人工知能とデータサイエンスの未来を形作る主要なトレンド

人工知能とデータ サイエンスは、データ中心の機能となり、世界を支配しているターゲット顧客を理解するようになりました。企業が世界のテクノロジー市場で生き残るためには、人工知能とデータサイエンスのトップトレンドを注意深く監視する必要があります。この記事では、業界の最新の発展を理解するために、世界的な人工知能とデータサイエンスの主要なトレンドのいくつかを明らかにします。たとえば、AIOps (IT 運用用人工知能)、データ中心の人工知能、自然言語処理 (NLP)、ロボット プロセス オートメーションなどは、有望なテクノロジの一部です

データ中心の人工知能

人工知能に対するデータ駆動型のアプローチは、より優れた人工知能システムを構築するための、モデルおよびコード中心からデータ中心への傾向を強調しています。 AI 固有のデータ管理、合成データ、データ ラベリング テクノロジなどのソリューションを通じて、アクセシビリティ、容量、プライバシー、セキュリティ、複雑さ、範囲の問題を含む複数のデータ課題を解決できます

自然言語処理 (NLP)

コンピュータが人間の言語を理解する必要性が高まるにつれて、NLP の分野は成長し続けています。新興企業は、単語、フレーズ、音声を認識できる NLP ベースのシステムを開発し、企業が消費者間の対話を促進し、広範な研究を行うために使用しています

自動機械学習

自動化 機械学習プラットフォームは成長しています人気が高まり、データ サイエンスのライフサイクルのさまざまな段階に採用されています。これらのプラットフォームは、データ ソース、特徴量エンジニアリング、機械学習の実験、モデルの評価と選択を自動化し、最も効果的なモデルを運用環境にデプロイします

学習プラットフォーム

ビジネス データを念頭に置き、量と多様性を重視増加しても、機械学習プラットフォームは引き続き重要です。 MLP は、インテリジェントなアルゴリズム、アプリケーション プログラミング インターフェイス、および大規模なデータ セットと組み合わせることで、貴重なビジネス上の洞察と革新的なソリューションを提供できます。

エッジ人工知能

エッジ人工知能とは、データ処理が発生することを指します。集中サーバーやクラウドではなく、IoT エンドポイントに近いエッジの場所で。このアプローチにより、リアルタイムの洞察、パターン検出、データ プライバシー保護が可能になります。エッジ AI は、AI モデルの開発、オーケストレーション、統合、展開も改善します。 Gartner の予測によると、2025 年までに、ディープ ニューラル ネットワーク データ分析の 55% 以上がエッジ システムのキャプチャ時点で実行されるようになります。これに対し、今日では 10% 未満です。

ロボティック プロセス オートメーション

デジタル システムやソフトウェアと対話する人間の動作を模倣するロボットを構築、展開、管理するためのこの高度なソフトウェア テクノロジは、急速に進歩するでしょう。多数のタスクを効率的かつ正確に実行できるため、正確さと効率性を追求するために、ますます多くの産業組織や商業組織で採用されるでしょう。

AI as a Service

AlaaS は高度な人工知能を提供するプラットフォーム。一度限りのサブスクリプション料金のみを必要とするスマートな機能を備えたサードパーティ エンティティであり、中小企業の間で人気があります。 AIaaS は、既製のソフトウェアを通じて、企業が顧客サービス、データ分析、自動生産などの主要分野で人工知能の力を最大限に活用できるように支援します。判断の世界では、大量の情報を正確かつ迅速に分析することが極めて重要です。量子人工知能の進歩により、難しいタスクの解決と最適化におけるビジネス運営の能力が向上しました。量子コンピューターの強力な処理能力により、高性能人工知能が実現します。デジタル エクスペリエンスと関連データ分析の AIOps プロバイダーにより、重要なプロセス、意思決定、運用を改善し、大量の受信情報の処理を最適化します。

予測分析

IBM が定義する高度な分析履歴データ、統計モデリング、データ マイニング技術、機械学習を使用して将来の結果を予測する方法です。気象、医療、科学研究などのさまざまな分野でのリスクと機会を特定し、適切な解決策を見つけるために、データが急増する中で企業が高度な分析を導入する必要があるため、高度な分析は今後も進化し続けます。

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