人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)，以其以數(shù)據(jù)為中心的功能和對(duì)目標(biāo)客戶的理解正在統(tǒng)治世界。企業(yè)需要對(duì)一些頂級(jí)人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢(shì)保持警惕，以便在全球技術(shù)市場(chǎng)中生存。本文將揭示全球人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的一些主要趨勢(shì)，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(jī)器人過程自動(dòng)化是一些有前途的技術(shù)。

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(biāo)志著從以模型和代碼為中心的方法轉(zhuǎn)向更側(cè)重于數(shù)據(jù)的方法，以構(gòu)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(biāo)簽技術(shù)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(fù)雜性和范圍。

自然語言處理(NLP)

由于計(jì)算機(jī)需要更好地理解人類語言，NLP不斷擴(kuò)展。初創(chuàng)企業(yè)提供基于NLP的系統(tǒng)來識(shí)別單詞、短語和語音。其被企業(yè)用來加強(qiáng)消費(fèi)者之間的互動(dòng)，并進(jìn)行廣泛的研究。

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)越來越受歡迎，并接管了數(shù)據(jù)科學(xué)生命周期的各個(gè)方面。這些平臺(tái)自動(dòng)化任務(wù)，如數(shù)據(jù)源、特征工程、進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)、評(píng)估和選擇最有效的模型，并將其部署到生產(chǎn)環(huán)境中。

學(xué)習(xí)平臺(tái)

這里有兩個(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)仍然很重要。MLP與智能算法、應(yīng)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(jià)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(diǎn)附近的邊緣創(chuàng)建點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，而不是在集中式服務(wù)器或云端進(jìn)行處理。這可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)洞察、模式檢測(cè)和數(shù)據(jù)隱私。邊緣AI還改進(jìn)了AI模型的開發(fā)、編排、集成和部署。Gartner預(yù)測(cè)，到2025年，超過55%的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析將發(fā)生在邊緣系統(tǒng)的捕獲點(diǎn)，而2021年這一比例還不到10%。

機(jī)器人流程自動(dòng)化

作為一種構(gòu)建、部署和管理機(jī)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(shù)，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(cuò)誤的任務(wù)，其將越來越多地被追求精度和效率的工業(yè)和商業(yè)機(jī)構(gòu)所采用。

AI即服務(wù)

其縮寫是AlaaS，是提供高級(jí)人工智能功能的第三方實(shí)體，只需支付一次性訂閱費(fèi)。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(wù)、數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)化生產(chǎn)等關(guān)鍵領(lǐng)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(gè)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(guān)重要的。量子人工智能在困難任務(wù)優(yōu)化和解決方面的進(jìn)步，增強(qiáng)了商業(yè)運(yùn)營。量子計(jì)算機(jī)提供的巨大處理能力使高性能人工智能成為可能。

AIOps

IT運(yùn)營和其他團(tuán)隊(duì)可以使用AIOps解決方案改進(jìn)其最關(guān)鍵的程序、判斷和操作，并改進(jìn)對(duì)大量傳入信息的數(shù)據(jù)分析。為了鼓勵(lì)跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作，F(xiàn)orrester建議IT領(lǐng)導(dǎo)者尋找集成了IT運(yùn)營管理工具鏈、提供端到端數(shù)字體驗(yàn)和相關(guān)數(shù)據(jù)的AIOps供應(yīng)商。

預(yù)測(cè)分析

根據(jù)IBM的定義，其是高級(jí)分析的一個(gè)分支，使用歷史數(shù)據(jù)結(jié)合統(tǒng)計(jì)建模、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測(cè)未來的結(jié)果。隨著企業(yè)必須在數(shù)據(jù)激增的情況下采用其，以識(shí)別天氣、醫(yī)療保健或科學(xué)研究等各個(gè)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇，并尋求適當(dāng)?shù)慕鉀Q方案，其將不斷發(fā)展。