یادگیری ماشینی (Machine Learning)، یکی از شاخه‌های حیاتی هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) است به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا داده‌های گذشته را با استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ خاص یاد بگیرند، در نتیجه کامپیوترها یادگیری انسان را تقلید کرده و به طور مداوم دقت آن را افزایش می‌دهند. استفاده از خدمات ML به کسب‌وکارها در بخش‌های مختلف امکان می‌دهد تا عملیات را بهینه کرده، فرآیندهای تصمیم‌گیری را تقویت و تجربیات مشتری را افزایش دهند. در این مطلب از مکتوب می‌خواهیم به بررسی جامع بازار کار یادگیری ماشین در بازار فعلی جهان بپردازیم. پس با ما همراه باشید.

بازار کار یادگیری ماشین

فراگیر بودن یادگیری ماشین در زندگی روزمره ما غیرقابل انکار است، در همه‌چیز از بانکداری تلفن همراه گرفته تا هشدارهای خبری، محتوای پیشنهادی در پلتفرم‌های اجتماعی، پیش‌بینی علایق ما در برنامه‌هایی مانند اینستاگرام و غیره وجود دارد. به‌جرئت می‌توان گفت که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سبک زندگی ما را متحول کرده است. ما در این مطلب از مجله مکتب خونه این را از طریق یک سری آمارهای اخیر و قانع کننده به شما نشان خواهیم داد. این مجموعه بینش‌هایی را در مورد نفوذ بازار کار یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی، پذیرش در سطح صنایع مختلف، سرمایه‌گذاری‌های مداوم، جذب استعداد و فراتر از آن ارائه می‌دهد.

نکته: هیچ آمار و ارقامی برای بازار کار یادگیری ماشین در ایران در دسترس نیست و آمار و ارقام داده شده در این مطلب تقریبا رویکردی جهانی دارد.

پیشنهاد مطالعه: مدل زبانی شگف انگیز GPT 4 چیست؟

آمار مربوط به بازار کار یادگیری ماشین و نرخ پذیرش آن

بازار کار هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سطح جهانی در روندی صعودی است. در سال 2021، این رقم به 15.44 میلیارد دلار رسید. پیش‌بینی می‌شود با افزایش پیشرفت‌های فناوری، مسیر رشد آن از 21.17 میلیارد دلار در سال 2022 به 209.91 میلیارد دلار تا سال 2029 افزایش یابد و CAGR (نرخ رشد) به 38.8 درصد برسد. (منبع: Fortune Business Insights).

• انتظار می‌رود بازار جهانی پلتفرم‌های یادگیری ماشینی تا سال 2028 به 31.36 میلیارد دلار برسد (منبع: Proficient Market Insights).
• پیش‌بینی می‌شود که بازار هوش مصنوعی در سال 2023 از مرز 500 میلیارد دلار عبور کند و تا سال 2030 پیش‌بینی می‌شود به 1597.1 میلیارد دلار برسد که نشان‌دهنده نرخ رشد 1 درصدی از سال 2022 تا 2030 است. (منبع: IDC, Precedence research).
• اندازه تخمینی بازار جهانی برای هوش مصنوعی قابل توضیح تا سال 2030 به 21 میلیارد دلار می‌رسد. (منبع: NMSC).
• پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی پردازش زبان طبیعی از 26.42 میلیارد دلار در سال 2022 به 161.81 میلیارد دلار تا سال 2029 افزایش یابد. (منبع: Fortune Business Insights)
• آمریکای شمالی در سال 2022 سهم قابل‌توجهی از 43 درصد از بازار جهانی هوش مصنوعی را در اختیار داشت که در درجه اول به دلیل تقاضای زیاد برای راه‌حل‌های خودکار پیشرفته از نظر فناوری و سیاست های مطلوب دولت برای ترویج پذیرش هوش مصنوعی است. (منبع: Precedence research)
• در سال 2021، نزدیک به نیمی (49٪) از افراد مورد بررسی پروژه‌های هوش مصنوعی و ML را به‌عنوان اولویت بالا شناسایی کردند، در حالی که 28٪ ادعا کردند که هوش مصنوعی و ML اولویت اصلی در بین سایر پروژه‌های فناوری اطلاعات در سازمانشان است. (منبع: Statista)
• حدود 35 درصد از شرکت‌ها گزارش دادند که از هوش مصنوعی در عملیات خود استفاده می‌کنند، در حالی که 42 درصد دیگر نشان دادند که در حال بررسی پتانسیل هوش مصنوعی هستند. (منبع: IBM)

