인공 지능 (AI)에 투자 – 알아야 할 모든 것

인공 지능 (AI)은 소개가 필요없는 분야입니다. AI는 무어의 법칙의 연미복을 타고 주 컴퓨터의 속도와 성능은 2 년마다 두 배로 증가 할 것으로 예상됩니다. 2012 년 이후 가장 큰 AI 교육 실행에 사용되는 컴퓨팅의 양은 3 ~ 4 개월마다 두 배, 그 결과 AI에 할당 된 컴퓨팅 리소스의 양이 2012 년 이후 300,000 배 증가했습니다. 다른 어떤 산업도 이러한 성장 통계와 비교할 수 없습니다..

우리는 AI의 어떤 분야가 이러한 가속화를 주도하고 있는지, 이러한 성장을 활용할 수있는 가장 좋은 위치에있는 기업과 그것이 중요한 이유를 탐구 할 것입니다..

기계 학습의 유형

기계 학습 본질적으로 학습 할 기계를 프로그래밍하는 AI의 하위 분야입니다. 머신 러닝 알고리즘에는 여러 유형이 있으며 지금까지 가장 많이 사용되는 알고리즘은 딥 러닝, 여기에는 데이터를 인공 신경망 (ANN). ANN은 인간의 뇌에서 발견되는 신경망에서 영감을받은 형식으로 결합 된 매우 계산 집약적 인 수학 함수 네트워크입니다..

더 빅 데이터 ANN에 공급 될수록 ANN이 더 정확 해집니다. 예를 들어, 고양이 사진을 식별하는 방법을 배우기 위해 ANN을 훈련시키려는 경우 네트워크에 고양이 사진 1000 장을 공급하면 네트워크의 정확도가 약 70 % 정도가 될 것입니다. 정확도 수준은 80 %까지 증가 할 수 있습니다. 사진을 100000 장 늘리면 네트워크 정확도가 90 %까지 증가한 것입니다..

여기에 기회 중 하나가 있습니다 .AI 칩 개발 분야를 지배하는 기업은 자연스럽게 성장할 수 있습니다..

다음과 같이 가능성을 보여주는 다른 유형의 기계 학습이 많이 있습니다. 강화 학습, 이것은 행동과 관련 보상의 반복을 통해 에이전트를 훈련시키는 것입니다. 강화 학습을 사용함으로써 AI 시스템은 성능을 개선하려는 의도로 스스로 경쟁 할 수 있습니다. 예를 들어, 체스를하는 프로그램은 게임 플레이의 모든 인스턴스가 다음 게임에서 성능을 향상시키는 방식으로 반복적으로 플레이합니다..

현재 최고의 AI 유형은 일반적으로 딥 러닝과 강화 학습의 조합을 사용합니다. 심층 강화 학습. Tesla와 같은 세계 최고의 AI 회사는 모두 일종의 심층 강화 학습을 사용합니다..

현재 발전되고있는 다른 유형의 중요한 기계 학습 시스템이 있습니다. 메타 학습, 단순성 딥 러닝을 위해 더 진보 된 사촌 딥 강화 학습은 투자자가 가장 잘 알아야하는 것입니다. 이 기술 발전의 최전선에있는 기업은 우리가 AI에서 목격하고있는 엄청난 기하 급수적 인 성장을 활용할 수있는 가장 좋은 위치에있을 것입니다..

데이터 과학 & 빅 데이터

성공하고 시장 리더가 될 기업과 실패 할 기업 사이에 하나의 차별화 요소가 있다면 그것은 빅 데이터. 모든 유형의 기계 학습은 데이터 과학, 이것은 데이터의 패턴에서 세계를 이해하는 과정으로 가장 잘 설명됩니다. 이 경우 AI는 데이터에서 학습하고 있으며 데이터가 많을수록 결과가 더 정확합니다. 이 규칙에 대한 몇 가지 예외가 있습니다. 과적 합, 그러나 이것은 AI 개발자가 인식하고이를 보상하기 위해 예방 조치를 취하는 문제입니다..

빅 데이터의 중요성은 Tesla와 같은 회사가 자율 주행 차량 기술과 관련하여 분명한 시장 우위를 차지하는 이유입니다. 움직이고 있고 자동 조종 장치를 사용하는 모든 Tesla는 데이터를 클라우드로 공급합니다. 이를 통해 Tesla는 전체 자율 주행 차량 시스템을 개선하기 위해 심층 강화 학습 및 기타 알고리즘 조정을 사용할 수 있습니다..

이것이 Google과 같은 기업이 도전자들이 무너 뜨리기 어려운 이유이기도합니다. 지나가는 날은 Google이 검색 결과, Google Adsense, Android 휴대 기기, Chrome 웹 브라우저, Nest 온도 조절기를 포함하여 수많은 제품과 서비스에서 데이터를 수집하는 날입니다. Google이 익사하고있는 것은 전 세계의 어떤 회사보다 데이터가 더 많습니다. 이것은 그들이 관련된 모든 문샷을 계산하지도 않습니다..

딥 러닝과 데이터 과학이 중요한 이유를 이해함으로써 아래 회사가 왜 그렇게 강력한 지 추론 할 수 있습니다..

