경외심을 불러일으키는 2020년 AI 및 머신 러닝 트렌드

인공 지능과 기계 학습은 세계에서 가장 번성하고 혁신적인 기술 중 두 가지입니다. 이러한 기술은 전 세계 거의 모든 분야에 진출하고 있으며 흥미로운 방식으로 해당 분야에 영향을 미치고 있습니다.

AI와 ML을 세계에서 가장 원하는 기술로 만드는 데에는 수많은 이유가 있습니다.

이러한 기술은 행성이 작동하는 방식을 바꿀 수 있는 힘이 있습니다. 그리고 AI와 ML의 세계에서 계속 일어나고 있는 일이 있다는 사실에는 의심의 여지가 없습니다. 이 기사에서는 새해인 2020년을 형성할 몇 가지 주요 AI 및 ML 트렌드에 대해 이야기할 것입니다. 또한 2020년 안면 인식 기술과 그 사용 사례에 대한 주제도 다룰 것입니다.

인공 지능과 머신 러닝이 하늘을 만납니다

먼저 2023년까지 인공지능 솔루션 관련 매출이 979억 달러에 달할 것으로 예상된다는 점을 강조하고 싶습니다. 이는 AI가 잠재력이 많다는 것을 의미합니다. 동시에 기계 학습의 세계에서도 많은 일이 일어나고 있습니다. 그리고 머신 러닝 솔루션과 시스템에 대한 수요도 상당히 높을 것으로 예상됩니다. 결국 세계는 AI와 Ml에서 파생될 수 있는 수많은 이점을 실현했습니다.

주목해야 할 2020년 AI 및 ML 트렌드

인공지능 기반 광고 및 미디어

그러나 대부분 인공 지능 및 기계 학습이 기업과 관련되어 있습니다. AI의 주요 용도는 Dynamics 365 작업의 자동화입니다. 하지만 AI가 창조산업뿐만 아니라 창작과제에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 점은 의심의 여지가 없다. 인공 지능은 광고와 미디어의 세계에서도 많은 잠재력을 가지고 있는 것 같습니다. AI와 ML은 이미 창의적인 광고와 스토리를 만드는 데 중요한 역할을 했습니다. 또한 많은 에이전시에서 ML과 AI를 대본 작성에도 사용하기 시작했습니다. 2020년에는 크리에이티브 에이전시와 미디어 하우스에서 이러한 기술을 더 많이 사용하게 될 것입니다. 사실, 창의적인 크래커 잭조차도 이러한 새로운 기술을 최대한 활용하기 위해 최선을 다할 것입니다.

고객 상호 작용 관리 및 충성도 향상

실시간 마케팅 노력에는 AI 기반 솔루션이 필요합니다. 마케팅 팀은 효율적인 실시간 전략을 만드는 데 관심이 있으므로 AI와 ML의 역할은 꽤 분명할 것입니다. AI 및 ML은 고객 지원, 마케팅 및 영업 팀에 포괄적인 이점을 제공합니다. 많은 새로운 도구에는 고객 상호 작용 및 마케팅 캠페인의 품질을 향상시키는 것을 목표로 하는 AI 기반 기능도 있습니다.

또한 AI 기반 비즈니스 의사 결정은 더 나은 고객 확보 및 유지로 이어진다고 믿어집니다. 마찬가지로 AI와 ML은 고객 라이프사이클에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보입니다. AI로 구동되는 최신 기업 솔루션의 도움으로 기업은 고객을 더 잘 이해할 수 있으므로 개인화 된 캠페인과 계획을 세울 수 있습니다. 따라서 자동으로 유지 가능성이 크게 높아집니다.

AI와 모델 기반 설계의 관계

인공 지능은 이미 풍력 터빈, 항공기 엔진, 자율 주행 차량 및 다양한 산업 플랜트의 세계에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 새로운 기술의 전반적인 영향은 특히 복잡하고 다중 도메인 시스템에서 주목할 만합니다. 신세대 디자이너들은 모델 기반 디자인 도구에 관심이 있습니다. 따라서 설계자가 AI 시스템을 지속적으로 시뮬레이션, 통합 및 테스트할 수 있도록 지원합니다. 또한 자극 기술의 도움으로 설계자와 엔지니어는 AI가 시스템에 미치는 영향을 식별할 수 있습니다. 따라서 모델 기반 디자인이 사회에서 매우 긍정적인 역할을 한다는 사실에는 의심의 여지가 없습니다.

