、警告サインを認識して助けを求めることができるスマートフォン内の仮想看護師や、患者を監視し、医師に警告し、必要に応じて通知を送信できる実際のロボットなどです。

全体として、AI は世界中の科学者にとって、医療スタッフと患者の両方にとって医療システムをより効率的にするための素晴らしい機会です。機械がミスをする可能性は人間がミスをする可能性よりもはるかに低いため、医療の現状は真にまったく新しいレベルに移行するでしょう。

金融セクター:リスクは少なく、精度は高い

ご存知のとおり、機械学習と人工知能は、ビッグデータ、分析、機械で実行できる日常的なタスクに最適です。 AI はエラーの可能性を最小限に抑え、過去のデータに基づいて予測を行うことができます。これらの予測モデルは、詐欺や同様の状況を防ぐための予測分析で使用されます。さらに、予測分析は、企業が将来のリスクを軽減したり、発展を評価したりするのに役立ちます。さて、これはどんな企業にとっても興味深いはずです。その理由は次のとおりです。

  • お金を節約する
  • 人間による分析よりも効果的
  • ビッグデータからより正確で大規模かつ複雑なレポートを作成可能

もちろん、一部のプロセスは依然として人間が行いますが、人工知能の応用により金融業界はより安定し、効率的になります。

顧客にパーソナルアシスタントとより良い体験を提供する

私たちは皆、Siri と Cortana を知っていますが、今度は私たちの日常生活にさらに多くのパーソナル アシスタントを追加する時が来ました。その最も単純な例の 1 つは、ますます洗練されインテリジェントになっているチャットボットです。データ分析により、システムは顧客の行動とそのパターンについてすべて学習できるようになります。また、個人の好みも理解し、このすべてのデータに基づいてアシスタントはより優れたサービスを提供できるようになります。

このようなアシスタントは、製品とユーザーの間により強力なつながりを作り、より効果的なマーケティング キャンペーンを構築するために使用できる貴重な情報を提供するため、マーケティングの専門家に最適です。

ロボットの台頭

上で述べたように、医療分野に限らず、ロボットの利用は今後さらに増えていくでしょう。スマートドローン、製造施設のロボットなど、ロボット化は私たちの生活を楽にすることを目的としており、近い将来に予測できる最もホットなトレンドの 1 つです。ロボットが人間の仕事に取って代わるかもしれないという懸念があるにもかかわらず、ロボットを操作する人やロボットを作る人は必ず存在するので、慌てる必要はありません。ただし、特に IT 業界で働いている場合は、ロボット化について学び始めるのは良い考えかもしれません。

要約すれば

人工知能と機械学習は、私たちの生活とワークフローを簡素化し、特定の産業を改善し、人類に利益をもたらすことに取り組んでいます。もちろん、サイバーセキュリティのようないくつかの問題は存在し、これからも存在するでしょうが、全体としては、新しいテクノロジーとその応用という点で非常にエキサイティングなものになるでしょう。

<<:  2021 年の自動化には何が期待できるでしょうか?

>>:  人工知能は、優秀な人材が良い就職機会を見つけるのにどのように役立つのでしょうか?

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

インテルCEOがNVIDIAを非難:CUDA技術は時代遅れであり、業界全体がそれを終わらせたいと考えている

数日前、Intelは生成AI用のAIチップGaudi3を含む一連の新しいCPUを発売しました。計画に...

Google、少ないパラメータでテキスト分類を行う新モデル「pQRNN」を発表、BERTに匹敵する性能

最近、Googleは、昨年発表した「PRADO」をさらに改良した小型モデルでSOTA結果を達成した新...

面接官はガベージコレクションアルゴリズムについて質問するのが大好きです

[[438235]]この記事はWeChatの公開アカウント「Programmer Bus」から転載し...

テスラロボットに人間の脳意識が搭載される?マスク氏独占インタビュー:AIがミスを犯すことへの恐怖

いつも衝撃的な発言をするマスク氏がまたもや発言した。 最近、Insiderの親会社であるAxel S...

AIファースト戦略に移行する5つの方法

ガートナーによると、AI は 2022 年までに世界中で 2.9 兆ドルのビジネス価値と 62 億時...

Huawei Cloud TechWave人工知能スペシャルデーでは、インテリジェントプロセスロボットが効率的に動作する方法を紹介します

新興テクノロジーは何千もの業界に影響を及ぼしています。近年、AI+自動化はますます多くの企業や組織で...

AI モデルにバックドアがある可能性があります。チューリング賞受賞者が53ページの論文を発表「悪意ある予測には注意」

「敵対的事例」は古くからある問題です。画像内の数ピクセルを変更するなど、通常のデータにわずかな外乱...

ByteDance アルゴリズムの面接の質問、解けますか?

数日前、私の友人がByteDanceの面接を受けました。面接官は彼にリンクリストアルゴリズムの質問を...

...

[詳細] 人工知能の生涯を10分で読む

AIは2016年以来最もホットなキーワードであり、それについてはさまざまな意見があります。バブルがは...

海外メディア:ウルトラマンのOpenAIへの復帰は主にチェスキー氏とナデラ氏の支援にかかっている

12月25日のニュース、シリコンバレーのテクノロジー企業の幹部たちは理解しにくい人々の集まりだ。彼ら...

.Netガベージコレクションメカニズムはアルゴリズムと世代の年齢を理解します

ガベージ コレクターは基本的に、すべてのオブジェクトが参照されている場所を追跡し、オブジェクトが参照...

顔認識技術の推進は情報漏洩に悩まされている

2021年CCTV「3.15」ガラで、多くの店舗がカメラを使って顔情報を取得している事例が暴露され、...

わかりやすく解説: 機械学習と統計モデリングの違い

これらは互いに大きく異なっており、すべてのデータ サイエンティストはその理由と方法を理解する必要があ...