AI、機械学習、ディープラーニングの違いは何ですか?

AIとは

人工 知能 機械 学習

学問分野としての人工知能は1956年に設立されました。当時の目標は、今のところ、コンピュータに、人間に限って考えられるタスク、つまり知能を必要とするものを実行させることです。当初、研究者はチェッカーのプレイやロジックの問題の解決などの問題に取り組みました。

これらのチェッカーの1つがプログラムを再生している出力を見ると、特にコンピュータがあなたを打ち負かしたときに、それらの動きの背後に何らかの形の「人工知能」があることがわかります。初期の成功により、最初の研究者はAIの可能性に対してほぼ無限の熱意を示しました。これは、いくつかの問題がどれほど難しいかを誤って判断した程度によってのみ一致しました。

したがって、人工知能はコンピュータの出力を指します。コンピューターはインテリジェントな処理を行っているため、人工的な知能を示しています。

AIという用語は、これらの問題がどのように解決されるかについては何も言いません。ルールベースまたはエキスパートシステムを含む多くの異なるテクニックがあります。そして、1980年代には、機械学習という1つのカテゴリの技術がより広く使用されるようになりました。

機械学習とは

これらの初期の研究者がいくつかの問題をはるかに困難であると判断した理由は、それらの問題がAIに使用された初期の技術に対応できなかったからです。ハードコードされたアルゴリズムまたは固定されたルールベースのシステムは、画像認識やテキストからの意味の抽出などにはうまく機能しませんでした。

解決策は、人間の行動(AI)を模倣するだけでなく、人間の学習方法を模倣することであることがわかりました。

どのように読み方を学んだかを考えてください。最初の本を取りに行く前に、座ってつづりや文法を学びませんでした。単純な本を読んで、時間をかけてより複雑な本を卒業します。あなたは実際にあなたの読書からスペルと文法のルール(と例外)を学びました。言い換えると、大量のデータを処理し、そこから学んだということです。

それがまさに機械学習のアイデアです。アルゴリズムに(脳とは対照的に)大量のデータを供給し、それを理解させます。金融取引に関する大量のデータをアルゴリズムに入力し、どの取引が不正であるかをアルゴリズムに通知し、不正の兆候を解明して、将来の不正を予測できるようにします。または、顧客ベースに関する情報をフィードして、それらをセグメント化するための最良の方法を把握させます。機械学習手法の詳細については、こちらをご覧ください。

これらのアルゴリズムが開発されたとき、それらは多くの問題に取り組むことができました。しかし、人間が簡単に見つけたいくつかのこと(音声認識や手書き認識など)は、マシンにとって依然として困難でした。ただし、機械学習が人間の学習方法を模倣することである場合は、ずっと進んで人間の脳を模倣してみませんか?それがニューラルネットワークの背後にある考え方です。

人工ニューロンシナプスでつながっているニューロンは脳の主要な要素です)を使用するという考えはしばらく前からありました。そして、ソフトウェアでシミュレートされたニューラルネットワークは、特定の問題に使用され始めました。彼らは多くの約束を示し、他のアルゴリズムでは対処できないいくつかの複雑な問題を解決することができました。

しかし、機械学習は依然として、小学生が簡単に取り組んだ多くのことに行き詰まっています。この写真には何匹の犬がいるのか、それとも本当に狼がいるのでしょうか。あそこを歩いて熟したバナナを持ってきてください。本の中でこのキャラクターがそれほど泣いたのはなぜですか?

