令人兴奋的 2020 年人工智能和机器学习趋势
人工智能和机器学习是世界上最繁荣和最革命性的两项技术。 这些技术正在进入世界上几乎所有的领域，并将以有趣的方式影响这些领域。
有成吨的理由说明人工智能 ( AI ) 和机器学习 ( ML ) 已成为世界上最受欢迎的技术之一。
这些技术拥有着改变地球运作方式的力量，且毫无疑问在人工智能和机器学习领域中，一些东西正在不断发生。
在本文中，我们将讨论几个顶级的人工智能和机器学习趋势，将塑造新年：2020。 我们还将介绍面部识别技术及其在2020年的应用。
人工智能和机器学习将有新的突破
首先，我们要强调的是：与人工智能相关产业规模将在 2023 年达到 979 亿美元。 这意味着人工智能似乎有很大的潜力。 同时机器学习的领域也发生了很多事情。 而且机器学习解决方案和系统的需求也会相当高。 因为，到目前为止，世界上已经有大量的基于人工智能和机器学习的应用诞生。
2020年 人工智能和机器学习趋势搜集
基于人工智能的广告和媒体
虽然，大部分 AI 和 ML 已经与企业联系在一起。人工智能当前主要应用于 ERP，一种基于 Dynamics 365 AI 解决方案，但是人工智能对创意产业和创意任务的积极影响是毋庸置疑的，并且人工智能在广告和媒体领域似乎也有很大的潜力。AI 和 ML 已经在创意广告和故事的制作中发挥了重要作用。
此外，许多机构也开始使用人工智能和机器学习来编写脚本。到 2020 年，我们将看到创意机构和媒体公司更多地使用这些技术。事实上，甚至还有一些创意的革新者也会尽力利用这些新技术。
客户的互动和忠诚度提升管理
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，营销团队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。
人工智能与模型设计之间的联系
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。
因此，它们可以帮助设计人员连续地仿真，集成和测试 AI 系统。 同样，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。
对区块链行业的影响
区块链规模可能很快就会达到 15 亿美元大关。 因为，全球各地的企业都将有兴趣对其进行投资，因此，区块链在2020 年及之后的几年里似乎拥有巨大的发言权。 这项技术已经引起了很大的轰动，并且与此相关联的还有一定的动力。 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，而这种融合的一些优势将包括：交易大大改善，数据质量大大提高以及许多其他事情。
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 可能完全改变办公室的事实有关。 但是，2020 年，我们将看到更多使用 AI 和 ML 的方法。
我们可能还会观察到，AI 和 ML 可能会使工作场所的操作自动化。 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化。 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。比如更多使用面部识别技术， 它由 AI 和 ML 所驱动，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。
智能化面部识别技术是怎么工作的?
面部识别技术遵循三个步骤：
- 人脸检测
- 人脸特征捕捉
- 人脸匹配
人脸检测是检测和定位图像和视频中人脸的过程的第一步; 人脸特征捕捉是第二步，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个步骤。
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鉴定人。 身份仅是“谁是那个人”，身份验证是“如果他/她真的是那个人的验证”。
接下来，我们在报告中讨论一下面部识别技术应用中排名前三的三个类别。
1.安全–执法
安全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。 在这个市场上，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：
- 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。
- 在边境检查时会进行面部比对，以了解护照的数字化生物识别特征是否与护照持有人的面部相匹配。
- 面部匹配也可用于对驾驶执照和证件图片数据库进行搜索。
- 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
如今，通过深度学习和面部分析，医疗保健行业可以在多个方面使用面部识别和生物识别技术。医疗保健组织能够：
- 更精确地跟踪患者之间的用药情况
- 检出遗传病的成功率为 96.6%
- 支持疼痛管理流程
- 营销与零售
可能我们很想知道为什么营销和零售需要面部识别技术?
虽然我们知道营销和零售行业曾经使用过这种技术，并且没有显著提升，那么现在又应该如何应用?
在 2020 年， KYC(了解您的客户)肯定会成为有争议的话题。这一即将到来的趋势已与客户体验中的高级营销策略一起使用。
将相机放置在零售店后，商店所有者和经理可以分析购物者的行为并改善购买过程，以提供最佳的购物体验。
2020 年东京奥运会(日本)将使用面部识别技术
2020 年东京奥运会，官方将采用面部识别技术识别和授权运动员及个人，并允许他们通行。悉尼正在机场进行人脸识别试验，以帮助人们以更安全，更快捷的方式通过安检。
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。
如果面部识别出错了怎么办?
目前已经有许多实例说明如何轻松欺骗该技术。让我们讨论一些例子：
- 在俄罗斯，格里高里·巴库诺夫(Grigory Bakunov)创建了一种解决方案来混淆人脸检测设备。 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，他决定不将这种产品推向市场，因为犯罪分子很容易以此来愚弄面部识别解决方案。
- 2017 年底，一家越南公司使用口罩对安装在 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，用户甚至可以在发送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。