Die 15 bemerkenswertesten Machine-Learning- und KI-Trends im Jahr 2021

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben sich im Laufe der Jahre weiterentwickelt.  Ein gutes Beispiel für KI-Trends ist der Aufstieg von Chatbots, die Unternehmen übernehmen, um eingehende Kundenanfragen zu verwalten. Maschinelles Lernen hat geholfen, große Datensätze innerhalb von Minuten zu analysieren, aber die Qualität der Analyse ist so gut wie die Daten. Um die Vorteile von maschinellem Lernen und KI wirklich nutzen zu können, müssen Unternehmen ihre Datengenauigkeit verwalten. Der KI-Trend, maßgeschneiderte Erlebnisse mithilfe von Algorithmen bereitzustellen, ist auf den meisten Benutzerplattformen üblich, da sie Benutzern neue Inhalte empfehlen. Alan Turing stellte einmal die berühmte Frage: „Können Maschinen denken??“ und jetzt werden uns aufkommende Machine-Learning- und KI-Trends sagen, ob Maschinen Emotionen haben oder kreativ sein können?

Machine Learning und KI-Trends

Werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie Technikfreaks zu den neuesten Entwicklungen in den Bereichen KI und maschinelles Lernen beigetragen haben.

1. Automatisierung

Intelligent Process Automation, auch bekannt als IPA, ist der Prozess, der die Automatisierung manueller Aufgaben mit künstlicher Intelligenz sicherstellt. Alle Unternehmen haben Engpässe in verschiedenen Geschäftsprozessen. IPA wird ihnen helfen, den Trend zu erkennen und zukünftige Engpässe vorherzusagen, indem es ihnen ermöglicht, die Entscheidungsfindung effektiv zu verbessern. Amazon Go Store hat uns zum ersten Mal die Erfahrung gemacht, in einem Geschäft ohne Kassierer zu bezahlen. Wer hätte das für möglich gehalten?

Automatisierung ist ein vorteilhafter Fortschritt für jedes Unternehmen, um seinen Betrieb voranzutreiben. Automatisierung kann beispielsweise dazu beitragen, betrügerische Cyberangriffe zu verhindern, indem ungewöhnliche Benutzeranfragen und deren Häufigkeit identifiziert werden. Sollte ein solches Ereignis eintreten, kann das System dem Administrator signalisieren, damit dieser die notwendigen Maßnahmen ergreifen kann.

Eine weitere bemerkenswerte Automatisierung sind die fortschrittlichen automatisierten Testtools für Entwickler. Programmierer können sich jetzt auf das Lesen und Schreiben von Codes konzentrieren, anstatt stundenlang Implementierungen intelligenter Systeme zu testen und am Debugging zu arbeiten. Diese automatisierten Geschäftsprozesse werden mit Spannung erwartet, um in Zukunft die grundlegenden Standards für die Automatisierung zu werden. Es hilft Unternehmen schrittweise, ihre End-to-End-Prozesse besser zu verstehen und sie effizient zu verwalten.

2. Konversations-KI-Bots

Eine der innovativsten Möglichkeiten, Kundenanfragen zu bearbeiten, ist die Einführung von Chatbots. Konversations-KI-Bots bringen die Leistungsfähigkeit der KI über Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU) ein. Bots ermöglichen die Funktionalität von Schaltflächen und einige hundert Intents, um Kundenanfragen zu erleichtern. Im Gegensatz dazu verfügen Conversational AI Bots über den Umfang der unbegrenzten Skalierbarkeit mit Hilfe von Machine Learning. Die Verarbeitung natürlicher Sprache bietet den Kunden die menschliche Erfahrung.

Mit dem Aufkommen von Konversations-KI-Bots ist es jetzt für Benutzer möglich, Versicherungsansprüche geltend zu machen, Gesundheitstermine zu buchen, sich auf Stellen zu bewerben, ihre Finanzkarten zu sperren und vieles mehr zu tun. Dies wird Unternehmen dabei helfen, ihren Kundensupport zu automatisieren und Vertriebs- und Wissenssupport zu automatisieren.

