AI와 딥 러닝을 사용하여 미래를 엿보는 방법
게시 됨: 2018-03-26AI를 잘 적용하면 사회를 변화시킬 뿐만 아니라 새로운 미래를 선도할 수 있습니다.
인간의 두뇌는 매우 독특한 것으로 간주됩니다. 학습, 적응, 추론, 관념화 등의 범위와 능력은 인간 종의 독점적인 특권인 것 같습니다. 그래서 우리는 우리 자신의 창조물인 기계에 우리의 능력을 복제하고 전달하기 직전입니다. AI, 머신 러닝, 딥 러닝 등 무엇이라고 부르든 이 방향으로 빠르게 발전하고 있습니다. 단순히 명령을 실행하거나 규칙을 따르는 것의 한계를 뛰어 넘어 이제 기계는 경험을 사용하여 다양한 능력을 배울 수 있는 능력을 얻고 있습니다.
우리가 탐구하려고 하는 것은 이미 기계가 미래를 엿볼 수 있게 하는 딥 러닝의 가능성입니다. 데이터 기반 예측은 그 어느 때보다 더 큰 확신을 갖고 이루어지며, 성장의 범위는 마법과 매우 유사합니다!
기계가 100% 오류가 없는 것은 아니며 적절한 작동을 위한 고유한 요구 사항이 있지만 잘 적용되면 기계의 이해 폭과 깊이는 인간 두뇌의 이해 폭과 깊이보다 훨씬 큽니다.
기술, 실제로 어떻게 작동하는지, 그리고 우리 사회를 개선하기 위한 몇 가지 새로운 용도에 대해 간략히 살펴보겠습니다!
그렇다면 AI는 어떻게 미래를 볼 수 있을까요?
머신 러닝은 일반적으로 입력 (보통 엄청난 양의 데이터)을 받아 다양한 뉴런 계층(뇌에 있는 것과 같은)을 통해 실행하는 프로그램입니다. 각 계층은 간단한 기능을 실행하여 평가하고 패턴을 찾습니다(전체 확률 ), 마지막으로 출력을 제공합니다.
그런 다음 이 프로세스는 최적화를 위해 기계를 " 훈련 "시키기 위해 반복되며, 기계는 본질적으로 옳고 그름을 알지 못하기 때문에 가능한 한 많은 컨텍스트(이력 데이터)를 제공하면 학습과 함께 기계의 정확도가 크게 향상됩니다.
예를 들어, 우리 대부분은 지금쯤이면 하늘이 흐려지고 공기가 상쾌해지면 새들이 나무로 다시 흩어지기 시작하고 비가 올 가능성이 높다는 것을 알게 되었습니다. 더 나아가 우기인 경우 우리는 우리가 그 시간 동안 비를 예상하는 것을 배웠기 때문에 맞을 확률은 훨씬 더 높습니다.
이제 모든 구름의 움직임과 온도 변화에 대한 테라바이트의 정보가 있는 컴퓨터가 이 작업을 수행한다고 상상해 보십시오. 그러면 날씨에 대한 무섭도록 정확한 예측을 기대할 수 있습니다!
그렇다면 이것이 실제로 도움이되는 방법과 위치는 무엇입니까?
보건 의료
의료의 세계는 데이터로 가득 차 있습니다. 연구 및 현장 작업의 수많은 전문 분야에 걸쳐 방대한 양의 판독값이 있습니다. 대부분의 건강 관리는 과학에 의해 크게 뒷받침되지만 본질적으로 증상 및 이러한 패턴을 알아차릴 만큼 충분한 자료를 연구한 의사가 수행한 테스트의 결과를 기반으로 하는 (매우 지능적인) 추측입니다.
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이것은 AI가 작동하는 방식과 매우 유사하지 않습니까? 글쎄요... 그리고 이 분야의 응용은 인간 존재의 여정에서 혁명적이고 중요합니다...
초기 단계에서 다른 어려운 조건에 대해 보다 정확한 진단을 할 수 있는 것부터 웨어러블 기술이 실시간 메트릭을 기반으로 사람이 의료 조치가 필요할 때를 예측할 수 있도록 하는 것까지 AI는 구세주로 밝혀졌습니다. 이 매우 중요한 산업에서 산업 및 개인 수준 모두에서 의료의 여러 측면을 예측할 수 있는 능력이 증가하고 있습니다.
