클라우드 기반 인공 지능을 활용하는 10개 기업

최근까지 "빅 데이터"의 편재성은 일반 소비자 또는 소규모 비즈니스와 관련성이 제한적이었습니다. 클라우드 기술이 데이터 분석 및 기계 학습에서 가장 흥미로운 혁신을 주도하고 있지만 이러한 응용 프로그램은 대부분 일상적인 사용자의 공감을 얻지 못하는 비즈니스 인텔리전스와 정교한 마케팅 기술을 사용하여 엔터프라이즈 수준의 분석을 목표로 했습니다. 더 이상 그렇지 않습니다. 기술이 더 많이 사용 가능하고 저렴해짐에 따라 혁신은 로켓처럼 날아가고 있으며 저는 현재 가장 흥미로운 응용 프로그램 중 일부를 추적했습니다. 이 모든 제품은 사무실 안팎에서 삶을 더 쉽고, 더 낫고, 더 똑똑하고, 더 능률적으로 만드는 데 전념하고 있습니다.

1. Crowdflower - 기계 학습의 인간적 요소
표면적으로는 Crowdflower 가 인공 지능의 반대 라고 생각할 수 있습니다 . 클라우드 기반 노동 플랫폼으로서 태깅, 감정 분석 또는 사진 인식과 같은 수백만 개의 일반적인 크라우드소싱 작업을 인간의 작업 소스에 할당합니다. 그러나 Crowdflower 는 가장 큰 성장 영역이 "human-in-loop 기계 학습"을 통해 AI 개발을 가능하게 하는 것임을 알고 있습니다. 사실, 그들은 크라우드소싱 데이터를 알고리즘에 연결하여 컴퓨터를 훨씬 더 똑똑하게 만드는 방법에 대한 전문가 보고서를 후원했습니다.

2. 면역 - 안티바이러스 보호를 위한 집단 면역
많은 클라우드 바이러스 백신 프로그램이 있지만 Immunet은 집단 지성이 효과적인 보안을 주도하는 방법을 가장 잘 보여줍니다. 악당들보다 한 발 앞서 나가는 것은 항상 도전이었습니다. 모든 유형의 맬웨어, 바이러스 및 악성 소프트웨어가 날로 정교해짐에 따라 알려진 위협에 단순히 대응하는 것만으로는 충분하지 않습니다. Immunet과 같은 지능형 솔루션을 사용하면 안티바이러스 보호가 실시간으로 발전하여 적대적인 소프트웨어와 함께 변이할 수 있습니다. 모든 사용자의 데이터는 소프트웨어의 바이러스 대응 민첩성에 기여하고 모든 사용자는 즉시 이점을 얻습니다.

3. 시프트 사이언스 – 스마트 사기 탐지
온라인 사기를 막는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 인터넷 화면 뒤에서 일하는 도둑의 정교함은 매우 강력하고 민첩한 알고리즘을 요구합니다. Sift는 실시간으로 전자 상거래 사이트의 패턴을 지속적으로 식별합니다. 특정 사이트의 특정 일반 구매 패턴과 전체 고객 기반의 사기 패턴을 모두 식별합니다. 그들은 5000개 이상의 신호를 확인하여 잠재적인 사기를 식별하고 플래그를 지정합니다. 검색 기록에서 지정된 주소가 자동으로 생성될 가능성에 이르기까지 모든 것입니다. 각 거래는 소매업체에 사기 가능성을 알려주고 의심스러운 행동을 한 눈에 쉽게 식별하고 모니터링할 수 있는 "검열 점수"를 얻습니다. Sift는 지속적으로 학습하고 있습니다. 현재까지 20억 개 이상의 이벤트가 분석되어 데이터 세트가 강력하고 점점 더 강력해지고 있습니다.

4. 펫넷 – 지능형 애완동물 먹이주기
Petnet SmartFeeder는 멋진 키블 볼 그 이상으로 애완동물이 어떻게 먹고 있는지, 어떻게 식단을 개선하는지에 대한 심층적인 관점을 소유자에게 제공하도록 설계되었습니다. 익명으로 보고된 데이터를 사용하여 "이상적인 애완 동물 기반 데이터 세트를 집계"하는 고급 알고리즘은 애완 동물의 나이, 체중 및 설명을 기반으로 이상적인 음식과 맞춤형 수유 일정을 제안할 수 있습니다. 음식의 영양 함량과 품질에 대해 보고하고 시간이 지남에 따라 애완 동물의 양이나 식품 브랜드에 대한 변경 사항을 지능적으로 추천할 수 있습니다. SmartFeeder의 많은 센서는 온디바이스 및 클라우드 기반 인텔리전스와 함께 작동합니다. 모든 장치와 인터페이스하여 원격 음식 분배가 가능합니다. 식자재가 부족하면 알려주고 자동으로 더 주문하여 배달합니다.