Autovermietungen können beispielsweise ihre Mietprozesse mit dialogorientierten KI-Bots automatisieren, um ihren Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten und ihren Mitarbeitern Zeit zu sparen und die Effizienz zu steigern. Unternehmen können ihren Mitarbeitern auch helfen, redundante Anfragen von potenziellen Mitarbeitern oder Kunden nicht zu beantworten, indem sie den Prozess automatisieren. Konversations-KI-Bots kümmern sich um alle eingehenden Anfragen durch automatisches semantisches Verständnis.

3. Heterogene Technologie

Heterogene System Architecture (HSA) ermöglicht die nahtlose Integration und den nahtlosen Betrieb anderer Computerprogramme. In Zukunft wird es gängige Praxis sein, Software-Stacks einfach in Application Programming Interfaces (APIs) und andere offene Software Development Kits (SDKs) zu integrieren. Die Integration von Cloud-Software mit anderen ist notwendig, um den Geschäftsbetrieb zu verbessern.

Die neuesten maschinellen Lern- und KI-Frameworks, die von Technologieunternehmen entwickelt wurden, werden sich auf HSA verlassen, indem sie sie multimodal machen. Dem neuen KI-Trend entsprechend können zukünftige KI-Anwendungen mit multimodalen Frameworks mit vortrainierten Modellen an individuelle Anforderungen angepasst werden. Zum Beispiel können multimodale Fähigkeiten wie die Transkription mit mehreren Sprechern in jedes Konversations-KI-Bot-Framework integriert werden.

Vortrainierte Modelle könnten die Erkennung von Lippenaktivität, Blickerkennung, Objekterkennung, NLU, Gestenerkennung und Sentimenterkennung umfassen. Eine weitere gute Akzeptanz findet sich im Gesundheitswesen, wo multimodale Lerntechniken, insbesondere mit medizinischer Bildgebung, implementiert werden. Mit der Zeit werden sich immer mehr Branchen an KI und heterogene Architekturen anpassen.

4. Datenmanagement

Maschinelles Lernen ist im Wesentlichen KI, die einer Maschine ein definiertes Muster beibringt, indem sie ihr Daten und Abfragen füttert. Wenn die Antwort auf eine Anfrage aufgrund fehlender Daten nicht verfügbar ist, wird maschinelles Lernen sinnlos. Ein effektives Datenmanagement wird den Aufklärungsprozess mit Hilfe von Daten weiter verbessern enhance. Die beste Strategie zum Organisieren von Daten besteht darin, sich auf die Datenverwaltung und -verwaltung zu konzentrieren.

Der Vorteil der Implementierung von KI und maschinellem Lernen besteht darin, dass das System mit zunehmender Datenmenge sich selbst neue Trends beibringen und intelligente Entscheidungen und Empfehlungen treffen kann. Daher führt KI in Kombination mit den richtigen Daten immer zu einer besseren Anwendung für das Unternehmen und verbessert die Produkt- und Servicequalität improve.

Cloudbasiertes Datenmanagement ist die Zukunft. Es kümmert sich um Datenaufnahme, Datenladen, Datentransformation, Datenoptimierung und Datenvisualisierung in einem System. Verschiedene Unternehmen haben unterschiedliche Tools entwickelt, um all diese Aufgaben mit einigem Erfolg zu erfüllen. Amazon Web Services bieten beispielsweise eine Reihe von Tools, mit denen eine Organisation ihre Daten im Cloud-Datenmanagement-Stack von Amazon zusammenstellen kann.

5. Onlinesicherheit

IT- und Netzwerksicherheit hatten in allen Organisationen schon immer Priorität. Kein Unternehmen möchte sich mit Datenverletzungen befassen und seine Geschäftsdaten hacken lassen. Im Laufe der Jahre mussten sich große Unternehmen viel Kritik an ihrem Verbraucherdatenschutz stellen. Daher überrascht es nicht, dass diese Unternehmen große Teile ihrer Ressourcen in die Entwicklung von Möglichkeiten zur Verbesserung der Datensicherheit investieren.