교육
교육은 인간의 지능으로는 쉽게 식별할 수 없는 패턴을 가진 방대한 양의 데이터가 있는 또 다른 산업입니다. AI는 교과 과정을 최적화하고, 모든 개인을 위한 교정 단계를 예측하고, 심지어 교수법을 개선하기 위해 수년에 걸쳐 학교 전반에 걸쳐 수천 명의 학생 성적 데이터를 사용하는 데 사용됩니다.
AI는 잠재적으로 학생의 여정을 예측하고 학생의 관심과 강점에 가장 적합한 학업 여정을 제안할 수 있습니다. 따라서 다음 Picasso는 체육관 수업에서 필요한 것보다 더 많은 시간을 소비하지 않으며 다음 Usain Bolt는 고급 물리학을 배우도록 강요되지 않습니다.
날씨
이것은 아마도 가장 오랜 기간 동안 가장 많은 양의 데이터를 보유한 산업일 것이며 분석의 사용은 수십 년 동안 날씨 추세를 예측하는 데 중요했습니다. 이제 AI의 출현으로 이러한 기술이 훨씬 더 우수해졌습니다 . 정부와 민간 기업은 모두 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 훨씬 더 긴 창에 대해 더 나은 예측을 생성하기 위해 1분마다 수천 개의 기상 위성이 수집하는 방대한 양의 데이터를 더 잘 처리하고 있습니다. 미래로.
자연 재해가 몇 년 전에 언제 어디서 발생하는지 정확히 알고 인과 관계 없이 인프라 손상을 최소화할 수 있는 날이 올 것입니다. 이러한 종류의 예측은 도시 계획 및 인류학의 다른 많은 측면에서 매우 중요합니다.
전자상거래
AI 기반 분석이 개별 수준에서 구매할 확률을 정확하게 예측할 수 있게 되면서 마케팅 예산을 변경하기 위해 어떤 세그먼트가 제품을 구매할 가능성이 있는지 추측하는 날이 다가오고 있습니다! 이제 일반화의 끝이자 개인화의 도래입니다. Boxx.ai와 같은 회사는 행동, 시간, 요일, 날씨 및 기타 요인을 기반으로 실시간으로 각 개인에게 추천할 수 있습니다.
따라서 딥 러닝은 높은 마케팅 비용, 높은 운영 비용, 고객 이탈, 비즈니스 누출을 줄이고 재고 관리, 고객 참여, 전환, 유지, 충성도를 개선하고 ROI를 높이고 문화적 진보를 얻는 열쇠가 됩니다!
그러나 실제로 이것을 고객의 관점에서 보든 비즈니스 관점에서 보든 혜택은 엄청납니다!
AI의 이점을 누리는 기타 부문
대도시의 번거로운 교통 상황을 관리하는 것부터 비디오 게임을 만드는 것, 날씨 예측을 기반으로 농부들이 농작물을 계획하는 것을 돕는 것, 정신적으로 아픈 다른 에피소드를 위한 계획을 돕는 것까지, 예측 AI의 적용은 방대할 뿐만 아니라 방대합니다. 매우 유용합니다. 사람들은 이 기술을 사용하여 가능한 모든 분야에서 데이터를 처리하기 시작했습니다.
AI 기반 도구를 저렴한 가격에 제공하는 회사가 점점 더 많아짐에 따라 이 분야는 특히 성장이 자체 성장을 효과적으로 촉진할 것이기 때문에 향후 몇 년 동안 급증할 가능성이 높습니다 .
결론적으로
AI와 딥 러닝은 세계를 한 단계 발전시키기 위한 흥미진진한 단계입니다. 머신 러닝은 다른 모든 산업과 기술을 고도로 최적화하기 위해 점검하는 이 기술 시대의 중요한 단계가 될 것입니다.
그리고 그것이 정말로 미래를 내다보고 있든 아니면 빅 데이터에 대한 계산 범위를 실행하든, 최종 결과는 마찬가지로 유망해 보입니다.