Рынок сервисов машинного обучения и искусственного интеллекта для интернета вещей за шесть лет вырастет на порядок |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-09-16 12:04 Ценность данных растет, и эта ценность стимулирует рынок расширенной аналитики для интернета вещей (IoT), следствием чего стало появление доступных и готовых к использованию решений для машинного обучения и искусственного интеллекта. Поставщики упрощают доступ к инструментам машинного обучения и искусственного интеллекта за счет новых вариантов развертывания, которые включают не только периферийный, локальный и облачный варианты, но также варианты «платформа как сервис» (PaaS) и «программное обеспечение как сервис» (SaaS). Такое наблюдение сделали специалисты консалтинговой компании ABI Research, которые прогнозируют, что рынок сервисов машинного обучения и искусственного интеллекта для интернета вещей увеличится с 1,09 млрд долларов в 2020 году до 10,6 млрд долларов в 2026 году. Периферийный или краевой вариант (в противовес облачному) больше распространен в производственном и промышленном сегментах, где существует неотложная потребность в оценке, преобразовании и дополнении данных по мере их создания. В то же время, системы машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют выполнять расширенную аналитику в облаке, опираясь на предварительно обработанные и организованные наборы данных. К лидерам направления эксперты относят компании Amazon Web Services (AWS), Azure, Google, SAS и C3.ai, которые предлагают поддержку как собственных, так и сторонних инструментальных средств. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: www.ixbt.com Комментарии: |
|