컴퓨터 과학의 새로운 학문을 소개하기 위해 1955 년에 만들어졌습니다. AI 기술 시장이 요구되고 번성함에 따라 일상 생활의 다양한 영역을 빠르고 급격하게 변화시키고 있습니다. 많은 신생 기업과 인터넷 거물 사이에 상당한 경쟁이 있습니다. 이 기사에서는 알아야 할 상위 15 가지 인기 인공 지능 기술에 대해 설명합니다.
이 기사에서는 다음 사항을 다룰 것입니다.
- 자연어 생성
- 음성 인식
- 기계 학습 플랫폼
- 가상 에이전트
- 의사 결정 관리
- AI 최적화 하드웨어
- 딥 러닝 플랫폼
- 로봇 프로세스 자동화
- 텍스트 분석 및 자연어 처리 (NLP)
- 바이오 메트릭스
- 사이버 방어
- 콘텐츠 제작
- 감정 인식
- 이미지 인식
- 마케팅 자동화
그럼 시작하겠습니다.
15 가지 인기 인공 지능 기술
자연어 생성
인간이 효율적이고 명확하게 의사 소통하는 것도 까다로울 수 있습니다. 마찬가지로 기계가 정보를 처리하는 것은 인간의 뇌와는 완전히 다른 과정이며 매우 까다 롭고 복잡 할 수 있습니다. Natural Language Generation은 텍스트를 데이터로 변환하고 시스템이 아이디어와 생각을 최대한 명확하게 전달할 수 있도록 도와주는 AI의 하위 분야입니다. 보고서 및 시장 요약을 작성하기 위해 고객 서비스에서 널리 사용됩니다. Attivio, Automated Insights, Cambridge와 같은 회사의미론, 디지털 추론, Lucidworks, 내러티브 과학, SAS 그리고 Yseop은 자연어 생성을 제공합니다. 이것이 인공 지능 기술 상위 15 개 목록에 포함 된 것은 당연합니다.
음성 인식
음성 인식 사람의 말을 컴퓨터 응용 프로그램이 처리 할 수있는 유용하고 포괄적 인 형식으로 변환하고 변환하는 데 사용됩니다. 인간 언어의 유용한 형식으로의 전사 및 변환은 요즘 자주 목격되며 빠르게 성장하고 있습니다. NICE, Nuance Communications, OpenText 및 Verint Systems와 같은 회사는 음성 인식 서비스를 제공합니다.
기계 학습 플랫폼
컴퓨터 과학의 하위 분야이자 인공 지능의 중요한 분야입니다. 그 목표는 컴퓨터가 학습 할 수 있도록하는 새로운 기술을 개발하여 더 지능적으로 만드는 것입니다. 알고리즘, API (애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), 개발, 교육 도구, 빅 데이터 및 애플리케이션의 도움으로 기계 학습 플랫폼이 점점 더 인기를 얻고 있습니다.분류 및 예측 목적으로 널리 사용됩니다. Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O AI, Microsoft, SAS, Skytree 및 Adtext는 기계 학습 플랫폼을 판매하는 회사 중 일부입니다.
가상 에이전트
가상 에이전트는 인간과 효과적으로 상호 작용할 수있는 컴퓨터 에이전트 또는 프로그램을 의미합니다. 차트 상위 15 위의 인공 지능 기술 트렌드를 통해 현재 고객 서비스에 활용되고 있습니다. 스마트 홈 매니저입니다.가상 에이전트를 제공하는 회사는 Apple, Google, Amazon, 인공 솔루션, Assist AI, Creative Virtual, IBM, IPsoft, Microsoft 및 Satisfi입니다.
의사 결정 관리
인공 지능 기계는 훈련, 유지 보수 및 튜닝에 사용할 수 있도록 AI 시스템에 로직을 도입 할 수 있습니다. 비즈니스에 가치를 더하고 수익성을 높이기 위해 조직에서는 의사 결정 관리를 애플리케이션에 통합하여 자동화 된 의사 결정을 추진하고 실행함으로써 이미 사용되고 있습니다.이 서비스를 제공하는 일부 회사는 컴퓨팅 , 고급 시스템 개념, Maana, Pegasystems 및 .
파이썬 def __init__
AI 최적화 하드웨어
더 좋고 향상된 그래픽과 중앙 처리 장치로 인해 장치는 특히 AI 지향 작업을 실행하는 데 구조화되고 사용됩니다. 이에 대한 대표적인 예는 모든 휴대용 장치에 삽입 할 수있는 AI 최적화 실리콘 칩입니다. 따라서 기업과 조직은 차세대 애플리케이션을 가속화하기 위해 AI에 많은 투자를하고 있습니다.이 기술 서비스는 Alluviate, Google, Cray, Intel, IB 및 Nvidia와 같은 회사에서 제공합니다.
