クラウドベースの人工知能を活用する10社

公開: 2015-03-11

最近まで、「ビッグデータ」の普及は、平均的な消費者や中小企業との関連性が限られていました。クラウドテクノロジーは、データ分析と機械学習で最もエキサイティングなイノベーションのいくつかを推進していますが、これらのアプリケーションは主にエンタープライズレベルの分析を目的としており、ビジネスインテリジェンスと高度なマーケティング手法は日常のユーザーの共感を呼んでいませんでした。それはもはや事実ではありません。テクノロジーがより利用可能で手頃な価格になるにつれて、イノベーションはロケットのように始まり、私は今、そこにある最も興味深いアプリケーションのいくつかを追跡しました。これらの製品はすべて、オフィスの内外で、生活をより簡単に、より良く、よりスマートに、より合理化することに専念しています。

1. Crowdflower –機械学習の人間的要素
表面的には、 Crowdflowerは人工知能の反対だと思うかもしれません。クラウドソースの労働プラットフォームとして、タグ付け、感情分析、写真認識など、数百万の一般的なクラウドソーシングタスクを人間のワークソースに割り当てます。しかし、 Crowdflowerは、その最大の成長分野が「ヒューマンインザループ機械学習」を通じてAIの開発を可能にすることであることを知っています。実際、彼らはクラウドソーシングされたデータをアルゴリズムにプラグインしてコンピューターをはるかにスマートにする方法に関する専門家のレポートを後援したばかりです。

2. Immunet –アンチウイルス保護のための集合的免疫
クラウドアンチウイルスプログラムはたくさんありますが、Immunetは、集合知が効果的なセキュリティをどのように推進するかを最もよく示しています。悪意のある人物の一歩先を行くことは常に課題でした。マルウェア、ウイルス、あらゆる種類の悪意のあるソフトウェアが日々高度化する場合、既知の脅威に対応するだけでは不十分です。 Immunetのようなインテリジェントなソリューションにより、ウイルス対策保護がリアルタイムで進化し、敵対的なソフトウェアとともに変化します。すべてのユーザーのデータは、ソフトウェアのウイルス対策の敏捷性に貢献し、すべてのユーザーは即座に利益を得ることができます。

3.ふるいにかける科学–スマートな不正検出
オンライン詐欺を阻止することは簡単な作業ではありません。インターネットの画面の背後で働く泥棒の洗練は、非常に強力で機敏なアルゴリズムを必要とします。 Siftはリアルタイムで機能し、eコマースサイトのパターンを常に特定します。特定のサイトの特定の通常の購入パターンと、顧客ベース全体にわたる不正パターンの両方です。彼らは5000以上の信号をチェックして、潜在的な不正を特定し、フラグを立てます。閲覧履歴から特定のアドレスが自動的に生成される可能性まで、すべてです。各トランザクションは「シフトスコア」を取得します。これにより、小売業者に不正の可能性が示され、疑わしい行動を一目で識別して監視することが容易になります。 Siftは常に学習しています。これまでに20億を超えるイベントが分析されており、それらのデータセットは強力であり、ますます強力になっています。

4. Petnet –インテリジェントなペットの餌付け
Petnet SmartFeederは、派手なキブルボウルではなく、ペットがどのように食べているか、そしてどのように食事を改善するかについての詳細なビューを所有者に提供するように設計されています。匿名で報告されたデータを使用して「理想的なペットベースのデータセットを集約」し、その高度なアルゴリズムにより、ペットの年齢、体重、説明に基づいて、理想的な食事とカスタムの給餌スケジュールを提案できます。栄養成分と食品の品質を報告し、ペットの分量や食品ブランドの変更を時間の経過とともにインテリジェントに推奨します。 SmartFeederの多くのセンサーは、オンデバイスおよびクラウドベースのインテリジェンスと連携して機能します。それはあなたのすべてのデバイスとインターフェースし、遠隔の食物分配を可能にします。食料が少なくなると通知され、配達のために自動的に注文が増えます。

5.玄関先スワイプ–住宅購入者と賃貸人のためのオンラインマッチメイキング
それは「不動産のTheTinder」と呼ばれています。 iPhone用のDoorstepsSwipeアプリは、ユーザーに不動産リストの1枚の写真を表示し、親指を上または下に向けるように求めます。ユーザーは、学校のゾーニングやペットのポリシーなど、プロパティに関する詳細情報を学習することもできます。スワイプのデータベースは、800を超える複数のリスティングサービスからのリスティングの直接フィード、不動産管理会社やZumperなどのサードパーティのデータプロバイダーとのパートナーシップによって、約15分ごとに更新されます。時間の経過とともに、好みを学習し、カスタマイズされたリストのセットをインテリジェントに選択して、各ユーザーに表示し始めます。理想的な家に絞り込むことで、検索プロセスを合理化し、すべての人の結果を改善します。

6.医療の近代化–インテリジェントヘルスケアリソース
この「電子医療アシスタント」は、医師がより良い治療法の決定を下すのに役立ちます。スケジューリング、チャート作成、請求など、多くの舞台裏の機能を処理します。しかし、その最も印象的な機能は、患者の転帰に関する膨大なデータセットから得られる治療の洞察と関係があります。データベースには1400万人以上の患者が訪れ、IBMのワトソンのコンピューティングインテリジェンスに支えられて、Modernizing Medicineは提案や比較を行ったり、薬や患者の遺伝子プロファイルとの潜在的な競合にフラグを立てたりすることができます。このテクノロジーはまだ初期の段階ですが、クラウドベースのヘルスケアテクノロジーにおける分水嶺の瞬間の始まりを示しています。