블록체인 산업에 대한 AI 및 ML의 영향

블록체인은 곧 15억 달러에 도달할 수 있습니다. 전 세계의 기업이 투자에 관심을 가질 것이기 때문에 블록체인은 2020년과 그 이후 몇 년 동안 큰 발언을 할 것 같습니다. 이 기술은 이미 많은 화제를 불러 일으켰고 그와 관련된 특정 추진력이 있습니다. 이제 이 기술은 AI와 ML이 결합되어 더욱 강력해질 것으로 예상됩니다. 따라서 2020년에는 AI로 구동되는 더 새로운 블록체인 도구와 기술을 기대할 수 있으며 이러한 통합의 몇 가지 이점은 훨씬 개선된 트랜잭션, 훨씬 더 나은 데이터 품질 및 기타 여러 가지가 될 것입니다.

작업장 자동화

2020년에는 AI와 ML이 사무실에서 더욱 활발해질 것입니다. 그러나 AI와 ML이 사무실을 완전히 변화시킬 것이라는 사실과 관련하여 이미 많은 논의가 있었습니다. 그러나 올해에는 AI와 ML이 더 많이 사용되는 것을 보게 될 것입니다. 그리고 아마도 AI와 ML이 작업장에서 작업을 자동화할 것임을 관찰할 수도 있습니다. 그렇다고 해서 인력이 완전히 대체되는 것은 아닙니다. 그러나 일부 수동 작업은 확실히 자동화됩니다. 따라서 2020년에는 더 많은 생산성과 효율성을 기대할 수 있습니다.

위에 나열된 몇 가지 상위 2020 AI 및 ML 트렌드는 이러한 트렌드 외에도 세계를 흥분시킬 몇 가지 사항이 있습니다. 안면 인식 기술을 더 많이 사용하는 것처럼. AI와 ML로 구동되며 이 초정밀 생체 인증은 2020년에 개선될 것입니다. 또한 안면 인식의 활용도는 이전보다 많을 것입니다.

이 기술은 더 매력적이고 흥미롭고 기술, 시장, 공급업체 등을 포함한 많은 사용 사례가 있습니다.

얼굴 인식은 얼굴을 사용하여 사람을 확인하거나 식별하는 프로세스입니다. 이 기술은 사람의 얼굴 세부 사항을 기반으로 패턴을 분석, 캡처 및 비교합니다.

작동 원리

안면 인식 기술에는 세 단계가 있습니다.

1. 얼굴 인식
2. 얼굴 캡처
3. 페이스 매치

얼굴 감지는 이미지 및 비디오에서 사람의 얼굴을 감지하고 찾는 프로세스의 초기 단계입니다.

얼굴 캡처는 특징을 기반으로 얼굴 세부 정보를 일련의 디지털 정보로 변환하는 프로세스의 다음 단계입니다.

얼굴 일치는 얼굴을 확인하고 사람과 일치하는 마지막 것입니다.

"식별"과 "인증"을 혼동하지 마십시오. 두 용어는 서로 다르고 다른 의미를 가지고 있습니다. 생체 인식에서 이 기술은 인식 가능하고 확실한 데이터를 통해 사람을 식별하고 인증하는 데 사용됩니다. 식별은 단순히 "그 사람이 누구인지"이고 인증은 "그 사람이 실제로 그 사람인지 확인"입니다.

최종 보고서에 얼굴 인식 기술을 사용하는 상위 3개 애플리케이션 범주가 있습니다. 이 상위 3개 범주에 대해 논의해 보겠습니다.

1. 보안 – 법 집행

보안 시장은 범죄와 테러리즘에 맞서 싸우기 위한 새로운 솔루션을 만들고 있습니다. 이 시장에서 얼굴 인식 시스템은 유익하거나 범죄를 감지하고 예방합니다. 보안 시장에서 이 기술을 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 이 기술은 신분증을 발급할 때 사용되며 대부분 지문과 같은 다른 생체 인식과 결합됩니다.
2. 여권의 디지털화된 생체 인식이 여권 소지자의 얼굴과 일치하는지 확인하기 위해 국경 검사에서 얼굴 일치가 수행됩니다.
3. 얼굴 일치는 운전 면허증 및 신분증 사진 데이터베이스에 대한 검색을 실행하는 데에도 사용됩니다.
4. 드론은 대규모 이벤트가 발생하는 넓은 지역에서 얼굴 인식을 제공하기 위해 항공 카메라와 함께 설치됩니다.

