Машинното обучение избухна в популярността си през последните години в резултат на това, че различни академични и индустриални изследователи пуснаха интригуващи нови технологии.
В резултат на това много заинтересовани страни се интересуват да научат повече за машинното обучение.
Алгоритмите за машинно обучение се използват в различни инструменти за бизнес разузнаване и корпоративни софтуерни приложения за прогнозиране на бъдещи тенденции и модели.
Като помага на анализаторите да открият скрити прозрения и да открият фини модели и вариации в огромни количества данни, машинното обучение отваря цяла нова вселена за тях.
Очертание на съдържанието
Невероятна статистика и тенденции за машинно обучение 2024
1. Машинното обучение има голям потенциал в бизнес анализа, като един от всеки трима ИТ ръководители желае да го използва. (Statista)
Тъй като бизнесът създава гигабайти данни всяка секунда, използването на машинно обучение в бизнеса стана критично.
В резултат на това се появиха различни приложения, които използват алгоритми за машинно обучение, за да помогнат на хората да разберат какво означават определени данни от гледна точка на бизнеса.
2. Не изглежда да има значителни спестявания на разходи при използване на машинно обучение. От друга страна, обикновено се отчита увеличение на приходите, като 80% от анкетираните твърдят, че AI и ML помагат в това. (McKinsey)
Когато се използват техники за машинно обучение, може да се очаква значително намаляване на разходите. Вместо това истината е, че тази технология доведе до увеличаване на приходите.
Въпреки че това не е нещо ужасно, някои хора може да са шокирани, че двете събития не се случват едновременно.
Добрата новина е, че 80% от фирмите, които са използвали машинно обучение, смятат, че това им е помогнало да увеличат приходите.
3. Сигурността е основна грижа за всяка компания и 25% от ИТ ръководителите искат да използват машинно обучение, за да помогнат с това. Други 16% смятат, че машинното обучение е полезно за маркетинга и продажбите. (Statista)
Сигурността е една от най-важните грижи за всяка компания и ИТ ръководителите не са изключение.
Хакерите намират нови начини да надхитрят машините, когато стават по-умни.
Методите за машинно обучение, от друга страна, изглежда са в състояние да помогнат с този проблем.
Много организации започнаха да използват алгоритми за машинно обучение за персонализиран маркетинг, което се оказа много по-ефективно от общата реклама.
4. Пазарът на машинно обучение и дълбоко обучение в Съединените щати ще струва 80 милиона долара до 2025 г. (Statista)
До 2025 г. пазарите на машинно обучение и задълбочено обучение в Съединените щати ще струват повече от 80 милиона долара всеки.
Въпреки че този брой в момента е огромен, се очаква да нарасне много повече, тъй като все повече фирми започнат да използват алгоритми в своя полза.
Дълбокото обучение е най-модерният наличен алгоритъм за машинно обучение и сега се използва за подобряване на организациите, без признаци на забавяне на тази тенденция.
5. От 2019 до 2026 г. се предвижда пазарът на хардуер за изкуствен интелект да нарасне с CAGR от 37.60%, което ще доведе до общите приходи до 87.68 милиарда долара. (NeighborWebSJ)
През тези седем години общият годишен темп на растеж на хардуерния пазар (CAGR) се предвижда да бъде 37.60%.
Докато повечето хора идентифицират изкуствения интелект със софтуера, хардуерният компонент е също толкова важен.
Текущите приложения за изкуствен интелект (от чатботове до фабрични машини) разчитат значително на изчислителна мощност и се очаква този хардуер да стане все по-важен в бъдеще.
6. COVID-19 доведе до а 12% спад в производството на AI чипове. (Прогноза за пазарни данни за 2020 г.)
До известна степен глобалната пандемия забави разширяването на индустрията за производство на чипове за машинно обучение.
С общите продажби надолу с 13%, някои може да са предвидили по-голямо намаление на пазара на AI.
В същото време се наблюдаваха значителни спадове на много други пазари, така че не е изненадващо, че имаше забавяне.
