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Applicazioni dell’apprendimento federato e dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è una tecnologia all’avanguardia che continuerà a evolversi e a guadagnare un’enorme trazione nel mondo di oggi. Con l’intelligenza artificiale, le macchine possono ora esibire un’intelligenza a livello umano. Nel tempo, gli ingegneri hanno compiuto progressi significativi nell’apprendimento automatico (ML) e nell’intelligenza artificiale. Una di queste tecnologie è l’apprendimento federato (FL). In poche parole, FL è un’IA decentralizzata che si integra bene con il dominio blockchain. Phoenix Global è pioniere nell’uso di FL basato su blockchain combinato con le applicazioni esistenti di AI.

Intelligenza artificiale (AI) – Applicazioni multipiattaforma

Marketing

Molte storie di successo dell’IA riguardano la rivoluzione dell’e-commerce. All’inizio, navigare tra le piattaforme di e-commerce era un compito titanico, in particolare quando l’acquirente o il venditore disponeva di informazioni limitate sul prodotto di interesse. Nella maggior parte dei casi, avevano bisogno di conoscere il nome esatto del prodotto. Ora, anche un nome di prodotto errato nella barra di ricerca restituisce risultati diversi e pertinenti. Prima di digitare 5 parole su 12, l’utente ha diversi suggerimenti di corrispondenza. Questi risultati sono possibili perché Internet utilizza previsioni basate sull’attività. L’intelligenza artificiale (AI) fa un ottimo lavoro in questo, creando fantastiche opportunità di marketing. Un CRM basato sull’intelligenza artificiale offre alle aziende approfondimenti in tempo reale su diversi canali di consumo. AI-CRM può anche imparare dai modelli storici per determinare i migliori lead di vendita per il futuro. I dati raccolti nell’industria automobilistica sono enormi. Sfortunatamente, questi dati potrebbero alla fine diventare inutili se l’industria non ricava approfondimenti. Per risolvere questo problema, entra in gioco l’intelligenza artificiale, in particolare con i veicoli a guida autonoma e la robotica. Finanza, analisi di mercato e previsioniLa maggior parte delle istituzioni finanziarie si affida all’esperienza di data scientist e CPU di fascia alta per prevedere i modelli di mercato. Tuttavia, gli esseri umani hanno capacità limitate nell’analisi dei dati. D’altra parte, le macchine basate sull’intelligenza artificiale possono elaborare grandi volumi di dati, apprendere modelli di mercato dai dati passati e fornire previsioni futuristiche. I dati storici sono strumentali a decisioni futuristiche nel settore sanitario. L’intelligenza artificiale può aiutare gli operatori sanitari a ottenere una diagnosi rapida e accurata ed effettuare le chiamate giuste in scenari di emergenza. Le innovazioni dell’intelligenza artificiale nell’assistenza sanitaria includono sistemi di prevenzione dell’ictus, sistemi diagnostici del cancro e tracker sanitari in tempo reale. Il settore bancario non manca mai di adottare nuove tecnologie, significativamente se migliorano l’esperienza e la sicurezza del cliente. Diversi sistemi bancari hanno già utilizzato soluzioni orientate all’intelligenza artificiale per rilevare le frodi, risolvere le anomalie delle carte di credito e migliorare l’assistenza ai consumatori. L’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale hanno dato vita a chatbot intelligenti, che forniscono risposte pertinenti e in tempo reale con un eccellente riconoscimento vocale. Altre applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento federato offerte da Phoenix Global includono vendita al dettaglio, viaggi, Internet consumer, lusso e lifestyle.

FL Techniques, Phoenix Global e il collegamento con l’IA

L’intelligenza artificiale è eccezionale, ma ovviamente presenta le sue sfide sulla privacy dei dati. L’apprendimento federato porta una nuova metodologia all’intelligenza artificiale e promette un potenziale di trasformazione per diversi ecosistemi. Per fare ciò, FL apre un enorme pool di set di dati, che sono domiciliati su singoli host di dati, agli algoritmi di apprendimento. Questa tecnica preserva le norme sulla privacy dei dati, in quanto il sistema non condivide le informazioni presentate dai partecipanti durante il processo di apprendimento. Phoenix Global coinvolge attivamente partner strategici per integrare modelli e sistemi di intelligenza artificiale esistenti, come APEX IQ. Inoltre, è in cantiere anche un’integrazione con Phoenix Oracle, che dovrebbe avviare connessioni veloci e affidabili con le piattaforme AI esistenti.

Pensieri finali

Le tecniche di Federated Learning (FL) introducono un nuovo paradigma ML che addestra gli algoritmi localmente e aggrega gli algoritmi di apprendimento su un server centralizzato. Questa tecnica è in grado di evitare la condivisione diretta dei dati e ridurre le perdite di dati critici. FL crea anche un sistema di intelligenza artificiale decentralizzato che sostituisce la metodologia tradizionale di intelligenza artificiale. Phoenix Global è nel mix e sta portando le prime applicazioni aziendali alla sua base di clienti.