人工智慧和數據科學已成為以數據為核心的能力和對目標客戶的理解，正在主導世界。企業需要密切關註一些頂級人工智慧和數據科學趨勢，以在全球技術市場中生存。本文將揭示全球人工智慧和數據科學的一些主要趨勢，以了解產業的最新發展。例如，AIOps（用於IT操作的人工智慧）、以資料為中心的人工智慧、自然語言處理（NLP）和機器人流程自動化是一些具有前景的技術
人工智慧的資料驅動方法突顯了從以模型和程式碼為中心轉向以資料為中心的趨勢，以建立更優質的人工智慧系統。透過人工智慧專用資料管理、合成資料和資料標籤技術等解決方案，可以解決多種資料挑戰，包括可存取性、容量、隱私、安全性、複雜性和範圍等問題
隨著電腦對人類語言的理解需求增加，NLP領域不斷發展。新創公司開發了基於NLP的系統，能夠識別單字、短語和語音，並被企業用於促進消費者之間的互動和進行廣泛的研究
自動化機器學習平台的受歡迎程度不斷提升，已經承擔了資料科學生命週期的各個階段。這些平台能夠自動化處理資料來源、特徵工程、機器學習實驗、模型評估和選擇，並將最有效的模型部署到生產環境中
考慮到商業資料的數量和多樣性的增加，機器學習平台仍然是關鍵。透過與智慧演算法、應用程式介面和大規模資料集的結合，MLP能夠提供有價值的商業見解和創新的解決方案
邊緣人工智慧是指在物聯網端點附近的邊緣位置進行資料處理，而不是在集中式伺服器或雲端進行處理。這種方式可以實現即時洞察、模式檢測和資料隱私保護。邊緣AI也改進了AI模型的開發、編排、整合和部署。根據Gartner的預測，到2025年，超過55%的深度神經網路數據分析將在邊緣系統的捕獲點進行，而目前這一比例還不到10%
這種先進的軟體技術，用於建構、部署和管理機器人以模仿人類與數位系統和軟體互動的行為，將迅速發展。由於能夠有效率且準確地執行大量任務，它將被越來越多的工業和商業機構採用，以追求精度和效率
AlaaS是一個提供高級人工智慧功能的第三方實體，只需支付一次性訂閱費用，因此備受中小型企業的喜愛。透過現成的軟體，AIaaS正在幫助企業在關鍵領域如客戶服務、數據分析和自動化生產中充分利用人工智慧的能力
在這個快速變化、需要迅速在判斷的世界中，準確而迅速地分析大量資訊至關重要。量子人工智慧的進步在解決困難任務和最佳化方面，提升了商業營運的能力。量子電腦的強大處理能力使得高效能人工智慧成為現實
為了促進跨團隊合作，Forrester建議IT領導者尋找整合了IT營運管理工具鍊和提供端到端數位體驗以及相關數據分析的AIOps供應商，以改進關鍵程序、決策和操作，並優化對大量傳入資訊的處理
根據IBM的定義，高級分析是一種利用歷史資料、統計建模、資料探勘技術和機器學習來預測未來結果的方法。隨著企業必須在數據激增的情況下採用高級分析，以識別各個領域（如天氣、醫療保健或科學研究）的風險和機遇，並找到適當的解決方案，高級分析將持續發展
以上是影響人工智慧和數據科學未來的主要趨勢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
