Nieuwste trends op het gebied van AI en hoe deze uw bedrijf kunnen helpen

Kunstmatige intelligentie (AI) is een belangrijke steunpilaar geworden in alle sectoren en van CXO's tot ontwikkelaars willen ze allemaal AI en Data Science zodanig inzetten dat het een standaard bouwcomponent van verschillende bedrijfsprocessen zal worden. AI kan zowel de winst als de winst opleveren impact voor de organisaties met relatief minder investeringskosten. Het integreren van AI en Machine Learning zal een paradigmaverschuiving betekenen voor de bedrijven die tot nu toe afhankelijk waren van op regels gebaseerde motoren om hun bedrijf aan te drijven. Dit helpt bij het opzetten van een autonoom en zelfherstellend proces dat in de loop van de tijd zal evolueren en een onmisbaar onderdeel zal worden van de groei van een organisatie.

Laatste ontwikkelingen

Letterlijk elke maand zijn we getuige van nieuwe ontwikkelingen en trends op het gebied van AI en Machine Learning. Dat leidt vaak tot toepassingen die bedrijven radicaal transformeren. Dit zijn de heetste.

Kunstmatig genereren van afbeeldingen met behulp van Genative Adversarial Networks

Generatieve Adversarial Networks (GAN's) zijn relatief nieuwe Deep Learning-modellen waarmee kunstmatige instanties (meestal afbeeldingen) kunnen worden gegenereerd op basis van eerder gepresenteerde instanties. Er zijn verschillende versies van GAN-modellen zoals StyleGAN, DCGAN, enz. waarmee stijl, motieven, enz. kunnen worden overgedragen. Dit vindt op zijn beurt vele toepassingen voor het creëren van kunstmatige afbeeldingen van kunstwerken, ontwerppatronen, modellen, enz.

Zakelijke implicatie:

• Kleding-, kunst- en textuurontwerp (brengt nieuwe ontwerpideeën, verlaagt de kosten)
• Financiële modellering (genereert synthetische gegevens voor het trainen van complexe modellen)
• Overige: ruisonderdrukking in beelden etc.

Deep Learning Frameworks voor Edge-apparaten

Met de proliferatie van Edge Devices is er een sterke noodzaak om deep learning-modellen in te zetten die beperkte middelen en rekenkracht kunnen gebruiken, maar toch de gewenste output kunnen opleveren. Traditionele Deep Learning-modellen die GPU-kracht vereisen, kunnen in dergelijke apparaten niet worden ingezet en vereisen daarom een converter om deze modellen te comprimeren zonder groot prestatieverlies. Deep Learning-frameworks zoals TensorFlow En PyTorch hebben onlangs dergelijke converters uitgebracht.

Zakelijke implicatie:

• Geavanceerde analyses op Edge-apparaten, bijvoorbeeld complexe computervisietaken op smartphones (gezichtsherkenning, posedetectie, enz.) en camera's (persoonlijke identificatie)
• Overig: analyse van draagbare apparaten, enz.

Grootschalige, vooraf getrainde taalmodellen

De nieuwste innovaties op het gebied van taalmodellen hebben de capaciteit van Natural Language Processing (NLP) vergroot. Gebaseerd op nieuwe Transformer-architecturen BERT uitgebracht door Google en andere BERT-achtige modellen zorgden voor een echte doorbraak in NLP. Hierdoor konden honderden praktische toepassingen en use cases door veel bedrijven worden geproduceerd.

Zakelijke implicatie:

• Tekstclassificatie en categorisering
• Chatbots en vraagantwoordsysteem (QnA).
• Overige: sentimentdetectie, automatische vertaling, herkenning van benoemde entiteiten, samenvatting

Toegepast versterkend leren

Versterkend leren wordt breed gebruikt in verschillende industrieën waar de beslissingen of resultaten volledig autonoom zijn. Eerdere RL-modellen beperkten zich tot onderzoeksruimte, terwijl bedrijven nu het gebruik van RL-modellen evalueren om een realtime omgeving te simuleren waar ze hun voorspellende modellen kunnen testen of bots kunnen trainen.

Zakelijke implicatie:

• Simuleer realtime scenario's voor hun bedrijfsprocessen en test algoritmen
• Het definiëren van handelsstrategieën en transactiesimulatie
• RL-gebaseerd simulatieproces om klantgedrag te testen
• Gebruik in de game-industrie voor het ontwerpen van mensachtige AI-bots

Modelinteroperabiliteit

Omdat er een breed scala aan deep learning-frameworks bestaat, is er behoefte aan een raamwerk dat kan helpen bij het overbrengen van het model van het ene Deep Learning-framework naar het andere. Het kan bijvoorbeeld nodig zijn om een model dat is gebouwd met TensorFlow naar PyTorch te converteren zonder enig parameterverlies.

Zakelijke implicatie:

• Mogelijkheid om modellen op basis van verschillende Deep Learning Frameworks met elkaar te laten samenwerken
• Implementeer modellen met behulp van verschillende frameworks en platforms

Deep Fakes en Deep Fake-detectoren

Vooruitgang in Deep Learning-technologie heeft de weg vrijgemaakt voor het kunstmatig synthetiseren van menselijke gezichtsreacties. Deep Fakes-technologie heeft het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in de ruimte voor het maken van video-inhoud, waar ontwerpers ze kunnen gebruiken om nieuwe video's te genereren zonder dat de echte persoon daarvoor nodig is. Er zijn verschillende video's uitgebracht waarin de gezichten van de artiesten in de video worden vervangen door een andere persoon.

Zakelijke implicatie:

• Content genereren - voor het genereren van nieuwe video-inhoud zonder dat de fysieke aanwezigheid van de artiest vereist is, nadat de benodigde toestemming is verkregen

Hoe moet ik al deze trends volgen?

Dit zijn slechts enkele trends die door sommige zakelijke spelers worden gebruikt. Om concurrerend te blijven op de markt en de volledige kracht van AI te benutten, is het juiste moment om na te denken over uw data science-team. In eigen beheer of uitbesteden?

Als u ondersteuning nodig heeft bij het implementeren van de modernste AI-technologieën, stuur dan gewoon een bericht Neem contact met ons op. Wij nemen onmiddellijk contact met u op.