Kā lietu internets ir saistīts ar AI un citām tehnoloģijām (03.29.24)

Mūsdienās lielākajai daļai cilvēku ir diezgan labi zināmi tādi jēdzieni kā mākslīgais intelekts, padziļināta mācīšanās un mašīnmācīšanās, taču lielākā daļa cilvēku nezina faktisko atšķirību starp šiem terminiem. Jūs, iespējams, esat dzirdējuši par šiem noteikumiem jau iepriekš, bet vai jūs kādreiz domājat par patiesajām atšķirībām starp visiem trim un to, kas tie ir?

Šī raksta galvenais mērķis ir izplatīt zināšanas par tādām tehnoloģijām kā mākslīgais intelekts, padziļināta mācīšanās un mašīnmācīšanās, lai jūs varētu viegli nošķirt šos terminus un uzzināt, kā izmantot šādas tehnoloģijas produktivitātes uzlabošanai. Šajā rakstā jūs arī uzzināsiet, kā lietu internets jeb IoT ir saistīts ar mākslīgo intelektu un kādas citas tehnoloģijas top nākamajos gados. Tomēr ir vērts pieminēt faktu, ka jums ir nepieciešams stabils interneta pakalpojums, tādu, kādu piedāvā AT & amp; T interneta paketes, lai izbaudītu drošu interneta pieredzi ar stabilitāti un uzticamību.

Tātad, bez turpmākas darbības , apskatīsim atšķirības starp mākslīgo intelektu, padziļinātu mācīšanos un mašīnmācīšanos.

Mākslīgais intelekts

Mākslīgais intelekts sastāv no mašīnām, kas spēj veikt uzdevumus un ir cieši saistītas ar cilvēka inteliģenci. Šajā konkrētajā inteliģences sistēmā ietilpst tādas lietas kā valodas izpratne, mērķu plānošana, skaņu un objektu atpazīšana un sarežģītu problēmu risināšana.

Mākslīgo intelektu var iedalīt divās lielās kategorijās, kas ir vispārīgas un šauras. Vispārīgais mākslīgais intelekts parāda visas īpašības, kuras var atrast cilvēka inteliģencē, ieskaitot iepriekš minētās iespējas. Savukārt šaurais mākslīgais intelekts ietver dažas cilvēka intelekta iezīmes, bet citās jomās to nav. Piemēram; mašīna, kas spēj atpazīt tikai attēlus un neko citu.

Mašīnmācība

Mašīnmācība tiek uzskatīta par vienkāršu mākslīgā intelekta sasniegšanas veidu, jo, izmantojot mākslīgo intelektu, jūs varat ieprogrammēt mašīnu konkrēta uzdevuma veikšanai, apmācot to, kā kaut ko paveikt. Apmācība algoritmam nozīmē to padevi ar datiem un ļauj pašam pielāgot uzdevumu, lai tas laika gaitā varētu pilnveidoties un kļūt efektīvāks. Piemēram; jūs varat iemācīt mašīnai šaha spēli, un laika gaitā mašīna būs efektīvāka, spēlējot šo spēli.

Viena no daudzajām mašīnmācīšanās pieejām un paņēmieniem ir dziļa mācīšanās. Dziļa mācīšanās kļuva populārāka, jo to iedvesmoja smadzeņu funkcija un struktūra. ANN - mākslīgais neironu tīkls ir algoritmi, kas kopē smadzeņu bioloģisko struktūru un izveido savienojumu ar citiem neironiem. ANNs ir dažādi neironi ar noteiktiem slāņiem, un visiem šiem slāņiem ir īpaša iezīme, kas jāapgūst. Nosaukums Deep Learning ir atvasināts no šiem slāņiem, jo ​​tie nodrošina šo tehnoloģiju tā dziļumā, lai analizētu mācīšanos.

