Машинско учење је експлодирало у популарности последњих година као резултат тога што су различити академски и индустријски истраживачи објавили интригантне нове технологије.
Као резултат тога, многе заинтересоване стране су заинтересоване да сазнају више о машинском учењу.
Алгоритми машинског учења се користе у разним алатима пословне интелигенције и софтверским апликацијама предузећа за предвиђање будућих трендова и образаца.
Помажући аналитичарима у откривању скривених увида и откривању суптилних образаца и варијација у огромним количинама података, машинско учење им отвара потпуно нови универзум.
Цонтент Оутлине
Невероватна статистика и трендови машинског учења 2024
1. Машинско учење има велики потенцијал у пословној аналитици, при чему сваки трећи ИТ руководилац жели да га усвоји. (Статиста)
Пошто предузећа креирају гигабајте података сваке секунде, коришћење машинског учења у пословању постало је критично.
Као резултат тога, појавиле су се различите апликације које користе алгоритме машинског учења да помогну појединцима да схвате шта одређени подаци значе у смислу пословања.
2. Чини се да нема значајних уштеда када се користи машинско учење. С друге стране, обично се пријављује повећање прихода, при чему 80 одсто анкетираних тврди да АИ и МЛ помажу у томе. (МцКинсеи)
Када се користе технике машинског учења, очекивало би се значајно смањење трошкова. Уместо тога, истина је да је ова технологија резултирала повећањем прихода.
Иако ово није страшна ствар, неки људи могу бити шокирани што се ова два догађаја не дешавају у исто време.
Добра вест је да 80 одсто предузећа која су користила машинско учење сматра да им је то помогло да повећају приход.
3. Безбедност је главна брига сваке компаније, и 25% ИТ руководилаца желе да користе машинско учење да помогну у томе. Још 16% верује да је машинско учење корисно за маркетинг и продају. (Статиста)
Безбедност је једна од најважнијих брига сваке компаније, а ИТ руководиоци нису изузетак.
Хакери проналазе нове начине да надмудре машине како постају паметније.
С друге стране, чини се да методе машинског учења могу да помогну у решавању овог проблема.
Многе организације су почеле да користе алгоритме машинског учења за персонализовани маркетинг, што се показало далеко ефикаснијим од општег оглашавања.
4. Тржиште машинског учења и дубоког учења у Сједињеним Државама вредеће 80 милиона долара до 2025. (Статиста)
До 2025. тржишта машинског учења и дубоког учења у Сједињеним Државама вредеће више од 80 милиона долара свако.
Иако је овај број тренутно огроман, очекује се да ће расти много више како све више предузећа почне да користи алгоритме у своју корист.
Дубоко учење је најнапреднији доступан алгоритам машинског учења и сада се користи за побољшање организација, без знакова успоравања овог тренда.
5. Од 2019. до 2026. године, предвиђа се да ће тржиште АИ хардвера расти ЦАГР од 37.60 процената, чиме ће укупан приход достићи 87.68 милијарди долара. (НеигхборВебСЈ)
Током ових седам година, предвиђа се да ће комбинована годишња стопа раста тржишта хардвера (ЦАГР) бити 37.60 одсто.
Док већина људи поистовећује вештачку интелигенцију са софтвером, хардверска компонента је једнако кључна.
Тренутне АИ апликације (од цхатбота до фабричких машина) се значајно ослањају на рачунарску снагу, а предвиђа се да ће овај хардвер постати све важнији у будућности.
6. ЦОВИД-19 је резултирао а 12% пад у индустрији производње АИ чипова. (Прогноза тржишних података за 2020.)
У извесној мери, глобална пандемија је одложила ширење индустрије за производњу чипова за машинско учење.
Са укупном продајом падом од 13%, неки су можда предвидели веће смањење на тржишту вештачке интелигенције.
Истовремено, на многим другим тржиштима примећени су значајни падови, тако да није изненађујуће што је дошло до успоравања.
