ثورة في تقنيات منظمة العفو الدولية:
خلال المرحلة العديدة الماضية ، قدمت ثورة الذكاء الاصطنااعية. سأشرح الأشياء الرئيسية لنمو إيراداته. إن وظيفة التعرف على الكلام وكشف الوجه والتعرف على بصمات الأصابع والكثير. معتمدة تقنية على العشب العصبية الاصطناعية. يمكن الحكم على الإنجاز في هذا المجال بمنتجاته المختلفة مثل تقنية جديدة على الصور ، وكشف الأجسام. وقد وسعت التطورات في التعرف على الصور من حدود العلاج الطبي. أثبت على ذلك ، في تحسين الأشعة. أيضا ، مستوحاة من الذكاء الطبيعي للبشر ولكن الآن ثورة منظمة العفو الدولية قد تغير كل شيء. يمكن أن تؤدي إلى التسريح ، السبب الرسم البياني أعلاه العائدات القادمة للسنوات القادمة. هذا سيؤدي إلى مكسب مربح للغاية لهذه الصناعة.
تتسبب التطبيقات التالية بشكل كبير في النمو المفاجئ في شركات الذكاء الاصطناعي:
1) تنفيذ التعلم الآلي: يعني اكتشاف الاكتشافات اللغوية. نسبة اكتشاف الكائن ، يمكن تقليل مخاطر أي حادث من خلال الكشف عن وجود كائن آخر. استخدام أحدث التقنيات ، يمكن القيام بها في بيئة العمل. داخل صورة واحدة، يوجد الكثير من الكائنات بداخله، يمكن للنموذج منطقة التطبيق المختلفة لكشف الضعف.
أي خوارزمية التعرف على الصور ستأخذ صورة أو رقعتها كمدخل ، قد تكون النتيجة في الصورة. بمعنى آخر ، لكن غير معتمد فئة. كيف تعرف خوارزمية المعرفة على الصور محتويات الصورة؟ حسنا ، لديك لتدريب الخوارزمية إذا كنت تريد العثور على القطط في الصور ، فأنت بحاجة إلى تدريب خوارزمية على الصور مع الصور من القطط والأشياء التي لا تحتوي على قطط. غني عن القول ، هذه الخوارزمية يمكن أن تفهم فقط الأشياء / الطبقات التي تعلمتها.
2) التكنولوجيا المتغيرة: اليوم بتحويل تقنيتنا من الاتصالات التناظرية إلى البيانات الرقمية والتخزين ، مما يجعل التغيير مقاربة ملائمة. في الوقت الحاضر ، اجعل الروبوتات العديد من المزايا في تصميم الروبوتات. هم قادرون على اتخاذ التفاعل المادي للإنسان كمعلومات مفيدة. يمكن أن تتفاعل مع أي تفاعل مادي لأداء مهمة الإخراج. أصبح هذه التكنولوجيا في الروبوتات في وقت الذكاء الاصطناعي.
3) تقديم توقعات المستهلك: من وقت لآخر ، تنماة العملاء والتوقعات. على أن من هناك هناك صناعات للتعامل مع البيانات الرقمية ، فقد هذه البيانات في كمية كبيرة وأحيان قد تفشل التقنيات السيئة في التعامل وتحقيق الأهداف مع هذه البيانات. هنا يأتي AI للعب. يمكن إدارة البيانات الكبيرة المعقدة بسهولة معالجتها بمساعدة الذكاء الاصطناعي. بعد التعامل مع البيانات الضخمة التي. لقد جلبت توقعات العملاء إلى واقع الأمر الذي يرتبط إلى طلب كبير في الصناعات. كل من Facebook و Pinterest و Netflix و Google بعضًا من الوقت الافتراضي والمثلة الفعالة لإثبات الحقيقة السابقة.
4) صنع القرار: من خلال تطبيق خوارزميات التعلم الآلي زادت آلات الآلات. جعل هذه الخوارزميات آلات تتحمل على اتخاذ القرارات من تلقاء نفسها. لقد غيرت منظمة العفو الدولية تم استخدام Deep Learning على نطاق واسع في عملية اتخاذ قرار عند تكون مجموعة البيانات ضخمة. كمظاهرة ، عملت شركة Amazon بالشراكة مع Microsoft لرفع المشاريع القائمة على التعلم الحلم. ذلك قابل للمساومة. في سيناريو اليوم TensorFlow ، أصبحت Keras جزءًا لا يتجزأ من وجهة نظر الأعمال. يمكن تطبيق المعالجة السريعة والقوية باستخدام المهام المستندة إلى الخوارزميات في النشاط التجاري للحصول على رضا عملاء أفضل.
مع كل هذه الفوائد والمزايا من هذه التكنولوجيا ، أثبتت أنها وسيلة تتجه للتغلب على القضايا التقليدية. عمليات ، فإن نسبة نمو الذكاء الاصطناعي يصنع مسارا. من الدراسة ، يمكن القول بأن القيمة السوقية للذكاء الاصطناعى ينمو بسبب التكنولوجيا المتقدمة. حتى عام 2021 ، سوف تصل إلى إلى ما يقرب من 10000 مليون دولار وهذا. يمكن أن يقصد أكثر من 38 ٪ وتزيد إلى زيادة اقتصادية قيمتها 14 تريليون دولار بحلول عام 2035 مع أفكارها المبتكرة.تستشاف Google Anyday Learning آلي باستخدام الخوارزميات الكلاسيكية. لقد تغلب على ردود من من قبل المردة.
نظرًا لتطبيقات مثل نظام الإعلام ، يتقدم يومًا بعد يوم. يبدو الشركات أكثر أهدافًا. لا يزال العمل البحثي مستمرًا في هذا المجال للحصول على فوائد فوائده.