Mākslīgais intelekts & amp; Lietu internets

Mākslīgais intelekts un lietu internets ir ļoti cieši saistīti viens ar otru un ir saistīti ar sensoriem, kas palīdz lietu internetam apkopot neapstrādātus datus par aktualitātēm, kas notiek visā pasaulē. Šie dati tiek piegādāti mākslīgajam intelektam, lai tos varētu pārveidot par noderīgu informāciju, ko uzņēmumi var izmantot, lai palielinātu savu produktivitāti. Piemēram; ar lietu interneta palīdzību jūs varat savākt klimatiskos apstākļus un veikt nepieciešamos pasākumus, lai tiktu galā ar nelabvēlīgiem laika apstākļiem. Turklāt jūs varat arī apkopot informāciju par gaidāmajām tirgus tendencēm un attiecīgi modificēt savus produktus un pakalpojumus, lai palielinātu pārdošanas ieņēmumus.

Moderno tehnoloģiju vērtība

Tehnoloģiskie sasniegumi ir padarījuši mūsu dzīvi daudz ērtāku nekā agrāk. Piemēram; tiešsaistes lekcijas. Studenti var sevi izglītot, reģistrējoties tiešsaistes nodarbībām, kur lekcijas tiek pasniegtas internetā video un konsultāciju veidā. Šādas iestādes praktisks piemērs būtu Khan Academy. Turklāt mākslīgais intelekts mums ir ļāvis izgudrot automašīnas, kuras bez cilvēka iejaukšanās var vadīt pašas, piemēram, Tesla Cars. Papildus tam jūs varat redzēt tērzēšanas robotus kā klientu pārstāvjus dažādās organizācijās.

Dziļa mācīšanās un mašīnmācīšanās pēdējos gados ir ieguvusi lielu nozīmi, jo ar šīm tehnoloģijām jūs varat likt mašīnām mācīties tā, viņi var precīzi izpildīt uzticētos uzdevumus noteiktā laika posmā.

Nav šaubu par to, ka lietu internets padara mākslīgo intelektu noderīgāku un vērtīgāku, jo IoT palīdz mākslīgajam intelektam apkopot datus, kas nepieciešami nākotnes tendenču prognozēšanai. Turklāt jūs varat arī paredzēt, kad mašīnai ir nepieciešama cilvēku uzturēšana un atbalsts, lai tā darbotos efektīvi.

Mūs visu laiku ieskauj mākslīgais intelekts. Jūsu izmantotajos viedtālruņos klientiem ir iebūvēts mākslīgais intelekts, lai viņi varētu izbaudīt pārsteidzošu pieredzi ar savām ierīcēm. Piemēram; Bixby Samsung viedtālruņos un Siri Apple viedtālruņos.

Agrāk datori bija milzīgi, taču tagad, kad tehnoloģija ir attīstījusies, datori ir kļuvuši pārnēsājami un viegli pārnēsājami. Turklāt arī datora iegādes un instalēšanas izmaksas ir kļuvušas pieejamas lietotājiem, un šis faktors ir ļāvis katrai mājsaimniecībai iegādāties vismaz vienu. Turklāt, parādoties bezvadu savienojamībai, ierīces var uzturēt savienojumu ar internetu, un jūs varat pastāvīgi sazināties ar savu darba dzīvi un aktualitātēm.

Vēl viens svarīgs jauninājums tehnoloģiju pasaulē ir mākoņkrātuve. Svarīgos failus un dokumentus varat glabāt mākoņa krātuvē un piekļūt tiem no jebkuras vietas. Mākoņa krātuve ir aizsargāta ar paroli, un jūs varat arī uzlabot sava konta drošību, ieslēdzot divu faktoru aizsardzības sistēmu. Izmantojot mākoņkrātuvi, varat izbaudīt neierobežotu atmiņas ietilpību, kas ļauj saglabāt datus, ja ierīces iekšējā atmiņa ir pilna.

Secinājums

Mākslīgais intelekts palīdz uzlabot mūsu ierīču un tīklu drošību. Kiberuzbrukumi katru dienu pieaug, un mākslīgais intelekts var palīdzēt jums veikt uzņēmuma revīziju, lai jūs varētu veikt visus nepieciešamos piesardzības pasākumus, lai cīnītos pret bīstamiem vīrusiem.


YouTube video: Kā lietu internets ir saistīts ar AI un citām tehnoloģijām

03, 2024