Apakah Alasan Di Balik Pertumbuhan Pendapatan AI?
Revolusi Dalam Teknik AI:
Selama bertahun-tahun, kecerdasan buatan revolusi telah menyediakan kualitas tanggapan untuk berbagai teknologi. Aku akan menjelaskan alasan utama untuk pertumbuhan pendapatan. Fungsi pengenalan, Deteksi wajah, pengenalan sidik jari dan banyak lebih beroperasi cukup akurat karena dalam belajar teknik. Dalam belajar teknik didasarkan pada jaringan saraf buatan. Pencapaian dalam bidang ini dapat dinilai oleh berbagai produknya seperti sebuah novel teknik untuk gambar pengakuan, objek Deteksi dan prediksi sistem bagi pasar saham. Kemajuan dalam gambar pengakuan telah memperluas keterbatasan pengobatan. Selain itu, itu membantu dalam membaca sinar-x, dan memprediksi penyakit melalui layanan yang lebih baik. Juga, itu terinspirasi oleh alam kecerdasan manusia tetapi sekarang AI revolusi telah mengubah segalanya. Itu bisa menyebabkan PHK, seperti itu adalah menyalip manusia di berbagai bidang. Grafik di atas menunjukkan pendapatan mendatang untuk tahun-tahun mendatang berikutnya. Hal ini akan mengakibatkan sangat menguntungkan keuntungan bagi industri.
Implementasi berikut entah bagaimana menyebabkan pertumbuhan mendadak di AI perusahaan:
1) Pelaksanaan Pembelajaran Mesin: deteksi objek berarti menganalisis konten foto seperti objek individu, wajah, logo dan teks pada mereka menggunakan model kognisi berbantuan komputer. Dengan bantuan dari objek deteksi, satu dapat meminimalkan risiko setiap kejadian dengan mendeteksi kehadiran objek lain. Menggunakan teknologi terbaru ini dapat dilakukan dalam lingkungan kerja yang hidup. Dalam berkas tunggal, ada banyak benda-benda di dalamnya, model yang baik dapat dengan mudah mengidentifikasi setiap objek dengan mengekstrak fitur visual dari gambar. Daerah aplikasi yang berbeda deteksi objek adalah wajah biometrik, Motion Detector, objek pengakuan dan teks pengakuan.
Gambar pengakuan algoritma akan mengambil gambar atau patch yang sebagai input, output akan menjadi obyek dalam gambar. Dengan kata lain, output akan label kelas. Bagaimana gambar pengakuan algoritma tahu isi dari suatu gambar? Nah, Anda harus melatih algoritma untuk mempelajari perbedaan antara kelas yang berbeda. Jika Anda ingin menemukan kucing di gambar, Anda perlu untuk melatih algoritma pengakuan gambar dengan ribuan gambar kucing dan ribuan gambar latar belakang yang tidak mengandung kucing. Tak perlu dikatakan, algoritma ini hanya dapat memahami objek kelas itu telah belajar.
2) Berubah Teknologi: Hari ini kita telah bergeser teknologi kami dari analog untuk komunikasi digital data dan penyimpanan, yang membuat perubahan pendekatan convinient. Saat ini, Robotika telah membuat banyak keuntungan dalam merancang robot. Mereka mampu mengambil interaksi fisik manusia sebagai informasi yang bermanfaat. Mereka dapat bereaksi terhadap setiap interaksi fisik untuk melakukan tugas output. Teknologi ini telah membuat perubahan di Robotika yang telah menjadi komponen yang menguntungkan di era kecerdasan buatan.
3) Memenuhi Harapan Konsumen: dari waktu ke waktu, kebutuhan dan harapan pelanggan tumbuh. Meskipun industri berada di sana untuk menangani digital data, data ini dalam jumlah besar dan kadang-kadang miskin teknologi mungkin gagal untuk menangani dan mencapai tujuan dengan data ini. Sini datang AI ke dalam bermain. Data besar kompleks yang tinggi dapat dengan mudah dikelola dan ditangani dengan bantuan kecerdasan buatan. Setelah berurusan dengan data yang besar menghasilkan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Telah membawa harapan pelanggan menjadi kenyataan yang mengarah ke permintaan yang besar di industri. Facebook, Pinterest, Netflix dan Google adalah beberapa real time dan contoh-contoh yang efektif untuk menunjukkan fakta di atas.
4) Keputusan: Dengan menerapkan algoritma mesin belajar kekuatan mesin telah meningkat. Algoritma ini membuat mesin mampu membuat keputusan sendiri. AI telah berubah skenario keputusan bisnis. Dalam pembelajaran telah banyak digunakan untuk pembuatan keputusan ketika dataset besar. Sebagai demonstrasi Amazon telah melakukan kerjasama dengan Microsoft untuk mengangkat proyek-proyek berdasarkan dalam belajar. Hal ini mencerminkan seberapa efektif pembelajaran yang mendalam dalam pembuatan keputusan dan menangani tugas tinggi komputasi. Dalam skenario hari ini TensorFlow, Keras telah menjadi bagian integral dari sudut pandang bisnis. Cepat dan kuat pengolahan menggunakan algoritma berbasis tugas diterapkan dalam bisnis untuk kepuasan pelanggan yang lebih baik.
Dengan semua manfaat dan keuntungan dari teknologi ini, hal ini telah terbukti cara tren untuk mengatasi isu-isu tradisional penanganan data dan analisis. Dengan demikian, pertumbuhan AI membuat jalan. Dari studi, dapat dinyatakan bahwa nilai pasar Ai tumbuh karena teknologi canggih seperti prediksi sistem, rekomendasi sistem dll. Hingga 2021, pendapatan akan mencapai sekitar $10000 juta yang akan pertumbuhan cepat untuk industri. AI bisa meningkatkan tingkat profitabilitas rata-rata sebesar 38% dan menyebabkan peningkatan ekonomi US $14 TN oleh 2035 dengan ide-ide yang inovatif. Google adalah mengeksplorasi semua aspek dari mesin belajar dengan algoritma klasik. Itu telah mengatasi tantangan yang berbeda dari penelitian dan tugas-tugas teknis yang mengarah kepada permintaan yang lebih besar dan pendapatan juga.
http://www.freezepage.com/1550130360BJNGKVMPWZ
https://s.id/3lVON
https://pin.it/wjlyiimfngcdtf
https://www.plurk.com/p/n6gza9
https://plus.google.com/u/2/112422489673678799275/posts/YayaAazw3hF
https://www.scoop.it/topic/technology-information-by-softwarehouse/p/4105416467/2019/02/14/tips-untuk-membantu-anda-mendapatkan-hasil-maksimal-dari-latar-belakang-desktop-anda
http://sineka.co.id/
http://blog.sineka.co.id/
0 Comments