• شرکت‌های بزرگ‌تر دو برابر بیشتر احتمال دارد که هوش مصنوعی را به‌طور فعال مستقر کرده‌اند، در حالی که شرکت‌های کوچک‌تر احتمال بیشتری دارد که هوش مصنوعی و همه‌چیز را کاوش کنند یا دنبال نکنند. (IBM)
• 46 درصد از سازمان‌ها در حال برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سه سال آینده هستند. (Deloitte)

پیشنهاد مطالعه: OpenAI چیست و چه اهدافی برای آینده بشریت دارد؟

فناوری‌های اتوماسیون هوشمند در حال ظهور

برنامه‌ریزی برای بازار کار یادگیری ماشین طبق تحقیقات صورت گرفته در سه سال آینده به‌صورت نمودار زیر است:

• هوش مصنوعی
• نظارت بر فرآیند
• استخراج فرآیندی
• BPM/ارکستراسیون
• کد کم
• OCR/ICR
• RPA

تا سال 2025، تقریباً 100 درصد از شرکت‌ها نوعی از هوش مصنوعی را پیاده‌سازی خواهند کرد و چشم انداز آینده شغلی هوش مصنوعی امیدوار کننده خواهد بود. (فورستر)

سه عامل اصلی پذیرش هوش مصنوعی عبارت‌اند از:

• فناوری در حال افزایش
• نیاز به کاهش هزینه‌ها و خودکارسازی فرآیندهای کلیدی
• پیاده‌سازی فزاینده هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی تجاری استاندارد (IBM)

از هر 4 شرکت، 1 شرکت به دلیل کمبود نیروی کار یا مهارت، از هوش مصنوعی استفاده می‌کند. (IBM)

موارد استفاده از یادگیری ماشین

امروزه یادگیری ماشینی کاربرد خود را در دامنه‌های بی‌شماری پیدا می‌کند، اگرچه محبوب‌ترین کاربرد آن هنوز در فعالیت‌های مشتری محور است ما طبق داده‌های Statista، اکثر پاسخ‌دهندگان و به طور دقیق 57٪، نشان می‌دهند که بهبود تجربه مشتری، کاربرد اصلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است.

سهم یادگیری ماشینی در بخش‌های مختلف در ادامه آمده است.

پیشنهاد مطالعه: آموزش نحوه استفاده از ChatGPT

یادگیری ماشین در بازاریابی و فروش

آمار و ارقام برای بازار کار یادگیری ماشین در بازاریابی و فروش به‌صورت موارد زیر است:

1. 49٪ از کسب‌وکارها از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای شناسایی چشم‌اندازهای فروش و 48٪ برای به دست آوردن بینش مشتری استفاده می‌کنند (Harvard Business Review).
2. 67% موافق‌اند که هوش مصنوعی و ML در فروش و بازاریابی برای رقابت آینده بسیار مهم خواهد بود (Harvard Business Review).
3. استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین منجر به افزایش درآمد و سهم بازار برای 31٪ از مشاغل شده است (Harvard Business Review).
4. اتوماسیون و یادگیری ماشینی 66 درصد از رهبران بازاریابی را قادر می‌سازد تا بر فعالیت‌های استراتژیک تمرکز کنند (Think with Google).
5. 78 درصد از بازاریابان از اتوماسیون و یادگیری ماشین برای اولویت‌بندی خود هیجان‌زده هستند (Think with Google).
6. بیش از 50 درصد از آژانس‌های با عملکرد برتر بیش از 30 درصد از زمان خود را به دلیل یادگیری ماشینی به فعالیت‌های استراتژیک اختصاص می‌دهند (Think with Google).
7. ترس از دست دادن شغل به دلیل هوش مصنوعی و اتوماسیون در بین 7 درصد از تیم‌های فروش و بازاریابی وجود دارد (Harvard Business Review).

