令人興奮的 2020 年人工智慧和機器學習趨勢

人工智慧和機器學習是世界上最繁榮和最革命性的兩項技術。 這些技術正在進入世界上幾乎所有的領域，並將以有趣的方式影響這些領域。

有成噸的理由說明人工智慧 ( AI ) 和機器學習 ( ML ) 已成為世界上最受歡迎的技術之一。

這些技術擁有著改變地球運作方式的力量，且毫無疑問在人工智慧和機器學習領域中，一些東西正在不斷髮生。

在本文中，我們將討論幾個頂級的人工智慧和機器學習趨勢，將塑造新年：2020。 我們還將介紹面部識別技術及其在2020年的應用。

人工智慧和機器學習將有新的突破

首先，我們要強調的是：與人工智慧相關產業規模將在 2023 年達到 979 億美元。 這意味著人工智慧似乎有很大的潛力。 同時機器學習的領域也發生了很多事情。 而且機器學習解決方案和系統的需求也會相當高。 因為，到目前為止，世界上已經有大量的基於人工智慧和機器學習的應用誕生。

2020年 人工智慧和機器學習趨勢蒐集

基於人工智慧的廣告和媒體

雖然，大部分 AI 和 ML 已經與企業聯絡在一起。人工智慧當前主要應用於 ERP，一種基於 Dynamics 365 AI 解決方案，但是人工智慧對創意產業和創意任務的積極影響是毋庸置疑的，並且人工智慧在廣告和媒體領域似乎也有很大的潛力。AI 和 ML 已經在創意廣告和故事的製作中發揮了重要作用。

此外，許多機構也開始使用人工智慧和機器學習來編寫指令碼。到 2020 年，我們將看到創意機構和媒體公司更多地使用這些技術。事實上，甚至還有一些創意的革新者也會盡力利用這些新技術。

客戶的互動和忠誠度提升管理

實時營銷工作將需要基於AI的解決方案。 因為營銷團隊將對制定有效的實時策略感興趣，因此 AI 和 ML 的作用將非常明顯。 AI 和 ML 為客戶支援，營銷團隊和銷售團隊提供了全方位的優勢。 許多新工具還具有基於 AI 的功能，旨在提高客戶互動和營銷活動的質量。

此外，據信基於 AI 的業務決策可以帶來更好的客戶獲取和保留。 因此，人工智慧和機器學習似乎對客戶生命週期產生積極影響。 藉助由 AI 支援的最新公司解決方案，公司可以更好地瞭解客戶，從而可以進行個性化的活動和計劃。 因此，保留的機會自動增加。

人工智慧與模型設計之間的聯絡

人工智慧已經在風力渦輪機，飛機發動機，無人駕駛汽車以及各種工廠中發揮著重要作用。 這項新技術的整體影響是值得注意的，尤其是在複雜的多域系統中。 新時代的設計師對基於模型的設計工具很感興趣。

因此，它們可以幫助設計人員連續地模擬，整合和測試 AI 系統。 同樣，藉助激勵技術，設計人員和工程師能夠確定AI 如何影響系統。 因此，毫無疑問，基於模型的設計在社會中具有非常積極的作用。

對區塊鏈行業的影響

區塊鏈規模可能很快就會達到 15 億美元大關。 因為，全球各地的企業都將有興趣對其進行投資，因此，區塊鏈在2020 年及之後的幾年裡似乎擁有巨大的發言權。 這項技術已經引起了很大的轟動，並且與此相關聯的還有一定的動力。 現在，隨著與 AI 和 ML 的融合，該技術有望變得更加強大。

因此，在 2020 年，您可以期待由AI提供支援的更新的區塊鏈工具和技術，而這種融合的一些優勢將包括：交易大大改善，資料質量大大提高以及許多其他事情。

工作場所的自動化

在 2020 年，人工智慧和機器學習將在辦公室中更加活躍。 儘管已經有很多討論與 AI 和 ML 可能完全改變辦公室的事實有關。 但是，2020 年，我們將看到更多使用 AI 和 ML 的方法。

我們可能還會觀察到，AI 和 ML 可能會使工作場所的操作自動化。 不過，這並不意味著將完全取代人力資源。 但是，某些手動工作肯定會自動化。 因此，我們預計 2020 年會有更高的生產率和效率。

上面列出的是 2020 年 AI 和 ML 的頂級趨勢中的一些，除了這些趨勢之外，還有一些事情將激發世界。比如更多使用面部識別技術， 它由 AI 和 ML 所驅動，這種超精確的生物特徵認證將在 2020 年得到改進。此外，面部識別的利用率將比以前更高。

該技術更具吸引力和吸引力，並具有許多用例，包括技術，市場，供應商等。

面部識別是使用人的臉部進行驗證或識別的過程。 該技術基於人的面部細節分析，捕獲和比較圖案。

智慧化面部識別技術是怎麼工作的?

