정보 기술은 많은 산업에서 강력한 도구가 되어있습니다. 그것은 전문가 시스템, 로봇, 그리고 신경망을 만드는 데 사용될 수 있습니다. 전문가 시스템을 사용하여 많은 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 로봇은 또한 잠재적인 위험을 감지하고 준비를 돕는 데 사용될 수 있습니다.
정보기술입니다
인공지능에 사용되는 정보 기술은 급성장하는 시장입니다. 컴퓨터가 더 강력해짐에 따라, 딥 러닝과 같은 프로그래밍 기술은 그들이 인간의 두뇌보다 더 많은 정보를 처리하는 것을 돕고 있습니다. 또한 클라우드 컴퓨팅 서비스를 통해 개인과 기업이 엄청난 양의 스토리지 및 처리 용량에 액세스할 수 있습니다. 또한, 환경 인식 기술과 "사물 인터넷" 시스템은 AI 애플리케이션을 위한 데이터를 점점 더 많이 생성하고 있습니다. 이 데이터는 거의 모든 곳에 배치될 수 있는 센서에서 생성됩니다.
AI의 응용 프로그램 중 일부는 은행 직원이 고객에게 정보를 제공하고 사람의 개입 없이 거래를 처리할 수 있도록 챗봇을 지원하는 뱅킹이 있습니다. 또한, AI는 은행 조직이 대출 결정을 개선하고, 신용 한도를 설정하고, 투자 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 비슷하게, AI는 자율주행차에서 중요한 역할을 합니다. 게다가, 그것은 교통 관리에 도움이 되고, 비행 지연을 예측하고, 해양 운송을 더 안전하게 만들 수 있습니다.
일부 AI 프로그램은 이미 인간 전문가나 전문가 수준에 도달하고 있습니다. 그렇지 않으면 컴퓨터에서 불가능한 작업을 수행할 수 있습니다. AI의 일반적인 분야 외에도, 의료 진단과 컴퓨터 검색 엔진에도 도움이 될 수 있습니다. 또한 음성 인식 및 필기 인식에도 사용할 수 있습니다. 이러한 프로그램은 새로운 언어를 배우고, 특정 단어를 인식하는 방법을 배우고, 복잡한 작업을 수행하도록 훈련될 수 있습니다.
인공지능은 이미 로봇 수술을 포함한 다양한 응용 분야에서 사용되고 있습니다. 스캔에서 작은 이상을 인식하고 환자 증상 및 활력징후를 기반으로 진단을 삼각 측량할 수 있습니다. 또한 의료 기록을 유지하고 의료 보험 청구 내역을 추적하는 데까지 기능이 확장됩니다. 가까운 미래에 AI로 구동되는 로봇과 가상 간호사가 추가 개발을 할 것으로 예상됩니다.
신경망입니다
신경망은 인간의 뇌 뉴런을 모방하고 이 뉴런들 사이에 정보를 전달함으로써 작동하는 컴퓨터 시스템입니다. 이것 외에도, 그들은 데이터에 대한 간단한 조작을 수행하고 그것을 다른 뉴런으로 전달할 수 있습니다. 토폴로지에 따라 단일 출력값 또는 출력값 집합을 생성할 수 있습니다. 각 신경망에 대해 선택된 토폴로지는 다른 목적을 가지고 있습니다. 예를 들어, 한 위상은 패턴을 인식하는 데 사용되며 다른 위상은 객체를 분류하는 데 사용됩니다.
일반적인 신경망에서 입력 계층은 데이터를 수신하고, 이는 숨겨진 계층으로 시냅스 연결을 거칩니다. 각각 숨겨진 층에서, 각 뉴런은 하위층의 노드와 연결됩니다. 정보를 다른 구성 요소로 분해하고 출력을 생성하는 것이 이 프로세스입니다. 각 계층에는 정보를 처리하고 출력을 생성하는 데 도움이 되는 편향이 있습니다.
신경망은 많은 응용 프로그램을 가지고 있으며 특히 실시간 시스템에 좋습니다. 그들은 짧은 시간 안에 원시 데이터를 분석하고 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다. 따라서 사용자 행동을 분석하고 학습할 수 있는 훌륭한 선택이 됩니다. 얼굴 인식 외에도 보안 시스템에 사용되어 회사에 무단 침입을 탐지할 수 있습니다.
퍼듀대학과 펜 주립 대학의 연구원들은 페로브스카이트 니켈산 장치의 수소 이온의 농도를 변화시킴으로써 작동하는 인공 신경망을 만들었습니다. 이 농도 변화는 네트워크가 뉴런과 시냅스의 구성을 재구성할 수 있게 합니다. 이것은 필요할 때 성장하는 신경망으로 알려져 있습니다.