5. Doorsteps Swipe – 주택 구매자와 세입자를 위한 온라인 중매
그것은 "부동산의 틴더"라고 불렸습니다. iPhone용 Doorsteps Swipe 앱은 사용자에게 부동산 목록의 단일 사진을 보여주고 엄지손가락을 위 또는 아래로 줄 것을 요청합니다. 사용자는 학교 구역 및 애완 동물 정책과 같은 속성에 대한 자세한 정보를 알아보도록 선택할 수도 있습니다. Swipe의 데이터베이스는 800개 이상의 여러 목록 서비스, 자산 관리 회사 및 Zumper 와 같은 타사 데이터 제공업체와의 파트너십에서 제공되는 목록의 직접 피드를 통해 약 15분마다 업데이트됩니다 . 시간이 지남에 따라 선호도를 학습하고 각 사용자에게 표시할 맞춤형 목록 세트를 지능적으로 선택하기 시작합니다. 이상적인 집을 좁혀 검색 프로세스를 간소화하고 모든 사람의 결과를 개선합니다.

6. 의학 현대화 - 지능형 의료 리소스
이 "전자 의료 보조원"은 의사가 더 나은 치료 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 스케줄링, 차트 작성, 청구 등과 같은 많은 비하인드 기능을 처리합니다. 그러나 가장 인상적인 기능은 방대한 환자 결과 데이터 세트에서 가져온 치료 통찰력과 관련이 있습니다. 데이터베이스에 1,400만 명이 넘는 환자가 방문하고 IBM Watson의 컴퓨팅 인텔리전스를 기반으로 하는 Modernizing Medicine은 제안 및 비교를 하거나 약물 및 환자의 유전 프로필과 잠재적인 충돌을 표시할 수 있습니다. 아직 기술 초기 단계이지만 클라우드 기반 의료 기술의 분수령이 되는 순간의 시작을 알립니다.

7. 플라이어 – 항공료 가격 변동 예측
항공료 비교 서비스가 확산되고 있음에도 불구하고 여행자를 괴롭히는 한 가지 심각한 문제는 계속해서 발생합니다. 언제 최저가로 예약합니까? 항상 도박입니다. 조사하고, 시간을 내어 결국 좋은 운임을 놓치거나, 너무 일찍 약정을 하여 결국 비행기에 대한 초과 지불에 갇히게 됩니다. Flyr는 방대한 클라우드 기반 데이터 세트를 마이닝하여 주어진 비행이 상승할지, 하락할지 또는 그대로 유지될지를 예측하는 지능형 API를 설계했습니다. 그들의 적응형 알고리즘은 수십억 개의 데이터 포인트를 사용하여 시간이 지남에 따라 개선되고 궁극적으로 더 많은 비용을 절약합니다.

8. Wallet.AI – 돈에 대해 더 똑똑해지기
민트(Mint)와 같은 이전의 예산 앱은 비용 분류와 같은 작업을 돕기 위해 AI를 활용했지만 지금까지 어떤 앱도 이러한 즉각성을 갖고 있지 않았습니다. 귀하는 Wallet.AI에 위치, 거래 내역 및 소셜 네트워크와 같은 하루 동안 남겨둔 상황 데이터에 액세스할 수 있는 권한을 부여합니다. 매일 내리는 수십 가지의 작은 재정적 결정을 모니터링 및 보고하고 습관을 학습하며 가장 필요할 때 정확히 조언과 예측을 제공합니다. 예를 들어, Gap에 들어가지만 이미 해당 달의 의류 예산을 초과했다면 이에 대해 말할 수 있습니다. 이번 주에 매일 아침 라떼를 사는 것이 집세를 내지 못할 수도 있다는 것을 의미한다면 미리 경고할 수 있습니다. 현재는 프로토타입에 불과하지만 Wallet.AI는 개인 금융 분야에서 큰 이슈가 될 예정입니다.

