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每一个领域，并将以有趣的方式影响它们。人工智能(AI)和机器学习(ML)成为世界上一些最流行的技术的原因有很多。这些技术有能力改变地球的运转方式，毫无疑问，人工智能和机器学习领域正在发生一些事情。在这篇文章中，我们将讨论将塑造新的一年：2020的几个顶级人工智能和机器学习趋势。我们还将涵盖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，2023年与人工智能相关的产业规模将达到979亿美元。这意味着人工智能似乎拥有巨大的潜力。同时，机器学习领域正在发生很多事情。对机器学习解决方案和系统的需求将相当高。因为，迄今为止，全球已经诞生了大量基于人工智能和机器学习的应用。2020年人工智能和机器学习趋势汇集基于AI的广告和媒体尽管大多数AI和ML已经与业务相关联。人工智能目前主要用于ERP，一种基于Dynamics365人工智能的解决方案，但人工智能对创意产业和创意任务的积极影响是不可否认的，而且人工智能在广告和媒体方面似乎也有很大的潜力。AI和ML已经在创意广告和故事的创作中发挥了重要作用。此外，许多机构开始使用人工智能和机器学习来编写脚本。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，甚至有一些创造性的创新者试图利用这些新技术。提高客户参与度和忠诚度管理实时营销工作将需要基于AI的解决方案。AI和ML的作用将显而易见，因为营销团队将对开发有效的实时策略感兴趣。AI和ML为客户支持、营销团队和销售团队提供全方位的好处。许多新工具还具有基于人工智能的功能，旨在提高客户互动和营销活动的质量。此外，基于人工智能的业务决策被认为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提供支持的最新企业解决方案，公司可以更好地了解他们的客户，以便他们可以个性化营销活动和计划。因此，保留的机会会自动增加。人工智能和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、无人驾驶汽车和各种工厂中发挥重要作用。这项新技术的整体影响值得注意，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持续模拟、集成和测试AI系统。同样，通过激励技术，设计师和工程师可以确定人工智能如何影响系统。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可能很快就会达到15亿美元大关。区块链在2020年和未来几年似乎有很大的发言权，因为全球企业都将有兴趣投资它。关于这项技术有很多议论，并且有一定的势头与之相关。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，这种融合的一些优势将包括：大大改善交易、大大提高数据质量等等。工作场所的自动化2020年，人工智能和机器学习将在办公室更加活跃。尽管已经有很多关于AI和ML可以彻底改变办公室这一事实的讨论。然而，在2020年，我们将看到更多使用AI和ML的方法。我们还可能观察到AI和ML可以使工作场所操作自动化。然而，这并不意味着人力资源将被完全取代。但是，一些手动工作肯定会被自动化。因此，我们预计2020年的生产力和效率会更高。上面列出的是2020年AI和ML的一些主要趋势，除了这些趋势之外，还有一些东西会启发世界。例如更多地使用由人工智能和机器学习驱动的面部识别技术，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，具有许多用例，包括技术、市场、供应商等。面部识别是使用人脸进行身份验证或识别的过程。该技术根据一个人的面部细节分析、捕捉和比较模式。智能人脸识别技术是如何工作的？人脸识别技术分为三个步骤：人脸检测人脸特征捕捉人脸匹配人脸检测是在图像和视频中检测和定位人脸的第一步；第二步是特征捕捉，即根据特征将面部细节转化为一组数字信息的过程；人脸比对是验证人脸并将其与人匹配的最后一步。切勿将“身份”与“身份验证”混淆。这两个术语不同，具有不同的含义。在生物识别技术中，该技术用于通过可识别和有保证的数据来识别和验证一个人。身份只是“那个人是谁”，认证是“验证他/她是否真的是那个人”。接下来，我们就报告中人脸识别技术应用排名前三的类别进行讨论。1.安全——执法安全市场正在为打击犯罪和恐怖主义提供新的解决方案。在这个市场上，面部识别系统有利于侦查或预防犯罪。以下是安全市场如何使用该技术：它在签发身份证件时使用，并且大部分时间与其他生物识别技术（如指纹）结合使用。边境检查时会进行面部比对，以查看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。面部匹配还可用于对驾驶执照和身份证照片的数据库进行搜索。无人机配备了航空摄像头，可以在发生大规模事件的大范围内提供面部识别。2.健康如今，医疗保健行业可以通过深度学习和面部分析以多种方式使用面部识别和生物识别技术。医疗保健组织可以：更准确地跟踪患者之间的药物使用情况以96.6%的成功率检测遗传病支持疼痛管理流程营销和零售也许我们想知道为什么营销和零售需要面部识别技术？而我们知道营销和零售行业过去也用过这个技术，而且没有明显的提升，那么现在应该怎么应用呢？2020年，KYC（了解你的客户）肯定会成为争论的话题。这种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。通过在零售店安装摄像头，店主和经理可以分析购物者的行为并改进购买流程，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，官方将使用面部识别技术对运动员和个人进行身份识别和授权，并允许他们通过。悉尼正在机场试用面部识别，以帮助人们以更安全、更快捷的方式通过安检。在印度，Aadhaar的项目是世界上最大的生物识别数据库。Aadhaar卡为超过12亿的印度居民提供唯一的数字身份证号码。消息人士称，印度可能会在2020年推出其新的最大面部识别系统。如果面部识别出现问题怎么办？已经有很多例子说明这项技术是多么容易被欺骗。让我们讨论一些例子：在俄罗斯，GrigoryBakunov创建了一个混淆面部检测设备的解决方案。他开发了一种算法，涉及使用特殊化妆来欺骗软件。但是，他决定不将这种产品推向市场，因为这很容易让犯罪分子愚弄面部识别解决方案。2017年底，一家越南公司使用口罩破解了AppleiPhoneX中安装的FaceID面部识别功能。但这种黑客攻击更难被黑客大规模利用。换句话说，用户甚至可以在发送图像之前借助过滤器修改图像中的特定像素。这些变化是微小的，超出了人眼的范围，同时，它们混淆了面部识别解决方案。人工智能和机器学习是两种最强大和最具影响力的技术。这些技术有可能进入不同的领域并产生影响。我们不能声称可以预测未来几年将出现的所有关键主题。但这些技术正在慢慢进入不同的市场和领域。市场专业人士已经在多个实验中使用了AI和ML技术，您正在手机中使用该技术进行解锁。因此，毫无疑问，我们将在未来几年见证很多事情。关于人工智能和机器学习，你有什么想分享的吗？请对此评论发表评论。
