Năm ngoái thực sự rất sôi động đối với Trí tuệ nhân tạo và Học máy. Những đổi mới mang tính cách mạng này đã cho phép nhiều ngành công nghiệp tiến gần hơn đến thời đại kỹ thuật số. Những công nghệ này được tận dụng để phát triển thuốc nhanh chóng nhằm chống lại vi-rút corona, chatbot và điện toán lượng tử để kiểm tra các kiểu hành vi mua hàng của người tiêu dùng.
Học máy và các yếu tố AI khác đã giúp hầu hết mọi lĩnh vực có thể tưởng tượng được, thậm chí cả bán lẻ và chăm sóc sức khỏe. Để thực thi sự gián đoạn, trước đại dịch toàn cầu, các doanh nghiệp đã chuyển sang triển khai các công nghệ nói trên. Do đó, kết quả của AI và học máy không hề bị khuất phục trước đại dịch khủng khiếp. Tuy nhiên, COVID-19 sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc đánh giá sự phát triển công nghệ của năm tới đối với AI và Machine Learning.
ModelOps
Mặc dù COVID-19 đã cung cấp động lực cần thiết, nhưng nhiều tổ chức đã không xử lý được vòng đời phức tạp của các mô hình học máy và AI. Chỉ định ModelOps. Nó sử dụng các công nghệ AutoAI và DevOps, như tích hợp liên tục và triển khai liên tục (CI/CD), để cập nhật thường xuyên các mô hình, giúp tổ chức có hiệu suất tốt hơn. Nó giúp các doanh nghiệp vận hành và điều chỉnh các mô hình AI theo nhiều cách hơn là chỉ cần thiết. Nó cho phép khả năng mở rộng, tổng trách nhiệm đối với các hoạt động quan trọng hoặc tắc nghẽn kinh doanh.
Ngoài ra, trước khi được triển khai trong sản xuất, ModelOps sẽ định cấu hình một mô hình đánh giá. Nó có thể hoạt động nhanh chóng sau khi ModelOps được định cấu hình cho một mô hình. Hơn nữa, các mô hình có thể được triển khai trên các thiết bị Edge, Cloud Environment và AIoT thông qua ModelOps. Học có giám sát, Học tăng cường, Học không giám sát, Học sâu và Tự động hóa quy trình bằng rô-bốt cũng có thể được thực hiện. Do đó, nó được dự đoán sẽ trở thành một xu hướng quan trọng trong những năm tới do tính linh hoạt và khả năng sử dụng rộng rãi của nó.
Trí tuệ nhân tạo cho an ninh mạng
Các mối đe dọa trên mạng đã tăng lên gấp nhiều lần sau sự bùng phát của COVID. Các cuộc tấn công mạng như phần mềm độc hại, mối đe dọa, tấn công DDS, mã độc tống tiền, các biện pháp an ninh mạng tiếp tục bị gián đoạn, thông tin bí mật bị đánh cắp, v.v. Nó đang làm tăng thêm chi phí của nhiều doanh nghiệp và tổ chức. Do đó, trước khi vi phạm xảy ra, các CSO đặt mục tiêu sử dụng AI và các công cụ dựa trên Machine Learning để phát hiện sự bất thường trong các mạng hiện có. Do đó, nó giảm thiểu tổn thất do các cuộc tấn công mạng.
Những công cụ này thu thập dữ liệu từ các mạng truyền thông, hoạt động kỹ thuật số và Site, nhà cung cấp bên thứ ba, v.v. Nó xác định xu hướng của các hành vi không rõ ràng hoặc có tính đe dọa hoặc thậm chí nhận ra các địa chỉ IP bất thường. Mặc dù tin tặc hiện đang sử dụng Machine Learning để bắt đầu các cuộc tấn công độc hại của chúng, AI cũng sẽ được các tổ chức đào tạo để đánh lừa tin tặc. Vì vậy, công bằng mà nói thì trong những năm tới xu hướng này sẽ trở nên phổ biến hơn.
Hiểu Thực Tế Mới
COVID có thể đã ảnh hưởng đến những thay đổi hành vi của khách hàng. Điều này liên quan đến việc mua sắm các mặt hàng có nguồn gốc địa phương, các mặt hàng cần thiết, v.v. Các công ty cần xem xét sở thích của họ trong thực tế hiện đại, ngoài COVID. Điều cần thiết là kiểm tra các biến số đóng vai trò nổi bật trong việc quyết định mô hình mua hàng của khách hàng. Ngày nay, hầu hết mọi thương hiệu đều hứa hẹn cung cấp các dịch vụ phù hợp cho khách hàng và khách quen của mình.
Tuy nhiên, trước khi xác nhận một sản phẩm hoặc dịch vụ, giờ đây khách hàng cần biết tính xác thực đằng sau những tuyên bố đó. Đối với những điều này, các doanh nghiệp phải sử dụng các công nghệ Machine Learning như phân tích dự đoán để hiểu sâu hơn về cảm nhận của khách hàng về các sản phẩm hiện có của họ.
Dữ liệu được thu thập sẽ giúp các thương hiệu đưa ra quyết định sáng suốt để phát triển dịch vụ của họ và giải quyết các điểm khó khăn trong tương tác giữa khách hàng và thương hiệu. Điều này cũng sẽ hỗ trợ trong việc duy trì khách hàng tiềm năng trong khi tạo khách hàng tiềm năng mới. Phần mềm học máy một lần nữa có thể giúp xác định nhu cầu chưa được khai thác cho nhu cầu thứ hai và đề xuất các cách để đạt được nhu cầu đó.
Các thương hiệu kinh doanh sẽ sử dụng nhiều công cụ như vậy hơn trong những năm tới để nhắm mục tiêu khách hàng mới và tăng nguồn bán hàng hiện tại của họ. Và sử dụng các nguồn lực để đạt được lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ khác trong ngành. Doanh nghiệp cũng có thể dựa vào blockchain ở một số thị trường để đảm bảo tính minh bạch, hỗ trợ nguồn gốc dữ liệu, tính toàn vẹn và theo dõi việc sử dụng.
Nguồn : https://theceoviews.com/new-covid-19-driven-ai-and-machine-learning-trends/ .
Post by Automation Bot.