투자 할 AI 기업

도전하기 매우 어려울 것입니다..

Alphabet Inc (NASDAQ : GOOGL)

알파벳 Inc Google 검색 엔진을 포함하는 모든 Google 제품의 우산 회사입니다. 그들이 인공 지능 시장의 리더 인 이유를 설명하기 위해서는 짧은 역사 수업이 필요합니다. 2010 년 영국 회사 딥 마인드 범용 학습 알고리즘 구축에 다양한 기계 학습 기술을 적용하는 것을 목표로 출시되었습니다..

2013 년 딥 마인드는 세계 챔피언이되는 등 다양한 성과로 세계를 휩쓸 었습니다. 심층 강화 학습을 사용한 7 개의 Atari 게임.

2014 년 Google은 5 억 달러에 DeepMind 인수, 얼마 지나지 않아 2015 년 DeepMind의 AlphaGo 프로 휴먼 바둑 선수를 물리 친 최초의 AI 프로그램이자 바둑 세계 챔피언을 물리 친 최초의 프로그램이되었습니다. 바둑에 익숙하지 않은 사람들을 위해 많은 사람들은 현존하는 가장 도전적인 게임으로 간주됩니다..

DeepMind는 현재 시장 리더 심층 강화 학습 및 달성을위한 선도적 경쟁자인공 지능 (AGI), 궁극적으로 인간 수준의 지능을 달성하거나 능가하는 것을 목표로하는 미래형 AI.

Google이 현재 관여하고있는 다른 유형의 AI를 고려해야합니다. Waymo, Tesla에 이어 두 번째로 자율 차량 기술의 시장 리더이자 현재 Google 검색 엔진에서 사용되는 비밀 AI 시스템.

Google은 현재 많은 수준의 AI에 관여하고 있으므로 모든 수준을 다루려면 철저한 문서가 필요합니다..

Tesla (NASDAQ : TSLA)

앞서 언급했듯이 테슬라 온로드 차량의 빅 데이터를 활용하여 자동 조종 장치에서 데이터를 수집하고 있습니다. 수집되는 데이터가 많을수록 심층 강화 학습을 사용하여 개선 할 수 있습니다. 이는 특히 엣지 케이스로 간주되는 경우에 중요합니다. 이는 실생활에서 자주 발생하지 않는 시나리오로 알려져 있습니다..

예를 들어 교통 체증으로 굴러가는 여행 가방이나 하늘에서 떨어지는 비행기와 같이 도로에서 발생할 수있는 모든 유형의 시나리오에서 예측하고 프로그래밍하는 것은 불가능합니다. 이 경우 특정 데이터가 거의 없으며 시스템은 다양한 시나리오의 데이터를 연결해야합니다. 이것은 엄청난 양의 데이터를 갖는 또 다른 이점입니다. 휴스턴의 Tesla가 시나리오를 처음 접하는 경우 일 수 있지만, 두바이의 Tesla가 유사한 것을 접했을 수 있습니다..

Tesla는 또한 배터리 기술, 그리고 차량을위한 전기 기술에서. 이 두 가지 모두 AI 시스템에 의존하여 충전이 필요하기 전에 차량 범위를 최적화합니다. 테슬라는 빈번한 온에어 업데이트 차량 함대의 성능과 범위를 몇 퍼센트 포인트 향상시키는 AI 최적화.

이것이 충분하지 않은 것처럼 Tesla도 자체 AI 칩 설계, 이는 더 이상 타사 칩에 의존하지 않으며 처음부터 완전한 자율 주행 소프트웨어와 함께 작동하도록 칩을 최적화 할 수 있음을 의미합니다..

NVIDIA (NASDAQ : NVDA)

NVIDIA GPU (Graphics Processing Unit) 칩의 현재 증가하는 수요를 최대한 활용할 수있는 회사입니다. 모든 GPU의 80 % 매상.

GPU는 처음에는 비디오 게임에 사용되었지만 빠르게 AI 산업에서 채택 특히 딥 러닝을 위해. GPU가 중요한 이유는 계산이 병렬로 수행 될 때 AI 계산 속도가 크게 향상되기 때문입니다. 딥 러닝 ANN을 훈련하는 동안 입력이 필요하며 이는 행렬 곱셈, 병렬성이 중요한 곳.

NVIDIA는 AI 연구원의 다양한 사용 사례와 요구 사항에 최적화 된 새로운 AI 칩을 지속적으로 출시하고 있습니다. NVIDIA를 시장 리더로 유지하는 것은 혁신에 대한 끊임없는 압력입니다..

증권 중개인 선택

여정의 첫 번째 단계는 주식 중개인을 선택하는 것입니다. 우리가 추천하는 브로커는 Firstrade.

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요약

어떤 형태의 AI에 관련된 모든 회사를 나열하는 것은 불가능합니다. 중요한 것은 업계가 목격 한 대부분의 혁신과 성장을 담당하는 기계 학습 기술을 이해하는 것입니다. 우리는 3 개의 시장 리더를 강조했으며, 더 많은 것이 나올 것입니다. AI를 따라 잡으려면 최신 상태를 유지해야합니다. AI 뉴스, AI 과대 광고를 피하고이 분야가 끊임없이 진화하고 있음을 이해하십시오..