人工智能和机器学习是世界上最繁荣和革命性的两项技术。这些技术正在进入世界上几乎所有领域，并以有趣的方式影响这些领域。
有许多原因使ai和ml成为世界上最想要的技术两个。
这些技术可以改变行星的运转方式。而且，毫无疑问，在ai和ml的世界中总是发生着某些事情。在本文中，我们将讨论将影响新年的一些顶级ai和ml趋势：2020年。我们还将涉及2020年面部识别技术及其用例的主题。
人工智能和机器学习将迎刃而解首先，我们要强调的一点是，到2023年，与人工智能解决方案相关的收入预计将达到979亿美元。这意味着ai似乎具有很大的潜力。同时，机器学习领域也发生了很多事情。并且，预计机器学习解决方案和系统的需求也将很高。最终，世界已经意识到ai和m1可以带来许多好处。
值得关注的2020 ai和ml趋势网站建设
基于人工智能的广告和媒体但是，大多数人工智能和机器学习已与企业相关联。ai的主要用途是使dynamics 365操作自动化。但是，毫无疑问，人工智能可以对创意产业以及创意任务产生积极影响。人工智能在广告和媒体领域似乎也具有很大的潜力。ai和ml在制作创意广告和故事中已经发挥了至关重要的作用。同样，许多机构也已开始使用ml和ai进行脚本编写。在2020年，我们将在创意机构和媒体机构中看到更多使用这些技术的信息。实际上，即使是富有创造力的爆笑者也将尽最大努力充分利用这些新技术。
管理客户互动并提高忠诚度实时营销工作将需要基于ai的解决方案。因为，营销团队将对制定有效的实时策略感兴趣，因此，ai和ml的作用将非常明显。ai和ml为客户支持，营销和销售团队提供了全方位的优势。许多新工具还具有基于ai的功能，旨在提高客户互动和营销活动的质量。
此外，据信基于ai的业务决策可以带来更好的客户获取和保留。因此，人工智能和机器学习似乎对客户生命周期产生了积极影响。借助由ai支持的最新公司解决方案，公司可以更好地了解客户，从而可以进行个性化的活动和计划。因此，保留的机会自动增加。
人工智能与基于模型的设计之间的关系人工智能已经在风力涡轮机，飞机发动机，无人驾驶汽车以及各种工厂中发挥着重要作用。这项新技术的整体影响是值得注意的，尤其是在复杂的多域系统中。新时代的设计师对基于模型的设计工具很感兴趣。如此，他们可以帮助设计人员连续不断地仿真，集成和测试ai系统。此外，借助激励技术，设计人员和工程师能够确定ai如何影响系统。因此，毫无疑问，基于模型的设计在社会中具有非常积极的作用。
人工智能和机器学习对区块链行业的影响区块链可能很快就会达到15亿美元大关。因为，全世界的企业都将有兴趣对其进行投资，因此，区块链似乎在2020年及之后的几年中拥有巨大的发言权。这项技术已经引起了很大的轰动，并且有一定的动力。现在，随着与ai和ml的融合，该技术有望变得更加强大。因此，在2020年，您可以期待由ai提供支持的更新的区块链工具和技术，而这种合并的一些优势将是交易大大改善，数据质量大大提高以及许多其他方面。
工作场所的自动化在2020年，人工智能和机器学习将在办公室中更加活跃。尽管已经有很多讨论与ai和ml可能会完全改变办公室的事实有关。但是，在来年，我们将看到更多使用ai和ml的方法。而且，我们可能还会观察到，ai和ml可能会使工作场所中的操作自动化。不过，这并不意味着将完全取代人力资源。但是，某些手动工作肯定会自动执行。因此，我们预计2020年会有更高的生产率和效率。
上面列出的是2020年ai和ml的顶级趋势中的一些，除了这些趋势之外，还有一些事情将激发世界。喜欢更多使用面部识别技术。它由ai和ml支持，这种超精确的生物特征认证将在2020年得到改进。此外，面部识别的利用率将比以前更高。