9. RealizeIt - 당신과 함께 배우는 온라인 학습
온라인 과정은 인터넷이 시작된 이래로 이런저런 형태로 존재해 왔습니다. 클라우드의 부상으로 인터넷 기반 학습의 가용성과 성능이 크게 향상되었으며 아이비리그 대학의 대규모 공개 온라인 과정이 언제 어디서나 누구나 이용할 수 있게 되었습니다. RealizeIt은 학생들과 함께 배우는 플랫폼을 통해 이 혁명의 진화를 한 단계 더 발전시킵니다. 학습 행동, 콘텐츠 참여 및 커리큘럼 효율성에 대한 데이터를 수집 및 분석하여 플랫폼의 적응형 시스템 진화를 강화 하여 각 학생의 경험 을 지속적으로 개인화하고 개선할 수 있습니다 .

10. Skype 번역기 - 실시간 유창함
미리보기에 불과하지만 Skype의 번역 서비스는 음성 인식과 번역이라는 두 가지 중요한 기계 학습 분야를 함께 제공합니다. 당신이 말할 때 번역가는 대화의 대본을 만들어 즉시 번역하고 상대방에게 재생하거나 그 반대로 재생합니다. (현재 일반 남성 또는 여성 음성만 선택할 수 있지만 자신의 음성으로 라이브 번역을 도입할 계획이 진행 중입니다.) 이것은 컴퓨터 과학의 큰 성과이며 딸꾹질이 있지만 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 모든 대화와 함께. 현재 베타 서비스는 스페인어/영어로 제공되지만 향후 릴리스에서는 수십 가지 언어가 지원될 예정입니다.

물론, 클라우드 기반 인공 지능 분야에서 가장 큰 플레이어 중 일부는 분명한 것입니다. Google의 검색 알고리즘은 틀림없이 공공 부문에서 이 기술의 가장 영향력 있는 사용입니다. 회사는 이제 클라우드 기반 기계 학습을 사용하여 사용자 온라인 경험의 모든 측면을 개선합니다. Google의 유명한 무인 자동차의 경로는 사람들이 매일 Google 지도에 입력하는 수천 개의 목적지에서 학습한 정보에 의존합니다. Google의 스팸 방지 방법도 크라우드 소싱 클라우드 AI와 직접 연결됩니다.

"CAPTCHA가 해결될 때마다 그 인간의 노력은 텍스트를 디지털화하고 이미지에 주석을 달고 기계 학습 데이터 세트를 구축하는 데 도움이 됩니다. 이것은 차례로 책을 보존하고 지도를 개선하며 어려운 AI 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.”
~ 구글 reCAPTCHA

Apple의 Siri와 시장에 나와 있는 다른 모든 "가상 비서"는 클라우드 기반 기계 학습으로 구동됩니다. 누군가가 요청할 때마다 Siri는 조금 더 배우고 모든 사람의 질문에 답하는 데 조금 더 능숙해집니다. Amazon의 지능형 알고리즘은 또한 어떤 Kindle 책이 귀하의 읽기 목록에 포함되어 있고 어떤 가정용품을 구매할 가능성이 가장 높은지 결정하는 데 도움을 주기 위해 열심히 일하고 있습니다. Amazon의 수백만 건의 거래는 모두 프로그램을 더 똑똑하고 더 정확하게 만들기 때문에 권장 사항이 목표에 오싹할 수 있는 경우가 많습니다. 실제로 인터넷에서 "개인화된 경험"이라는 불안한(편리한 경우) 추세는 주로 군중 및 클라우드 기반 인공 지능의 발전에 의해 주도됩니다. EngageClick과 같은 회사는 기계 학습을 사용하여 어디를 가든지 매우 관련성 높은 광고를 제공합니다.

마이크로소프트는 최근 업계에서 큰 파장을 일으키고 있습니다. Watson의 공개적인 위업에도 불구하고 이 회사는 Google과의 AI 경쟁에서 다소 뒤처지는 것으로 생각되었습니다. 그러나 지난 주에 Microsoft는 클라우드 기반 Azure Machine Learning Platform을 출시했습니다. 이 기술은 개발자들에게 완전히 새로운 세계를 열어주고 가까운 장래에 훨씬 더 많은 클라우드 기반 인텔리전스 혁신을 시장에 선보일 것입니다. 클라우드와 AI의 결합은 오늘날 기술의 최첨단이며 지능형 제품의 확산은 이제 막 시작되었습니다.

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