人工智能和数据科学已成为以数据为核心的能力和对目标客户的理解，正在主导世界。企业需要密切关注一些顶级人工智能和数据科学趋势，以在全球技术市场中生存。本文将揭示全球人工智能和数据科学的一些主要趋势，以了解行业的最新发展。例如，AIOps（用于IT操作的人工智能）、以数据为中心的人工智能、自然语言处理（NLP）和机器人过程自动化是一些具有前景的技术
人工智能的数据驱动方法突显了从以模型和代码为中心转向以数据为中心的趋势，以构建更优质的人工智能系统。通过人工智能专用数据管理、合成数据和数据标签技术等解决方案，可以解决多种数据挑战，包括可访问性、容量、隐私、安全性、复杂性和范围等问题
随着计算机对人类语言的理解需求增加，NLP领域不断发展。初创企业开发了基于NLP的系统，能够识别单词、短语和语音，并被企业用于促进消费者之间的互动和进行广泛的研究
自动化机器学习平台的受欢迎程度不断提升，已经承担了数据科学生命周期的各个阶段。这些平台能够自动化处理数据源、特征工程、机器学习实验、模型评估和选择，并将最有效的模型部署到生产环境中
考虑到商业数据的数量和多样性的增加，机器学习平台仍然是关键。通过与智能算法、应用程序编程接口和大规模数据集的结合，MLP能够提供有价值的商业见解和创新的解决方案
边缘人工智能是指在物联网端点附近的边缘位置进行数据处理，而不是在集中式服务器或云端进行处理。这种方式可以实现实时洞察、模式检测和数据隐私保护。边缘AI还改进了AI模型的开发、编排、集成和部署。根据Gartner的预测，到2025年，超过55%的深度神经网络数据分析将在边缘系统的捕获点进行，而目前这一比例还不到10%
这种先进的软件技术，用于构建、部署和管理机器人以模仿人类与数字系统和软件交互的行为，将迅速发展。由于能够高效且准确地执行大量任务，它将被越来越多的工业和商业机构采用，以追求精度和效率
AlaaS是一个提供高级人工智能功能的第三方实体，只需支付一次性订阅费用，因此备受中小型企业的喜爱。通过现成的软件，AIaaS正在帮助企业在关键领域如客户服务、数据分析和自动化生产中充分利用人工智能的能力
在这个快速变化、需要迅速判断的世界中，准确而迅速地分析大量信息至关重要。量子人工智能的进步在解决困难任务和优化方面，提升了商业运营的能力。量子计算机的强大处理能力使得高性能人工智能成为现实
为了促进跨团队合作，Forrester建议IT领导者寻找集成了IT运营管理工具链和提供端到端数字体验以及相关数据分析的AIOps供应商，以改进关键程序、决策和操作，并优化对大量传入信息的处理
根据IBM的定义，高级分析是一种利用历史数据、统计建模、数据挖掘技术和机器学习来预测未来结果的方法。随着企业必须在数据激增的情况下采用高级分析，以识别各个领域（如天气、医疗保健或科学研究）的风险和机遇，并找到适当的解决方案，高级分析将持续发展
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