77 درصد از دستگاه هایی که ما در حال حاضر از آنها استفاده می کنیم از ML یا همان یادگیری ماشین استفاده می کنند. یادگیری ماشینی یا همان ML نوآوری مشهورو معروفی است که تقریباً همه از آن اطلاع داریم. یک مطالعه پژوهشی نشان می دهد که 77 درصد از دستگاه هایی که ما در حال حاضر از آنها استفاده می کنیم از ML استفاده می کنند. سال 2021 آماده است تا برخی از روندهای فناوری قابل توجه ML یادگیری ماشینی و AI هوش مصنوعی را مشاهده کند که ممکن است عملکرد اقتصادی ، اجتماعی و صنعتی ما را تغییر شکل دهد. از هم اکنون ، صنعت AI-ML در حال توسعه و گسترش سریع است و زمینه پیشرفت کافی را برای ایجاد تغییرات حیاتی به شرکت ها می دهد. به گفته گارتنر ، حدود 37٪ از کل شرکت های بررسی شده از نوعی یادگیری ماشین ML در تجارت خود استفاده می کنند و پیش بینی می شود که تا سال 2022 حدود 80٪ پیشرفت های مدرن بر پایه AI و ML پایه گذاری شود. در طول سالهای اخیر ، چندین کشف و نوآوری در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی صورت گرفته است. با وجود این ، چند سازمان تاکنون توانسته اند از اینها برای تحقق اهداف اساسی کسب و کار خود استفاده کنند. با افزایش تقاضا و علاقه به این فناوری ها ، الگوهای مختلف جدیدی در این فضا در حال صعود است. به سادگی اگر اهل فن هستید و یا با نوآوری و اختراع سرو کار دارید ، دیدن آنچه در فضای یادگیری ماشین قرار دارد هیجان انگیز است.
اتوماسیون یادگیری ماشین :
اتوماسیون بیش از حد در یادگیری ماشینی ، یک گرایش بزرگ فناوری اطلاعات هست که توسط گارتنر شناسایی شده است ، به این صورت که این امکان را دارد تقریباً هر چیزی در داخل یک شرکت می تواند خودکار شود ، به عنوان مثال ، فرایندهای تجاری قدیمی باید خودکار باشند ، . همه گیری تصویب این موضوع این مفهوم را تقویت کرده است ، که به آن اتوماسیون فرآیند دیجیتال “و” اتوماسیون فرآیند هوشمند “گفته می شود.
یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی بخشهای کلیدی و محرکهای قابل توجهی برای بیش از حد اتوماسیون هستند (در کنار نوآوری های مختلف مانند ابزارهای اتوماسیون فرایند). هم چنین برای موثر بودن فرایند اجرایی ، فعالیت های بیش از حد اتوماسیون نمی توانند به نرم افزارها وابستگی داشته باشند. فرایندهای تجاری خودکار باید بتوانند خود را با شرایط متغیر سازگار کنند و به شرایط ناگهانی واکنش نشان دهند.
پیش بینی و تجزیه و تحلیل کسب و کار:
تجزیه و تحلیل سری های زمانی برای سالهای اخیر جریان اصلی بوده و الگوی پیچده ای برای سال جاری خواهد بود . با استفاده از این استراتژی ، متخصصان داده مجموعه ای از داده ها را برای مدتی جمع آوری و غربال می کنند و سپس برای تصمیم گیری هوشمندانه مورد بررسی و استفاده قرار می دهند. شبکه های یاد گیری ماشینی هر زمان که با استفاده از مجموعه داده های متنوع آموزش دیدند ، می توانند حدس و گمان 95 درصدی خود را بدهند و تصمیم گیری براساس آن انجام دهند.
در سال 2021 و بعد از آن ، ما می توانیم پیش بینی کنیم که سازمان ها باید شبکه های عصبی را برای پیش بینی درست و قوی ترمدل سازی کنند. به عنوان مثال ، راه حل های یادگیری ماشین را می توان برای کشف الگوهای پنهان و پیش بینی های دقیق در هم آمیخت. نمونه واقعی این موضوع شرکت های بیمه ای هستند که اشتباهات احتمالی را شناسایی می کنند که به نوعی می تواند برای آنها خیلی مفید و موثر واقع شود .
اتوماسیون; دستگاه تنظیم خودکار
مارک آندرسن به طور گسترده افزود که “نرم افزار کره زمین را نابود می کند” ، و این روزها به نظر می رسد هر سازمان در هسته اصلی خود به یک سازمان نرم افزاری دیگر پرواز می کند. سال 2021 الگوی جدیدی از فناوری به دست می آورد و از این رو عدم مدیریت باعث افزایش بدهی فناوری برای شرکت ها می شود. در پایان ، این بدهی باید با بهره بازپرداخت شود. از این رو ، برخلاف توسعه در زمینه پذیرش فناوری در سال جاری ، ممکن است قصد داشته باشیم حرکتی را در هزینه های فناوری یادگیری ماشینی کشف کنیم. بودجه های سازمانی همچنان شاهد حرکت از فناوری اطلاعات به سمت مهمترین فعالیتهای تجاری خواهند بود. عاملان, سرمایه گذاری های بیشتری را در فعالیت هایی که درآمد را افزایش می دهند تمرکز می کنند زیرا ارزش کسب و کار با مهمترین معیار آن جایگزین سرعت یادگیری ماشینی می شود.
