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Der Markt für fortgeschrittene Analysen wird bis 2028 ein Volumen von 161 Milliarden US-Dollar erreichen
Der Markt für fortgeschrittene Analysen wird bis 2028 ein Volumen von 161 Milliarden US-Dollar erreichen
Das Wachstum des Advanced-Analytics-Marktes wird von mehreren Faktoren angetrieben
Die zunehmende Akzeptanz von Big Data und verwandten Technologien:
Im Mittelpunkt der Big-Data-Analytics-Revolution steht der Ansatz dieser Technologien, wenn Big Data wird immer häufiger verwendet Es verändert sich auch ständig. Die Anhäufung von Daten in allen Lebensbereichen ist eindeutig zu einem der wichtigsten Faktoren geworden, die das Verhalten von Organisationen radikal beeinflussen. Dies kann einerseits eine erhebliche Herausforderung darstellen, andererseits können diese Daten auch als Chance gesehen werden. Man kann Kundenverhalten, Markttrends und Betriebskennzahlen klar erkennen, insbesondere wenn der Markt gesättigt ist und die Nachfrage bereits bekannt ist.
Das Aufkommen von maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI):
Die gemeinsame Entwicklung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz bedeutet, dass der Bereich der Analytik vor einer Revolution steht. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in Advanced Analytics eignen sich für Predictive Maintenance in der Fertigung und personalisierte Empfehlungen im E-Commerce. Im Laufe der Zeit entwickeln sich diese Technologien weiter und erreichen eine völlig neue Analyseebene. Dadurch erhalten Unternehmen fortschrittliche Innovationen und können ihr Potenzial ausschöpfen, unbekannte Grenzen der Markteffizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu erreichen.
Zunehmende Komplexität digitaler Daten:
Im Laufe der Zeit sind die Daten komplexer geworden und die Arten der erfassten Daten sind umfangreicher geworden. Eine zunehmende Anzahl aktiver IoT-Geräte, Social-Media-Kanäle und komplex vernetzter Systeme ermöglichen die Integration heterogener Datenströme mit mehreren Kontexten und Komplexitäten. Hier greifen herkömmliche Analysemethoden nicht mehr, daher müssen neue und komplexe Analysemethoden und -verfahren eingesetzt werden.
Nachfrage nach erweiterten Business-Intelligence-Tools:
Unternehmen verfolgen die gleichen Erfolgsziele, aber High-End-Analysen sind zur Geheimwaffe moderner Kampftools geworden. Die Nachfrage nach verbesserten Business-Intelligence-Tools, die mit fortschrittlichen Statistiktechniken, Algorithmen für maschinelles Lernen und prädiktiven Analysefunktionen ausgestattet sind, steigt rasant. Insbesondere ist die Datenanalyse der Weg in die Zukunft, da sie die Optimierung der Lieferkettenlogistik und geeignete Marketingstrategien ermöglicht und Geschäftsentscheidungsträgern detaillierte Einblicke und Vorhersagen liefert, damit sie auf der Grundlage aller ihnen vorliegenden Informationen bessere Entscheidungen treffen können . Gute Entscheidungsfindung.
Partnerschaften und Kooperationen:
Basierend auf der Anerkennung der Bemühungen und des transformativen Potenzials von Business Analytics haben Akteure in der Branche begonnen, Allianzen und Kooperationen zu bilden, um ihre Fähigkeiten zu erweitern. Partnerschaften mit Ressourcen, Fachwissen und technischen Fähigkeiten können eine robustere Zusammenarbeit ermöglichen. Ob es darum geht, domänenspezifisches Wissen mit analytischer Expertise zu kombinieren oder komplementäre Technologien zu integrieren, um ganzheitliche Lösungen zu schaffen: Partnerschaften spielen eine Schlüsselrolle bei der Förderung von Wachstum und Entwicklung im Bereich der fortschrittlichen Analytik.
Zusammenfassung
Wenn wir in die Zukunft des Advanced Analytics-Marktes blicken, kann Advanced Analytics durch leistungsstarke Technologien wie prädiktive Diagnostik unsere Denkweise über das Gesundheitswesen verändern und durch algorithmischen Handel unsere Denkweise über Finanzen verändern. Die Marktlandschaft für Advanced Analytics ist voller Innovationen und Chancen. Das Aufkommen von Big Data, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz hat die Entwicklung der Datenanalyse rasch vorangetrieben. Das Streben des Unternehmens nach Innovation wird zu einer Mission für eine bessere Zukunft, wobei fortschrittliche Analysen als Kompass zur Revolutionierung des Geschäfts dienen.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
