2023 年の人工知能とデータ サイエンスのトレンド トップ 10

人々は、この競争の激しい人工知能分野において、2023 年に最も人気のある人工知能とデータ サイエンスのトレンドについて知る必要があります。

人工知能とデータ サイエンスは、世界のテクノロジー市場で注目のトピックです。世界中の多くの業界が、自律システム、サイバーセキュリティ、自動化、RPA、および AI モデルによってもたらされるその他の利点の恩恵を受けています。生産性と効率をシームレスに向上させるために、テクノロジーとデータ主導型の企業は、新たな AI の開発を理解する必要があります。

データ サイエンスは、ターゲットと特定のユーザーをデータ中心に意識することで、あらゆる業界を確実に変革します。世界のデジタル産業で生き残るために、企業は AI およびデータ サイエンスの人気のトレンドや予測を理解する必要があります。

さらに、データ サイエンティストは、新たなデータ サイエンスのトレンドを包括的に理解する必要があります。世界中から来る膨大な情報を処理するために、データ サイエンティストはテクノロジー業界の最新情報を常に把握しておく必要があります。したがって、データ サイエンスの予測や将来のデータ サイエンスのトレンドは、企業がテクノロジー市場のダイナミックな将来を計画するのに役立ちます。

人工知能とデータ サイエンスのトップ 10 トレンド

1. 予測分析の進歩

研究を改善するための予測分析の開発は、最もよく知られているものの 1 つです。人工知能の分野における人気のトレンド。これは、データ、統計アルゴリズム、機械学習手法の使用に基づいており、履歴データを使用して将来の結果の可能性を判断します。事前の情報を利用して、将来何が起こるかを最も正確に予測するという考えです。

2. 改良された自律システムの導入

人工知能の重要な要素の 1 つである、より優れた自動化システムが導入されています。ドローン技術、自律探査、生物からインスピレーションを得たシステムの開発はすべて、人工知能モデルによって駆動される今後の自律システムにとっての優先事項です。飛行、自動運転救急車、機械学習を使用して装着者の歩幅に自動的に適応する義足などの技術が研究の焦点となっています。

3. 大規模言語モデル (LLM)

機械学習は大規模言語モデルの基礎であり、アルゴリズムを使用して大規模なテキストベースのデータセットから人間の言語を識別、予測、生成します。これらのモデルには、感情分析、機械翻訳、文章分析、統計言語モデル、ニューラル言語モデル、音声認識、テキスト提案が含まれます。

4.非機能テスト

NFTアーティストの働き方、新しいプロジェクトの開発方法、アートの所有権の取得方法を再定義し、アーティストが報酬を受け取る方法を即座に変えます。 NFTと人工知能モデルの組み合わせは、富の民主化と分散化を図り、新たな収入源を提供する可能性があるため、美術学校の設立に大きく役立ちます。彼らの主張は、デジタルアートワークやファイルを独自のオブジェクトとして登録できるようになり、NFTのおかげでアーティストが最終的に芸術的成功をコントロールできるようになるかもしれないということです。

5. 軍事兵器

生物と無生物の両方が武器として使用されます。銃、ロケット弾、機関銃、手榴弾、装甲などがそのような武器のリストに載っています。軍は、兵士を保護するだけでなく、革新的な遠隔機能のために人工知能を使用しています。需要の増加により、2023 年には急速に人工知能のトップトレンドの 1 つになりつつあります。

6. 予測分析

予測分析は、統計モデリング、データ マイニング、機械学習とともに履歴データを使用して将来の結果を予測する高度な分析のサブセットです。企業がデータの爆発的な増加に適応して危険性や可能性を特定し、気象、医療、科学研究などのさまざまな業界で最適な行動方針を選択するにつれて、この取り組みはさらに拡大することは間違いありません。

7. 拡張分析

AugmentedAnalytics は、コンテキストを認識した洞察と自動化されたプロセスを作成し、高度に調整されたアルゴリズムを活用して会話分析を可能にします。アプリケーション分野の数が増加するにつれて、防衛や運輸などの主要産業では、拡大する企業データ量の合理化がさらに成功するでしょう。

8. 自動化プロセス

これは、デジタル ハードウェアおよびソフトウェアと対話するときに人間の動作を複製または模倣するロボットの作成、展開、管理を可能にする最先端のソフトウェア テクノロジーです。業界や企業は、大量のタスクをエラーなく大量かつ高速に完了するための精度と効率を求めています。

9. クラウド移行

データ、ワークロード、IT リソース、アプリケーションなどのデジタル資産を、需要に基づいてクラウド インフラストラクチャ (セルフサービス環境) に移行するプロセスです。不確実性を最小限に抑えながら、効率とリアルタイムのパフォーマンスを実現するように設計されています。クラウド コンピューティングの利点を認識する企業が増えるにつれ、自社のサービスを再考し、企業運営の効率性、機敏性、革新性を向上させるためにクラウド コンピューティングへの移行を急ぐでしょう。

10. ビッグデータ分析の自動化

ビッグデータ分析の自動化は、今日のデータ主導の世界における変化の主要な源泉の 1 つです。より具体的に言うと、自動化の可能性は現在、ビッグデータ分析の自動化を中心に展開しています。

さらに、分析プロセス オートメーション (APA) は、特に意思決定プロセスにおけるコンピューティング能力の役割に関して、豊富な洞察と予測機能を提供し、組織が生産高とコストの面で効率性を達成するのに役立ちます。

結論

人工知能とデータ サイエンスは、使用が複雑であると考えられることから大きく進歩しました。ほとんどの組織は人工知能とデータサイエンスを合理化し、それによって生産性と効率を向上させています。

したがって、2023 年以降、人工知能とデータ サイエンスは、手作業を排除するためにさらに活用されるでしょう。

関連する推奨事項:

全国人工知能大学ランキング (2023 年最新大学リスト)

以上が2023 年の人工知能とデータ サイエンスのトレンド トップ 10の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。