面部識別技術遵循三個步驟：

1. 人臉檢測
2. 人臉特徵捕捉
3. 人臉匹配

人臉檢測是檢測和定點陣圖像和影片中人臉的過程的第一步; 人臉特徵捕捉是第二步，該過程將基於特徵將面部細節轉換為一組數字資訊; 人臉匹配是驗證人臉並與人匹配的最後一個步驟。

切勿將“身份”與“身份驗證”混在一起。 這兩個術語是不同的，並且具有不同的含義。 在生物識別技術中，該技術用於藉助可識別且有保證的資料來識別和鑑定人。 身份僅是“誰是那個人”，身份驗證是“如果他/她真的是那個人的驗證”。

接下來，我們在報告中討論一下面部識別技術應用中排名前三的三個類別。

1.安全–執法

安全市場正在為打擊和打擊犯罪與恐怖主義提供新的解決方案。 在這個市場上，面部識別系統有益於檢測或預防犯罪。以下是安全市場使用該技術的方式：

簽發身份證件時使用該技術，並且大多數時候與其他生物識別技術(例如指紋)結合使用。
在邊境檢查時會進行面部比對，以瞭解護照的數字化生物識別特徵是否與護照持有人的面部相匹配。
面部匹配也可用於對駕駛執照和證件圖片資料庫進行搜尋。
無人機安裝了航拍攝像機，可在發生大規模事件的大區域提供面部識別。

2.健康

如今，透過深度學習和麵部分析，醫療保健行業可以在多個方面使用面部識別和生物識別技術。醫療保健組織能夠：

• 更精確地跟蹤患者之間的用藥情況
• 檢出遺傳病的成功率為 96.6%
• 支援疼痛管理流程
• 營銷與零售

可能我們很想知道為什麼營銷和零售需要面部識別技術?

雖然我們知道營銷和零售行業曾經使用過這種技術，並且沒有顯著提升，那麼現在又應該如何應用?

在 2020 年， KYC(瞭解您的客戶)肯定會成為有爭議的話題。這一即將到來的趨勢已與客戶體驗中的高階營銷策略一起使用。

將相機放置在零售店後，商店所有者和經理可以分析購物者的行為並改善購買過程，以提供最佳的購物體驗。

2020 年東京奧運會(日本)將使用面部識別技術

2020 年東京奧運會，官方將採用面部識別技術識別和授權運動員及個人，並允許他們通行。悉尼正在機場進行人臉識別試驗，以幫助人們以更安全，更快捷的方式透過安檢。

在印度，Aadhaar 的專案是全球最大的生物識別資料庫。 Aadhaar 卡為印度居民提供了獨特的數字 ID 號碼，超過 12 億。 根據訊息來源，印度可能會在 2020 年釋出新的最大的人臉識別系統。

如果面部識別出錯了怎麼辦?

目前已經有許多例項說明如何輕鬆欺騙該技術。讓我們討論一些例子：

在俄羅斯，格里高裡·巴庫諾夫(Grigory Bakunov)建立了一種解決方案來混淆人臉檢測裝置。 他開發了一種演算法，其中涉及使用特殊構成來欺騙軟體。 但是，他決定不將這種產品推向市場，因為犯罪分子很容易以此來愚弄面部識別解決方案。

• 2017 年底，一家越南公司使用口罩對安裝在 Apple iPhone X 中的 Face ID 人臉識別功能進行了駭客入侵。但是這種駭客入侵對於駭客來說更難以大規模利用。
• 換句話說，使用者甚至可以在傳送影像之前藉助過濾器來修改影像中的特定畫素。 這些變化是微小的，人眼無法觸及，同時，它們也使人臉識別解決方案感到困惑。

人工智慧和機器學習是最強大和最具影響力的兩項技術。 這些技術具有進入不同領域併產生影響的潛力。 我們無法聲稱可以預測未來幾年將出現的所有關鍵主題。 但是這些技術正在慢慢進入不同的市場和領域。 市場專業人員已經在多次實驗中使用了 AI 和 ML 技術，並且你正在手機中使用此技術來進行解鎖。 因此，毫無疑問，我們將在未來幾年中見證很多事實。