일상 생활에서 인공 지능의 상위 4가지 예 [2022]

인공 지능은 빠르게 성장하는 분야입니다. 의료, 운송, 금융 등 다양한 분야에서 그 영향력을 확인할 수 있습니다. 놀라운 것은 그 결과가 작거나 크다는 것입니다. 이 기사에서는 이러한 AI 사례 중 일부를 살펴보고 이 기술이 얼마나 영향력 있고 필수적인지 이해할 것입니다.

인공 지능 사례

1. 운송

운송 부문에서 많은 AI 사례를 찾을 수 있습니다. 택시 서비스 앱에서 Google에 이르기까지 여러 영역에서 AI의 힘을 사용하여 복잡한 문제를 해결하고 있습니다. 교통 분야에서 AI의 좋은 예는 자율 주행 자동차의 개발입니다.

이 자동차는 도로 위의 총 차량 수를 75% 줄이고 교통 사고를 약 90%까지 줄일 수 있습니다. 모두 개발 중이며 향후 몇 년 내에 시장에 출시될 수 있습니다. AI 자동 조종 장치는 수십 년 동안 사용되어 왔으며 항공 분야의 필수적인 부분입니다.

구글지도

Google 지도는 AI를 사용하여 교통 속도를 분석하고 한 위치에서 다른 위치로 가능한 최적의 경로를 추천합니다. 2013년에는 교통 앱인 Waze를 인수했습니다. 이 인수는 Maps가 사고 및 건설에 대한 사용자 보고서를 통합하는 데 도움이 되었습니다.

다양한 사용자와 장치로부터 지속적인 입력을 받는 광범위한 데이터베이스를 사용합니다. 많은 사람들이 매일 출퇴근길에 이 앱을 사용하기 때문에 가장 인기 있는 AI 사용 사례 중 하나입니다. Google 지도는 다양한 요인에 따라 특정 목적지에 도달하는 데 걸리는 시간을 알려줄 수 있습니다. 알고리즘은 다양한 운송 방법 및 경로에 대한 정확한 ETA를 결정하는 데 도움이 됩니다.

승차 공유 앱

Uber 및 Ola와 같은 차량 공유 서비스의 가장 큰 문제 중 하나는 가격 책정이었습니다. 다양한 시나리오에 대한 가격을 어떻게 결정할 수 있습니까? 이 문제를 해결하기 위해 그들은 기계 학습 및 AI를 기반으로 하는 동적 가격 책정을 사용합니다.

동적 가격 책정을 통해 승차 거리, 수요 및 가용성에 따라 서비스 가격을 결정할 수 있습니다. 그들은 ML과 AI를 사용하여 다른 문제도 해결합니다. 이러한 기술은 ETA를 결정하고, 픽업 위치를 찾고, 사기를 감지하는 데 도움이 됩니다.

2. 이메일

이메일은 작은 영역처럼 보일 수 있지만 AI 사용 사례와 애플리케이션으로 인해 많은 발전을 이루었습니다. Gmail의 자동 답장 제안을 여러 번 사용했을 수 있습니다. Google은 2015년에 이 기능을 출시했으며 그 이후로 인기 있는 기능이 되었습니다.

이메일에서 AI의 또 다른 결과는 Google의 자동 완성입니다. 버튼 하나만 누르면 문장을 완성할 수 있는 제안을 제공합니다. 해당 기능을 사용할 수 있다면 긴 이메일을 작성할 필요가 없습니다. 다음은 이메일에서 인공 지능 및 머신 러닝의 다른 영향입니다.

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이메일 분류

'기본', '소셜' 및 '프로모션' 받은편지함에서 Gmail의 이메일 분류를 본 적이 있을 것입니다. Gmail이 이러한 이메일을 어떻게 분류하는지 궁금하신가요?

이를 위해 머신 러닝과 AI를 사용합니다. Google은 이메일을 필요한 것으로 표시할 때마다 언급하면서 연구 논문에서 이것이 어떻게 작동하는지 지적했습니다. Gmail은 이를 통해 학습하고 그에 따라 해당 종류의 이메일을 분류합니다.

