Kuinka esineiden internet liittyy tekoälyyn ja muihin tekniikoihin (04.27.24)
Nykyään useimmat ihmiset tuntevat sellaiset termit kuin tekoäly, syväoppiminen ja koneoppiminen, mutta suurin osa ihmisistä ei tiedä näiden termien todellista eroa. Olet todennäköisesti kuullut näistä ehdoista aiemmin, mutta mietitkö koskaan näiden kolmen todellisia eroja ja mitä ne ovat?
Tämän artikkelin päätavoitteena on levittää tietoa tekniikoista, kuten tekoäly, syvällinen oppiminen ja koneoppiminen, jotta voit helposti erottaa nämä termit ja oppia käyttämään tällaisia tekniikoita tuottavuutesi parantamiseksi. Tässä artikkelissa opit myös, miten esineiden internet tai IoT liittyy tekoälyyn ja mitä muita tekniikoita on tulossa tulevina vuosina. On kuitenkin syytä mainita se, että tarvitset AT & amp; T-Internet-pakettien kaltaisen vakaan Internet-palvelun, jotta voit nauttia turvallisesta internet-kokemuksesta vakaudella ja luotettavuudella.
Joten ilman jatkoja , katsotaanpa tekoälyn, syvällisen oppimisen ja koneoppimisen välisiä eroja.
TekoälyTekoäly koostuu koneista, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä ja liittyvät läheisesti ihmisen älykkyyteen. Tämä erityinen älykkyysjärjestelmä sisältää muun muassa kielen ymmärtämisen, tavoitteiden, tavoitteiden suunnittelun, äänien ja esineiden tunnistamisen ja monimutkaisten ongelmien ratkaisemisen. Keinotekoinen älykkyys voidaan jakaa kahteen laajaan luokkaan, jotka ovat yleisiä ja kapeita. Yleinen tekoäly näyttää kaikki ominaisuudet, jotka voit löytää ihmisen älykkyydestä, mukaan lukien aiemmin mainitut ominaisuudet. Kapea tekoäly puolestaan sisältää joitain ihmisen älykkyyden piirteitä, mutta muilta alueilta puuttuu. Esimerkiksi; kone, joka tunnistaa vain kuvat eikä mitään muuta.
KoneoppiminenKoneoppimista pidetään yksinkertaisena keinona saavuttaa tekoäly, koska tekoälyn avulla voit ohjelmoida koneen suorittamaan tietyn tehtävän kouluttamalla sitä kuinka jotain suoritetaan. Algoritmin kouluttaminen tarkoittaa tietojen syöttämistä ja sen sallimista itse säätää tehtävää, jotta se voi kehittyä ja tulla tehokkaammaksi kyseisen tehtävän ajamisessa ajan myötä. Esimerkiksi; voit opettaa shakkipelin koneelle ja ajan myötä koneesta tulee entistä tehokkaampi pelaamaan kyseistä peliä.
Syvä oppiminenYksi koneoppimisen monista lähestymistavoista ja tekniikoista on syvällinen oppiminen. Syväopiskelu tuli suositummaksi, koska sen innoittivat aivojen toiminta ja rakenne. ANN - Keinotekoinen hermoverkko ovat algoritmeja, jotka kopioivat aivojen biologisen rakenteen ja muodostavat yhteyden muihin hermosoluihin. ANN: issa on erilaisia neuroneja, joilla on tietyt kerrokset, ja kaikilla näillä kerroksilla on erityinen ominaisuus, joka on opittava. Nimi Deep Learning on johdettu näistä kerroksista, koska ne tarjoavat tälle tekniikalle syvyyden oppimisen analysointiin.