신경망의 또 다른 응용은 예측 분석 분야입니다. 이러한 네트워크는 미래에 대해 예측을 하는 데 사용됩니다. 예를 들어 아마존은 예측 분석을 사용하여 고객의 구매 이력에 따라 유사한 항목을 표시합니다. 이러한 방식으로, 그들은 각 고객의 행동으로부터 배울 수 있습니다.
전문가 시스템입니다
전문가 시스템은 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 사용자는 모든 도메인에서 의사 결정을 내릴 수 있으며 정기적으로 업데이트하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한 복잡한 프로세스를 설명하고, 인간에게 조언하거나, 새로운 제품을 시연하는 데 사용될 수 있습니다. 그러나, 그것들은 만드는 데 비용이 많이 들고 많은 양의 자금이 필요할 수 있습니다. 전문가 시스템은 가치가 있을 수 있지만, 반드시 인간 전문가보다 나은 것은 아니며 모든 상황을 처리할 수 없습니다.
전문가 시스템 인간 전문가 및 기타 정보를 기반으로 합니다. 그것들은 책, 저널, 그리고 인터넷에서 만들어질 수 있습니다. 지식 기반 시스템이라고도 합니다. 전문가 시스템은 복잡한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이상적으로, 그들은 문제를 해결하는 데 있어서 인간 전문가들만큼 정확해야 합니다. 시스템은 적절한 시간 내에 쿼리에 응답할 수 있어야 합니다.
전문가 시스템은 AI에서 중요한 도구입니다. 효율성과 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 그들은 현명한 결정을 함으로써 시간과 돈을 절약할 수 있습니다. 그러나 만들고 유지 관리하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 기업은 결정을 내리기 전에 이러한 시스템의 이점을 신중하게 고려해야 합니다. 이러한 방식으로, 그들의 사업에 대한 올바른 결정을 내릴 수 있습니다.
전문가 시스템은 사용자 인터페이스를 통해 사용자와 통신함으로써 인간 사용자와 함께 작동합니다. 쿼리를 수신하여 추론 엔진에 전달하고 출력을 표시합니다. 추론 엔진은 시스템의 두뇌이며 특정 문제를 해결하기 위해 규칙과 용어를 사용합니다. 또한 연역적 지식을 작업별 사실에도 적용합니다.
이러한 시스템은 일상적인 문제를 해결하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 일상적인 작업을 자동화하여 비용을 절감할 수 있습니다. 전문가 시스템은 또한 지식을 저장하고 공유할 수 있기 때문에 신입 엔지니어를 교육하는 데 유용합니다.
로봇 프로세스 자동화입니다
로봇 프로세스 자동화는 규칙을 기반으로 정의된 태스크를 수행하는 신흥 기술입니다. 인공지능과 함께 사용될 때, 이 두 기술의 조합은 기업들이 높은 수준의 작업을 수행할 수 있게 합니다. AI기반 로봇 자동화 솔루션은 또한 결정을 내리고 미래의 결과를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 인건비를 절감하고 생산성을 높일 수 있습니다.
AI 기반 로봇의 기능은 정보를 분류하고 연결하는 것부터 패턴 식별 및 반복 작업 자동화까지 다양합니다. 또한 다양한 다른 용도로도 사용할 수 있으며 다양한 산업 영역에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이들은 재고 관리 및 재고 최적화를 포함한 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다. 서로 다른 소스의 다양한 데이터를 이해할 수 있기 때문에 이러한 기계는 사람의 개입 없이도 민감한 데이터를 처리할 수 있습니다.
인간 노동자들과 달리, 로봇은 상대적으로 저렴하고 더 빠르고 정확하게 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 많은 RPA 애플리케이션에는 사용자 지정 소프트웨어가 없으며 통합이 거의 또는 전혀 필요하지 않습니다. 또한 팀의 역량을 최대 50%까지 높일 수 있습니다. 게다가, 그들은 인간의 실수를 엀앨 수 있습니다. 또한 이러한 도구는 보고서 생성 또는 이메일 전송 등 다양한 용도로 사용할 수 있습니다.
RPA가 프로세스를 수행하는 데 초점을 맞추고 있는 반면, AI는 더 데이터 중심적이며 데이터를 해석하고 이해하기 위해 자연어 처리와 기계 학습을 사용합니다. AI는 들어오는 데이터도 인식해 즉각적인 조치를 취합니다. 궁극적으로, 그것은 인간 개입의 필요성을 없애줌으로써 시간과 돈을 절약할 수 있습니다.
RPA를 통해 기업은 사전 정의된 스크립트를 수정하여 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 소프트웨어 로봇은 비즈니스 규칙을 따르고 인간의 개입 없이 원하는 결과를 제공합니다. 다시 말해, RPA는 비용을 절감하고 직원들이 더 높은 가치의 작업을 수행할 수 있도록 함으로써 비용을 절감할 수 있습니다. RPA는 비용 효율적일 뿐만 아니라 인적 오류를 줄이고 직원 생산성을 높입니다.
댓글