스팸 필터링

Gmail이 이메일을 분류하는 방법과 마찬가지로 스팸도 인식할 수 있습니다. 스팸 이메일은 많은 사람들에게 심각한 문제입니다. 매일 약 145억 개의 메시지가 스팸 입니다. 그리고 스팸메일도 종류가 많습니다.

신원 도용, 피싱, 사기는 스팸 이메일이 제기하는 많은 위협 중 일부일 뿐입니다. 스팸을 방지하기 위해 Gmail은 AI 및 ML을 사용하여 이러한 이메일을 인식합니다. 이 상황에서는 간단한 필터가 별로 유용하지 않기 때문에 AI와 ML이 필요합니다.

예를 들어 "나이지리아 왕자"라는 용어가 포함된 이메일을 필터링하면 일시적인 해결책일 뿐입니다. 스패머는 이를 위해 새로운 이름을 사용하기 시작합니다. 이것이 필터가 스팸을 식별하도록 항상 학습해야 하는 이유입니다.

스팸 필터링의 또 다른 문제는 개인화입니다. 마케팅 이메일이 다른 사람에게는 스팸일 수 있지만 나에게는 스팸이 아닐 수도 있습니다.

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3. 금융

인공 지능은 경제 분야에서 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 예를 들어 Betterment 및 Wealthfront와 같은 회사는 AI를 사용하여 전문 투자자의 모범 사례를 기반으로 고객에게 투자 조언을 제공하고 있습니다. 이 솔루션의 장점은 사람들이 저렴한 비용으로 매우 가치 있는 지침을 얻을 수 있다는 것입니다.

로보어드바이저는 다양한 분야에서 인기를 얻고 있습니다. 많은 젊은이들이 재정적 결정을 내리기 위해 이 조언자를 사용합니다. 이 부문의 은행 및 기타 주요 기관도 AI를 사용하여 더 많은 발전을 이룰 수 있는 다양한 방법을 찾고 있습니다. 은행에서 AI에 대해 자세히 알아보십시오. 그 외에도 금융 분야의 다른 AI 사례는 다음과 같습니다.

사기 예방

신용 평가 회사인 FICO는 AI를 사용하여 사기 거래를 예측합니다. 은행과 같은 금융 기관에서 일어나는 거래를 분석하는 것은 단순한 인간의 마음으로는 거의 불가능합니다.

은행 및 주요 금융기관의 거래량이 상당히 많습니다. 그렇기 때문에 AI가 이와 관련하여 도움을 줄 수 있습니다. FICO는 이를 위해 신경망을 사용합니다. 거래 규모 및 빈도와 같은 여러 요소를 확인하여 신뢰성을 판단합니다.

모바일로 입금 확인

미국의 많은 주요 은행은 여러 스마트폰 앱을 통해 수표를 입금하는 기능을 제공하기 시작했습니다. 고객이 수표를 입금하기 위해 은행을 직접 방문할 필요가 없기 때문에 가장 흥미로운 AI 사례 중 하나입니다.

그들은 단순히 휴대 전화를 꺼내 앱을 열고 수표를 스캔하고 보증금을 낼 수 있습니다. 이러한 AI 사용 사례에서 소프트웨어는 수표에 적힌 내용을 검사하고 OCR을 사용하여 텍스트로 변환합니다.

4. 소셜 미디어

소셜 미디어 플랫폼은 우리의 일상 생활에서 없어서는 안될 부분이 되었습니다. 그리고 그들은 연락을 취하지 않았습니다. 모든 주요 소셜 미디어 플랫폼은 어떤 방식으로든 인공 지능과 기계 학습을 사용합니다.

Snapchat의 얼굴 필터는 소셜 미디어에서 AI의 좋은 예입니다. 2015년에 도착한 필터는 Lenses였습니다. 그 이후로 그들은 Snapchat의 주요 하이라이트가 되었습니다. 얼굴의 움직임을 추적하고 그에 따라 필터를 적용합니다.

우리는 다음과 같은 점에서 소셜 미디어의 다른 AI 사용 사례에 대해 논의했습니다.

페이스북

Facebook에서 친구의 사진을 업로드할 때 태그할 수 있는 친구를 어떻게 제안하는지 궁금하신가요?

