Intelligence artificielle

Débloquer les meilleurs rôles dans un avenir proche

Débloquer les meilleurs rôles dans un avenir proche


Mettre la puissance de la science des données et de l'intelligence artificielle au service de chaque entreprise »

La science des données et l'intelligence artificielle sont les «sujets d'actualité» de chaque article de 2019, et à juste titre. C’est un peu comme si Internet avait fait son entrée dans la vie de tous les joueurs. L'intelligence artificielle et la science des données sont prêtes à transformer nos vies inimaginables il y a des années.

Approfondissons ce qu’ils ont à offrir dans un avenir proche.

Mais avant de nous lancer dans l’avenir, il est idéal de comprendre ces termes.

Alors, commençons.

Un processus de solution simplifié pour les êtres est Intelligence artificielle. Il permet au logiciel de faire des tâches sans être programmé explicitement. Les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur sont inclus. C'est la notion plus large que les machines peuvent exécuter des tâches telles que nous les considérons.

Et, le domaine des sciences qui intègre l'expérience du domaine, les capacités de programmation et les connaissances mathématiques et statistiques pour obtenir des informations significatives à partir des données est défini comme suit: Science des données. Outre d'autres types expérimentaux, la science des données nécessite des observations, des questions, des hypothèses, des tests, une analyse des résultats et des suggestions pratiques.

Compte tenu de la quantité croissante et des variantes des informations accessibles, le traitement informatique devient indispensable pour fournir des informations approfondies, peu coûteuses et facilement accessibles. Avec l'aide de A.I. et Data Science, les modèles capables d'analyser des informations plus volumineuses et plus complexes peuvent être automatisés automatiquement pour obtenir des résultats plus rapides et plus précis.

La science des données est importante car les problèmes de l'entreprise sont résolus. Lorsque vous - et l'administration - reconnaissez ceci, vous êtes sur la bonne piste. Trop souvent, les entreprises veulent apprendre les machines, les projets de données volumineuses sans penser à ce qu’elles font vraiment. Si vous voulez réussir vos chercheurs en information, présentez-leur les problèmes - laissez-les développer les alternatives. Construire simplement un projet d’apprentissage automatique ne voudra rien savoir. Savoir quel est le but final est crucial.

L'IA est importante car elles sont suffisamment efficaces pour réduire l'effort humain dans différents domaines. Nombre d'entre eux utilisent l'intelligence artificielle pour mener de multiples opérations dans le secteur, créant ainsi des machines esclaves qui effectuent régulièrement de multiples opérations. L'application de l'intelligence artificielle contribue à rendre le travail plus rapide et avec des résultats précis. Les principales raisons de l'intelligence artificielle sont des mondes sans erreur et efficaces. Même en créant les applications mobiles d’aujourd’hui, L'intelligence artificielle a un rôle majeur à jouer. En outre, de nombreuses industries ont commencé à utiliser la technologie d'intelligence artificielle ces dernières années pour réduire l'effort humain et obtenir des résultats plus efficaces et plus rapides.

  1. Bancaire

Il y a toujours un risque de fraude dans le secteur bancaire. Surveiller le marché financier et aider à détecter et à réduire les abus ou les mauvaises pratiques. Data Science aide les banques à se concentrer efficacement sur leurs ressources, à prendre des décisions plus intelligentes et à améliorer leur efficacité. Attendu qu'Amnesty International les a aidés à surmonter les obstacles traditionnels au service à la clientèle en leur apportant des choix en matière de prêt et de conformité réglementaire

2. Commerce électronique

Data Science aide les entreprises de commerce électronique à acquérir une compréhension plus complète des clients en capturant et en intégrant le comportement Web des clients et de leurs événements de la vie, ce qui a conduit à l'achat d'un produit ou d'un service, suite à l'interaction des clients avec différents canaux, etc. Considérant que l'intelligence artificielle permet aux entreprises de collecter et de rechercher des informations en temps réel, permettant ainsi une efficacité et une compétence accrues.

3. Finances

L'intelligence artificielle mène à la prochaine révolution économique, du service à la clientèle à la gestion des risques. En finance, AI a automatisé les procédures et réduit considérablement les coûts de service à la clientèle. Bien que le prix des services financiers ait été réduit par l’IA, d’une part, le financement est devenu très facile à utiliser. Alors que la finance est le hub de données. Les premiers consommateurs et les pionniers de la science des données ont été utilisés dans les institutions financières. Dans le domaine du développement de solutions de développement logiciel innovantes pour l'analyse des risques, la gestion de la clientèle, la détection de la fraude et le trading d'algorithmes, la science des données est couramment utilisée.