딥 러닝 플랫폼
플랫폼은 인간 두뇌의 신경 회로를 복제하여 데이터를 처리하고 의사 결정을위한 패턴을 만드는 기계 학습의 한 형태입니다. 이 독특한 기술에서 알고리즘은 인공 신경망을 사용합니다. 그 응용 프로그램 중 일부는 자동화 된 음성 인식, 이미지 인식 및 디지털 영역에서 감지 할 수있는 모든 것에 대한 예측입니다.딥 러닝 플랫폼 제공 업체는 Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies 및 Leverton입니다.
그래서 우리는이 상위 15 대 인공 지능 기술 기사의 중간 부분에 있습니다. 몇 가지 도구를 더 살펴 보겠습니다.
로봇 프로세스 자동화
인간 작업을 모방하고 자동화하기 때문에 기업 프로세스의 기능을 나타냅니다. 이 특정 영역에서 AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 그들의 기술과 재능을 지원하고 보완하는 것을 의미한다는 것을 명심하는 것이 중요합니다. Pega 시스템, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath 및 WorkFusion과 같은 회사는이 프로세스에 중점을 둡니다.
텍스트 분석 및 자연어 처리 (NLP)
인간 언어와 컴퓨터 간의 상호 작용에 중점을 둡니다. 텍스트 분석을 사용하여 기계 학습을 통해 문장의 구조와 해석 및 의도를 분석합니다. 이 기술은 사기 탐지 및 보안 시스템에 널리 사용됩니다. 많은 자동화 된 비서 및 애플리케이션은 NLP에 의해 비정형 데이터를 파생합니다. Basis Technology, Expert System, Coveo, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd 및 Synapsify는 서비스 제공 업체 중 일부입니다. 이러한 용어가 상위 15 개의 인공 지능 기술 목록에 포함되는 것은 당연합니다.
바이오 메트릭스
Bioetrics는 신체 구조, 형태 및 인간 행동의 물리적 특징에 대한 인식, 측정 및 분석을 다룹니다. 터치, 이미지, 스피치 및 바디 랭귀지와 함께 작동하므로 기계와 인간 간의 유기적 상호 작용을 촉진합니다.주로 시장 조사 목적으로 사용됩니다. #VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera 및 Tahzoo가이 기술 서비스를 제공합니다.
사이버 방어
시스템의 데이터 및 인프라에 대한 공격과 위협을 탐지, 예방 및 완화하는 것을 목표로하는 컴퓨터 방어 메커니즘입니다. 일련의 입력을 처리 할 수있는 신경망을 기계 학습 기술과 함께 사용하여 의심스러운 사용자 활동을 드러내고 사이버 위협을 탐지하기위한 학습 기술을 만들 수 있습니다.
콘텐츠 제작
콘텐츠는 비디오, 광고, 블로그 및 Hearst와 같은 백서 브랜드에서 작업하는 사람들에 의해 만들어 지지만 USA Today 광고 CBS는 AI를 사용하여 콘텐츠를 생성합니다. Wordsmith는 Automated Insights에서 만든 인기있는 도구로, 뉴스 기사를 생성하기 위해 NLP를 적용합니다.
감정 인식
이런 종류의 AI 기술은 고급 이미지 처리 또는 오디오 데이터 처리를 사용하여 인간이 표현한 감정을 읽고 해석 할 수 있도록합니다. 법 집행관은 심문 중에 이러한 기술을 자주 사용합니다. 감정 인식을 사용하는 일부 회사는 Beyond Verbal, nViso 및 Affectiva입니다.
이미지 인식
이미지 인식이란 동영상이나 이미지에서 특징을 식별하고 감지하는 과정을 말합니다. 번호판 감지, 질병 진단 및 성격 연구는 물론 이미지 검색 프로세스에 큰 도움이됩니다. Clarifai, SenseTime 및 GuGum은이 기술 서비스를 제공합니다.
마케팅 자동화
마케팅 및 영업 팀과 부서는 AI를 채택했으며 그 대가로 많은 혜택을 얻었습니다. 자동화 된 고객 세분화, 고객 데이터 통합 및 캠페인 관리를 통해 AI를 통합하는 방법이 널리 사용됩니다. AdextAI는 마케팅 자동화 채택의 선구자로 성장했습니다.
이게 다들이 기사의 끝으로 이동합니다. 이 Top 15 인기 인공 기술 기사가 새로운 것을 배웠기를 바랍니다.
이 항목을 확인할 수도 있습니다. 업계 요구 사항 및 요구 사항에 따라 업계 전문가가 선별 한 과정입니다. SoftMax 기능, Autoencoder 신경망, RBM (Restricted Boltzmann Machine)과 같은 개념을 마스터하고 Keras 및 TFLearn과 같은 라이브러리를 사용합니다. 이 과정은 실시간 사례 연구를 통해 업계 전문가가 특별히 선별했습니다.
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