پیشنهاد مطالعه: اهداف هوش مصنوعی – اهداف عجیب و غریب AI و آینده مبهم

بازار کار یادگیری ماشین در مراقبت‌های بهداشتی

آمار و ارقام معتبر در رابطه با بازار کار یادگیری ماشین در مراقبت‌های بهداشتی به‌صورت موارد زیر است:

1. پتانسیل‌های برتر هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی شامل تشخیص پزشکی مبتنی بر ML، هشدار اولیه بیماری همه‌گیر و تشخیص تصویربرداری (PwC) است.
2. پیش‌بینی می‌شود که هوش مصنوعی جهانی در بازار مراقبت‌های بهداشتی تا سال 2030 به 187.95 میلیارد دلار برسد که از 11.06 میلیارد دلار در سال 2021 بیشتر است (Precedence Research, Statista).
3. کاربردهای هوش مصنوعی در کارآزمایی‌های بالینی 24.2 درصد از درآمد بازار مراقبت‌های بهداشتی را در سال 2021 به خود اختصاص داده است (Precedence Research).
4. 70 درصد از هزینه‌های کشف دارو را می‌توان با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاهش داد.
5. یک راه‌حل مبتنی بر ML می‌تواند تا 95٪ دقت در پیش‌بینی زوال فیزیولوژیکی مرتبط با کووید-19 را به دست آورد.
6. 98 درصد از سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی یا در حال اجرای استراتژی هوش مصنوعی یا برنامه‌ریزی برای (Optum) هستند.

بازار کار یادگیری ماشین در بانکداری

آمار و ارقام بازار کار یادگیری ماشین در صنعت بانکداری اینترنتی به‌صورت موارد زیر است:

1. AI و ML به طور قابل‌توجهی بر صنعت بیمه در زمینه‌هایی مانند برنامه‌ریزی مالی شخصی، کشف تقلب و اتوماسیون فرآیند تأثیر خواهند گذاشت (McKinsey, PwC).
2. انتظار می‌رود بازار جهانی هوش مصنوعی در BFSI تا سال 2028 به 15.32 میلیارد دلار برسد (Proficient Market Insights).
3. 80 درصد از بانک‌ها مزایای بالقوه هوش مصنوعی و ML (Business Insider) را تشخیص می‌دهند.
4. خودکار کردن وظایف دفتر میانی با ML و AI می‌تواند تا سال 2025 70 میلیارد دلار برای بانک‌های آمریکای شمالی صرفه‌جویی کند (Insider Intelligence).

بازار کار ماشین لرنینگ بخش تولید

پتانسیل‌های کلیدی هوش مصنوعی و ML در تولید شامل تصحیح خودکار فرآیند، زنجیره تأمین و بهینه‌سازی تولید و تولید بر اساس تقاضا (PwC) است. بازار کار یادگیری ماشین در صنعت تولید طبق آمار و ارقام به‌صورت زیر خواهد بود.

• پیش‌بینی می‌شود هوش مصنوعی در بازار تولید تا سال 2027 به 16.3 میلیارد دلار برسد (MarketsandMarkets).
• 93 درصد از شرکت‌ها هوش مصنوعی را عامل اصلی رشد و نوآوری می‌دانند (Deloitte).

