Olhe para este AI Tendências em 2019

Manja Bogicevic | Aprendizado de Máquina | Blocked Unblock Seguir Seguindo 21 de dezembro

A AI tem o potencial de mudar a forma como as empresas fazem negócios. Empresas em 2019, será capaz de acessar e implementar esta tecnologia de mudança de vida. Empresas como Amazon, Microsoft e Google estão liderando o caminho.

“Não há história de IA sem uma perspectiva global. O relatório de 2017 foi fortemente distorcido em relação às atividades norte-americanas. Isso refletiu um número limitado de parcerias globais, não um viés intrínseco ”, diz a introdução do relatório de 2018. “Este ano, começamos a fechar a lacuna global. Reconhecemos que há uma longa jornada pela frente – uma que envolve colaboração e participação externa – para tornar este relatório verdadeiramente abrangente ”.

Trending AI Articles:

1. Repro papel: “Redes Neurais Auto-Normalizantes”

2. Reconhecimento facial: desenvolvimento de máscaras em tempo real

3. Como construir um servidor de aprendizado profundo baseado no Docker

4. Aprendizagem profunda para o reconhecimento da atividade humana baseada em sensores

As descobertas de um grupo de especialistas foram publicadas na semana passada no segundo índice anual de IA, reunido por especialistas de Harvard, MIT, Stanford, OpenAI sem fins lucrativos e o consórcio da Partnership on AI, entre outros. O objetivo é medir o progresso do campo usando dados concretos e tentar entender o progresso relacionado a assuntos espinhosos, como a automação do local de trabalho e a busca generalizada por inteligência artificial geral, ou o tipo de inteligência que poderia permitir que uma máquina realizasse qualquer tarefa. tarefa que um humano poderia. (Fonte: https://aitrends.com/ai-adoption/ai-index-2018-the-ai-boom-is-worldwide-and-accelerating/ )

“Quando se trata do tipo de atividade de IA, o relatório conclui que o aprendizado de máquina e o chamado raciocínio probabilístico – ou o tipo de desempenho relacionado à cognição que permite que uma IA de jogo seja mais esperto que um oponente humano – é de longe o líder categoria de pesquisa por vários artigos publicados ”.

Trabalhe na visão computacional, que é a sub-disciplina fundamental da IA que ajuda a desenvolver carros autônomos e a poder de realidade aumentada e reconhecimento de objetos, e redes neurais, como aprendizado de máquina, são instrumentais no treinamento desses algoritmos para melhorar ao longo do tempo. Menos importantes são áreas como o processamento de linguagem natural, que é o que permite que seu palestrante inteligente entenda o que você está dizendo e responda em espécie, que é o que será exigido dos robôs quando as máquinas automatizadas são inevitavelmente aspectos mais integrais da vida diária.

Manja diz que olha para este AI Tendências em 2019:

Eu modelo híbrido

Um modelo híbrido é uma combinação de diferentes modelos de inteligência artificial que trabalham juntos como uma equipe para atingir um objetivo comum: maximizar a recompensa em um ambiente de aprendizagem de reforço.

Prós:

  1. Modelo de IA mais poderoso, de longe, tanto em Aprendizado de Reforço Profundo quanto em Ramos AI de Gradiente de Políticas
  2. Baseado na Idéia Fascinante e Genial
  3. Sua natureza híbrida oferece uma grande sala para melhoria

Contras:

  1. Complexo para entender
  2. Muito difícil de implementar
  3. Altamente Computar Intensivo para Treinar

II LITERACIA DE DADOS

Muitos de nós aprendemos a contar, ler e escrever números antes de dominarmos as complexidades do alfabeto e da palavra escrita. Somos inundados de fatos e números todos os dias, mas até que ponto entendemos o significado por trás de todos esses números? A capacidade de obter informações significativas a partir dos dados é denominada alfabetização de dados. Até o ano 2020, o Gartner espera que 80% das organizações comecem a implementar iniciativas internas de alfabetização de dados para aprimorar sua força de trabalho.

Promover a alfabetização em dados na organização começa com a cultura. As organizações precisam estabelecer culturas iniciais de dados que incentivem o uso de dados, com forte apoio ao uso de fatos na tomada de decisões e uma cultura que celebre a curiosidade e o pensamento crítico. Criar esse tipo de cultura exige uma combinação da tecnologia certa e das pessoas certas. E o recrutamento será uma das primeiras áreas em que veremos essa mudança, já que as empresas contratam funcionários orientados por dados que defendem o uso de dados em toda a organização.
Leia mais em https://www.tableau.com/about/blog/2018/9/data-literacy-critical-skill-21st-century-94221#oSuY4taotKXH8GtW.99

III NUVEM

O relatório prevê que os maiores provedores de nuvem pública crescerão ainda mais em 2019, enquanto os gastos das empresas aumentarão. Os seis maiores líderes em nuvem de hiperescala – Alibaba, Amazon Web Services [AWS], Google, IBM, Microsoft Azure e Oracle – crescerão em 2019, conforme o relatório prevê, à medida que os catálogos de serviços e as regiões globais se expandem. Enquanto isso, o mercado global de computação em nuvem, incluindo plataformas de nuvem, serviços de negócios e SaaS, ultrapassará US $ 200 bilhões em 2019, expandindo em mais de 20%, os projetos do relatório.

