Awe激发2020年AI和机器学习趋势

人工智能和机器学习是世界上最繁荣和革命性的两项技术。这些技术正在进入世界上几乎所有领域，并以有趣的方式影响这些领域。

有许多原因使AI和ML成为世界上最想要的技术两个。

这些技术可以改变行星的运转方式。而且，毫无疑问，在AI和ML的世界中总是发生着某些事情。在本文中，我们将讨论将影响新年的一些顶级AI和ML趋势：2020年。我们还将涉及2020年面部识别技术及其用例的主题。

人工智能和机器学习将迎刃而解

首先，我们要强调的一点是，到2023年，与人工智能解决方案相关的收入预计将达到979亿美元。这意味着AI似乎具有很大的潜力。同时，机器学习领域也发生了很多事情。并且，预计机器学习解决方案和系统的需求也将很高。最终，世界已经意识到AI和M1可以带来许多好处。

值得关注的2020 AI和ML趋势

网站建设

基于人工智能的广告和媒体

但是，大多数人工智能和机器学习已与企业相关联。AI的主要用途是使Dynamics 365操作自动化。但是，毫无疑问，人工智能可以对创意产业以及创意任务产生积极影响。人工智能在广告和媒体领域似乎也具有很大的潜力。AI和ML在制作创意广告和故事中已经发挥了至关重要的作用。同样，许多机构也已开始使用ML和AI进行脚本编写。在2020年，我们将在创意机构和媒体机构中看到更多使用这些技术的信息。实际上，即使是富有创造力的爆笑者也将尽最大努力充分利用这些新技术。

管理客户互动并提高忠诚度

实时营销工作将需要基于AI的解决方案。因为，营销团队将对制定有效的实时策略感兴趣，因此，AI和ML的作用将非常明显。AI和ML为客户支持，营销和销售团队提供了全方位的优势。许多新工具还具有基于AI的功能，旨在提高客户互动和营销活动的质量。

此外，据信基于AI的业务决策可以带来更好的客户获取和保留。因此，人工智能和机器学习似乎对客户生命周期产生了积极影响。借助由AI支持的最新公司解决方案，公司可以更好地了解客户，从而可以进行个性化的活动和计划。因此，保留的机会自动增加。

人工智能与基于模型的设计之间的关系

人工智能已经在风力涡轮机，飞机发动机，无人驾驶汽车以及各种工厂中发挥着重要作用。这项新技术的整体影响是值得注意的，尤其是在复杂的多域系统中。新时代的设计师对基于模型的设计工具很感兴趣。如此，他们可以帮助设计人员连续不断地仿真，集成和测试AI系统。此外，借助激励技术，设计人员和工程师能够确定AI如何影响系统。因此，毫无疑问，基于模型的设计在社会中具有非常积极的作用。

人工智能和机器学习对区块链行业的影响

区块链可能很快就会达到15亿美元大关。因为，全世界的企业都将有兴趣对其进行投资，因此，区块链似乎在2020年及之后的几年中拥有巨大的发言权。这项技术已经引起了很大的轰动，并且有一定的动力。现在，随着与AI和ML的融合，该技术有望变得更加强大。因此，在2020年，您可以期待由AI提供支持的更新的区块链工具和技术，而这种合并的一些优势将是交易大大改善，数据质量大大提高以及许多其他方面。

工作场所的自动化

在2020年，人工智能和机器学习将在办公室中更加活跃。尽管已经有很多讨论与AI和ML可能会完全改变办公室的事实有关。但是，在来年，我们将看到更多使用AI和ML的方法。而且，我们可能还会观察到，AI和ML可能会使工作场所中的操作自动化。不过，这并不意味着将完全取代人力资源。但是，某些手动工作肯定会自动执行。因此，我们预计2020年会有更高的生产率和效率。

上面列出的是2020年AI和ML的顶级趋势中的一些，除了这些趋势之外，还有一些事情将激发世界。喜欢更多使用面部识别技术。它由AI和ML支持，这种超精确的生物特征认证将在2020年得到改进。此外，面部识别的利用率将比以前更高。