ماشین لرنینگ در خرده‌فروشی

چشم‌انداز بازار کار ماشین لرنینگ در بخش خرده‌فروشی به‌صورت موارد زیر است:

1. پتانسیل‌های برتر ML و AI در خرده‌فروشی شامل طراحی و تولید شخصی، پیش‌بینی تقاضای مشتری و مدیریت موجودی و تحویل (PwC) است.
2. انتظار می‌رود هوش مصنوعی جهانی در بازار خرده‌فروشی تا سال 2032 به 45.74 میلیارد دلار برسد (Precedence Research).
3. چت ربات‌های هوش مصنوعی بالاترین میزان پذیرش را در خرده‌فروشی آنلاین (Invesp) دارند.

پیشنهاد مطالعه: ChatGPT چیست؟ سیر تا پیاز جادوگری به نام چت جی پی تی

مزایای یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی به جای جایگزینی توانایی‌های انسان، آن‌ها را تقویت می‌کند. ماشین لرنینگ در واقع این امکان را برای کسب‌وکارها فراهم خواهد کرد تا فرآیندهای پیچیده را خودکار کرده، تصمیم‌گیری را با تجزیه‌وتحلیل عمیق و قابلیت‌های پیش‌بینی غنی کنند، نقاط ضعف و فرصت‌های بازار را برای راه‌اندازی محصولات و خدمات جدید کشف کرده و به طور قابل‌توجهی تجربیات مشتری را شخصی‌سازی کنند. (Accenture).

همان‌طور که در شکل‌ها و جزئیات زیر نشان داده شده است، اجرای طرح‌های ML و AI گسترش می‌یابد، سازمان‌ها بازده بیشتری را در سرمایه‌گذاری خود تجربه می‌کنند:

1. 30 درصد از شرکت‌های فناوری اطلاعات در سراسر جهان میگویند که کارمندان آن‌ها در حال حاضر به لطف نرم‌افزارها و ابزارهای جدید هوش مصنوعی و اتوماسیون (IBM) در زمان خود صرفه‌جویی می‌کنند.
2. سازمان‌ها پیش‌بینی می‌کنند که طی سه سال آینده از طریق استفاده از اتوماسیون هوشمند (Deloitte) هزینه‌ها به طور متوسط 31 درصد کاهش یابد.

پیش‌بینی‌های مهم از بازار کار ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی

پیش‌بینی‌های زیر از بازار کار یادگیری ماشین بسیار قابل توجه هستند:

1. پیش‌بینی می‌شود که کسب‌وکارهای مجهز به هوش مصنوعی تا سال 2024 نزدیک به 50 درصد سریع‌تر از همتایان خود به مشتریان، رقبا، قانون‌گذاران و شرکا پاسخ دهند (اوراکل).
2. طبق مطالعه‌ای که توسط کمیته صنعت، تحقیقات و انرژی (ITRE) انجام شده است، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند تا سال 2025 بهره‌وری نیروی کار را تا 37 درصد افزایش دهند.
3. 42 درصد از شرکت‌ها گزارش می‌دهند که سودآوری ابتکارات هوش مصنوعی و ML آن‌ها از انتظارات فراتر رفته است، در حالی که تنها 1 درصد با کمبود مواجه شده‌اند (Accenture).
4. 1 درصد از شرکت‌ها تأیید می‌کنند که بازدهی حاصل از داده‌ها و سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی خود را دریافت می‌کنند (NewVantage Partners).
5. تحقیقات PwC نشان می‌دهد که تولید ناخالص داخلی جهانی ممکن است تا سال 2030 شاهد افزایش 14 درصدی (افزودن 15.7 تریلیون دلار به اقتصاد جهانی) به دلیل توسعه ML و AI باشد.
6. تحقیقات PwC همچنین نشان می‌دهد که تا سال 2030، 45 درصد از کل سود اقتصادی می‌تواند به دلیل بهبود محصول مبتنی بر هوش مصنوعی باشد که تقاضای مصرف‌کننده را تحریک می‌کند.