Die Verbesserung der Datensicherheitsmaßnahmen wird es den Verbrauchern ermöglichen, ihre Daten besser zu kontrollieren und zu besitzen, als dies in der Vergangenheit der Fall war. Captcha war der vorläufige Fall, in dem versucht wurde, das Hacken von Robotern in das System zu verhindern. Können sie jedoch erkennen, ob der Benutzer der tatsächliche Kontoinhaber ist?? Künstliche Intelligenz wird die Erkennung des Kontoinhabers ermöglichen und die Benutzer schützen.

Mit den kommenden KI-Trends werden Gegner mit der Zeit wahrscheinlich klüger und entwickeln neue Wege, um KI zu bekämpfen und sich in Systeme zu hacken. Unternehmen bereiten sich auch darauf vor, Technologie mit Technologie zu bekämpfen. Fortschrittliche KI-Sicherheit ermöglicht schnelle Schritte, um alle Lecks ohne Verzögerung zu schließen.

Tatsächlich muss die KI noch erkennen, wann eine Bedrohung echt und falsch positiv ist. KI-Technologien haben die Fähigkeit zum Lernen in Form von Machine Learning erlangt. Die Einsatzmöglichkeiten und Auswirkungen dieser Technologie sind immens für die Zukunft der KI-Trends in der Cybersicherheit. Es wird erwartet, dass sich maschinelles Lernen mit der Zeit exponentiell weiterentwickelt und sich auf das Terrain der Cybersicherheit auswirkt.

6. Virtuelles Spielen

Die aktuellen KI-Spiele haben keine robuste Umgebung oder Reize für ihre Benutzer. Der Grund dafür ist der fehlende Datenspeicher, der zum Erstellen dieser Umgebungen erforderlich ist. Der jüngste Aufschwung der KI-Technologie ist der Schub, den virtuelle Spiele brauchten. Wir können erwarten, dass die kommenden virtuellen Spiele sehr realistisch und interaktiv sind. Durch maschinelles Lernen können sich Spiele in Zukunft basierend auf der Charakterentwicklung des Benutzers weiterentwickeln.

Von Spieleentwicklern wird erwartet, dass sie sich neue Fähigkeiten in der KI aneignen, um mit den Anforderungen ihrer Benutzer Schritt zu halten, die mit der Visualisierung nicht mehr zufrieden sind. Sie erwarten, Spiele so nah wie möglich am realen Leben zu genießen, indem sie virtuelle Realität und Technologien wie 3D-Augmentation integrieren.

Desktops und Spielekonsolen haben sich in den letzten zehn Jahren gewandelt, ebenso wie die Entwicklung mobiler Spiele. Wir können nicht erwarten, dass die volle Kapazität der KI in die Entwicklung von mobilen Spielen übergeht, aber spürbare Veränderungen sind noch nicht zu sehen. Entwickler von mobilen Spielen haben jetzt die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten nach Belieben zu präsentieren. 

7. Vorausschauende SMS

Wir alle haben vorhersagende SMS in Gmail gesehen. Es gibt jedoch noch Raum für Verbesserungen. Die Vorhersagetexte sind zu kurz und schließen oft Details aus, die Menschen in ihrem Gespräch gerne hinzufügen. Dennoch kann Predictive Texting in Kombination mit KI vielen Menschen das Schreiben erleichtern und bietet definitiv ein vielversprechendes Feature für unsere täglichen Aktivitäten. Dies könnte auch dazu beitragen, dass Menschen besser und schneller schreiben.

8. Gesichtserkennung und KI

Die Gesichtserkennung ist eines der von Regierungen verwendeten Überwachungsinstrumente, das kürzlich von vielen Organisationen übernommen wurde, die in Gadgets integriert sind. Dieses Tool wird voraussichtlich in Kürze nicht mehr als Sicherheitsoption verwendet. Mit der implementierten fortschrittlichen KI-Technologie wird die Gesichtserkennung verwendet, um einzelne Standorte und Bewegungen zu verfolgen. Dieser Trend zur künstlichen Intelligenz wird sich sehr bald weltweit auf viele Aspekte unseres täglichen Lebens ausdehnen.

