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機械学習-今日のAIでできること

Facebookの写真で顔にタグを付けると、AIが舞台裏で実行され、写真で顔を識別します。 現在、顔のタグ付けは、人間の顔の写真を表示するいくつかのアプリケーションにあります。 なぜ人間の顔だけなのか？ 猫、犬、ペットボトル、車などのオブジェクトを検出するアプリケーションがいくつかあります。 道路を走る自動運転車は、リアルタイムで物体を検出して車を操縦します。 旅行するときは、Google Directions を使用してリアルタイムの交通状況を学習し、その時点でGoogleによって提案された最適な経路をたどります。 これは、リアルタイムのオブジェクト検出技術のさらに別の実装です。

海外訪問中に通常使用するGoogle Translate アプリケーションの例を考えてみましょう。 モバイル上のGoogleのオンライン翻訳アプリは、外国語を話す地元の人々とのコミュニケーションに役立ちます。

現在、私たちが実際に使用しているAIのアプリケーションはいくつかあります。 実際、私たち一人一人は、知識がなくても、生活の多くの部分でAIを使用しています。 今日のAIは、非常に複雑なジョブを高い精度と速度で実行できます。 クライアント向けに現在開発しているAIアプリケーションで期待される機能を理解するための複雑なタスクの例を説明しましょう。

例

私たちは皆、毎日の通勤のために、または都市間旅行のために、市内のどこでも旅行中にGoogle Directions を使用します。 Google Directionsアプリケーションは、その時点での目的地への最速パスを提案します。 この道をたどると、Googleの提案はほぼ100％正しいことがわかり、貴重な時間を節約できます。

目的地へのパスが複数あり、アプリケーションがすべての可能なパスの交通状況を判断して、そのような各パスの移動時間を推定する必要があることを考えると、この種のアプリケーションの開発に伴う複雑さを想像できます。 また、Googleルートが世界中を網羅しているという事実を考慮してください。 間違いなく、多くのAIと機械学習の技術は、そのようなアプリケーションの内部で使用されています。

このようなアプリケーションの開発に対する継続的な需要を考慮すると、AIスキルを持つITプロフェッショナルに突然の需要がある理由を理解できます。

次の章では、AIプログラムを開発するために必要なことを学びます。