問題は機械学習の概念にあるのではないことがわかりました。または、人間の脳を模倣するという考えを使っても。比較的単純な方法で接続された数百または数千のニューロンを持つ単純なニューラルネットワークは、人間の脳ができることを複製できなかっただけです。あなたがそれについて考えても、それは驚くべきことではありません。人間の脳には約86億のニューロンと非常に複雑な相互接続があります。

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ディープラーニングとは

簡単に言えば、ディープラーニングとは、より多くのニューロン、レイヤー、相互接続性を持つニューラルネットワークを使用することです。人間の脳の複雑さを真似ることはまだまだ先ですが、その方向に進んでいます。

自動運転車からGo-playingスーパーコンピューター音声認識に至るまでのコンピューティングの進歩について読むと、それは内部の深い学習です。あなたは何らかの形の人工知能を体験します。舞台裏では、そのAIはある種のディープラーニングによって支えられています。

いくつかの問題を見て、ディープラーニングが単純なニューラルネットワークや他の形式の機械学習とどのように異なるかを見てみましょう。

バーチャルリアリティマーケティングの5つの利点

バーチャルリアリティは旅行の必要性をなくすことができますが、ほとんどの人はVRビデオでそれを見てから実際に目的地を体験したいと思うようです。 このマーケティングツールを使用して予約を増やすことを検討している場合は、次の5つの利点を確認してください。

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1.競合他社の一歩先を行く

オンラインの訪問者をWebサイトに引き付け、売り上げや予約を増やすには、WebユーザーにWebサイトを離れるように促すことなく、VRビデオへの比類のないアクセスを提供する必要があります。 競合他社の一歩先を行きたい場合は、見込み顧客がサービスとやり取りできるようにして、ホームページに長く滞在する必要があります。 視聴者との信頼関係を築く必要があるため、マウスをクリックするだけでは不十分です。 バーチャルリアリティビデオは、プレーンテキストではなく、独自のインタラクションを通じて視聴者に到達するエクスペリエンスを開発する機会をビジネスに提供します。

2.潜在的な顧客にサービスを事前に紹介できます

VR動画を使用すると、潜在的な顧客は、予約する前にまず目的地を探索できます。 旅行アプリやインタラクティブマップをバーチャルリアリティビデオに組み込んで、顧客の興味のある方向、ルート、場所を特定することもできます。 これは、お客様に目的地のパンフレットを提供するだけでなく、宣伝しているホテルのリゾートやツアーを鮮明で説得力のある方法で紹介するチャンスです。 事前にVRビデオを使用して潜在的な顧客にサービスを提供することにより、旅行会社が透明で信頼できるというメッセージを伝えます。

3. VRは強化されたユーザーエクスペリエンスを提供します

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VRビデオを使用すると、ユーザーはホテルの部屋を夢中になって旅に出たり、施設を探索したり、リゾートを散策したり、直接予約したりすることができます。 実際、このユニークな感覚的な体験は、ユーザーが目的の場所に行ってその歴史についてさらに学び、ホテルのレストランのメニューをチェックし、360度のバーチャルウォークスルーでスパトリートメントを探索できるため、ストーリーテリングのようなものになります。 バーチャルリアリティの動画は、ユーザーのあらゆる種類のオンサイトエクスペリエンスを向上させることができるため、旅行業界の究極のマーケティングツールになりつつある理由が理解できます。

4. VRマーケティングが売り上げの向上に貢献

初めてのVRビデオを作成するために必要な機器は、360度のビデオ撮影ができる優れたカメラさえあれば、高価である必要はありません。ドローンを使って同時ショットを簡単にキャプチャできます。ドローンを1日安価にレンタルできます。プロジェクトを支援するクリエイティブチームがある場合は、「購入前に試す」マーケティング戦略のようにユーザーが環境と対話できるようにする究極のVRビデオを作成できます。 VRマーケティングビデオの作成に少しの時間とお金を投資することで、ブランドの売り上げを伸ばすことができます。

5.コンテンツマーケティングに最適なツールです

高品質のコンテンツはオンラインマーケティングに不可欠であり、すべてのビジネスオーナーは、視聴者に一貫した価値を与えることの重要性を知っています。バーチャルリアリティによるコンテンツマーケティングは、VRヘッドセットから直接見込み顧客にビジネスを提示する革新的な方法です。露出を最大化するには、動画をソーシャルメディアサイトで共有する必要があります。あなたのコンテンツは、オンラインユーザーが体験を運転したり乗ったりすることさえできる限り魅力的なものであるべきであることに注意してください。コンテンツマーケティング担当者は、旅行ビジネスにバーチャルリアリティを活用することで、常に進化するテクノロジートレンドを把握する必要があります。

