В последние годы популярность машинного обучения резко возросла в результате того, что различные академические и промышленные исследователи выпустили интригующие новые технологии.
В результате многие заинтересованные стороны заинтересованы в том, чтобы узнать больше о машинном обучении.
Алгоритмы машинного обучения используются в различных инструментах бизнес-аналитики и корпоративных программных приложениях для прогнозирования будущих тенденций и закономерностей.
Помогая аналитикам обнаруживать скрытые идеи и обнаруживать тонкие закономерности и различия в огромном количестве данных, машинное обучение открывает для них совершенно новую вселенную.
Контент Контент
Удивительная статистика и тенденции машинного обучения 2024
1. Машинное обучение имеет большой потенциал в бизнес-аналитике, и каждый третий ИТ-руководитель стремится его внедрить. (статистика)
Поскольку предприятия создают гигабайты данных каждую секунду, использование машинного обучения в бизнесе стало критически важным.
В результате появились различные приложения, которые используют алгоритмы машинного обучения, чтобы помочь людям понять, что означают определенные данные с точки зрения бизнеса.
2. При использовании машинного обучения существенной экономии средств не наблюдается. С другой стороны, обычно сообщается об увеличении доходов, причем 80% опрошенных утверждают, что в этом помогают ИИ и МО. (МакКинзи)
При использовании методов машинного обучения можно было бы ожидать значительного снижения затрат. Вместо этого правда в том, что эта технология привела к увеличению доходов.
Хотя это не страшно, некоторые люди могут быть шокированы тем, что эти два события не происходят одновременно.
Хорошей новостью является то, что 80% компаний, использующих машинное обучение, считают, что это помогло им увеличить доходы.
3. Безопасность — главная забота любой компании. 25% ИТ-руководителей хотят использовать машинное обучение, чтобы помочь с этим. Еще 16% считают, что машинное обучение полезно для маркетинга и продаж. (статистика)
Безопасность — одна из самых важных проблем для каждой компании, и ИТ-руководители — не исключение.
Хакеры находят новые способы перехитрить машины по мере того, как они становятся умнее.
С другой стороны, методы машинного обучения, по-видимому, могут помочь в решении этой проблемы.
Многие организации начали использовать алгоритмы машинного обучения для персонализированного маркетинга, который оказался гораздо более эффективным, чем сплошная реклама.
4. Рынок машинного и глубокого обучения в США к 80 году будет стоить 2025 миллионов долларов (Statista).
К 2025 году рынки машинного обучения и глубокого обучения в США будут стоить более 80 миллионов долларов каждый.
Хотя это число в настоящее время огромно, ожидается, что оно будет расти намного больше, поскольку все больше предприятий начинают использовать алгоритмы в своих интересах.
Глубокое обучение — это самый передовой из доступных алгоритмов машинного обучения, и в настоящее время он используется для улучшения организаций, и нет никаких признаков замедления этой тенденции.
5. Прогнозируется, что с 2019 по 2026 год рынок оборудования для искусственного интеллекта будет расти в среднем на 37.60% в год, в результате чего общий доход составит 87.68 млрд долларов США. (Сосед ВебСЖ)
Прогнозируется, что в течение этих семи лет совокупный годовой темп роста рынка оборудования (CAGR) составит 37.60%.
Хотя большинство людей отождествляют искусственный интеллект с программным обеспечением, аппаратный компонент не менее важен.
Текущие приложения ИИ (от чат-ботов до заводского оборудования) в значительной степени зависят от вычислительной мощности, и, по прогнозам, это оборудование будет становиться все более важным в будущем.
6. COVID-19 привел к 12% снижение в индустрии производства микросхем ИИ. (Прогноз рыночных данных на 2020 г.)
В какой-то степени глобальная пандемия задержала расширение отрасли производства чипов для машинного обучения.
Учитывая, что общий объем продаж упал на 13%, некоторые могли предсказать большее сокращение рынка ИИ.
В то же время на многих других рынках наблюдалось значительное снижение, поэтому неудивительно, что произошло замедление.
