Новые технологии рождаются, казалось бы, на протяжении жизни тренда или мема. Знать, куда вложить свою энергию, время и деньги, непросто. Люди, предприятия и отрасли требуют от технологий очень многого.
К счастью, он никогда никого не подводил, так как всегда сталкивается с огромным вызовом. Независимо от того, что происходит во всем мире, технологии стали критически важной константой. Все считают, что думать о жизни без технологий сложно.
Есть больше технических тенденций, за которыми вы должны следить каждый год. Вы должны найти новые способы победить в соревновании. Вот некоторые технологические тенденции, которые предприятия разных размеров должны использовать в этом году.
Искусственный интеллект (AI)
Алан Мэтисон Тьюринг впервые представил искусственный интеллект в 1950-х годах как академическую дисциплину. Тьюринг опубликовал «Компьютерная техника и интеллект,», который породил Тест Тьюринга.
Эксперты использовали указанный тест для оценки интеллекта компьютера. В 1955 году Джон Маккарти провел семинар, впервые применив «искусственный интеллект». Хотя потребовалось некоторое время, прежде чем ИИ набрал обороты, он формирует нынешний и будущий бизнес.
Вы можете оказать значительное влияние с помощью ИИ, если хотите изменить будущее. Действительно заявил, что есть наличные для оплаты и высокий спрос на таланты для людей, занимающихся ИИ.
Машинное обучение, один из многих подходов к искусственному интеллекту, фокусируется на выявлении закономерностей, помогает обработчикам данных учиться на данных и принимать решения без постоянного программирования. Люди применяют эту технологию практически во всем — от рекомендаций контента и беспилотных автомобилей до защиты окружающей среды и здравоохранения.
Глубокое обучение
Будет преуменьшением сказать, что машинное обучение — быстрорастущая область. Это востребовано не только в сфере технологий, но и в деятельности различных организаций.
Являясь неотъемлемым аспектом современного ИИ, машинное обучение фокусируется на разработке алгоритмов обучения на основе данных и делать почти точные предсказания будущих событий. Его алгоритмы могут различаться по сложности. Однако вы можете автоматически извлекать знания и закономерности из данных. Вы можете сделать это даже без участия человека.
В качестве метода обучения данных используются многоуровневые автоэнкодеры, самоорганизующиеся карты и нейронные сети, чтобы машинное обучение работало.
Поскольку технология глубокого обучения может собирать больше данных благодаря своей сверхвысокой скорости аппаратного обеспечения, она стала незаменимой для таких технологических компаний, как Facebook и Google. Однако эти компании не единственные, кто может извлечь выгоду из этой технологии — любой или любой бизнес, который хочет использовать данные, может сделать это.
Вы также можете использовать машинное обучение для решения таких задач, как прогнозирование, обработка естественного языка и распознавание изображений. Вы должны интегрировать алгоритмы в системы, чтобы эта технология была надежной и полезной.
Голосовые технологии
Вы хотите сделать свое Эхо личным консьержем или чем-то более мощным? С голосовой технологией вы можете настроить свои навыки Alexa для личного или профессионального использования.
Обратите внимание на голосовое взаимодействие, если вы ищете новую парадигму в том, как люди взаимодействуют и выполняют задачи с помощью интеллектуальных устройств. Более 50 процентов взрослых ежедневно пользуются голосовыми помощниками. Это число будет достигать 8.4 миллиарда пользователей в следующем году. Воспользуйтесь этим ростом числа пользователей, заранее инвестируя в эту технологию.
Робототехника
Роботы позволяют легко производить тысячи товаров в минуту. Однако современные роботы могут больше. Вы можете использовать их для исследования океана, логистики, складирования, безопасности, личных помощников, хирургических и медицинских целей.
Робототехника может облегчить жизнь человека, выполняя задачи, которые люди не могут выполнить самостоятельно. Весьма вероятно, что роботы могут сузить определенные рынки труда и сделать некоторые рабочие места устаревшими. Однако исследования показывают, что робототехника проложит путь к более высокий валовой внутренний продукт (ВВП) и больше заданий позже. Большинство из этих рабочих мест будут связаны с ИТ и рассчитаны на будущее.
Криптовалюта
Эта технология прославилась своей волатильностью. Однако криптовалютам, таким как Litecoin, Ethereum и Bitcoin, нужны навыки обучения. Они соединяют технологии и экономику, поэтому они необходимы для бизнеса.
Чтобы продвинуться вперед, изучите основы и несколько стратегий инвестирования. Вам также будет полезно, если вы знаете, как определить следующую выдающуюся криптовалюту. Вложение времени в изучение веревок может иметь большое значение.
Дополненная реальность
Существует существенный разрыв между физическим миром и цифровыми данными, которые мы применяем к нему. Реальность может быть трехмерной. Однако обширные данные, которые мы должны принять, остаются на двумерных экранах и страницах. Пропасть между цифровым и реальным миром ограничивает возможности людей использовать эти потоки знаний и информации.
Даже если это все еще находится на ранней стадии, AR постепенно входит в основной мир. Эта технология затронет различные типы организаций и отраслей. Вскоре это существенно изменит то, как люди взаимодействуют, принимают решения и учатся. Это также может положительно повлиять на то, как предприятия конкурируют, управляют своей цепочкой создания стоимости, создают продукты и обслуживают клиентов.
Используйте технологии, чтобы не отставать от конкурентов
Независимо от того, хотите ли вы улучшить свою карьеру или хотите добиться успеха в бизнесе, технологии всегда будут вашим союзником. Используйте эти технологии для повышения квалификации или улучшения методов ведения бизнеса. Кроме того, используйте их, чтобы лучше обслуживать своих клиентов и целевой рынок. При правильном использовании технологии могут помочь вам построить империю.
Избранные изображения Мартин Шредер на Unsplash
Оставить комментарий
Есть что сказать об этой статье? Добавьте свой комментарий и начните обсуждение.