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396人工智能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，并將以有趣的方式影響這些領域。
有成噸的理由說明人工智能 ( 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能和機器學習領域中，一些東西正在不斷發(fā)生。在本文中，我們將討論幾個頂級的人工智能和機器學習趨勢，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。
人工智能和機器學習將有新的突破
首先，我們要強調的是：與人工智能相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模將在 2023 年達到 979 億美元。 這意味著人工智能似乎有很大的潛力。 同時機器學習的領域也發(fā)生了很多事情。 而且機器學習解決方案和系統(tǒng)的需求也會相當高。 因為，到目前為止，世界上已經(jīng)有大量的基于人工智能和機器學習的應用誕生。
2020年人工智能和機器學習趨勢搜集
基于人工智能的廣告和媒體
雖然，大部分 AI 和 ML 已經(jīng)與企業(yè)聯(lián)系在一起。人工智能當前主要應用于 ERP，一種基于 Dynamics 365 AI 解決方案，但是人工智能對創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)意任務的積極影響是毋庸置疑的，并且人工智能在廣告和媒體領域似乎也有很大的潛力。AI 和 ML 已經(jīng)在創(chuàng)意廣告和故事的制作中發(fā)揮了重要作用。
此外，許多機構也開始使用人工智能和機器學習來編寫腳本。到 2020 年，我們將看到創(chuàng)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(chuàng)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于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 為客戶支持，營銷團隊和銷售團隊提供了全方位的優(yōu)勢。 許多新工具還具有基于 AI 的功能，旨在提高客戶互動和營銷活動的質量。
此外，據(jù)信基于 AI 的業(yè)務決策可以帶來更好的客戶獲取和保留。 因此，人工智能和機器學習似乎對客戶生命周期產(chǎn)生積極影響。 借助由 AI 支持的最新公司解決方案，公司可以更好地了解客戶，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。
人工智能與模型設計之間的聯(lián)系
人工智能已經(jīng)在風力渦輪機，飛機發(fā)動機，無人駕駛汽車以及各種工廠中發(fā)揮著重要作用。 這項新技術的整體影響是值得注意的，尤其是在復雜的多域系統(tǒng)中。 新時代的設計師對基于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(xù)地仿真，集成和測試 AI 系統(tǒng)。 同樣，借助激勵技術，設計人員和工程師能夠確定AI 如何影響系統(tǒng)。 因此，毫無疑問，基于模型的設計在社會中具有非常積極的作用。
對區(qū)塊鏈行業(yè)的影響
區(qū)塊鏈規(guī)?？赡芎芸炀蜁_到 15 億美元大關。 因為，全球各地的企業(yè)都將有興趣對其進行投資，因此，區(qū)塊鏈在2020 年及之后的幾年里似乎擁有巨大的發(fā)言權。 這項技術已經(jīng)引起了很大的轟動，并且與此相關聯(lián)的還有一定的動力。 現(xiàn)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提供支持的更新的區(qū)塊鏈工具和技術，而這種融合的一些優(yōu)勢將包括：交易大大改善，數(shù)據(jù)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，人工智能和機器學習將在辦公室中更加活躍。 盡管已經(jīng)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，這并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(chǎn)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(fā)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征認證將在 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，并具有許多用例，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。 該技術基于人的面部細節(jié)分析，捕獲和比較圖案。
智能化面部識別技術是怎么工作的？
面部識別技術遵循三個步驟：
1、 人臉檢測
2、人臉特征捕捉
3、人臉匹配
人臉檢測是檢測和定位圖像和視頻中人臉的過程的第一步; 人臉特征捕捉是第二步，該過程將基于特征將面部細節(jié)轉換為一組數(shù)字信息; 人臉匹配是驗證人臉并與人匹配的最后一個步驟。
切勿將“身份”與“身份驗證”混在一起。 這兩個術語是不同的，并且具有不同的含義。 在生物識別技術中，該技術用于借助可識別且有保證的數(shù)據(jù)來識別和鑒定人。 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(zhí)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(tǒng)有益于檢測或預防犯罪。以下是安全市場使用該技術的方式：
- 簽發(fā)身份證件時使用該技術，并且大多數(shù)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，以了解護照的數(shù)字化生物識別特征是否與護照持有人的面部相匹配。
- 面部匹配也可用于對駕駛執(zhí)照和證件圖片數(shù)據(jù)庫進行搜索。
- 無人機安裝了航拍攝像機，可在發(fā)生大規(guī)模事件的大區(qū)域提供面部識別。
2.健康
如今，通過深度學習和面部分析，醫(yī)療保健行業(yè)可以在多個方面使用面部識別和生物識別技術。醫(yī)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％
- 支持疼痛管理流程
- 營銷與零售
可能我們很想知道為什么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(yè)曾經(jīng)使用過這種技術，并且沒有顯著提升，那么現(xiàn)在又應該如何應用？在 2020 年， KYC（了解您的客戶）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級營銷策略一起使用。
將相機放置在零售店后，商店所有者和經(jīng)理可以分析購物者的行為并改善購買過程，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，官方將采用面部識別技術識別和授權運動員及個人，并允許他們通行。悉尼正在機場進行人臉識別試驗，以幫助人們以更安全，更快捷的方式通過安檢。
在印度，Aadhaar 的項目是全球最大的生物識別數(shù)據(jù)庫。 Aadhaar 卡為印度居民提供了獨特的數(shù)字 ID 號碼，超過12 億。 根據(jù)消息來源，印度可能會在 2020 年發(fā)布新的最大的人臉識別系統(tǒng)。
如果面部識別出錯了怎么辦？
目前已經(jīng)有許多實例說明如何輕松欺騙該技術。讓我們討論一些例子：
- 在俄羅斯，格里高里·巴庫諾夫（Grigory Bakunov）創(chuàng)建了一種解決方案來混淆人臉檢測設備。 他開發(fā)了一種算法，其中涉及使用特殊構成來欺騙軟件。 但是，他決定不將這種產(chǎn)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黑客入侵。但是這種黑客入侵對于黑客來說更難以大規(guī)模利用。
換句話說，用戶甚至可以在發(fā)送圖像之前借助過濾器來修改圖像中的特定像素。 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。
人工智能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并產(chǎn)生影響的潛力。 我們無法聲稱可以預測未來幾年將出現(xiàn)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(yè)人員已經(jīng)在多次實驗中使用了AI和ML技術，并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。