IV IOT

A tecnologia tornou-se parte de nossas vidas. A IA e a IoT estão ganhando força nas organizações, e os consumidores querem a conveniência da cidade inteligente com a garantia de que seus dados estão seguros. Então, o que é previsto para essas tecnologias em 2019?

  1. INTELIGENTE CASA VAI MAINSTREAM

2. A FLEXIBILIDADE SERÁ INCORPORADA NAS OPÇÕES DE ENTREGA

3. MELHOR QUALIDADE DE SAÚDE

4. CIDADES INTELIGENTES VAI EVOLUIR

5. EDIFÍCIOS EFICIENTES DE ENERGIA

V EXPLICADA AI

Como explicar a IA à sua família durante o peru de Natal? Se você acredita em Elon Musk, então a IA vai nos matar a todos. Em 2019, você terá mais informações sobre como explicar a inteligência artificial, desde perguntas simples, o que é inteligência artificial, até a explicação do aumento do gradiente, como visualizar árvores de decisão e assim por diante. Para mais veja aqui https://explained.ai/ .

VI AUTOMATIZAÇÃO DE PROCESSOS DE ROBÓTICA

Abordando prioridades estratégicas por meio do RPA

Mais de quatrocentos executivos responsáveis pela execução de operações transacionais, como serviços globais de negócios, serviços compartilhados, finanças, compras, RH, marketing e operações, responderam à pesquisa deste ano. Quando perguntados sobre suas principais prioridades estratégicas, o seguinte subiu para o topo:

  • Foco na melhoria contínua (35%)
  • Aumentar o nível de automação (24%)
  • Desenvolver recursos de análise (17%)

Dado o alto impacto da RPA nessas três prioridades, o investimento contínuo em sua adoção não é surpreendente. No entanto, ainda existe um grande núcleo de organizações que, na melhor das hipóteses, demoram a se beneficiar do RPA. Em comparação com o ano passado , houve um aumento relativamente pequeno no número de organizações que investigam a RPA ou criam uma prova de conceito, e apenas uma pequena minoria (3%) de líderes progressistas atingiu qualquer forma de escala com mais de 50 robôs em serviço.

Leia mais aqui: ( https://www2.deloitte.com/us/en/pages/operations/articles/global-robotic-process-automation-report.html )

VII STORYTELLING DE DADOS

A narrativa de dados é uma metodologia para comunicar informações, adaptada a um público específico, com uma narrativa convincente. São os últimos dez pés de sua análise de dados e, sem dúvida, o aspecto mais importante. O Tableau é um dos melhores softwares de storytelling de dados.

Evolutivamente, como seres humanos, nós somos naturalmente hard-wired para compartilhar histórias como um meio de compartilhar informações. Agora, com tantos dados disponíveis para nós, somente a narrativa de dados pode colocar uma perspectiva humana no mundo cada vez mais complexo e em rápida mudança da era digital. A necessidade de mais contadores de dados só aumentará no futuro. Com a mudança para mais recursos de autoatendimento em análise e inteligência de negócios, o grupo de pessoas que gera insights se expandirá para além de apenas analistas e cientistas de dados. (Leia mais aqui: https://www.forbes.com/sites/brentdykes/2016/03/31/data-storytelling-the-essential-data-science-skill-everyone-needs/#18e5583852ad )

VIII PNL (Processamento de Linguagem Natural)

O processamento de linguagem natural (PNL) reúne ciência da computação e linguística para ajudar os computadores a entender o significado por trás da linguagem humana. Hoje, os fornecedores de BI estão oferecendo uma interface de linguagem natural para as visualizações, para que os usuários possam interagir com seus dados naturalmente, fazendo perguntas conforme eles pensam, sem um profundo conhecimento da ferramenta de BI.
Leia mais em https://www.tableau.com/reports/business-intelligence-trends/natural-language#mkOGUiaAryK8631d.99

Vou escrever um blog detalhado para cada uma dessas tendências que mencionei acima. Vou escrever toda sexta-feira uma nova seção.

Até a próxima vez,

Manja

Para mais me seguir no Linkedin