تا یکی دو سال آیند بازار کار یادگیری ماشین و هوش مصنوعی گسترش بی‌نظیری میابد و تمام مناطق اقتصاد جهانی از ML و AI بهره خواهند برد، به طوری که چین و آمریکای شمالی بیشترین دستاوردهای اقتصادی را با هوش مصنوعی خواهند داشت که تولید ناخالص داخلی را با 26.1٪ و 14.5٪ افزایش می‌دهد. (PwC)

تأمین مالی در یادگیری ماشینی

با توجه به چنین مزایای امیدوارکننده‌ای، جای تعجب نیست که کسب‌وکارها سرمایه‌گذاری‌های خود را در پروژه‌های ML و AI تقویت می‌کنند. به‌عنوان مثال، تنها در ایالات‌متحده، پیش‌بینی می‌شود که هزینه‌های هوش مصنوعی تا سال 2025 به 120 میلیارد دلار افزایش یابد که نشان‌دهنده نرخ رشد سالانه ترکیبی 26.0٪ از سال 2021 تا 2025 است (IDC).

1. در سال 2021، 59٪ از افراد مورد بررسی اظهار داشتند که افزایش سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بخشی از استراتژی آن‌ها برای انعطاف‌پذیری در برابر تغییر نیازهای مشتری و چالش‌های عملیاتی است (Statista).
2. 81 درصد قابل‌توجهی از سازمان‌ها در حال کاوش یا استقرار فناوری بینایی کامپیوتری (Insight و IDG) هستند.
3. 91 درصد از کسب‌وکارهای پیشرو سرمایه‌گذاری فعال در هوش مصنوعی و ML را گزارش می‌دهند که 91.7 درصد نشان‌دهنده افزایش سرمایه‌گذاری آن‌ها است (NewVantage Partners).

نیازهای نیروی کار و آمار استخدام یادگیری ماشینی

همان‌طور که فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین رواج بیشتری می‌یابند، فقدان نیروی کار ماهر کافی باعث کاهش پیشرفت آن‌ها می‌شود. طبق یافته‌های Statista، شکاف تقاضا-عرضه قابل‌توجهی وجود دارد که 82 درصد از سازمان‌ها به تخصص یادگیری ماشین نیاز دارند، در حالی که تنها 12 درصد از کسب‌وکارها گزارش می‌دهند که از عرضه کافی مهارت‌های ML برخوردار هستند.

این شکاف مهارتی ممکن است مانع نوآوری دیجیتال و نرخ رشد اقتصادی شود. تحقیقات شاخص جهانی پذیرش هوش مصنوعی آی‌بی‌ام در سال 2022 نشان می‌دهد که 34 درصد از سازمان‌ها کمبود مهارت‌ها، تخصص یا دانش هوش مصنوعی را به‌عنوان مانع اصلی برای اجرای موفق هوش مصنوعی (IBM) تشخیص می‌دهند.

شرکت‌ها با اعتقاد راسخ که داشتن یک تیم توانمند هوش مصنوعی استفاده از هوش مصنوعی را به حداکثر می‌رساند، بودجه خود را به موارد زیر اختصاص می‌دهند:

• مهارت مجدد و افزایش قابلیت‌های کارکنان موجود، استراتژی که توسط 68٪ از مشاغل اتخاذ شده است.
• شناخت و استخدام افراد ماهر از سایر شرکت‌ها و سازمان‌ها، روشی که 58 درصد از پاسخ‌دهندگان انتخاب کرده‌اند.
• استخدام از مؤسسات آکادمیک، استراتژی که 49 درصد از کسب‌وکارها دنبال می‌کنند (SnapLogic).