2. 건강

딥 러닝과 얼굴 분석을 통해 오늘날 의료 산업에서 여러 가지 이유로 얼굴 인식 및 생체 인식을 사용할 수 있게 되었습니다. 의료 기관은 다음을 수행할 수 있습니다.

1. 환자의 약물 사용을 보다 정확하게 추적
2. 96.6%의 성공률로 유전 질환을 감지
3. 통증 관리 프로세스 지원
4. 마케팅 및 소매

우리 대부분은 마케팅 및 소매 부문에 안면 인식 기술이 필요한 이유를 궁금해합니다. 마케팅과 소매업에서 이 기술을 활용하는 것은 거의 예상하지 못했기 때문에, 그렇다면 어떻게 해야 합니다. KYC(Know Your Customer)는 2020년에 반드시 논쟁의 대상이 될 것입니다. 이 다가오는 트렌드는 고객 경험의 고급 마케팅 전략과 함께 사용됩니다.

카메라가 소매점에 설치되면 매장 소유자와 관리자는 쇼핑객의 행동을 분석하고 구매 프로세스를 개선하여 최고의 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.

2020년 도쿄올림픽을 계기로 안면인식을 환영하는 아시아(일본)

안면 인식 기술은 2020년 도쿄 올림픽에서 공식적으로 승인된 개인/선수를 식별하고 자동으로 액세스할 수 있도록 적용됩니다.

시드니는 보안을 통해 사람들을 더 안전하고 빠르게 이동할 수 있도록 공항에서 안면 인식 테스트를 진행하고 있습니다.

인도에서 Aadhaar 프로젝트는 전 세계에서 가장 큰 생체 인식 데이터베이스입니다. Aadhaar 카드는 12억이 넘는 인도 거주자에게 고유한 디지털 ID 번호를 제공합니다. 그리고 소식통에 따르면 인도는 2020년에 가장 큰 새로운 얼굴 인식 시스템을 출시할 수 있습니다.

얼굴 인식에 속으면 어떻게 될까요?

이 기술이 어떻게 쉽게 속을 수 있는지 설명하는 많은 사례가 있습니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

• 러시아에서 Grigory Bakunov는 얼굴 감지 장치를 혼동하는 솔루션을 만들었습니다. 그는 소프트웨어를 속이기 위해 특별한 메이크업을 사용하는 알고리즘을 개발했습니다. 그러나 범죄자들이 이 제품으로 안면 인식 솔루션을 쉽게 속일 수 있기 때문에 이 제품을 출시하지 않기로 결정했습니다.
• 2017년 말 베트남 기업이 마스크를 사용해 애플 아이폰X에 탑재된 페이스ID 안면인식 기능을 해킹하기도 했다. 하지만 해킹은 해커가 대량 악용하기에는 더 복잡하다.

즉, 사용자는 필터를 사용하여 이미지를 온라인에 공개하기 전에 이미지의 특정 픽셀을 수정할 수 있습니다. 이러한 변화는 미시적이며 사람의 눈으로는 도달할 수 없는 동시에 안면 인식 솔루션에 혼란을 줍니다.

AI와 ML은 가장 강력하고 영향력 있는 두 가지 기술입니다. 이러한 기술은 다양한 분야에 진출하여 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 우리는 앞으로 몇 년 안에 나타날 모든 중요한 주제를 예측할 수 없습니다. 그러나 이러한 기술은 천천히 다른 시장과 분야에 도달하고 있습니다. AI 및 ML 기술은 이미 시장 전문가들이 여러 실험에서 사용하고 있습니다. 잠금 해제를 위해 휴대전화에서도 이 기술을 사용하고 있습니다. 그러므로 앞으로 우리가 많은 것을 목격하게 될 것이라는 사실에는 의심의 여지가 없습니다.

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