Facebook은 이를 위해 AI를 사용합니다. 그것은 얼굴 인식 소프트웨어를 통해 사진에 있는 사람을 식별하고 그에 따라 제안을 제공합니다. 페이스북은 AI에 대한 막대한 투자를 통해 이처럼 정교한 얼굴 인식이 가능하다.

페이스북은 안면 인식 기술로 인해 여러 회사를 인수했습니다. 그들은 2016년에 Faciometrics와 Masquerade를, 2012년에 Face.com을 인수했습니다. 모두 수백만 건의 인수였습니다.

페이스북이 AI를 사용하는 곳은 얼굴 인식만이 아니다. 또한 AI를 사용하여 사용자 피드를 개인화합니다. AI는 또한 Facebook이 타겟 광고를 개선하는 데 도움이 됩니다. 타겟 광고의 정확도가 높을수록 클릭률이 높아집니다. Facebook은 광고로 돈을 벌기 때문에 타겟팅 개선에 많은 중점을 둡니다.

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인스타그램과 핀터레스트

Instagram은 소셜 미디어 산업에서 빠르게 성장했습니다. 빠른 성장은 Facebook이 2012년에 이 플랫폼을 인수한 다양한 이유였습니다.

인스타그램도 AI를 사용합니다. 인공 지능을 사용하여 이모티콘의 컨텍스트를 이해합니다. 이모티콘의 의미를 파악해 사람들에게 이모티콘을 추천해주는 추천 시스템을 구축했다. 예를 들어 충격을 받은 이모티콘은 'OMG'를 대체할 수 있습니다.

AI를 낭비하는 것처럼 보일 수 있지만 Instagram은 이모티콘 사용이 상당히 증가했습니다. 그리고 이 기능은 사용자 참여를 높이는 데 도움이 되었습니다. 또한 사람들이 플랫폼을 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

마찬가지로 Pinterest는 AI를 사용하여 이미지에 있는 개체를 찾습니다. 이미지에 존재하는 객체를 식별한 후 유사한 이미지(또는 '핀')를 사용자에게 추천합니다. 스팸 방지 및 광고 성능 최적화는 Pinterest가 기계 학습을 사용하는 다른 영역입니다.

챗봇

여러 플랫폼에서 챗봇을 본 적이 있을 것입니다. 그들은 또한 인공 지능의 산물입니다. Facebook은 2015년 Wit.ai를 인수했습니다. Wit.ai는 개발자가 챗봇을 만드는 데 도움을 주는 엔진입니다. 이러한 봇은 NLP(자연어 처리)를 통합할 수 있습니다.

Facebook이 Wit.ai를 인수한 후 개발자에게 메신저를 출시하여 이 목적을 위해 Wit.ai의 기능을 사용함으로써 더 대화적이고 발전된 챗봇을 만들 수 있게 되었습니다.

Slack은 이러한 플랫폼의 또 다른 예입니다. 이를 통해 개발자는 챗봇을 통합할 수 있습니다. 소셜 미디어 외에도 많은 웹 사이트에서 이 AI 기반 기술을 활용하여 사용자 경험을 향상합니다. Python에서 챗봇을 만드는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

AI는 미래다

여기에서 공유한 다양한 AI 사례를 읽은 후에는 이 기술이 얼마나 영향력이 있는지 이해했을 것입니다. 그리고 여전히 상승세입니다. 많은 조직에서 AI를 사용하여 사용자 경험, 성능 또는 효율성을 향상하고 있습니다.

그렇기 때문에 AI 전문가에 대한 수요가 많습니다. 인공지능 전문가가 되고 싶다면 인공지능 과정을 수강 하는 것을 추천 합니다. 또한 블로그로 이동하여 이 주제에 대한 기사와 가이드를 살펴볼 수도 있습니다.

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마무리

인공 지능 예제, 기계 학습에 대해 자세히 알아보려면 작업 전문가를 위해 설계되었으며 450시간 이상의 엄격한 교육, 30개 이상의 사례 연구 및 과제, IIIT-B 동문 자격, 5개 이상의 실질적인 실습 캡스톤 프로젝트 및 최고의 기업과의 취업 지원.