Bản tin số

Lý do đằng sau sự tăng trưởng doanh thu từ AI là gì?

Lý do đằng sau sự tăng trưởng doanh thu từ AI là gì?
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

Cuộc cách mạng trong kỹ thuật AI:

Trong nhiều năm qua, cuộc cách mạng Trí tuệ nhân tạo đã cung cấp phản ứng chất lượng cho các phạm vi công nghệ khác nhau. Tôi sẽ giải thích những lý do chính cho sự tăng trưởng doanh thu của nó. Các chức năng nhận dạng giọng nói, nhận diện khuôn mặt, nhận dạng vân tay và nhiều chức năng khác đang hoạt động khá chính xác nhờ các kỹ thuật Deep learning. Kỹ thuật Deep Learning dựa trên Mạng thần kinh nhân tạo. Thành tựu trong lĩnh vực này có thể được đánh giá bằng các sản phẩm khác nhau của nó như một kỹ thuật mới cho Hệ thống Nhận biết Hình ảnh, Phát hiện Đối tượng và Dự đoán cho thị trường chứng khoán. Những tiến bộ trong nhận dạng hình ảnh đã mở rộng những hạn chế của điều trị y tế. Hơn nữa, nó còn giúp đọc tia X và dự đoán bệnh tật thông qua các dịch vụ được cải thiện. Ngoài ra, nó được lấy cảm hứng từ trí thông minh tự nhiên của con người nhưng giờ đây cuộc cách mạng AI đã thay đổi mọi thứ. Nó có thể dẫn đến sa thải, vì nó đang lấn át con người trong nhiều lĩnh vực. Biểu đồ trên cho thấy doanh thu sắp tới trong những năm tiếp theo. Điều này sẽ dẫn đến lợi nhuận cao cho ngành.

Những cách triển khai sau đây bằng cách nào đó đang gây ra sự tăng trưởng đột biến trong các công ty AI:

1) Triển khai Học máy: Phát hiện đối tượng có nghĩa là phân tích nội dung của ảnh như các đối tượng riêng lẻ, khuôn mặt, logo và văn bản trên chúng bằng mô hình nhận thức có sự hỗ trợ của máy tính. Với sự trợ giúp của phát hiện đối tượng, người ta có thể giảm thiểu rủi ro của bất kỳ sự cố nào bằng cách phát hiện sự hiện diện của một đối tượng khác. Sử dụng các công nghệ mới nhất, nó có thể được thực hiện trong môi trường làm việc trực tiếp. Trong một hình ảnh duy nhất, có rất nhiều đối tượng bên trong nó, một mô hình tốt có thể dễ dàng xác định từng đối tượng bằng cách trích xuất các đặc điểm trực quan chính từ một hình ảnh. Lĩnh vực ứng dụng khác nhau của phát hiện đối tượng là Sinh trắc học trên khuôn mặt, Phát hiện chuyển động, Nhận dạng đối tượng và Nhận dạng văn bản.

Bất kỳ thuật toán nhận dạng hình ảnh nào cũng lấy một hình ảnh hoặc bản vá của nó làm đầu vào, đầu ra sẽ là đối tượng trong hình ảnh. Nói cách khác, đầu ra sẽ là một nhãn lớp. Làm thế nào để một thuật toán nhận dạng hình ảnh biết được nội dung của hình ảnh? Vâng, bạn phải đào tạo thuật toán để tìm hiểu sự khác biệt giữa các lớp khác nhau. Nếu bạn muốn tìm mèo trong hình ảnh, bạn cần đào tạo một thuật toán nhận dạng hình ảnh với hàng nghìn hình ảnh về mèo và hàng nghìn hình ảnh nền không chứa mèo. Không cần phải nói, thuật toán này chỉ có thể hiểu các đối tượng / lớp mà nó đã học.

2) Công nghệ đã thay đổi: Ngày nay, chúng tôi đã chuyển công nghệ của mình từ giao tiếp và lưu trữ dữ liệu tương tự sang kỹ thuật số, điều này làm cho sự thay đổi trở thành một cách tiếp cận thuận lợi. Ngày nay, robot đã tạo ra nhiều lợi thế trong việc thiết kế robot. Họ có thể coi tương tác vật lý của con người như một thông tin hữu ích. Chúng có thể phản ứng với bất kỳ tương tác vật lý nào để thực hiện nhiệm vụ đầu ra. Công nghệ này đã tạo ra sự thay đổi trong lĩnh vực robot vốn đã trở thành một thành phần có lợi trong kỷ nguyên của Trí tuệ nhân tạo.

3) Đáp ứng kỳ vọng của người tiêu dùng: Theo thời gian, nhu cầu và kỳ vọng của khách hàng tăng lên. Mặc dù có các ngành công nghiệp xử lý dữ liệu kỹ thuật số, nhưng dữ liệu này có số lượng rất lớn và đôi khi các công nghệ kém có thể không xử lý và hoàn thành mục tiêu với dữ liệu này. Đây là một trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu lớn phức tạp cao có thể được quản lý và xử lý dễ dàng với sự hỗ trợ của Trí tuệ nhân tạo. Sau khi xử lý dữ liệu khổng lồ, nó tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Nó đã đưa kỳ vọng của khách hàng thành hiện thực, dẫn đến nhu cầu lớn trong các ngành công nghiệp. Facebook, Pinterest, Netflix và Google là một số ví dụ thời gian thực và hiệu quả để chứng minh thực tế trên.

4) Ra quyết định: Bằng cách áp dụng các thuật toán học máy, sức mạnh của máy móc đã tăng lên. Các thuật toán này giúp máy móc có thể tự đưa ra quyết định. AI đã thay đổi kịch bản ra quyết định cho doanh nghiệp. Học sâu đã được sử dụng rộng rãi để ra quyết định khi tập dữ liệu rất lớn. Như một minh chứng là Amazon đã hợp tác với Microsoft để thúc đẩy các dự án dựa trên Deep Learning. Điều này phản ánh Deep Learning hiệu quả như thế nào trong việc Ra quyết định và xử lý công việc tính toán cao. Trong kịch bản ngày nay TensorFlow, Keras đã trở thành một phần không thể thiếu theo quan điểm kinh doanh. Xử lý nhanh và mạnh mẽ bằng cách sử dụng các tác vụ dựa trên thuật toán được áp dụng trong kinh doanh để làm hài lòng khách hàng tốt hơn.

Với tất cả những lợi ích và ưu điểm của công nghệ này, nó đã tự chứng minh mình là một cách có xu hướng để khắc phục các vấn đề truyền thống về xử lý và phân tích dữ liệu. Do đó, sự phát triển của AI đang tạo ra một con đường. Từ nghiên cứu, có thể nói rằng giá trị thị trường của AI đang tăng lên do công nghệ tiên tiến như Hệ thống dự đoán, Hệ thống khuyến nghị, v.v. Đến năm 2021, doanh thu sẽ đạt xấp xỉ 10000 triệu USD, đây sẽ là mức tăng trưởng nhanh chóng cho ngành. AI có thể thúc đẩy tỷ suất sinh lời trung bình lên 38% và dẫn đến mức tăng kinh tế lên 14 đô la Mỹ TN vào năm 2035 với những ý tưởng sáng tạo của nó. Google đang khám phá tất cả các khía cạnh của học máy với các thuật toán cổ điển. Nó đã vượt qua những thách thức khác nhau của các nhiệm vụ nghiên cứu và kỹ thuật, dẫn đến nhu cầu và doanh thu lớn hơn.

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan