Artificial Intelligence and Machine Learning: A Review of State-of- the-Art Trends, Global Developments, and Practical Implications
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a comprehensive review of the latest trends, global developments, and practical implications in the field of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). The introduction highlights the transformative impact of AI and ML across various sectors, including healthcare, finance, transportation, manufacturing, retail, and entertainment. The purpose of the scientific research is to analyze the scientific, knowledge, and practical significance of AI and ML developments, emphasizing their potential impact on diverse domains. The study encompasses three main parts: state-ofthe- art trends, global developments, and practical implications. The scientific and practical importance of this paper lies in its examination of the growth and transformative potential of AI and ML technologies. The research methodology involves a comprehensive literature review, covering academic journals, conference proceedings, and reputable research papers and reports, to provide valuable insights and advancements in the field. The key findings of the paper revolve around significant trends in AI and ML, such as the increasing adoption of deep learning techniques and the integration of AI with big data analytics. Additionally, the study highlights global developments in AI research and investments from countries like the United States, China, Canada, Japan, South Korea, and the European Union. Practical implications include improved disease diagnosis and personalized treatment plans in healthcare, enhanced fraud detection and risk assessment in finance, and the use of AI-powered virtual assistants in customer service interactions. The research brings practical relevance to industries and policymakers, demonstrating the transformative potential of AI and ML in reshaping sectors and improving various aspects of human life. The paper concludes with recommendations for establishing robust frameworks to govern the responsible development and deployment of AI and ML systems, ensuring their long-term viability and beneficial impact on society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».