تمرکز و توسعه نرم افزار ی و هزینه های فناوری داده بر پایه اجرای هوش مصنوعی خواهد بود. یکی از موضوعات پرشمار سال 2021 اتوماسیون فناوری های موجود است. موارد مبتنی بر هوش مصنوعی مانند Tamr ، Paxata ، و دسته بندی داده ها که در نتیجه می تواند مقادیر دورتر را کپی کند ، سوابق را کپی کند و عوامل مختلف را برطرف کند ، این امر باعث می شود تا یادگیری با تأیید پیش بینی ها آن را بر اساس دلایلی که داده کاوی انجام می دهد و حفظ کیفیت در مقیاس ، آنها را ادامه دهد. .
ارتباط بین اینترنت اشیا و یادگیری ماشینی :
اینترنت اشیا اخیراً یک بخش سریع در حال توسعه است و تحلیلگران اقتصادی پیش بینی کردند که بازار اینترنت اشیا در سراسر جهان در سال 2030 به 24.1 میلیارد دستگاه برسد و 1.5 تریلیون دلار درآمد کسب کند. استفاده از یادگیری ماشینی به تدریج با اینترنت اشیا گره خورده است. به عنوان مثال ، از یادگیری ماشینی ، هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق اکنون برای هوشمند سازی و امنیت بیشتر دستگاه ها و خدمات اینترنت اشیا استفاده شده است. در هر صورت ، با توجه به اینکه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به حجم عظیمی از داده ها نیاز دارد تا دقیقاً آنچه شبکه های سنسورها و دستگاه های اینترنت اشیا فراهم می کنند ، به مزایای آن دو جهت منجر شود. به عنوان مثال ، در یک محیط صنعتی ، همه ی شبکه های اینترنت اشیا از طریق کارخانه ی تولید می توانند اطلاعات عملیاتی و عملکردی را جمع آوری کنند ، سپس توسط سیستم های هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل می شود تا عملکرد سیستم تولید را بهبود بخشد ، تا پشتیبانی و پیش بینی کند که ماشین آلات به چه کاری نیاز به نگهداری دارند.
قدرت محاسبات سریعتر:
تحلیلگران هوش مصنوعی به ابتدای درک امکانات شبکه های عصبی مصنوعی و بهترین روش برای ترتیب و طبقه بندی آنها. این پیشنهاد را می دهند که در سال آینده ، پیشرفت های الگوریتمی در حرکتی باورنکردنی همراه با تحولات عملی و سیستم های جدید به حل مسئله ادامه یابد. راه حل های یادگیری ماشین ابری مانند فضای ابری نیرو می گیرد زیرا ارائه دهندگان خدمات ابری شخص ثالث ، استقرار الگوریتم های یادگیری ماشین ML را در ابر تشویق می کنند. هوش مصنوعی می تواند دامنه خوبی از مسائل ناپسند را که نیاز به یافتن بینش و تصمیم گیری دارند ، برطرف کند. با این وجود ، افراد بدون توانایی دستیابی به پیشنهاد یک ماشین ، تصور خواهند کرد که پذیرش این پیشنهاد دشوار است. با استفاده از خطوط خاص ، رشد مداوم در میان مدت را افزایش می دهد و شفافیت و توضیح در مورد الگوریتم های هوش مصنوعی همچنان افزایش خواهد یافت .
آموزش تقویت:
آموزش تقویت یادگیری:در سالهای آینده معمولاً توسط شرکتهای یادگیری تقویت شده (RL) قابل استفاده است. این یک استفاده منحصر به فرد از یادگیری عمیق است که از تجربیات خود برای بهبود کارایی داده های گرفته شده استفاده می شود.
در یادگیری تقویت ، برنامه نویسی هوش مصنوعی با شرایط مختلفی تنظیم می شود که مشخص می کند چه نوع فعالیتی توسط نرم افزار انجام می شود. با توجه به اقدامات و نتایج مختلف ، این نرم افزار خود عملیاتی را یاد می گیرد که برای رسیدن به هدف نهایی ایده آل آن را انجام می دهد.
یک تصویر ایده آل از یادگیری تقویت ، یک بات چت است که به سوالات کاربر ساده مانند سلام و احوالپرسی ، رزرو سفارش ، تماس مشاوره پاسخ می دهد. شرکت های توسعه یادگیری ماشین می توانند با افزودن شرایط متوالی به آن ، از RL برای ابتکاری بیشتر یک چت بات استفاده کند . به عنوان مثال ، مشتریان متمایز را جدا کرده و تماس ها را به نماینده خدمات مربوطه منتقل می کند. برخی دیگر از کاربردهای RL شامل رباتیک ها هستند که برای برنامه ریزی استراتژی تجارت ، کنترل حرکت ربات ، اتوماسیون صنعتی و کنترل هواپیمااستفاده می شود.