バーチャルリアリティテクノロジーの詳細については、

eラーニング管理システム

eラーニング管理システムでは、多くの場合、従業員はeラーニングコースとコンテンツに参加して追跡でき、結果の概要を明確に把握できます。 最も包括的な学習管理システムには、次のようなツールがあります。

後任計画ロードマップ
コンピテンシー管理とプロファイル
スキルギャップ分析
認定と賞
バーチャルライブクラス
資源配分
過去5年間はeラーニングに重点を置いているため、学習管理システムは、学習管理システムとパフォーマンス管理システムの組み合わせとして採用されています。

一般的なメリット

Eラーニング管理システムの実装には、複数の利点があります。

1.学習管理システムはトレーナーに余分な時間をもたらします

トレーナーは多くの場合、作業量が多すぎます。 1〜2人の新入社員を支援する代わりに、彼らは大規模なグループを教える必要があります。その結果、これらの専門家の多くは、基礎だけをカバーし、新入社員が特定の科目の複雑さを理解するのを助けない一般的な講義を行います。

2.管理者向けの学習データの安全で簡単な交換

各学習管理システムは安全なツールであり、堅牢なサーバーであり、企業の学習プログラムを補完するコース、評価、ドキュメント、マニュアルまたはガイドの形式で、学習リソースのアップロード、保存、共有を容易にします。これらのオンラインリソースは、学習者が必要なときにジャストインタイムで情報にアクセスするためのリポジトリとして、または対面式の学習セッション中にパフォーマンスサポートツールとして統合できます。

3.幅広い学習チャネルとメディア形式

従来の学習(たとえば、従来のセミナー)は、口頭によるトレーニングまたはトレーナーによる書面による指示に限定されています。高度な学習管理システムのおかげで、学習はさまざまなメディア形式(HTML、ビデオ、オーディオ、テキストファイルなど)の幅広い学習要素にアクセスできます。これは、従業員に徹底的で魅力的な学習体験を確立する大量の情報のナレッジリポジトリとして機能します。

eラーニングシステムについて詳しくは、こちらをご覧ください。 

https://bap-software.net/knowledge/e-learning-system/

2020年のオフショアおよびニアショアのソフトウェア開発動向

それについては疑いの余地がありません。オフショアソフトウェア開発は急速に動き、刺激的な分野であり、規模の大小を問わず、企業に拡大、多様化、開発の機会を提供しています。 そして、これらの機会は成長しています。 オフショアとニアショアの両方のソフトウェア開発がますます一般的になり、急速に変化する市場の要求に応えるために急速に変化しています。

このブログでは、2020年にセクター全体で見られる大きな変化について説明します。

オフショア開発

人材調達がオフショア/ニアショアソフトウェア開発の主な原動力になる

現時点では、多くの組織が、オフショアおよびニアショアの開発機会に目を向け、コストを根本的に削減し、より効率的に仕事を提供できるようにしています。これは残念なことであり、業界の利益に害を及ぼします。幸いなことに、認識と動機は変化しており、この進歩は続くだけです。

2020年には、より多くの企業(エンタープライズとVCが支援するスタートアップの両方)が、才能の獲得と拡大の手段として、さまざまな国でリモートの才能を探索するようになります。既存のチームをニッチな才能で補完し、社内の労働力の生産性を高めることができるスキルを見つけるのが難しいため、「混合労働力」という用語は高成長ビジネスの間で標準になる可能性があります。

人材が不足するにつれて、世界中で需要が高まります。この成長と政治的不安定性(ブレグジット、米国の移民政策など)が相まって、移民労働者を雇うことがより困難になり、企業に人材の代替を求めて海外に向かわせるようになってきています。

