설문 조사에 참여한 500 명의 IT 인력 중 38 %가 AI가 기업 투자의 주요 관심사이고, Things of Internet은 31 %이고 블록 체인은 10 %를 기반으로한다고 언급했습니다. 일반적으로 기계 학습 (ML) 모델을 교육하기 위해 거대한 데이터를 생성합니다.
설문 조사에 참여한 기업 중에서는 IoT 및 엣지 컴퓨팅 산업이 현 단계에서 상대적으로 안정적이기 때문에 Things of Internet은 AI보다 레이아웃이 더 많습니다. 그런 견고한 토대는 기계 학습의 정확성을 향상시키고 AI에 필수적으로 사용될 수 있습니다. 전제 조건.
영상 인식 능력 / 그림 : Cambridge University
기업들은 또한 학술 단체의 끊임없는 연구보다는 AI의 투자를 최종적으로 실현하기를 원하고 있습니다. 또한 외국 언론인 CIO는 올바른 상업화와 비즈니스 리더를위한 중요한 작업에 AI 투자를 집중시키는 방법에 대한 질문을 제기했습니다.
또한 오늘날 시대에 AI 운영의 비용과 어려움이 크게 줄어 들었습니다. "플랫폼 서비스"(PaaS) 회사는 컴퓨터 교육을위한 더 많은 데이터를 회사에 제공 할뿐만 아니라 장비를 보편적으로 만듭니다. (상호 운용성) 개선의 정도. 또한 성숙한 기계 학습 라이브러리 및 API의 수가 많아서 AI를 입력하기위한 임계 값이 줄어 들었습니다.
AI 기술과 다가오는 새로운 사물의 지원으로 조직이 핵심 개발을 준수해야합니다, 무기한으로 범위 크리프 시간 개발주기를 방지 주도하고있다. 인재를 유지, 시간의 이정표 기간을 달성하기 위해 점점 더 필요 해지고있다.
기계 이미지 인식 능력 / 차트 : 케임브리지 대학교
SADA 및 최신 기술 뉴스를 중심으로 불리는이 회사는 새로운 기술에 투자하는 것이 더 기꺼이 이어질 것입니다,하지만 보안 및 개인 정보 보호 기술 개발 후행하는 경향이 있으며, 새로운 기술에 대한 투자가 걱정 소유의 홍수 안전해야합니다, SADA는 기업으로 있다고 생각 신흥 기술의 개척자가되고 싶다면 신기술의 안전성 테스트를 무시할 수 없습니다.
2018 년 옥스포드 대학의 보고서에서 연구진은 도로, 한 결함이있는 한 AI 기술을 언급, 그것은 기계 학습의 워크 플로우의 효율성을 훼손 할 수뿐만 아니라 중요한 안전 검사를 무시할 경우, 사업의 운영을 위태롭게 섹스, 나는 그것을 얻지 못할 것 같네요.
지난해 이미 블록 체인은 과학 기술에 대한 언론의 관심을 많이 받고 있지만, 투자 사업 사물과 AI의 측면에서 뒤 떨어진다. 점점 더 많은 기업이 미래의 블록 체인 기술의 성공과 실천 사례를 공유하기 시작하면서 이 투자 영역은 사물과 AI의 인터넷과 경쟁하는 것으로 추산됩니다.