¿Cuáles son las razones detrás del crecimiento en los ingresos de AI?

Revolución en las técnicas de IA :

En los últimos años, la revolución de la Inteligencia Artificial ha proporcionado la respuesta de calidad para las diferentes tecnologías. Voy a explicar las principales razones del crecimiento de sus ingresos. Las funciones de reconocimiento de voz, detección de rostros, reconocimiento de huellas dactilares y mucho más operan con bastante precisión debido a las técnicas de aprendizaje profundo. La técnica de Aprendizaje Profundo se basa en las Redes Neuronales Artificiales. El logro en este campo se puede juzgar por sus diferentes productos, como una técnica novedosa para el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y el sistema de predicción para el mercado de valores. Los avances en el reconocimiento de imágenes han extendido los límites del tratamiento médico. Además, está ayudando a leer los rayos X y predecir enfermedades a través de servicios mejorados. Además, está inspirado en la inteligencia natural de los humanos, pero ahora la revolución de la IA ha cambiado todo. Podría llevar al despido, ya que está superando a los humanos en muchos campos. El gráfico anterior muestra los próximos ingresos para los próximos años. Esto conducirá a una ganancia altamente rentable para la industria.

La siguiente implementación está causando de alguna manera el repentino crecimiento en las compañías de IA:

1) Implementación de Aprendizaje automático: la detección de objetos significa analizar el contenido de las fotos, como objetos individuales, caras, logotipos y texto utilizando un modelo cognitivo asistido por computadora. Con la ayuda de la detección de objetos, se puede minimizar el riesgo de cualquier incidente detectando la presencia de otro objeto. Usando las últimas tecnologías se puede realizar en el entorno de trabajo en vivo. Dentro de una sola imagen, hay muchos objetos dentro de ella, un buen modelo puede identificar fácilmente cada objeto extrayendo características visuales clave de una imagen. El área de aplicación diferente para la detección de objetos es la biometría facial, el detector de movimiento, el reconocimiento de objetos y el reconocimiento de texto.

Cualquier algoritmo de reconocimiento de imagen tomaría una imagen o su parche como entrada, una salida será el objeto en la imagen. En otras palabras, la salida será una etiqueta de clase. ¿Cómo un algoritmo de reconocimiento de imagen conoce el contenido de una imagen? Bueno, tienes que entrenar el algoritmo para aprender las diferencias entre las diferentes clases. Si desea buscar gatos en imágenes, debe entrenar un algoritmo de reconocimiento de imágenes con miles de imágenes de gatos y miles de imágenes de fondos que no contengan gatos. No hace falta decir que este algoritmo solo puede comprender los objetos / clases que ha aprendido.

2) Tecnología cambiada: Hoy hemos cambiado nuestra tecnología de comunicación y almacenamiento de datos analógicos a digitales, lo que hace que el cambio sea un enfoque conveniente. Hoy en día, la robótica ha hecho muchas ventajas en el diseño de robots. Son capaces de tomar la interacción física del ser humano como una información útil. Pueden reaccionar a cualquier interacción física para realizar la tarea de salida. Esta tecnología ha hecho el cambio en la robótica que se ha convertido en un componente ventajoso en la era de la Inteligencia Artificial.

3) Satisfacer las expectativas de los consumidores: de vez en cuando, las necesidades y expectativas de los clientes aumentan. Aunque las industrias están ahí para tratar con datos digitales, estos datos son enormes y, a veces, las tecnologías deficientes pueden fallar en el manejo y el cumplimiento de los objetivos con estos datos. Aquí viene una IA en juego. Los grandes datos de alta complejidad se pueden gestionar y manejar fácilmente con la ayuda de la Inteligencia Artificial. Después de tratar con datos enormes, produce una mejor experiencia para el cliente. Ha dado la bienvenida a las expectativas de los clientes en realidad, lo que lleva a una gran demanda en las industrias. Facebook, Pinterest, Netflix y Google son algunos de los ejemplos efectivos y en tiempo real para demostrar el hecho anterior.

4) Toma de decisiones: al aplicar algoritmos de aprendizaje automático, el poder de las máquinas ha aumentado. Estos algoritmos hicieron máquinas capaces de tomar decisiones por sí mismas. AI ha cambiado el escenario de toma de decisiones para las empresas. El aprendizaje profundo se ha utilizado ampliamente para la toma de decisiones cuando el conjunto de datos es enorme. Como demostración, Amazon ha hecho la asociación con Microsoft para elevar los proyectos basados ​​en el Aprendizaje Profundo. Esto refleja cuán efectivo es el aprendizaje profundo en la toma de decisiones y en el manejo de tareas informáticas elevadas. En el escenario actual de TensorFlow, Keras se ha convertido en una parte integral del punto de vista empresarial. El procesamiento rápido y potente mediante tareas basadas en algoritmos se aplica en el negocio para una mejor satisfacción del cliente.

Con todos estos beneficios y ventajas de esta tecnología, ha demostrado ser una forma de tendencia para superar los problemas tradicionales de manejo de datos y análisis. Así, el crecimiento de la IA está haciendo un camino. Del estudio, se puede afirmar que el valor de mercado de la IA está creciendo debido a tecnología avanzada como Sistema de Predicción, Sistema de Recomendación, etc. Hasta 2021, los ingresos alcanzarán aproximadamente $ 10000 millones, lo que supondrá un rápido crecimiento para la industria. AI podría aumentar las tasas de rentabilidad promedio en un 38% y llevar a un aumento económico de US $ 14 TN para 2035 con sus ideas innovadoras. Google está explorando todos los aspectos del aprendizaje automático con algoritmos clásicos. Ha superado diferentes desafíos de investigación y tareas técnicas que llevan a su mayor demanda e ingresos también.

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