9. Künstliche Intelligenz in der Fertigung

Fertigungsunternehmen mit schweren Maschinen können Datenanalysen und KI nutzen, um den Betrieb zu optimieren, indem sie Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Daten und maßgeschneiderter KI-Softwarelösungen treffen. KI-Maschinen können helfen, Fehler in Produkten zu erkennen, die Menschen nicht können, und so bei der Qualitätskontrolle helfen. Fehlalarme und Fehlervorhersagen können mithilfe von KI minimiert werden und gehören der Vergangenheit an.

KI kann Bedienern helfen, Tests zu priorisieren, um Produktfehler zu vermeiden. Mit Daten und maschinellem Lernen können KI-Systeme Unternehmen dabei helfen, den Wartungsbedarf im Voraus vorherzusagen und ungeplante und ungewollte Unterbrechungen im Fertigungsprozess zu vermeiden. Da KI im Laufe der Zeit erschwinglich wird, können produzierende Unternehmen von der Optimierung von Prozessen profitieren, die eine Senkung der Betriebskosten ermöglicht.

10. Transport

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können von der staatlichen Verkehrsbehörde und anderen solchen privaten Unternehmen genutzt werden. Die Sicherheit der Menschen, der Verkehrsfluss und die Verkehrssicherheitsmaßnahmen können mit KI in der Transportbranche verbessert und gesteuert werden. Die Installation von KI-Chips in Ampeln kann beispielsweise Verkehrslotsen helfen, Verkehrsmuster zu erkennen und die Verkehrsführung und -planung zu optimieren.

Verkehrsunternehmen können durch Datenanalyse besser planen und Ressourcen sparen. Durch die Überwachung von Fahrerverhaltensdaten können sie die Dienste verbessern und bessere Dienste anbieten. Vergessen wir nicht die selbstfahrenden Fahrzeuge. Unternehmen wie Tesla fördern das autonome Fahren durch die Einführung ihrer halbautomatischen Fahrzeuge. Diese Fahrzeuge verfügen über die Intelligenz, mögliche Kollisionen mit anderen Fahrzeugen auf der Straße vorherzusagen, wobei die Daten über maschinelles Lernen in ihr System eingespeist werden.

Da Regierungsbehörden Daten über die Fahrzeugwartung und das Fahrerverhalten sammeln, können sie die Fußgängersicherheit verbessern und den Strafverfolgungsbehörden helfen, die notwendigen Maßnahmen gegen die Täter zu ergreifen. Die Trends der KI und des maschinellen Lernens werden in vielen realen Anwendungen genutzt, bei denen das KI-System Echtzeitdaten an die Straßensicherheits- und Strafverfolgungsbehörden weitergibt. Ein kritischer Aspekt dieser Art der Systemimplementierung ist, wie bereits erwähnt, die Unfallvorhersage.

11. Psychische Gesundheit

Künstliche Intelligenz hat begonnen, das Verhalten und die psychische Gesundheit von Menschen zu beeinflussen. Fachkräfte für psychische Gesundheit können die Daten, die Automatisierung der KI-Technologie und das maschinelle Lernen für Forschung, Patientenbewertung, Behandlung und andere Entscheidungsaspekte von Forschungs- und Behandlungszwecken nutzen. KI, kombiniert mit maschinellem Lernen, hilft sehr gerne bei der Früherkennung psychischer Erkrankungen. So helfen Sie Fachkräften der Psychiatrie.

KI kann helfen, den Mangel an Fachkräften für psychische Gesundheit zu beseitigen. Das soll nicht heißen, dass KI Diagnosen der psychischen Gesundheit genau erkennen kann. Angehörige der Gesundheitsberufe können medizinische KI-Systeme nutzen, um die Qualität ihrer Dienstleistungen und Forschung zu verbessern. KI kann auch dazu beitragen, die Kosten für die psychische Gesundheit zu senken und sie einer breiteren Bevölkerung zugänglicher zu machen.

KI-unterstützte Bewertungen sind einfacher, da es für die Leute einfacher ist, bei ihren ersten Terminen Dinge auf einen Bot und nicht auf Menschen zu lokalisieren. Aus diesem Grund wurden viele Apps mit KI-Bots entwickelt. Menschen sollten beim Herunterladen von Anwendungen für psychische Gesundheit im Internet vorsichtig sein, da nicht alle mit Fachleuten für psychische Gesundheit zusammenarbeiten.

