Die neuesten Trends in der KI und wie sie Ihrem Unternehmen helfen können

Künstliche Intelligenz (KI) ist branchenübergreifend zu einem festen Bestandteil geworden, und von CXOs bis hin zu Entwicklern wollen alle KI und Data Science so nutzen, dass sie zu einem Standardbaustein verschiedener Geschäftsprozesse werden. KI kann sowohl den Gewinn als auch den Umsatz steigern. Auswirkungen für die Organisationen mit vergleichsweise geringeren Investitionskosten. Die Einbindung von KI und maschinellem Lernen wird einen Paradigmenwechsel für Unternehmen bedeuten, die sich bisher auf regelbasierte Engines verlassen haben, um ihr Geschäft voranzutreiben. Dies trägt dazu bei, einen autonomen und selbstheilenden Prozess zu etablieren, der sich im Laufe der Zeit zu einem unverzichtbaren Teil des Unternehmenswachstums entwickeln wird.

Neueste Entwicklungen

Buchstäblich jeden Monat erleben wir neue Entwicklungen und Trends in den Bereichen KI und maschinelles Lernen. Das führt oft zu Anwendungen, die Unternehmen radikal verändern. Hier sind die heißesten.

Künstliche Bilderzeugung mit Generative Adversarial Networks

Generative Adversarial Networks (GANs) sind relativ neue Deep-Learning-Modelle, die es ermöglichen, künstliche Instanzen (meistens Bilder) auf der Grundlage zuvor präsentierter Instanzen zu generieren. Es gibt verschiedene Versionen von GAN-Modellen wie StyleGAN, DCGAN usw., die die Übertragung von Stilen, Motiven usw. ermöglichen. Dies wiederum findet viele Anwendungen zur Erstellung künstlicher Bilder von Kunstwerken, Designmustern, Modellen usw.

Geschäftliche Auswirkungen:

• Bekleidungs-, Kunst- und Texturdesign (bringt neue Designideen und senkt die Kosten)
• Finanzmodellierung (generiert synthetische Daten zum Trainieren komplexer Modelle)
• Sonstiges: Rauschunterdrückung in Bildern usw.

Deep Learning Frameworks für Edge-Geräte

Mit der Verbreitung von Edge-Geräten besteht ein starker Bedarf an der Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen, die begrenzte Ressourcen und Rechenleistung nutzen können, jedoch die gewünschten Ergebnisse liefern. Herkömmliche Deep-Learning-Modelle, die GPU-Leistung erfordern, können auf solchen Geräten nicht bereitgestellt werden und erfordern daher einen Konverter, um diese Modelle ohne größere Leistungseinbußen zu komprimieren. Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow Und PyTorch haben vor kurzem solche Konverter herausgebracht.

Geschäftliche Auswirkungen:

• Erweiterte Analysen auf Edge-Geräten, z. B. komplexe Computer Vision-Aufgaben auf Smartphones (Gesichtserkennung, Posenerkennung usw.) und Kameras (persönliche Identifizierung)
• Sonstiges: Analyse tragbarer Geräte usw.

Vorab trainierte Sprachmodelle im großen Maßstab

Neueste Innovationen bei Sprachmodellen haben die Kapazität der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verbessert. Basierend auf neuartigen Transformer-Architekturen BERT von Google sowie andere BERT-ähnliche Modelle stellten einen echten Durchbruch in der NLP dar. Dies ermöglichte es vielen Unternehmen, Hunderte praktischer Anwendungen und Anwendungsfälle in Produkte umzusetzen.

Geschäftliche Auswirkungen:

• Textklassifizierung und -kategorisierung
• Chatbots und Frage-Antwort-System (QnA)
• Sonstiges: Sentimenterkennung, maschinelle Übersetzung, Named Entity Recognition, Zusammenfassung

Angewandtes bestärkendes Lernen

Reinforcement Learning wird in vielen Branchen eingesetzt, in denen Entscheidungen oder Ergebnisse völlig autonom getroffen werden. Frühere RL-Modelle waren auf den Forschungsbereich beschränkt, während Unternehmen jetzt die Verwendung von RL-Modellen zur Simulation einer Echtzeitumgebung prüfen, in der sie ihre Vorhersagemodelle testen oder Bots trainieren können.

Geschäftliche Auswirkungen:

• Simulieren Sie Echtzeitszenarien für Ihre Geschäftsprozesse und testen Sie Algorithmen
• Definition von Handelsstrategien und Transaktionssimulation
• RL-basierter Simulationsprozess zum Testen des Kundenverhaltens
• Einsatz in der Spieleindustrie zur Entwicklung menschenähnlicher KI-Bots

Modellinteroperabilität

Da es eine Vielzahl von Deep-Learning-Frameworks gibt, ist ein Framework erforderlich, mit dem das Modell von einem Deep-Learning-Framework auf ein anderes übertragen werden kann. Beispielsweise kann es erforderlich sein, ein mit TensorFlow erstelltes Modell ohne Parameterverlust in PyTorch zu konvertieren.

Geschäftliche Auswirkungen:

• Fähigkeit zur Interoperabilität von Modellen basierend auf verschiedenen Deep Learning Frameworks
• Bereitstellen von Modellen mithilfe verschiedener Frameworks und Plattformen

Deep Fakes und Deep Fake Detektoren

Fortschritte in der Deep-Learning-Technologie haben den Weg für die künstliche Synthese menschlicher Gesichtsreaktionen geebnet. Die Deep-Fakes-Technologie hat das Potenzial, die Erstellung von Videoinhalten zu revolutionieren, da Designer sie zur Erstellung neuer Videos verwenden können, ohne dass eine echte Person erforderlich ist. Es gibt verschiedene Videos, in denen die Gesichter der Künstler im Video durch andere Personen ersetzt werden.

Geschäftliche Auswirkungen:

• Inhaltsgenerierung – zur Generierung neuer Videoinhalte ohne die Notwendigkeit der physischen Anwesenheit des Künstlers nach Einholung der entsprechenden Genehmigungen

Wie soll ich all diesen Trends folgen?

Dies sind nur einige Trends, die einige Unternehmen bereits nutzen. Um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben und die volle Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen, ist es an der Zeit, über Ihr Data Science-Team nachzudenken. Inhouse oder Outsourcing?

Wenn Sie Unterstützung bei der Implementierung modernster KI-Technologien benötigen, senden Sie einfach kontaktieren Sie unseinfach. Wir werden uns umgehend mit Ihnen in Verbindung setzen.