سازمان‌ها در تلاش خود برای یافتن افراد حرفه‌ای دارای دانش کافی هوش مصنوعی و ML، مهارت‌های سخت زیر را در اولویت قرار می‌دهند:

• کدنویسی، برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار، نیازی که توسط 35 درصد از کسب‌وکارها شناسایی‌شده است.
• درک حاکمیت، امنیت و اخلاقیات، یک الزام برای 34٪ از شرکت‌ها.
• مصورسازی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، تقاضای 33٪ از شرکت‌ها.

مهارت‌ها و ویژگی‌هایی که سازمان‌ها در تیم‌های هوش مصنوعی خود به دنبال آن هستند

در مورد مهارت‌های نرم موردنیاز برای بازار کار یادگیری ماشین، 37 درصد از پاسخ‌دهندگان به نظرسنجی IBM Addressing the AI Skills Gap در اروپا، حل مسئله را مهم‌ترین مهارت نرم می‌دانند و 23 درصد از استخدام‌کنندگان فناوری با یافتن متقاضیانی با این استعداد مشکل دارند. (IBM)

• نقش دانشمند داده به دلیل تقاضای زیاد، یکی از سخت‌ترین نقش‌ها برای کارفرمایان است. (در واقع)
• در ایالات‌متحده، کل دستمزد سالانه تخمینی مهندس یادگیری ماشین 124,052 دلار است که میانگین حقوق پایه آن 100,321 دلار در سال است.
• پیش‌بینی می‌شود از سال 2020 تا 2030 استخدام مهندسان یادگیری ماشین تا 22 درصد افزایش یابد. (اداره آمار کار ایالات‌متحده)
• 40 درصد از افرادی که به دنبال استخدام در صنعت فناوری هستند، یا کسانی که قبلاً در آن کار می‌کنند، مهندسی نرم‌افزار و مهارت زبان برنامه‌نویسی را به‌عنوان مهارت‌های فنی حیاتی در نیروی کار هوش مصنوعی / فناوری می‌دانند. (IBM)
• از نظر اجرای استراتژی‌های هوش مصنوعی و ML خود، 73 درصد از تصمیم‌گیرندگان فناوری اطلاعات در بریتانیا و 41 درصد در ایالات‌متحده با چالش عدم وجود استعدادهای هوش مصنوعی مناسب در داخل مواجه هستند. این کمبود استعداد به ویژه در بخش‌های تولید و فناوری اطلاعات در هر دو کشور احساس می‌شود. (SnapLogic)
• پیش‌بینی می‌شود تا سال 2025، پیاده‌سازی هوش مصنوعی باعث ایجاد 97 میلیون شغل جدید در 26 کشور شود. (مجمع جهانی اقتصاد)

چالش‌ های بازار کار یادگیری ماشین

بر اساس تحقیقات انجام شده توسط IDC، نیمی از ابتکارات هوش مصنوعی موفقیت‌آمیز نبوده و تنها یک مورد از هر ده اثبات مفهومی هوش مصنوعی و یادگیری درنهایت به تولید می‌رسد. دلایل اصلی ذکرشده برای این شکست‌ها کمبود پرسنل با مهارت‌های علم داده، هزینه بالای راه‌حل‌های هوش مصنوعی، مشکلات مدیریت داده‌ها (از جمله مسائل مربوط به کیفیت، کمیت و دسترسی داده‌ها) و همچنین چالش‌های مربوط به انتخاب الگوریتم‌ های ماشین لرنینگ و توضیح‌پذیری است (IDC). طبق منابعی مانند Statista و IBM، یکی از مهم‌ترین چالش‌هایی که مانع از تحقق کامل پتانسیل‌های پروژه‌های هوش مصنوعی و ML می‌شود، دشواری در مقیاس‌پذیری این پروژه‌ها است.

اگرچه 85 درصد از متخصصان فناوری اطلاعات موافق هستند که مصرف‌کنندگان تمایل دارند کسب‌وکارهایی را ترجیح دهند که در ایجاد، مدیریت و استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی خود شفافیت ارائه می‌دهند، اما شاخص پذیرش جهانی هوش مصنوعی IBM در سال 2022 نشان می‌دهد که بیشتر سازمان‌ها هنوز اقدامات اساسی را برای اطمینان از هوش مصنوعی خود اجرا نکرده‌اند.

