Gartner: 2023 年の機械学習の主な開発方向

オーストラリアのシドニーで最近開催された Gartner Data & Analytics Summit では、調査および顧問会社のアナリストがデータ サイエンスと機械学習のトップ トレンドのいくつかを強調しました

生成人工知能は、機械学習分野における画期的なテクノロジーとして、幅広い議論を引き起こしています。 Gartner が特定したトレンドの一部や、生成 AI ツールの進歩と人気に関連して、さまざまな業界に何らかの影響を与えることが予想されます。Gartner の主席アナリストである Peter Krensky 氏はレポートの中で次のように述べています。業界全体の機械学習は急速に成長し続けており、データ サイエンスと機械学習は、予測モデルのみに焦点を当てることから、より民主化された動的でデータ中心の分野に移行しつつあります。潜在的なリスクはいくつかありますが、データ サイエンティストとその組織は、常に多くの課題を抱えて出現しています。新しい機能とユースケース。」

ガートナーがデータ サイエンスと機械学習の未来を形作ると考えている 5 つのトレンドを以下に示します:

1. クラウド データ エコシステム

過去 10 年間、組織はクラウド データ エコシステムを、まとまったクラウド データ ユニットとして展開するのではなく、ポイント A からポイント B に移動する方法で開発することがよくありました。 Gartner によると、2024 年までに、導入の半分は手動で統合されたポイント ソリューションではなく、凝集したエコシステムになるでしょう。これは、過去 10 年間のほとんどの導入で標準的でした

2、エッジ人工知能

Gartner によると、次にエッジに移行する可能性のあるテクノロジーは人工知能です。企業がデータ生成時点に近いところでデータを処理し、リアルタイムで実用的な洞察を提供しようとする中、エッジ AI の需要が高まっています。エッジで AI ソフトウェアを実行できる機能は、データ センターや国外へのデータ転送が許可されていない厳格なデータ プライバシー要件を持つ業界のオペレーターにとっても有益です

3. 責任ある人工知能

倫理的な選択を検討する際に、「責任ある人工知能」と呼ばれる人工知能を導入する組織が増えています。この概念は、モデルのトレーニングと使用方法のさまざまな側面に焦点を当てており、他のリスクおよびコンプライアンス対策へのコンプライアンスを確保します。 Gartner の予測によると、事前トレーニング済みモデルの人気により、責任ある人工知能を社会的関心事とみなす開発者がますます多くなるでしょう

4. データ中心の人工知能

人工知能の焦点インテリジェンス開発は、コード中心のアプローチからデータ中心のアプローチに変わりつつあります。データ管理、合成データ、データのラベル付けは、人工知能の開発を成功させるための重要な要素となっています。 Gartner によると、2024 年までに人工知能データの 60% が現実を刺激するために包括的に作成され、2021 年の 1% から増加するとのことです。

5. 人工知能への投資を加速します

AI への投資は次の水準に達していますこの傾向は多くの業界で高い水準にあり、より多くの企業が AI ソリューションの導入を目指すため、今後数年間は増加し続けると予想されます。基盤となるモデルに依存する AI スタートアップへの投資は、2026 年末までに 100 億ドルに達すると予想されます

以上がGartner: 2023 年の機械学習の主な開発方向の詳細内容です。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。