4. Santé & Fitness

La médecine et la santé sont un secteur révolutionnaire qui offre des alternatives prometteuses à la science des données. L'analyse des données place la science médicale à un tout autre niveau, de l'informatisation à la découverte de médicaments et à l'exploration de maladies génétiques. Les soins de santé et la science des données sont souvent liés par des moyens financiers, car le secteur utilise une grande quantité d'informations pour réduire ses coûts. Considérant que la force de transformation de l'intelligence artificielle (IA) est répercutée dans de nombreux secteurs, mais qu'elle a un effet sur l'un - les soins de santé - qui change véritablement la vie. Les applications d'IA révolutionnent le mode de fonctionnement du secteur de la santé pour réduire les dépenses et améliorer les résultats pour les patients, allant des soins hospitaliers aux études cliniques, au développement de médicaments et aux assurances.

5. assurance

De la détection des fraudes à l’expérience client accrue, les spécialistes prédisent que tout choix important en matière d’assurance au siècle prochain pourrait s’appuyer sur une intelligence artificielle. De plus, grâce à l’automatisation des procédures fastidieuses et fastidieuses des entreprises, les assureurs pourront augmenter les ventes et libérer du temps pour traiter avec les clients utilisant l’IA. L'analyse Big Data permet aux assureurs d'améliorer la précision de leurs prix, de construire des biens et des services sur mesure, d'identifier les fraudes, de traiter les demandes d'indemnisation, de créer de la valeur pour les clients finaux et d'améliorer automatiquement l'efficacité et la rentabilité de l'entreprise.

6. Transport et transport

Lorsque les clients collectent davantage d'équipements ou d'appareils connectés, les entreprises se concentrent sur l'utilisation des informations générées par ces appareils pour améliorer l'analyse du consommateur en temps réel à l'aide de Data Science. Tandis que des voitures indépendantes aux routes intelligentes, l'IA devient un facteur important à prendre en compte dans les transports.

7. Ventes et marketing

L'intelligence artificielle permet aux spécialistes du marketing d'accroître leur croissance en générant des revenus et en personnalisant l'expérience de leurs clients. Les spécialistes du marketing avertis trouvent que l’IA est une approche extrêmement puissante. Il leur permet d’exceller dans leurs positions grâce à des messages personnalisés et ciblés - tous à l’échelle - afin de dialoguer avec leurs publics. Alors que l’utilisation de données scientifiques, les professionnels du marketing comprennent la nécessité de déterminer les stratégies de marketing les plus efficaces pour un client donné.

Il est très difficile de créer des prévisions pour une science comprenant autant de disciplines distinctes. Cela implique que vous deviez réfléchir aux tendances actuelles et aux perspectives de chaque discipline. Cependant, l’état actuel et précédent de la science des données devrait constituer une base utile pour prévoir l’avenir de la science des données. La science des données se concentre donc principalement sur l’analyse descriptive passée et présente. En d'autres termes, l'avenir de la science des données dépend de la collecte d’informations et de ce qui s’est passé dans le passé.

Cependant, les spécialistes s'attendent à ce que des analyses plus avancées, notamment l'analyse prédictive et en temps réel, soient développées à l'avenir, grâce aux progrès rapides de la technologie. Les industries auront à nouveau un impact majeur sur l’aspect et les objectifs de la science des données.

L’apprentissage automatique devrait également changer considérablement en tant que composante fondamentale de la science des données. Les informaticiens devront laisser libre cours à leur créativité et utiliser des modes distincts plutôt que de concentrer leur attention sur cette mécanique pédagogique. Bien que les scientifiques de données aient un degré d'efficacité élevé, ils devront améliorer leur efficacité s'ils veulent rester compétitifs à l'avenir et changer leur façon de pratiquer l'apprentissage automatique.

Comme indiqué précédemment, les futurs et les tendances auxquels nous pouvons nous attendre ne sont pas faciles à prédire, mais certains chercheurs pensent qu'il reste peu à faire dans le futur simplement sur la base de notre expérience dans tendances futures de la science des données jusque là.

  • Tout d’abord, nous verrons apparaître de nouvelles sources d’information. L'Internet des objets n'est pas nouveau, mais le lien entre les machines supportées par cette idée à l'avenir conduira à des liens entre des appareils électroniques. Les scientifiques de données utilisent aujourd'hui les données de flux de clics, les données d'achat et les données de ventes, mais ils devront inclure dans un proche avenir les données collectées dans des environnements de vente au détail distincts, des flux de fabrication, des bureaux, des voitures, du personnel, etc.
  • De plus, les outils utilisés par les scientifiques des données d’aujourd’hui vont très probablement devenir plus avancés, ce qui simplifiera beaucoup les tâches compliquées. En fait, nous en sommes déjà témoins avec ce qu’on appelle des outils de BI ainsi que des bibliothèques à code source libre. Beaucoup d'algorithmes ont dû être créés à partir de zéro. Il existe aujourd'hui des codes prêts à l'emploi qui peuvent faciliter ce travail. Avec l'avancement de la technologie, même les nouveaux analystes devraient procéder à la validation croisée et à l'apprentissage automatique.
  • Le niveau croissant de collaboration entre les scientifiques des données et les ingénieurs système est une autre chose qui se produira probablement dans un proche avenir. Le premier exemple d’une telle collaboration s’est avéré très utile pour l’efficacité générale de la société.
  • Enfin, les données scientifiques doivent cibler deux tâches fondamentales. Le premier est la préparation des données d'entrée en utilisant leur compréhension du domaine et de l'entreprise. Deuxièmement, les résultats produits par les outils doivent être analysés et interprétés.