سایر حقایق و آمار در رابطه با یادگیری ماشین

در زیر برخی از حقایق جالب در مورد یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آورده شده است:

• 94 درصد از سیستم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده برای اسکن علائم سرطان سینه نسبت به تجزیه‌وتحلیل یک رادیولوژیست دقت کمتری داشتند. (مجله پزشکی بریتانیا).
• 56 درصد از پاسخ‌دهندگان هنگام استقرار ابزارهای ML و AI در سال 2021 مشکلاتی را در مورد الزامات امنیتی و قابلیت حسابرسی تجربه کردند. (Statista)
• برخی از شرکت‌های فناوری سلامت که راه‌حل‌های مراقبت بهداشتی هوش مصنوعی را ارائه می‌کنند، داده‌های بیمار را ۱۰۰٪ مطمئن نگه نمی‌دارند. (بلومبرگ)
• مشکلات یکپارچه‌سازی، فقدان مهارت و تجربه و مسائل مدیریت تغییر به‌عنوان موانع اصلی اتوماسیون نام برده می‌شود. (Deloitte)
• 60 درصد از مصرف‌کنندگان فکر می‌کنند چت بات‌ها نمی‌توانند نیازهای آن‌ها را به خوبی انسان‌ها درک کنند. (Business Insider)

پیشنهاد مطالعه: الگوریتم‌ های هوش مصنوعی + مزایا، معایب و کاربرد هرکدام از آن‌ها

سخن پایانی

آمار و ارقام بالا از بازار کار یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نشان می‌دهد که صرف‌نظر از نوع صنعت، هر سازمانی امکانات بی‌حدوحصری برای استفاده از یادگیری ماشینی و چشم‌انداز بالایی برای موفقیت در صورت پیگیری چنین ابتکاراتی دارد. اگر هدف شما توسعه استفاده از یادگیری ماشینی و ایجاد مزایای اقتصادی قابل توجه است، یک رویکرد جامع برای پذیرش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ضروری خواهد بود. برای این هدف باید به‌جای تمرکز بر اجرای راه‌حل‌های منفرد مبتنی بر یادگیری ماشین برای نیازمندی‌های خاص کسب‌وکار، یادگیری ماشین را به‌عنوان تسهیل‌کننده تحول کسب‌وکار، بهبود تصمیم‌گیری و نوسازی سیستم در نظر بگیرید.

آموزش هوش مصنوعی

اگر به فکر یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی هستید و دوست دارید بدون اینکه تحصیلات آکادمیک بگذاردید در این حوزه جذاب و پررونق به بازار کار وارد شوید ملزم به یادگیری تخصصی آن هستید. در نگاه اول امکان دارد هوش مصنوعی سخت به نظر برسد اما این‌طور نیست، با استفاده از آموزش‌های هوش مصنوعی دستیابی به این هدف آسان است.

برای هدف نام برده در پلتفرم آموزشی مکتب خونه انواع دوره آموزش یادگیری ماشین و آموزش هوش مصنوعی، آموزش یادگیری عمیق (deep learning)، یادگیری تقویتی ()  و  غیره به زبان ساده از مقدماتی تا پیشرفته وجود دارد که به کاربران کمک می‌کند در این زمینه به تخصص‌های کافی برسند. در کنار آموزش دیدن، اعطای گواهینامه و تسهیل فرایند استخدام در شرکت‌های معتبر هوش مصنوعی از دیگر اهداف مکتب خونه برای کاربران خود است. در مکتب خونه انواع آموزش هوش مصنوعی با پایتون و سایر زبان‌های برنامه نویسی مرتبط وجود دارد.

منبع: itransition