12. Bildung

Bildungsunternehmen gibt es schon seit über fünf Jahren. Online-Bildung ist eine Realität für alle, insbesondere angesichts der Pandemie derzeit. Der nächste Schritt kommt, wenn Unternehmen versuchen, mit den KI-Trends Schritt zu halten, indem sie verschiedene Tools entwickeln, um die Leistung der Schüler in Bezug auf ihr Wissen zu bewerten und Lehrpläne und Studienpläne anzupassen.

Da KI den Lehrkräften hilft, bessere Lehrpläne und Studienpläne zu erstellen, können Lehrer jetzt sicherstellen, dass allen ihren Schülern die gleiche Aufmerksamkeit geschenkt wird und sie auf dem gleichen Niveau wie ihre Mitschüler sind. Es gibt KI-Tools, die Lehrer und Schüler bei der Transkription von Vorlesungen unterstützen können. So müssen Lehrer nicht alles wortwörtlich abtippen und Schüler mit Behinderungen oder anderen Beeinträchtigungen können ungehindert weiterlernen.

Spezielle KI-Tools nutzen die 3D-Technologie, um Lehrbücher durch kurze Demos zum Leben zu erwecken, um den Schülern zu helfen, den Lernstoff, den sie studieren, zu visualisieren. Eine solche Technologie ermöglicht ein besseres Verständnis von Konzepten. Mit einer Mischung aus Technologie und Bildung können sich Lehrer besser auf die Bedürfnisse jedes Schülers konzentrieren. Bildung kann sich nicht allein auf KI verlassen. Künstliche Intelligenz unterstützte Bildung ist der richtige Weg, um den Weg in die Zukunft zu ebnen.

13. Gesundheitspflege

Der menschliche Körper besteht aus einem komplexen Satz von Nerven, Muskeln und vielem mehr. Alle gesundheitlichen Probleme im Körper sind ohne die richtige Diagnose schwer zu heilen. Krankenschwestern, Ärzte, Medizintechniker und eine Vielzahl anderer Mitarbeiter im Gesundheitswesen werden durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz vereinfacht. Diese revolutionäre Technologie hilft, Gesundheitsprobleme schneller zu diagnostizieren und dadurch Kosten zu senken.

Maschinelles Lernen unterstützt medizinisches Fachpersonal beim Screening von Bildern, was ihnen hilft, schnelle Diagnosen zu stellen. Pharmaunternehmen nutzen KI, um ihre Produktion und Forschung für die Arzneimittelentwicklung zu verwalten. Biotechnologieunternehmen verwenden KI-Tools, um Krankheiten zu kartieren, um Durchbrüche bei der Entwicklung neuer Medikamente zu priorisieren. Klinische Arzneimittelstudien sind ein weiteres Feld, in dem KI Ärzten hilft, die besten Kandidaten für Studien zu identifizieren, um mit Behandlungsplänen fortzufahren.

KI kann auch Kliniken und Krankenhäusern dabei helfen, das Management ihres Patientenverkehrs zu verbessern. Künstliche Intelligenz automatisiert viele untergeordnete und sich wiederholende Aufgaben für Ärzte und Pflegepersonal. Dies sind nur der Anfang des Einflusses von KI auf die Gesundheitsbranche. Es wird erwartet, dass in den kommenden Jahren noch viel mehr gestrafft und verbreitet wird, wenn die Benutzer diese KI-Trends nachholen.

14. KI und Mensch

Da sich ML und KI rasant weiterentwickelt haben und auch in Zukunft weitergehen werden, besteht die Notwendigkeit, uns an die Idee der Zusammenarbeit mit Digital Workern zu gewöhnen. KI ist in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen, ohne dass eine regelmäßige menschliche Überwachung erforderlich ist. Es kann mehrere Funktionen gleichzeitig verwalten. Trotz ihrer Vorteile ist die KI immer noch nicht ausgereift genug, um Kreativität, Vorstellungskraft und menschliche Emotionen in ihre Arbeit einzubringen.