7.フライヤー–航空運賃の変動の予測
航空運賃比較サービスが急増しているにもかかわらず、旅行者を悩ませている深刻な問題が1つあります。それは、いつ最低価格で予約するのかということです。それは常にギャンブルです。調査し、時間をかけて、お得な運賃を逃してしまうか、早すぎるコミットをして、フライトの過払いに縛られてしまうかのどちらかです。 Flyrは、膨大なクラウドベースのデータセットをマイニングして、特定のフライトが上昇するか、下降するか、同じままであるかを予測するインテリジェントAPIを設計しました。彼らの適応アルゴリズムは、数十億のデータポイントを使用して時間の経過とともに改善し、最終的にはより多くのお金を節約します。

8. Wallet.AI –お金について賢くする
Mintのような以前の予算編成アプリは、経費の分類などのタスクを支援するためにAIを利用していましたが、これまでにこのような即時性を備えたものはありませんでした。あなたはWallet.AIに、あなたが日中に残したコンテキストデータ（場所、取引履歴、ソーシャルネットワークなど）にアクセスする許可を与えます。それはあなたが毎日行う数十の小さな経済的決定を監視して報告し、あなたの習慣を学び、あなたがそれらを必要とする可能性が最も高いときに正確にアドバイスと予測を提供します。たとえば、ギャップに足を踏み入れたものの、その月の衣料品の予算をすでに超過している場合は、それについて何か言いたいことがあるかもしれません。今週毎朝ラテを買うということは、家賃を払わないかもしれないということを意味するなら、それは前もってあなたに警告するかもしれません。現時点ではプロトタイプのみですが、Wallet.AIは個人金融において大きな問題となる予定です。

9. RealizeIt –あなたと一緒に学ぶオンライン学習
インターネットの開始以来、オンラインコースは何らかの形で存在しています。クラウドの台頭により、インターネットベースの学習の可用性とパフォーマンスが大幅に向上し、アイビーリーグ大学の大規模オープンオンラインコースが、いつでも、どこでも、誰でも利用できるようになりました。 RealizeItは、学生と一緒に学習するプラットフォームを使用して、この革命の進化をさらに進めます。学習行動、コンテンツエンゲージメント、カリキュラムの有効性に関するデータを収集して分析します。これにより、プラットフォームの適応システムの進化が促進され、各学生のエクスペリエンスを継続的にパーソナライズして改善できます。

10. Skype Translator –リアルタイムの流暢さ
プレビューのみですが、Skypeの翻訳サービスは、音声認識と翻訳という2つの真剣な機械学習分野を統合しています。あなたが話すと、翻訳者はあなたの会話のトランスクリプトを作成し、それを即座に翻訳して相手に再生します。その逆も同様です。（現時点では、一般的な男性または女性の声からしか選択できませんが、自分の声でライブ翻訳を導入する計画が進行中です。）これはコンピュータサイエンスの大きな成果であり、問題はありますが、よりスマートになっています。すべての会話で。現在、ベータサービスはスペイン語/英語で利用できますが、今後のリリースでは数十の言語がサポートされる予定です。

もちろん、クラウドベースの人工知能分野で最大のプレーヤーのいくつかは明らかなものです。 Googleの検索アルゴリズムは、間違いなく、公共部門でこのテクノロジーの最も影響力のある使用法です。同社は現在、クラウドベースの機械学習を使用して、ユーザーのオンラインエクスペリエンスのあらゆる側面を改善しています。Googleの有名な無人車のルートは、人々が毎日Googleマップに入力する何千もの目的地から学習した情報に依存しています。 Googleのスパム対策方法でさえ、クラウドソーシングによるクラウドAIに直接リンクしています。

「CAPTCHAが解決されるたびに、その人間の努力がテキストのデジタル化、画像への注釈付け、機械学習データセットの構築に役立ちます。 これにより、本の保存、地図の改善、難しいAIの問題の解決に役立ちます。」
〜Google reCAPTCHA

AppleのSiriと市場に出回っている他のすべての「仮想アシスタント」は、クラウドベースの機械学習を利用しています。誰かがリクエストを行うたびに、Siriはもう少し学習し、すべての人の質問に答えるのが少し上手になります。 Amazonのインテリジェントなアルゴリズムは、どのKindleの本があなたの読書リストに含まれ、どの家庭用品を購入する可能性が最も高いかを判断するのに役立ちます。アマゾンの何百万ものトランザクションのすべてがプログラムをよりスマートでより正確にします。そのため、推奨事項はしばしば不気味に目標を達成することができます。実際、インターネットでの「パーソナライズされたエクスペリエンス」の不安定な（便利な場合）傾向は、主に群衆とクラウドを利用した人工知能の進歩によって推進されています。 EngageClickのような企業は、機械学習を使用して、どこにいても非常に関連性の高い広告を配信しています。

マイクロソフトは最近、業界で大きな波を起こしました。ワトソンの非常に一般的な偉業にもかかわらず、同社はグーグルとのAIレースでやや遅れていると考えられていました。ただし、先週、マイクロソフトはクラウドベースのAzure Machine LearningPlatformをリリースしました。このテクノロジーは、開発者にまったく新しい世界を開き、非常に近い将来、さらに多くのクラウドソースのインテリジェンスイノベーションを市場にもたらします。クラウドとAIの融合は、今日のテクノロジーの最先端であり、インテリジェント製品の普及は始まったばかりです。

[Shutterstock経由の画像]