La science des données n'est pas une idée nouvelle, mais elle prend de plus en plus d'importance maintenant et le deviendra encore plus à l'avenir, selon de nombreux professionnels.

La science-fiction a toujours fasciné l'homme, essayant de recréer certaines des imaginations technologiques les plus folles. La fascination est née des robots, des machines intelligentes, des logiciels sophistiqués, de l'intelligence artificielle et des réseaux de neurones, qui appartiennent désormais au passé. Nous avons parcouru un long chemin entre une vision et de réels progrès. La science et la technologie intrigantes qui se développent lentement l'avenir de l'intelligence artificielle.

Cependant, nous pensons que lorsque l'intelligence artificielle aura pris forme, l'avenir deviendra plus épique. Nous prévoyons que l'avenir de la compréhension artificielle ne sera rien de moins que les meilleurs films de science-fiction. Voici le futur de l'intelligence artificielle pour peindre une meilleure image dans votre esprit.

  • Sur les voitures autonomes, nous avons entendu, lu et vu suffisamment. Nous avons déjà expérimenté le premier pas vers le transport automatisé avec des mammouths technologiques tels que Tesla, Google, Uber et d’autres avec des voitures autonomes. Bien que certains tests aient échoué, il a réussi à prendre les voitures autonomes. Nous verrons des répliques sur nos autoroutes de Back to Future, où des voitures telles que les autobus, les cabines et même les voitures personnelles du gouvernement fonctionnent sans pilote et avec pilote automatique. Les voitures intelligentes peuvent emprunter les autoroutes avec plus de précision et ouvrir la voie à des systèmes de transport plus sûrs, plus rapides et plus économiques.
  • Aujourd'hui, les gens occupent des emplois parmi les plus dangereux. Nous descendons, nous salissons les mains et risquons notre vie, du nettoyage des déchets à la lutte contre les incendies et à la diffusion des bombes. La quantité de vie que nous perdons dans ces procédures est également très importante. On peut s’attendre à ce que des machines ou des robots s’en occupent dans un avenir proche. Avec l'intensification de l'intelligence artificielle et le déploiement de robots intelligents, les utilisateurs peuvent les remplacer dans certains des emplois les plus risqués du monde. C’est le seul moment où nous attendons de l’emploi de l’automatisation.
  • Certains d'entre nous auraient déjà utilisé des assistants virtuels. Cependant, nous pouvons nous attendre à ce que la technologie devienne des aides privées et des personnes émotives à mesure que la technologie se développe. Il est extrêmement possible d'émoticuler des robots et de leur fournir une assistance en matière d'intelligence artificielle, d'apprentissage en profondeur et de réseaux de neurones. Ils peuvent être utilisés pour des tonnes de raisons, telles que l’accueil, les garderies, les personnes âgées, les emplois de bureau et bien d’autres choses encore. De nos jours, de nombreuses entreprises cherchent à embaucher des développeurs d'applications mobiles qui possèdent une expertise en intelligence artificielle, car ils souhaitent intégrer des assistants virtuels dans leurs applications mobiles.
  • Les données sont actuellement l'une des choses les plus solides. En tant qu'humains, l'absence de connaissance des conditions actuelles et de leurs implications est l'une des raisons pour lesquelles nous ne pouvons rien faire contre le changement climatique. Nous avons également une connaissance limitée de l'impact de peu de changements et d'actions sur le changement climatique dans notre vie quotidienne. Ce n'est pas le cas avec les ordinateurs. Avec l'IdO évoluant et les villes devenant intelligentes, nous pouvons réduire considérablement les dommages que nous causons quotidiennement avec les services publics automatisés, les habitations, etc.

Cela peut sembler lointain, mais vous n’y croirez jamais si nous disions que les gens ont déjà commencé à travailler intensivement sur l’intelligence artificielle. Nous sommes loin d’avoir vu le premier prototype de robots super intelligents. Les machines peuvent rendre le monde meilleur avec leur accès aux données et à leur précision. Qu'est-ce que tu penses? Qu'est-ce que tu crois? Mentionnez vos pensées dans la boîte de commentaire ci-dessous.

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