该技术更具吸引力和吸引力，并具有许多用例，包括技术，市场，供应商等。

面部识别是使用人的脸部进行验证或识别的过程。该技术基于人的面部细节分析，捕获和比较图案。

这个怎么运作？

面部识别技术遵循三个步骤：

1. 人脸检测
2. 面部捕捉
3. 面对比赛

人脸检测是在图像和视频中检测和定位人脸的过程的第一步。

面部捕捉是该过程的下一步，该过程将基于特征将面部细节转换为一组数字信息。

人脸匹配是验证人脸并与人匹配的最后一件事。

切勿将“身份”与“身份验证”混在一起。这两个术语是不同的，并且具有不同的含义。在生物识别技术中，该技术用于借助可识别且有保证的数据来识别和验证个人身份。身份只是“谁是那个人”，身份验证是“如果他/她真的是那个人的验证”。

在最后的报告中，采用面部识别技术的应用程序排名前三。让我们讨论这三大类别。

1.安全–执法

证券市场正在为打击和打击犯罪与恐怖主义提供新的解决方案。在这个市场中，面部识别系统有益于检测或预防犯罪。以下是安全市场使用该技术的方式：

1. 签发身份证件时使用该技术，并且大多数时候与其他生物识别技术（例如指纹）结合使用。
2. 在边境检查时进行面部比对，以了解护照的数字化生物特征识别符是否与护照持有人的面部匹配。
3. 面部匹配还用于对驾驶执照和证件图片数据库进行搜索。
4. 无人机安装了航拍摄像机，可在发生大规模事件的大区域提供面部识别。

2.健康

通过深度学习和面部分析，如今，医疗保健行业可以出于多种原因使用面部识别和生物识别技术。医疗保健组织能够：

1. 更精确地跟踪患者之间的用药情况
2. 检出遗传病的成功率为96.6％
3. 支持疼痛管理流程
4. 营销与零售

我们大多数人都想知道为什么营销和零售部门需要面部识别技术。由于人们最不希望营销和零售业曾经使用过这项技术，如果可以的话，那么该如何使用。KYC（了解您的客户）肯定会在2020年成为有争议的话题。这一即将到来的趋势正与客户体验中的高级营销策略一起使用。

将摄像机放在零售店中后，商店所有者和经理便能够分析购物者的行为并增强购买过程，以提供最佳的购物体验。

亚洲在2020年东京奥运会上欢迎面部识别（日本）

面部识别技术将在东京2020年奥林匹克运动会的官员中使用，以识别授权的个人/运动员，并允许他们自动访问。

悉尼正在机场进行面部识别试验，以帮助人们以更安全，更快捷的方式通过安全运送人员。

在印度，Aadhaar的项目是全球最大的生物识别数据库。Aadhaar卡为印度居民提供了独特的数字ID号码，超过12亿。根据消息来源，印度可能会在2020年发布新的最大的人脸识别系统。

如果面部识别被愚弄了怎么办？

有许多实例说明了如何轻松地愚弄该技术。让我们讨论一些例子：

• 在俄罗斯，格里高里·巴库诺夫（Grigory Bakunov）创建了一种混淆人脸检测设备的解决方案。他开发了一种算法，其中涉及使用特殊构成来欺骗软件。但是，他决定不将该产品推向市场，因为犯罪分子很容易以此来欺骗面部识别解决方案。
• 2017年底，一家越南公司使用面罩对安装在Apple iPhone X中的Face ID人脸识别功能进行了黑客入侵。但是，这种黑客入侵对于黑客来说更难以大规模利用。

换句话说，用户可以在在线发布图像之前借助过滤器来修改图像中的特定像素。这些变化是微小的，人眼无法触及，同时，它们也使人脸识别解决方案感到困惑。

AI和ML是最强大和最具影响力的两项技术。这些技术具有进入不同领域并产生影响的潜力。我们无法声称可以预测未来几年将出现的所有关键主题。但是这些技术正在慢慢进入不同的市场和领域。市场专业人员已经在多项实验中使用了AI和ML技术。您还在手机中使用此技术进行解锁。因此，毫无疑问，我们将在未来几年见证很多事实。