人工智能和數(shù)據(jù)科學，以其以數(shù)據(jù)為中心的功能和對目標客戶的理解正在統(tǒng)治世界。企業(yè)需要對一些頂級人工智能和數(shù)據(jù)科學趨勢保持警惕，以便在全球技術市場中生存。本文將揭示全球人工智能和數(shù)據(jù)科學的一些主要趨勢，以了解行業(yè)的最新發(fā)展。例如，用于IT操作的人工智能(AIOps)、以數(shù)據(jù)為中心的人工智能、自然語言處理(NLP)和機器人過程自動化是一些有前途的技術。
以數(shù)據(jù)為中心的人工智能
以數(shù)據(jù)為中心的人工智能，標志著從以模型和代碼為中心的方法轉向更側重于數(shù)據(jù)的方法，以構建更好的人工智能系統(tǒng)。人工智能專用數(shù)據(jù)管理、合成數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)標簽技術等解決方案旨在解決許多數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，包括可訪問性、容量、隱私、安全性、復雜性和范圍。
自然語言處理(NLP)
由于計算機需要更好地理解人類語言，NLP不斷擴展。初創(chuàng)企業(yè)提供基于NLP的系統(tǒng)來識別單詞、短語和語音。其被企業(yè)用來加強消費者之間的互動，并進行廣泛的研究。
自動化機器學習
自動化機器學習平臺越來越受歡迎，并接管了數(shù)據(jù)科學生命周期的各個方面。這些平臺自動化任務，如數(shù)據(jù)源、特征工程、進行機器學習實驗、評估和選擇最有效的模型，并將其部署到生產(chǎn)環(huán)境中。
學習平臺
這里有兩個組成部分需要考慮。首先，隨著商業(yè)數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性的增加，機器學習平臺仍然很重要。MLP與智能算法、應用程序編程接口和海量數(shù)據(jù)集的聯(lián)系，有助于它們提供有價值的商業(yè)見解和創(chuàng)新的解決方案。
邊緣人工智能
邊緣人工智能是在物聯(lián)網(wǎng)端點附近的邊緣創(chuàng)建點進行數(shù)據(jù)處理，而不是在集中式服務器或云端進行處理。這可以實現(xiàn)實時洞察、模式檢測和數(shù)據(jù)隱私。邊緣AI還改進了AI模型的開發(fā)、編排、集成和部署。Gartner預測，到2025年，超過55%的深度神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析將發(fā)生在邊緣系統(tǒng)的捕獲點，而2021年這一比例還不到10%。
機器人流程自動化
作為一種構建、部署和管理機器人以模仿人類與數(shù)字系統(tǒng)和軟件交互的行為的尖端軟件技術，其將很快得到發(fā)展。由于其能夠以高容量和高速度執(zhí)行大量無錯誤的任務，其將越來越多地被追求精度和效率的工業(yè)和商業(yè)機構所采用。
AI即服務
其縮寫是AlaaS，是提供高級人工智能功能的第三方實體，只需支付一次性訂閱費。其將特別受到中小型企業(yè)的青睞。AIaaS正在幫助企業(yè)在客戶服務、數(shù)據(jù)分析和自動化生產(chǎn)等關鍵領域通過現(xiàn)成的軟件來利用人工智能的力量。
量子人工智能
在一個瞬息萬變、判斷迅速的世界里，快速而正確地分析大量信息是至關重要的。量子人工智能在困難任務優(yōu)化和解決方面的進步，增強了商業(yè)運營。量子計算機提供的巨大處理能力使高性能人工智能成為可能。
AIOps
IT運營和其他團隊可以使用AIOps解決方案改進其最關鍵的程序、判斷和操作，并改進對大量傳入信息的數(shù)據(jù)分析。為了鼓勵跨團隊協(xié)作，F(xiàn)orrester建議IT領導者尋找集成了IT運營管理工具鏈、提供端到端數(shù)字體驗和相關數(shù)據(jù)的AIOps供應商。
預測分析
根據(jù)IBM的定義，其是高級分析的一個分支，使用歷史數(shù)據(jù)結合統(tǒng)計建模、數(shù)據(jù)挖掘技術和機器學習來預測未來的結果。隨著企業(yè)必須在數(shù)據(jù)激增的情況下采用其，以識別天氣、醫(yī)療保健或科學研究等各個領域的風險和機遇，并尋求適當?shù)慕鉀Q方案，其將不斷發(fā)展。