アウトソーシングモデルは「アウトシェアリング」モデルに移行します

オフショア/ニアショアのソフトウェア開発プロジェクトの多くは、ベンダーとサプライヤーの間の明確な専門家の分業で運営されています。外部の開発者は、完全に独立したエンティティとして機能し、ベンダーの要求に従ってプロジェクトを実行することがよくあります。

この動きは多くの人に残りますが、パートナーシップが大幅に増加し、代わりに外部チームが社内リソースの直接の延長と見なされます。これらのチームは、ベンダーの独自のツールや才能と、より統合された方法で連携して機能します。

その結果、この緊密な関係により、サプライヤーは、社内チームが望まないタスクを実行するだけでなく、優先度の高い中核的な提案についてベンダーと協力できるようになります。

一部のオフショアおよびニアショアベンダーは、協力しているベンチャーに株式を取得することにより、この統合をさらに一歩進めます。このような状況では、これはクライアントとベンダーの関係の緊密性をさらに強固にし、プロジェクトを成功させるためにすべての人の最善の利益になることを保証します。

ベンダーはますます専門化します

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それは秘密ではありませんが、オフショア/ニアショアのソフトウェア開発チームはニッチ市場のニーズを満たすためにますます専門化しており、この傾向は成長するでしょう!

高度にターゲットを絞った技術領域に焦点を当てることにより、チームはソフトウェア開発内の特定のセクターのニーズを満たすために、その機能をますますカスタマイズおよび開発します。

スペシャリズムがかつてWebやモバイルなどで分割されていたところ、開発者はAR / VR / IoT / AI /ビッグデータ/ブロックチェーンなどを専門とするチームにより、さらに細かいレベルで断片化しています。これらのスペシャリティは、 その日以来、独自のスキルセットに対する需要が拡大し、ジェネラリストが市場の需要にうまく応えることが困難になっています。 チームは、特定の領域に焦点を合わせるか、それをうまく実行するために必要な専門知識と知識により、まったくその領域に対応しないことを選択しています。

新しい次の場所は、高品質の開発リソースを提供します

オフショアソフトウェア開発の機会は、南米とアフリカで世界規模で成長するように設定されており、インドと東ヨーロッパで伝統的に見られるものに匹敵する高品質の開発チームをますます提供しています。

市場がグローバル化し続けるにつれ、競争が激化し、ジェネラリストが成功することはさらに困難になります。これは、多くの人が単一のニッチに焦点を当てることによって専門化し、差別化するための触媒になります。

2020年には、オフショア/ニアショアのソフトウェア開発市場は、チームの場所とそれらが提供できるスキル/専門知識の両方の点で、かつてないほど多様化するでしょう。

組織がリモート作業の機会と国境を越えたコラボレーションを標準としてますます重視するようになり、世界的な考え方の変化が起こっています。新しいツールや改良されたツールを自由に使えるようになったことで、企業はグローバルコラボレーションの実用的および商業的メリットをこれまで以上に享受しており、この進化は業界を前進させています。

「仕事の未来」は現在ホットなトピックであり、ビジネスがコアで小規模な専任チームを維持しつつ、パートナーシップネットワークを活用して高品質の出力を大規模に提供する方法を予測しています。未来の会社はもはや企業の壁や国境に縛られないため、雇用主は場所に関係なく、適切な価格で最高の人材を調達し始めています。

一元化された階層型オフィスモデルは何十年にもわたって定着した標準であり、そのため多くの人にとって、仕事の代替の未来がどのようなものになるかを理解することは困難です。機会を見て外部の才能を受け入れる人は、間違いなく新しいグローバルな労働経済の最大の利益を享受するでしょう。

高品質のオフショア/ニアショアソフトウェア開発は、業界の進化と多様化に伴って、将来に向けてのみ成長します。ニッチ開発スキルへの需要の高まりと、コストより品質への関心の高まりにより、業界はかつてないほど拡大し、繁栄するでしょう。すべての兆候は、2020年以降の大成功を指しています。

オフショア開発の詳細については、こちらをご覧ください。https://bap-software.net/knowledge/offshore-development-details/