Cum îți imaginezi că ar arăta Inteligența Artificială? Ce înțelegi prin Machine Learning? „Engineering Talks”, organizat de Micro Lab, are ca scop să-ți creeze o imagine despre domeniile care se dezvoltă într-un tempou accelerat și modifică realitatea în momentul dat.
Astăzi, Inteligența artificială este un subiect foarte popular despre care se discută pe larg în cercurile tehnologice și de afaceri. Mulți experți și analiști din industrie susțin că AI sau învățarea automată este viitorul, dar dacă privim în jur, suntem convinși că nu este viitorul, este prezentul.
# Ce reprezintă Inteligența Artificială?
Inteligența artificială (AI) reprezintă simularea proceselor inteligenței umane de către mașini și sistemele computerizate. Aceste procese includ învățarea, raționamentul și autocorectarea.
Machine Learning este o metodă de analiză a datelor care automatizează construirea modelelor analitice. Este o ramură a inteligenței artificiale bazată pe ideea că sistemele pot învăța din date, identifica modele și lua decizii cu o intervenție minimă umană.
# Cine folosește învățarea automată (Machine Learning)?
Majoritatea industriilor care lucrează cu cantități mari de date au recunoscut valoarea tehnologiei de învățare automată. Obținând informații din aceste date, deseori în timp real, organizațiile sunt capabile să lucreze mai eficient sau să obțină un avantaj asupra concurenților.
Servicii financiare – Băncile și alte companii din industria financiară folosesc machine learning în două scopuri cheie:
# pentru a identifica informații importante în date;
# pentru a preveni frauda.
Guvern – agențiile guvernamentale au o nevoie specială de machine learning, deoarece dețin mai multe surse de date care pot fi extrase pentru informații. Analizând datele senzorilor, de exemplu, identifică modalități de a crește eficiența și de a economisi bani. Învățarea automată poate ajuta, de asemenea, la detectarea fraudei și la minimizarea furtului de identitate.
Sănătate – machine learning este o tendință care se extinde și în industria asistenței medicale, datorită apariției dispozitivelor și senzorilor portabili ce folosesc date pentru a evalua sănătatea pacientului în timp real. Tehnologia poate ajuta, de asemenea, experții medicali să analizeze datele pentru a identifica noi metode care pot duce la îmbunătățirea diagnosticului și a tratamentului.
Petrol și gaz – găsirea noilor surse de energie, analiza zăcămintelor din sol, prezicerea eșecului senzorului de rafinărie, simplificarea distribuției petrolului și eficientizarea din punct de vedere al costurilor. Numărul de cazuri de utilizare a învățării automate pentru această industrie este vastă și continuă să se extindă.
Transport – analiza datelor pentru identificarea modelelor și tendințelor este esențială pentru industria transporturilor, care se bazează pe eficientizarea rutelor și pe prezicerea problemelor potențiale pentru creșterea rentabilității. Analiza datelor și aspectele învățării automate sunt instrumente importante pentru companiile de livrare, transportul public și alte organizații de transport.
Ești invitat la data de 21 decembrie, ora 17.00, la Centrul de excelență Tekwill pentru a afla mai multe despre acest domeniu. Rezervă-ți un loc aici.