7. Вештачка интелигенција је повећала корпоративну продуктивност на високом нивоу до 54%. (Оберло)
Алгоритми машинског учења имају велики потенцијал у области пословне продуктивности.
АИ је одговоран за побољшање корпоративне ефикасности на високом нивоу до 54 процента, према студији Оберлоа.
Другим речима, машинско учење помаже особљу ових фирми да постане ефикасније, што доводи до побољшања зараде и прихода.
8. Руководиоци нивоа Ц су појединачно одговорни за 75% свих АИ пројеката у својим компанијама. (Фортуне)
Највиши руководиоци (који су задужени за доношење одлука у целој компанији) директно надгледају 75 процената свих пројеката вештачке интелигенције у својим компанијама.
Многи највиши руководиоци нису ни знали шта је машинско учење, а камоли шта се дешавало са алгоритмима машинског учења у њиховим компанијама у прошлости.
Ситуација се радикално променила као резултат свих зујања око ове технологије.
Врхунски лидери више не могу себи приуштити да игноришу шта се дешава у свету вештачке интелигенције и машинског учења.
9. Вештачка интелигенција (АИ) Пословно улагање је нешто што ради 91.5 одсто најуспешнијих светских компанија. (Бусинессвире)
Софтвер за улагање вештачке интелигенције (АИ) из дана у дан постаје све чешћи.
Према анализи БусинессВире-а, више од 91 одсто великих корпорација учествује у овом облику улагања.
Још импресивнија је чињеница да се чини да број група расте из године у годину.
Многе велике корпорације виде предности алгоритама машинског учења и посвећују веће ресурсе овој технологији у развоју.
10. Кориснички сервис и вештачка интелигенција иду руку под руку – више од 80% предузећа ће усвојити вештачку интелигенцију у овом сектору. (Б2Ц)
Клијенти захтевају већу вредност од сваког пословног ангажмана, и очигледно је да ће предузећа морати да се прилагоде ако желе да остану конкурентна.
Више од 80% компанија очекује да ће у једном тренутку интегрисати вештачку интелигенцију у своја одељења за корисничку подршку, омогућавајући им да пруже бољу подршку и креирају висококвалитетан производ који ће се клијентима свидети.
АИ такође може помоћи предузећима у побољшању корисничког искуства аутоматизацијом неких делова процеса.
Чини се да су алгоритми машинског учења велики елемент трансформације у начину на који корпорације комуницирају са својим клијентима.
11. Само око четвртине свих организација тврди да ће користити вештачку интелигенцију у масовној производњи. (Бусинессвире)
Када је реч о производној роби, чини се да само мали број предузећа широм света користи вештачку интелигенцију.
Иако се може чинити да је ово скроман број, он је и даље већи од онога што се очекивало у овој фази, посебно имајући у виду чињеницу да је посао машинског учења још увек релативно нов.
12. Тесла је аутономно прешао преко 1.88 милијарди миља до четвртог квартала 2019. (Форбс)
С обзиром на Теслину репутацију за самовозеће аутомобиле, фасцинантно је видети како се шира техника машинског учења примењује на овај посао.
Тесла је прешао више од 1.88 милијарди миља аутономно до краја 2019, према извештају Форбса.
Овај број, стар само неколико година, још је запањујући када се узме у обзир колико је прошло од када је забележен.
Добра вест је да су, са толико пређених миља, ови самовозећи аутомобили темељно тестирани у широком обиму.
Све ово значи да Тесла возила имају мањи утицај на животну средину и, у идеалном случају, чине наше путеве безбеднијим.
Zakljucak
С обзиром на широк спектар апликација, није ни чудо што се машинско учење брзо инфилтрира у многе аспекте здравствене индустрије.
Око 80% људи који су користили вештачку интелигенцију и машинско учење тврде да им је приход порастао као резултат њихове употребе ових технологија.
Ако бројеви наставе да расту, машинско учење и вештачка интелигенција ће готово сигурно постати главни токови у корпоративном свету.