خلال المرحلة العديدة الماضية ، قدمت ثورة الذكاء الاصطنااعية. سأشرح الأشياء الرئيسية لنمو إيراداته. إن وظيفة التعرف على الكلام وكشف الوجه والتعرف على بصمات الأصابع والكثير. معتمدة تقنية على العشب العصبية الاصطناعية. يمكن الحكم على الإنجاز في هذا المجال بمنتجاته المختلفة مثل تقنية جديدة على الصور ، وكشف الأجسام. وقد وسعت التطورات في التعرف على الصور من حدود العلاج الطبي. أثبت على ذلك ، في تحسين الأشعة. أيضا ، مستوحاة من الذكاء الطبيعي للبشر ولكن الآن ثورة منظمة العفو الدولية قد تغير كل شيء. يمكن أن تؤدي إلى التسريح ، السبب الرسم البياني أعلاه العائدات القادمة للسنوات القادمة. هذا سيؤدي إلى مكسب مربح للغاية لهذه الصناعة.
تتسبب التطبيقات التالية بشكل كبير في النمو المفاجئ في شركات الذكاء الاصطناعي:
1) تنفيذ التعلم الآلي: يعني اكتشاف الاكتشافات اللغوية. نسبة اكتشاف الكائن ، يمكن تقليل مخاطر أي حادث من خلال الكشف عن وجود كائن آخر. استخدام أحدث التقنيات ، يمكن القيام بها في بيئة العمل. داخل صورة واحدة، يوجد الكثير من الكائنات بداخله، يمكن للنموذج منطقة التطبيق المختلفة لكشف الضعف.
أي خوارزمية التعرف على الصور ستأخذ صورة أو رقعتها كمدخل ، قد تكون النتيجة في الصورة. بمعنى آخر ، لكن غير معتمد فئة. كيف تعرف خوارزمية المعرفة على الصور محتويات الصورة؟ حسنا ، لديك لتدريب الخوارزمية إذا كنت تريد العثور على القطط في الصور ، فأنت بحاجة إلى تدريب خوارزمية على الصور مع الصور من القطط والأشياء التي لا تحتوي على قطط. غني عن القول ، هذه الخوارزمية يمكن أن تفهم فقط الأشياء / الطبقات التي تعلمتها.
2) التكنولوجيا المتغيرة: اليوم بتحويل تقنيتنا من الاتصالات التناظرية إلى البيانات الرقمية والتخزين ، مما يجعل التغيير مقاربة ملائمة. في الوقت الحاضر ، اجعل الروبوتات العديد من المزايا في تصميم الروبوتات. هم قادرون على اتخاذ التفاعل المادي للإنسان كمعلومات مفيدة. يمكن أن تتفاعل مع أي تفاعل مادي لأداء مهمة الإخراج. أصبح هذه التكنولوجيا في الروبوتات في وقت الذكاء الاصطناعي.
3) تقديم توقعات المستهلك: من وقت لآخر ، تنماة العملاء والتوقعات. على أن من هناك هناك صناعات للتعامل مع البيانات الرقمية ، فقد هذه البيانات في كمية كبيرة وأحيان قد تفشل التقنيات السيئة في التعامل وتحقيق الأهداف مع هذه البيانات. هنا يأتي AI للعب. يمكن إدارة البيانات الكبيرة المعقدة بسهولة معالجتها بمساعدة الذكاء الاصطناعي. بعد التعامل مع البيانات الضخمة التي. لقد جلبت توقعات العملاء إلى واقع الأمر الذي يرتبط إلى طلب كبير في الصناعات. كل من Facebook و Pinterest و Netflix و Google بعضًا من الوقت الافتراضي والمثلة الفعالة لإثبات الحقيقة السابقة.
4) صنع القرار: من خلال تطبيق خوارزميات التعلم الآلي زادت آلات الآلات. جعل هذه الخوارزميات آلات تتحمل على اتخاذ القرارات من تلقاء نفسها. لقد غيرت منظمة العفو الدولية تم استخدام Deep Learning على نطاق واسع في عملية اتخاذ قرار عند تكون مجموعة البيانات ضخمة. كمظاهرة ، عملت شركة Amazon بالشراكة مع Microsoft لرفع المشاريع القائمة على التعلم الحلم. ذلك قابل للمساومة. في سيناريو اليوم TensorFlow ، أصبحت Keras جزءًا لا يتجزأ من وجهة نظر الأعمال. يمكن تطبيق المعالجة السريعة والقوية باستخدام المهام المستندة إلى الخوارزميات في النشاط التجاري للحصول على رضا عملاء أفضل.
مع كل هذه الفوائد والمزايا من هذه التكنولوجيا ، أثبتت أنها وسيلة تتجه للتغلب على القضايا التقليدية. عمليات ، فإن نسبة نمو الذكاء الاصطناعي يصنع مسارا. من الدراسة ، يمكن القول بأن القيمة السوقية للذكاء الاصطناعى ينمو بسبب التكنولوجيا المتقدمة. حتى عام 2021 ، سوف تصل إلى إلى ما يقرب من 10000 مليون دولار وهذا. يمكن أن يقصد أكثر من 38 ٪ وتزيد إلى زيادة اقتصادية قيمتها 14 تريليون دولار بحلول عام 2035 مع أفكارها المبتكرة.تستشاف Google Anyday Learning آلي باستخدام الخوارزميات الكلاسيكية. لقد تغلب على ردود من من قبل المردة.
نظرًا لتطبيقات مثل نظام الإعلام ، يتقدم يومًا بعد يوم. يبدو الشركات أكثر أهدافًا. لا يزال العمل البحثي مستمرًا في هذا المجال للحصول على فوائد فوائده.