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2022年五大数据科学、人工智能和机器学习的发展趋势

2022-01-09 16:54:56 浏览:342次 来源:互联网 编辑:leo 推荐:人工智能

2022年五大数据科学、人工智能和机器学习的发展趋势

【51CTO.com快译】随着2022年即将到来,人们希望了解将在2022年主导技术格局的数据科学、人工智能和机器学习的发展趋势。

根据调研机构的预计,到2027年,全球人工智能市场规模将超过2000亿美元;大数据细分市场规模将增长到1030亿美元,其中软件部门的份额为45%。同样,到2027年,全球深度学习市场规模将超过400亿美元,其复合年增长率为39.2%。

事实上,数据科学、人工智能和机器学习等技术在企业中的应用呈指数级增长。在新冠疫情爆发期间,科技在挽救生命和恢复经济弹性方面发挥了至关重要的作用,并呈现出许多令人惊讶的趋势。

以下是将在2022年主导技术格局的数据科学、人工智能和机器学习趋势:

小数据背后的核心理念是让用户可以获得可操作的结果,而无需采用大数据分析使用的云计算系统。

在与云平台的有限交互或者时间和带宽是处理数据主要限制因素的情况下,获取小数据集是非常有用的。

简单来说,它可以在用户需要快速数据分析的情况下,对最重要的数据进行快速的认知分析。例如在自动驾驶汽车的应用中,其控制系统无法依靠从集中式的云计算服务器发送原始数据和接收分析数据,同时防止在道路上发生碰撞。

TinyML模型是一种机器学习算法,专为微控制器或低功耗硬件设计,使它们更智能、更有用。它占用的空间很小,但能够处理嵌入式计算应用程序中的大规模应用程序,例如物联网。

Zyro公司数据科学家MantasLukauskas说:“企业80%的工作应该专注于正在使用的数据——模型和模型部署只是一个良好的人工智能应用程序的一部分。”此外,与计算机或服务器相比,微控制器的价格非常低廉,这使得它们的使用对于小型企业甚至个人来说更加容易和实用。

2022年,小数据和TinyML将创造越来越多的嵌入式系统出现的可能性,其中包括汽车、可穿戴设备、家电、工业设备、农业机械等。

自动化机器学习(AutoML)的最大好处是,尽管总体上在人工智能方面的专业知识较少,但越来越多的企业可以访问机器学习。因此,任何人都可以使用AutoML解决方案来创建自己的机器学习应用程序。

假设某个主题专家能够为该主题中的更大问题制定解决方案。但却缺乏编码知识,需要将人工智能应用于这些问题。在这里,他们可以通过简单、用户友好的界面使用AutoML解决方案。

用户界面将使机器学习的内部工作不可见,因此提供了完全专注于构建解决方案的空间。它为任何行业组织将人工智能和机器学习嵌入其业务开辟了道路。

AutoML最具发展前途的应用是数据科学。因此,市场对数据科学毕业生的需求量很大,而数据科学家每年的收入超过10万美元。

开发人员现在能够在保持模型质量的同时,在最短的时间内构建大规模且高效的机器学习模型。通过使用AutoML自动化迭代过程(如数据清理和准备)是可能实现的。

像谷歌这样的行业巨头已经在利用AutoML技术来自动化发现优化模型的过程。

通过人工智能和深度学习的进步和发展,音频、视频和图像处理技术现在变得更加智能先进。生成式人工智能可以制作逼真的照片、将黑白照片转换为彩色照片、将白天照片转换为夜间照片,甚至可以根据文本描述生成逼真的照片等。

高级人工智能还可以将老旧的图像和电影改进或升级到4K及清晰度更高级别。

虽然生成式人工智能在有趣的应用场景中越来越受欢迎,但它在某些领域有着更显著的好处,例如教育、可访问性、电影制作、犯罪取证以及艺术表达。

此外,这有利于保护不愿在面试或工作场所透露身份的人员。此外,在医疗保健领域,生成式人工智能可以有效地早期识别潜在病症并创造有效的治疗方法。

根据调研机构的预计,到2025年,生成式人工智能处理的数据将占所有数据的10%。

人工智能和5G将通过最快的云访问和数据处理共同推动2022年的下一波创新浪潮。

5G可以提供毫秒级的延迟、巨大的带宽和可靠的连接。5G的低延迟与人工智能的决策能力相结合,优化了设备和云平台之间的计算速度。

在一些行业应用中,人工智能和5G组合产生了高质量的输出,能够部署快速、安全且具有成本效益的物联网设备和智能网络。

例如,在汽车制造过程中,使用具有5G深度学习算法的视觉检测软件可以更快地识别车辆的缺陷。因此,汽车制造商能够识别和分析装配线上的质量问题,并实时观察智能设备的响应。

通过在实时应用中进行更快地分析,人工智能在快速5G的效率也将在2022年重塑智能交通行业,用于改善城市安全和空间管理。

接下来是客户支持中的对话式人工智能,它正随着人工智能和5G的发展而逐渐演变,并且正在创造一种利用面部表情和场景感识与人类进行更快交流的模式。

人工智能的进步无疑会改变每个行业,其中5G正在发挥催化剂的作用。

通用硬件能够支持人工智能任务,但缺乏足够的深度学习技术性能。因此,对于希望使用更有效地运行人工智能应用程序的处理器的企业来说,人工智能芯片正在成为一种先进的解决方案。

特定于人工智能的处理器使用特定系统进行修改,以优化深度学习等任务的性能,并具有并行计算能力。此外,估计专用人工智能硬件分配的带宽是传统芯片的4到5倍。

这一功能将显著提高为云计算服务运营广泛数据中心网络的企业的能力。此外,它还将促进企业的内部人工智能运营,提供更快的计算速度。

在某些领域,已经开始采用人工智能处理器单元,并可能在未来一年继续扩展。例如,安全系统涉及实时面部识别的监控软件,包括IP摄像头和门禁摄像头等。

事实证明,人工智能处理器在以自然语言处理为动力的聊天机器人和用于客户服务的语音助手中也很有效。

在未来几年,数据科学、人工智能和机器学习将继续成为技术进步不可或缺的一部分。在市场上将看到更多此类发展和创新,这将为不同行业提供更多的改进空间。

为了在竞争激烈的市场中保持相关性,人们需要及时了解不断变化的技术趋势,以做出正确的决策,并提高回报率。

原文标题:Top5DataScience,AI,AndMLTrendsfor2022,作者:JoydeepBhattacharya

标签:人工智能机器学习技术

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