7. Изкуственият интелект е подобрил корпоративната производителност на високо ниво с до 54%. (Оберло)
Алгоритмите за машинно обучение имат голям потенциал в областта на бизнес производителността.
AI е отговорен за подобряването на корпоративната ефективност на високо ниво с до 54 процента, според проучване на Oberlo.
Казано по друг начин, машинното обучение помага на персонала на тези фирми да стане по-ефективен, което води до подобрени печалби и генериране на приходи.
8. Ръководителите на ниво C са индивидуално отговорни за 75% от всички проекти за изкуствен интелект в техните компании. (Богатство)
Висшите ръководители (които отговарят за вземането на решения за цялата компания) пряко наблюдават 75 процента от всички проекти за изкуствен интелект в своите компании.
Много топ мениджъри дори не знаеха какво е машинно обучение, да не говорим какво се случва с алгоритмите за машинно обучение в техните компании в миналото.
Ситуацията се промени коренно в резултат на шума около тази технология.
Висшите лидери вече не могат да си позволят да игнорират какво се случва в света на изкуствения интелект и машинното обучение.
9. Бизнес инвестирането с изкуствен интелект (AI) е нещо, което правят 91.5 процента от най-успешните компании в света. (Businesswire)
Софтуерът за инвестиране с изкуствен интелект (AI) става все по-разпространен с всеки изминал ден.
Според анализ на BusinessWire, повече от 91 процента от големите корпорации участват в тази форма на инвестиции.
Още по-впечатляващ е фактът, че броят на групите изглежда расте от година на година.
Много големи корпорации виждат предимствата на алгоритмите за машинно обучение и отделят повече ресурси за тази развиваща се технология.
10. Обслужването на клиенти и изкуственият интелект вървят ръка за ръка – повече от 80% от бизнеса ще приемат ИИ в този сектор. (B2C)
Клиентите изискват по-голяма стойност от всеки бизнес ангажимент и е очевидно, че предприятията ще трябва да се адаптират, ако искат да останат конкурентоспособни.
Повече от 80% от компаниите очакват в даден момент да интегрират изкуствен интелект в своите отдели за обслужване на клиенти, което им позволява да предоставят по-добра поддръжка и да създадат висококачествен продукт, който клиентите ще харесат.
AI може също да помогне на бизнеса да подобрят изживяването на клиентите чрез автоматизиране на някои части от процеса.
Алгоритмите за машинно обучение изглежда са голям елемент от трансформацията в начина, по който корпорациите комуникират със своите клиенти.
11. Само около една четвърт от всички организации твърдят, че ще използват изкуствен интелект в масовото производство. (Businesswire)
Когато става въпрос за промишлени стоки, изглежда, че само малък брой предприятия по света използват изкуствен интелект.
Въпреки че това може да изглежда скромен брой, той все още е по-висок от очакваното на този етап, особено предвид факта, че бизнесът с машинно обучение все още е сравнително нов.
12. Tesla е изминал над 1.88 милиарда мили автономно до четвъртото тримесечие на 2019 г. (Forbes)
Като се има предвид репутацията на Tesla за самоуправляващи се автомобили, е очарователно да видим как по-широката техника за машинно обучение се прилага към този бизнес.
Tesla е изминала повече от 1.88 милиарда мили автономно до края на 2019 г., според доклад на Forbes.
Това число, което е само на няколко години, е още по-удивително, като се има предвид колко време е минало от записването му.
Добрата новина е, че с толкова много мили вече изминати, тези самоуправляващи се автомобили са били задълбочено тествани в широк мащаб.
Всичко това означава, че превозните средства на Tesla имат по-малко въздействие върху околната среда и в идеалния случай правят пътищата ни по-безопасни.
Заключение
Като се има предвид широката му гама от приложения, не е чудно, че машинното обучение бързо прониква в много аспекти на здравната индустрия.
Около 80% от хората, които са използвали изкуствен интелект и машинно обучение, твърдят, че доходите им са нараснали в резултат на използването на тези технологии.
Ако числата продължат да нарастват, машинното обучение и AI почти сигурно ще станат масови в корпоративния свят.
