Apa Alasan Di Balik Pertumbuhan Pendapatan AI?

Perkembangan Ai

Revolusi dalam Teknik AI:

Selama beberapa tahun terakhir, revolusi Kecerdasan Buatan telah memberikan respons kualitas untuk berbagai teknologi yang berbeda. Saya akan menjelaskan alasan utama pertumbuhan pendapatannya. Fungsi pengenalan suara, deteksi wajah, pengenalan sidik jari dan banyak lagi yang beroperasi cukup akurat karena teknik pembelajaran yang mendalam. Teknik Deep Learning didasarkan pada Jaringan Syaraf Tiruan. Prestasi dalam bidang ini dapat dinilai dengan produk-produknya yang berbeda seperti teknik novel untuk Pengenalan Gambar, Deteksi Objek, dan Sistem Prediksi untuk pasar saham. Kemajuan dalam pengenalan gambar telah memperluas keterbatasan perawatan medis. Selain itu, ini membantu dalam membaca sinar-X, dan memprediksi penyakit melalui peningkatan layanan. Juga, itu terinspirasi oleh kecerdasan alami manusia tetapi sekarang revolusi AI telah mengubah segalanya. Ini dapat menyebabkan PHK, karena menyalip manusia di banyak bidang. Grafik di atas menunjukkan pendapatan yang akan datang untuk tahun-tahun mendatang. Ini akan menghasilkan keuntungan yang sangat menguntungkan bagi industri.

Implementasi berikut entah bagaimana menyebabkan pertumbuhan tiba-tiba di perusahaan AI:

1) Implementasi Pembelajaran Mesin: Deteksi objek berarti menganalisis konten foto seperti objek individual, wajah, logo, dan teks pada mereka menggunakan model kognisi berbantuan komputer. Dengan bantuan deteksi objek, seseorang dapat meminimalkan risiko insiden dengan mendeteksi keberadaan objek lain. Menggunakan teknologi terbaru itu dapat dilakukan di lingkungan kerja langsung. Dalam satu gambar, ada banyak objek di dalamnya, model yang baik dapat dengan mudah mengidentifikasi setiap objek dengan mengekstraksi fitur visual utama dari suatu gambar. Area aplikasi yang berbeda dari deteksi objek adalah Facial Biometrics, Motion Detector, Object Recognition dan Text Recognition.

Algoritma pengenalan gambar apa pun akan mengambil gambar atau tambalannya sebagai input, sebuah output akan menjadi objek dalam gambar. Dengan kata lain, output akan menjadi label kelas. Bagaimana cara algoritma pengenalan gambar mengetahui isi suatu gambar? Nah, Anda harus melatih algoritma untuk mempelajari perbedaan antara kelas yang berbeda. Jika Anda ingin menemukan kucing dalam gambar, Anda perlu melatih algoritme pengenalan gambar dengan ribuan gambar kucing dan ribuan gambar latar belakang yang tidak mengandung kucing. Tidak perlu dikatakan, algoritma ini hanya dapat memahami objek / kelas yang telah dipelajari.

2) Teknologi Berubah: Hari ini kami telah menggeser teknologi kami dari komunikasi dan penyimpanan data analog ke digital, yang menjadikan perubahan sebagai pendekatan yang meyakinkan. Saat ini, robotika telah membuat banyak keuntungan dalam mendesain robot. Mereka mampu mengambil interaksi fisik manusia sebagai informasi yang bermanfaat. Mereka dapat bereaksi terhadap interaksi fisik apa pun untuk melakukan tugas keluaran. Teknologi ini telah membuat perubahan dalam robotika yang telah menjadi komponen yang menguntungkan di era Inteligensi Buatan.

Revolusi dalam Teknik AI

3) Memenuhi Ekspektasi Konsumen: Dari waktu ke waktu, kebutuhan dan harapan pelanggan tumbuh. Meskipun industri ada untuk menangani data digital, data ini sangat banyak dan kadang-kadang teknologi yang buruk mungkin gagal menangani dan mencapai tujuan dengan data ini. Di sinilah AI berperan. Data besar yang kompleks tinggi dapat dengan mudah dikelola dan ditangani dengan bantuan Kecerdasan Buatan. Setelah berurusan dengan data besar itu menghasilkan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Ini telah membawa harapan pelanggan menjadi kenyataan yang mengarah pada permintaan besar di industri. Facebook, Pinterest, Netflix, dan Google adalah beberapa contoh waktu nyata dan efektif untuk menunjukkan fakta di atas.

4) Pengambilan Keputusan: Dengan menerapkan algoritma pembelajaran mesin, kekuatan mesin telah meningkat. Algoritma ini membuat mesin mampu membuat keputusan dengan sendirinya. AI telah mengubah skenario pengambilan keputusan untuk bisnis. Deep Learning telah banyak digunakan untuk pengambilan keputusan ketika dataset sangat besar. Sebagai demonstrasi, Amazon telah melakukan kemitraan dengan Microsoft untuk meningkatkan proyek berdasarkan Deep Learning. Ini mencerminkan seberapa efektif Pembelajaran Mendalam dalam Pengambilan Keputusan dan menangani tugas komputasi yang tinggi. Dalam skenario hari ini TensorFlow, Keras telah menjadi bagian integral dari sudut pandang bisnis. Pemrosesan yang cepat dan kuat menggunakan tugas berbasis algoritma diterapkan dalam bisnis untuk kepuasan pelanggan yang lebih baik.

Dengan semua manfaat dan kelebihan dari teknologi ini, telah membuktikan dirinya sebagai cara tren untuk mengatasi masalah tradisional penanganan data dan analitik. Dengan demikian, pertumbuhan AI membuat jalan. Dari penelitian, dapat dinyatakan bahwa nilai pasar AI tumbuh karena teknologi canggih seperti Sistem Prediksi, Sistem Rekomendasi dll. Hingga tahun 2021, pendapatan akan mencapai sekitar $ 10.000 Juta yang akan menjadi pertumbuhan cepat bagi industri. AI dapat meningkatkan tingkat profitabilitas rata-rata sebesar 38% dan mengarah pada peningkatan ekonomi sebesar US $ 14 TN pada tahun 2035 dengan ide-ide inovatifnya. Google sedang mengeksplorasi semua aspek pembelajaran mesin dengan algoritma klasik. Ini telah mengatasi berbagai tantangan penelitian dan tugas teknis yang mengarah pada permintaan dan pendapatan yang lebih besar juga.