7. Искусственный интеллект повысил корпоративную производительность на высоком уровне до 54%. (Оберло)
Алгоритмы машинного обучения обладают большим потенциалом в области повышения производительности бизнеса.
Согласно исследованию Oberlo, ИИ отвечает за повышение корпоративной эффективности на высоком уровне на 54%.
Иными словами, машинное обучение помогает персоналу этих фирм стать более эффективными, что приводит к увеличению доходов и доходов.
8. Руководители высшего звена несут индивидуальную ответственность за 75% всех проектов ИИ в своих компаниях. (Удача)
Топ-менеджеры (отвечающие за принятие общекорпоративных решений) непосредственно контролируют 75% всех проектов ИИ в своих компаниях.
Многие топ-менеджеры даже не знали, что такое машинное обучение, не говоря уже о том, что происходило с алгоритмами машинного обучения в их компаниях в прошлом.
Ситуация коренным образом изменилась в результате всей шумихи вокруг этой технологии.
Высшие руководители больше не могут позволить себе игнорировать то, что происходит в мире искусственного интеллекта и машинного обучения.
9. Искусственный интеллект (ИИ) Инвестирование в бизнес — это то, чем занимаются 91.5% самых успешных компаний мира. (Businesswire)
Программное обеспечение для инвестиций с искусственным интеллектом (ИИ) становится все более распространенным с каждым днем.
Согласно анализу BusinessWire, более 91% крупных корпораций используют эту форму инвестиций.
Еще более впечатляющим является тот факт, что количество групп растет из года в год.
Многие крупные корпорации видят преимущества алгоритмов машинного обучения и выделяют больше ресурсов на эту развивающуюся технологию.
10. Обслуживание клиентов и искусственный интеллект идут рука об руку — более 80% предприятий будут использовать ИИ в этом секторе. (В2С)
Клиенты требуют большей отдачи от каждого делового взаимодействия, и очевидно, что компаниям необходимо адаптироваться, если они хотят оставаться конкурентоспособными.
Более 80% компаний планируют в какой-то момент интегрировать искусственный интеллект в свои отделы обслуживания клиентов, что позволит им оказывать лучшую поддержку и создавать высококачественный продукт, который понравится клиентам.
ИИ также может помочь предприятиям улучшить качество обслуживания клиентов, автоматизировав некоторые части процесса.
Алгоритмы машинного обучения, по-видимому, являются важным элементом трансформации того, как корпорации общаются со своими клиентами.
11. Только около четверти всех организаций заявили, что будут использовать искусственный интеллект в массовом производстве. (Бизнесвайр)
Когда дело доходит до промышленных товаров, лишь небольшое количество предприятий по всему миру используют искусственный интеллект.
Хотя это может показаться скромным числом, оно все же выше, чем ожидалось на данном этапе, особенно с учетом того факта, что бизнес машинного обучения все еще относительно новый.
12. К четвертому кварталу 1.88 года Tesla автономно проехала более 2019 миллиарда миль (Forbes).
Учитывая репутацию Tesla в области самоуправляемых автомобилей, интересно наблюдать, как более широкая техника машинного обучения применяется в этом бизнесе.
Согласно отчету Forbes, к концу 1.88 года Tesla автономно проехала более 2019 миллиарда миль.
Это число, которому всего несколько лет, еще более поразительно, если учесть, сколько времени прошло с тех пор, как оно было записано.
Хорошей новостью является то, что, поскольку уже пройдено так много миль, эти беспилотные автомобили были тщательно протестированы в широком масштабе.
Все это означает, что автомобили Tesla меньше воздействуют на окружающую среду и, в идеале, делают наши дороги более безопасными.
Заключение
Учитывая широкий спектр приложений, неудивительно, что машинное обучение быстро проникает во многие аспекты отрасли здравоохранения.
Около 80% людей, которые использовали искусственный интеллект и машинное обучение, утверждают, что их доход вырос в результате использования этих технологий.
Если цифры будут продолжать расти, машинное обучение и искусственный интеллект почти наверняка станут мейнстримом в корпоративном мире.