Da manuelle Aufgaben durch KI und maschinelles Lernen automatisiert werden, eröffnen sich neue Branchen und Möglichkeiten für die Belegschaft and. Dies wird sie dazu veranlassen, sich unterschiedliche Fähigkeiten anzueignen, um ihre jeweiligen Jobs in Zukunft ausführen zu können. Die Mehrheit der Unternehmen weltweit würde die Einstellung von Kandidaten priorisieren, die sich mit dem Bedarf an Fähigkeiten ändern können, die erforderlich sind, um mit den sich ständig weiterentwickelnden KI-Trends Schritt zu halten.

KI kann Menschen dabei helfen, analytische Berichte basierend auf Datensätzen zu erstellen, die dem System über maschinelles Lernen zugeführt werden. KI-Systeme vergessen nicht, was zu einer garantierten fehlerfreien Produktivität von 99 . führt.9%, im Gegensatz zu Menschen. KI ist auch hervorragend geeignet, um sich ohne Ablenkung auf die Arbeit zu konzentrieren. Diese Eigenschaften sind äußerst vorteilhaft für die Evolution der menschlichen Welt zu einem fortschrittlicheren System.

fünfzehn. KI und Recht

Die Rechtsbranche beschäftigt sich mit KI-Trends, die jedes Jahr eingeführt werden. Maschinelles Lernen in Kombination mit KI und Recht funktioniert nach ähnlichen Prinzipien, wobei beide historische Beispiele berücksichtigen, um Regeln für neue Situationen abzuleiten. KI-Software hilft Juristen enorm, indem sie den Zeitaufwand für das Lesen der Compliance und die Prüfung der Due Diligence für alle rechtlichen Protokolle reduziert.

Da die Software die untergeordneten Aufgaben der Überprüfung und Fehlerprüfung der Dokumentation und anderer manueller Prozesse übernimmt, wird die Belastung der Juristen verringert. Anwälte können jetzt mehr Zeit für die Recherche von Fällen, die Erstellung von Verträgen, die Beratung von Mandanten und die Vertretung vor Gericht verwenden. Infolgedessen wird die Prozesskostenhilfe für jeden leicht zugänglich sein, da sich die Kosten je nach Arbeitsaufwand und Zeit in jedem Fall ändern.

Das Sortieren von Dokumenten kann mühsam sein, da Maschinen schneller arbeiten können als Menschen und Ausgaben und Ergebnisse erzeugen, die statistisch validiert werden können. KI-Software macht die Vertragsrevision effizienter, indem sie Standardklauseln für verschiedene Anwendungen hervorhebt und fehlende Klauseln kennzeichnet. Künftig kann KI auch aktenkundige Rollen wie das Dokumentenmanagement übernehmen.

Anwaltskanzleien, die sich an diese KI-Trends anpassen, werden es ihnen ermöglichen, die Kunden- und Firmenbeziehungen zu verbessern, was zu einer Steigerung des Rufs der Kanzlei führt. Rechtsdokumente sind ein sensibler Informationspool, der private Portale für die sichere Speicherung und Nutzung dieser Dokumente benötigt. Es wird erwartet, dass mehr KI- und maschinelle Lerntechnologien in die Rechtsbranche integriert werden, um Fachkräfte von redundanten Aufgaben zu entlasten und die Datensicherheit zu verbessern.

Gedanken beenden

Mit den neuen KI-Trends wird weiter spekuliert, ob es eine ungleiche Vermögensverteilung geben könnte. Wenn KI viele Menschen in der Belegschaft ersetzt, führt dies zu einer ungleichen Vermögensverteilung. KI ist nicht immun gegen Fehler, aber der Prozentsatz der Fehler im Vergleich zu menschlichen Fehlern wird es immer noch nicht vollständig rechtfertigen, den Menschen vollständig durch KI zu ersetzen.

Mit dem Aufkommen von KI werden neue Arbeitsplätze geschaffen, und es ist am besten, die möglichen Probleme im Auge zu behalten, die die Gesellschaft im Laufe der Zeit weltweit betreffen könnten. Wir dürfen keine Angst vor Veränderungen haben und gleichzeitig sollten wir nicht die Möglichkeiten übersehen, die bei der Umsetzung neuer Veränderungen in der Zukunft auftreten können.