高度な分析市場は2028年までに1,610億ドルに達する見込み
高度な分析市場の成長は複数の要因によって推進されています
ビッグデータと関連テクノロジーの人気の高まり:
ビッグデータ分析 革命の核心は、ビッグデータがより広く使用されるようになり、これらのテクノロジーの手法が常に変化しているという事実です。あらゆる分野におけるデータの蓄積が、組織の行動に根本的に影響を与える最も重要な要素の 1 つとなっているのは明らかです。これは一方では大きな課題である可能性がありますが、他方では、このデータはチャンスであるとも言えます。特に市場が飽和し、需要がすでにわかっている場合には、顧客の行動、市場トレンド、運用指標を明確に見ることができます。
機械学習 (ML) と人工知能 (AI) の出現:
機械学習と人工知能の共同開発は、分析分野が革命に直面していることを意味します。高度な分析における機械学習と人工知能は、製造における予知保全や電子商取引におけるパーソナライズされた推奨事項に適しています。時間の経過とともに、これらのテクノロジーは進化し続け、まったく新しいレベルの分析にアップグレードされ、企業に高度なイノベーションを提供し、市場の効率性と競争力の未知の限界に到達する可能性を実現します。
デジタル データの複雑さの増大:
時間の経過とともに、データはより複雑になり、収集されるデータの種類は多様化しました。アクティブな IoT デバイス、ソーシャル メディア チャネル、複雑に接続されたシステムの数が増加することで、複数のコンテキストと複雑さを備えた異種データ ストリームの統合が可能になります。この場合、従来の分析方法が機能しないため、新しく複雑な分析方法と手順を適用する必要があります。
強化されたビジネス インテリジェンス ツールの需要:
企業は成功という同じ目標を追求していますが、ハイエンドの分析は現代の戦闘ツールの秘密兵器となっています。高度な統計手法、機械学習アルゴリズム、予測分析機能を備えた強化されたビジネス インテリジェンス ツールに対する需要が急増しています。特に、データ分析は、サプライチェーンのロジスティクスと適切なマーケティング戦略の最適化を可能にするだけでなく、ビジネスの意思決定者に詳細な洞察と予測を提供して、彼らが持っているすべての情報に基づいてより良い意思決定を行えるようにするため、今後の前進手段となっています。 . 優れた意思決定。
パートナーシップとコラボレーション:
ビジネス分析の取り組みと変革の可能性を認識して、業界内のプレーヤーは、能力を向上させるために提携やコラボレーションを形成し始めています。リソース、専門知識、技術的能力とのパートナーシップにより、より堅牢な方法で連携できます。ドメイン固有の知識と分析の専門知識を組み合わせる場合でも、補完的なテクノロジーを統合して総合的なソリューションを作成する場合でも、パートナーシップは高度な分析分野の成長と進化を促進する上で重要な役割を果たします。
概要
高度な分析市場の将来に目を向けると、高度な分析は、予測診断などの強力なテクノロジーを通じてヘルスケアに対する私たちの考え方を変える可能性があり、また、私たちの考え方も変える可能性があります。アルゴリズム取引による金融について。高度な分析の市場環境は革新と機会に満ちています。ビッグデータ、機械学習、人工知能の出現により、データ分析の発展が急速に促進されました。企業のイノベーションの追求は、高度な分析をビジネスに革命を起こすための羅針盤として、より良い未来を実現するという使命となります。
以上が高度な分析市場は2028年までに1,610億ドルに達する見込みの詳細内容です。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。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
