Cómo visualizar la IA / Aprendizaje automático en el futuro

El mercado global de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) está aumentando rápidamente debido principalmente a la revolución de Internet. El proceso de conectar el mundo virtualmente ha generado una gran cantidad de datos que está impulsando la adopción de soluciones de aprendizaje automático. Esto se debe a que la implementación del aprendizaje automático mejora la velocidad y la precisión de las funciones que realiza el sistema.

Además, la adopción de tecnologías analíticas avanzadas de varios sectores verticales de la industria, como salud y ciencias de la vida, BFSI, comercio minorista, telecomunicaciones y fabricación, está contribuyendo al crecimiento del aprendizaje automático como mercado de servicios. Las soluciones de aprendizaje automático como servicio también se adoptan en los sectores verticales de la industria para mejorar la capacidad de toma de decisiones de las máquinas.

Obtenga más información: Aprendizaje automático como un mercado de servicios

  • La IA y el Aprendizaje Automático se van a quedar. Sus nombres pueden cambiar.
  • Su progreso seguirá fluctuando. Los avances generalmente necesitan avances en materia de ciencia y tecnología.
  • Automóviles de auto conducción se hará una realidad.
  • Googlear imágenes y videos basados ​​en una imagen o video dominará el método de búsqueda.
  • Habrá más orden en una esquina y más caos en otra esquina. [Así es como evoluciona la civilización humana.]
  • Tendremos una mejor comprensión del Universo.
  • Las operaciones complejas de neurocirugía y otras operaciones, y el cáncer y otros tratamientos se convertirán en algo común.
  • Así como Rusia es una potencia espacial, China será una potencia de inteligencia artificial. [USA es una potencia de proyectos.]

Según un estudio realizado por Market Research, se estima que el mercado global de inteligencia artificial tendrá un impresionante 36.1% de CAGR entre 2016 y 2024, alcanzando una valuación de US $ 3,061.35 bn a finales de 2024 de US $ 126.14 bn en 2015. La tendencia al alza Sin embargo, el crecimiento del mercado se ve obstaculizado por las bajas inversiones iniciales.

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A nivel mundial, existe una ola de inteligencia artificial en diversas industrias, especialmente en la electrónica de consumo y la asistencia sanitaria. Es probable que la ola continúe en los próximos años con la base en expansión de las aplicaciones de la tecnología. La mayoría de las empresas que operan en el mercado enfrentan dificultades para acumular fondos para la investigación y el desarrollo de prototipos en etapa temprana y sus tecnologías subyacentes.

La inteligencia artificial en la industria minorista es una tecnología que recopila datos y se procesa mediante el uso de algoritmos y luego proporciona un modelo a través del cual pueden obtener información útil y valiosa que luego se puede usar para tomar decisiones relacionadas con el cliente y para almacenar, como decisiones operativas. logística, más productividad, etc. El principal impulsor de este mercado es que los minoristas pueden conocer los requisitos y las necesidades del cliente cuando vinculan los datos con la productividad real. También describe la creación de estrategias relacionadas con el monitoreo, la productividad, una mejor relación con el cliente y muchos más.

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AI y ML son los impulsores del cambio, y no el cambio por sí mismo. Como ejemplo, piense en las infraestructuras de la ciudad como carreteras, ferrocarriles, red de metro, red de servicios públicos, etc., a medida que se desarrolla. No son más que desarrollos infraestructurales. El estilo de vida de las personas cambia cuando comienzan a hacer un uso adecuado de esta infraestructura y las aplican para diversas aplicaciones y logística.

AI y ML son los desarrollos de infraestructura para el mundo tecnológico. Se pueden escribir aplicaciones enormes sobre estos desarrollos. Cómo hacer uso de estos sistemas depende del área vertical específica a la que uno puede referirse. Los sistemas de venta al por menor pueden tener un conjunto de casos de uso completamente diferente en comparación con el de la fabricación, etc.

Permitiría escribir, probar y aplicar algoritmos de instrucciones de voz de los usuarios, en un 99% correcto y libre de errores. El humano monitoreará y dará instrucciones para hacer el 1% restante. Consulte este enlace para obtener más información sobre este tema https://www.codementor.io/theofa