该技术更具吸引力和吸引力，并具有许多用例，包括技术，市场，供应商等。
面部识别是使用人的脸部进行验证或识别的过程。该技术基于人的面部细节分析，捕获和比较图案。
这个怎么运作？
面部识别技术遵循三个步骤：
人脸检测面部捕捉面对比赛人脸检测是在图像和视频中检测和定位人脸的过程的第一步。
面部捕捉是该过程的下一步，该过程将基于特征将面部细节转换为一组数字信息。
人脸匹配是验证人脸并与人匹配的最后一件事。
切勿将“身份”与“身份验证”混在一起。这两个术语是不同的，并且具有不同的含义。在生物识别技术中，该技术用于借助可识别且有保证的数据来识别和验证个人身份。身份只是“谁是那个人”，身份验证是“如果他/她真的是那个人的验证”。
在最后的报告中，采用面部识别技术的应用程序排名前三。让我们讨论这三大类别。
1.安全–执法证券市场正在为打击和打击犯罪与恐怖主义提供新的解决方案。在这个市场中，面部识别系统有益于检测或预防犯罪。以下是安全市场使用该技术的方式：
签发身份证件时使用该技术，并且大多数时候与其他生物识别技术（例如指纹）结合使用。在边境检查时进行面部比对，以了解护照的数字化生物特征识别符是否与护照持有人的面部匹配。面部匹配还用于对驾驶执照和证件图片数据库进行搜索。无人机安装了航拍摄像机，可在发生大规模事件的大区域提供面部识别。2.健康通过深度学习和面部分析，如今，医疗保健行业可以出于多种原因使用面部识别和生物识别技术。医疗保健组织能够：
更精确地跟踪患者之间的用药情况检出遗传病的成功率为96.6％支持疼痛管理流程营销与零售我们大多数人都想知道为什么营销和零售部门需要面部识别技术。由于人们最不希望营销和零售业曾经使用过这项技术，如果可以的话，那么该如何使用。kyc（了解您的客户）肯定会在2020年成为有争议的话题。这一即将到来的趋势正与客户体验中的高级营销策略一起使用。
将摄像机放在零售店中后，商店所有者和经理便能够分析购物者的行为并增强购买过程，以提供最佳的购物体验。
亚洲在2020年东京奥运会上欢迎面部识别（日本）面部识别技术将在东京2020年奥林匹克运动会的官员中使用，以识别授权的个人/运动员，并允许他们自动访问。
悉尼正在机场进行面部识别试验，以帮助人们以更安全，更快捷的方式通过安全运送人员。
在印度，aadhaar的项目是全球最大的生物识别数据库。aadhaar卡为印度居民提供了独特的数字id号码，超过12亿。根据消息来源，印度可能会在2020年发布新的最大的人脸识别系统。
如果面部识别被愚弄了怎么办？
有许多实例说明了如何轻松地愚弄该技术。让我们讨论一些例子：
在俄罗斯，格里高里·巴库诺夫（grigory bakunov）创建了一种混淆人脸检测设备的解决方案。他开发了一种算法，其中涉及使用特殊构成来欺骗软件。但是，他决定不将该产品推向市场，因为犯罪分子很容易以此来欺骗面部识别解决方案。2017年底，一家越南公司使用面罩对安装在apple iphone x中的face id人脸识别功能进行了黑客入侵。但是，这种黑客入侵对于黑客来说更难以大规模利用。换句话说，用户可以在在线发布图像之前借助过滤器来修改图像中的特定像素。这些变化是微小的，人眼无法触及，同时，它们也使人脸识别解决方案感到困惑。
ai和ml是最强大和最具影响力的两项技术。这些技术具有进入不同领域并产生影响的潜力。我们无法声称可以预测未来几年将出现的所有关键主题。但是这些技术正在慢慢进入不同的市场和领域。市场专业人员已经在多项实验中使用了ai和ml技术。您还在手机中使用此技术进行解锁。因此，毫无疑问，我们将在未来几年见证很多事实。