Tekoäly & amp; Esineiden internetTekoäly ja esineiden internet liittyvät hyvin läheisesti toisiinsa ja ovat yhteydessä antureiden avulla, jotka auttavat esineiden internetiä keräämään raakatietoja ajankohtaisista asioista ympäri maailmaa. Nämä tiedot toimitetaan tekoälyyn, jotta niistä voidaan tehdä hyödyllisiä tietoja, joita yritykset voivat käyttää tuottavuutensa parantamiseen. Esimerkiksi; esineiden internetin avulla voit kerätä ilmasto-olosuhteita ja tehdä tarvittavat järjestelyt epäsuotuisan sään käsittelemiseksi. Lisäksi voit myös kerätä tietoja tulevista markkinatrendeistä ja muokata tuotteitasi ja palveluitasi vastaavasti myyntituottojesi kasvattamiseksi.
Modernin tekniikan arvoTeknologinen kehitys on tehnyt elämästämme paljon mukavampaa kuin aiemmin. Esimerkiksi; online-luennot. Opiskelijat voivat kouluttaa itseään ilmoittautumalla online-luokkiin, joissa luentoja pidetään Internetissä videoiden ja opetusohjelmien muodossa. Käytännön esimerkki tällaisesta laitoksesta olisi Khan Academy. Lisäksi tekoäly on mahdollistanut meidän keksiä autoja, jotka voivat ajaa yksin ilman ihmisen puuttumista, esimerkiksi Tesla Cars. Tämän lisäksi voit nähdä chatbotit asiakkaiden edustajina eri organisaatioissa.
Syvä oppiminen ja koneoppiminen ovat saaneet paljon merkitystä viime vuosina, koska näiden tekniikoiden avulla voit saada koneet oppimaan niin, että he voivat suorittaa määritetyt tehtävät tarkasti tietyllä ajanjaksolla.
Ei ole epäilystäkään siitä, että esineiden internet tekee tekoälystä hyödyllisemmän ja arvokkaamman, koska esineiden internet auttaa tekoälyä keräämään tietoja, joita tarvitaan ennustamaan tulevia suuntauksia. Lisäksi voit myös ennustaa, milloin kone vaatii ihmisten ylläpitoa ja tukea toimiakseen tehokkaasti.
Meitä ympäröi tekoäly koko ajan. Käyttämissäsi älypuhelimissa on sisäänrakennettu tekoäly asiakkaille, jotta he voivat nauttia upeasta kokemuksesta laitteillaan. Esimerkiksi; Bixby Samsung-älypuhelimissa ja Siri Apple-älypuhelimissa.
Aiemmin tietokoneet olivat valtavia, mutta nyt tekniikan edetessä tietokoneista on tullut kannettavia ja helppo kantaa. Lisäksi tietokoneen osto- ja asennuskustannuksista on tullut myös kohtuuhintaisia käyttäjille, ja tämä tekijä on mahdollistanut jokaisen kotitalouden ostaa ainakin yhden. Lisäksi langattoman yhteyden ilmaantuessa laitteet voivat pysyä yhteydessä Internetiin ja voit jatkuvasti pitää yhteyttä työelämään ja ajankohtaisiin asioihin.
Toinen tärkeä innovaatio tekniikan maailmassa on pilvitallennus. Voit tallentaa tärkeät tiedostosi ja asiakirjat pilvitallennustilaan ja käyttää niitä mistä tahansa. Pilvitallennustila on suojattu salasanalla, ja voit myös parantaa tilisi turvallisuutta ottamalla käyttöön kaksitekijän suojausjärjestelmän. Pilvivarastoinnin avulla voit nauttia rajattomasta tallennuskapasiteetista, jonka avulla voit tallentaa tietojasi, jos laitteen sisäinen tallennustila on täynnä.
PäätelmäTekoäly auttaa parantamaan laitteidemme ja verkkojemme turvallisuutta. Verkkohyökkäykset lisääntyvät päivittäin, ja tekoäly voi auttaa sinua suorittamaan tarkastuksia yrityksellesi, jotta voit ryhtyä kaikkiin tarvittaviin varotoimiin taistellaksesi vaarallisia viruksia vastaan.
YouTube-video: Kuinka esineiden internet liittyy tekoälyyn ja muihin tekniikoihin
04, 2024