Wichtige Trends, die die Zukunft der künstlichen Intelligenz und Datenwissenschaft prägen

Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft sind zu datenzentrierten Fähigkeiten und zum Verständnis von Zielkunden geworden, die die Welt dominieren. Unternehmen müssen einige der wichtigsten Trends in den Bereichen künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft genau im Auge behalten, um auf dem globalen Technologiemarkt bestehen zu können. In diesem Artikel werden einige der wichtigsten Trends in der globalen künstlichen Intelligenz und Datenwissenschaft vorgestellt, um die neuesten Entwicklungen in der Branche zu verstehen. Zu den vielversprechenden Technologien gehören beispielsweise AIOps (künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb), datenzentrierte künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und robotergestützte Prozessautomatisierung.

datenzentrierte künstliche Intelligenz

künstliche Intelligenz Der datengesteuerte Ansatz unterstreicht den Trend von modell- und codezentriert hin zu datenzentriert, um bessere KI-Systeme zu entwickeln. Durch Lösungen wie KI-spezifisches Datenmanagement, synthetische Daten und Datenkennzeichnungstechnologie können zahlreiche Datenherausforderungen gelöst werden, darunter Fragen der Zugänglichkeit, Kapazität, Privatsphäre, Sicherheit, Komplexität und Umfangs

Natural Language Processing (NLP)

Das Fachgebiet Die Verbreitung von NLP nimmt weiter zu, da der Bedarf an Computern, die menschliche Sprache zu verstehen, zunimmt. Startups haben NLP-basierte Systeme entwickelt, die in der Lage sind, Wörter, Phrasen und Sprache zu erkennen, und werden von Unternehmen verwendet, um die Interaktion zwischen Verbrauchern zu erleichtern und umfangreiche Forschungsarbeiten durchzuführen in allen Phasen des Data-Science-Lebenszyklus. Diese Plattformen sind in der Lage, Datenquellen, Feature-Engineering, Experimente zum maschinellen Lernen, Modellbewertung und -auswahl zu automatisieren und die effektivsten Modelle in der Produktion bereitzustellen bleiben der Schlüssel. Durch die Kombination mit intelligenten Algorithmen, Anwendungsprogrammierschnittstellen und großen Datensätzen ist MLP in der Lage, wertvolle Geschäftseinblicke und innovative Lösungen bereitzustellen es auf einem zentralen Server oder in der Cloud. Dieser Ansatz ermöglicht Einblicke in Echtzeit, Mustererkennung und Datenschutz. Edge AI verbessert auch die Entwicklung, Orchestrierung, Integration und Bereitstellung von KI-Modellen. Laut Gartner-Prognosen werden bis 2025 mehr als 55 % der Datenanalyse tiefer neuronaler Netze am Erfassungspunkt in Edge-Systemen durchgeführt, verglichen mit weniger als 10 % heute.

Robotische Prozessautomatisierung

Diese fortschrittliche Softwaretechnologie, z Der Bau, Einsatz und die Verwaltung von Robotern, die das Verhalten von Menschen bei der Interaktion mit digitalen Systemen und Software nachahmen, werden sich rasant weiterentwickeln. Mit der Fähigkeit, eine große Anzahl von Aufgaben effizient und genau auszuführen, wird es von immer mehr Industrie- und Handelsunternehmen auf der Suche nach Präzision und Effizienz übernommen Es wird nur eine einmalige Abonnementgebühr für die Funktionen der künstlichen Intelligenz erhoben, was es bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebt macht. Durch vorgefertigte Software hilft AIaaS Unternehmen dabei, die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz in Schlüsselbereichen wie Kundenservice, Datenanalyse und automatisierter Produktion voll auszuschöpfen Schnell Die effiziente Analyse großer Informationsmengen ist von entscheidender Bedeutung. Fortschritte in der künstlichen Quantenintelligenz haben die Fähigkeiten des Geschäftsbetriebs bei der Lösung schwieriger Aufgaben und der Optimierung verbessert. Die leistungsstarke Rechenleistung von Quantencomputern macht hochleistungsfähige künstliche Intelligenz zur Realität Erfahrungen und damit verbundene Datenanalyse-Anbieter, um kritische Verfahren, Entscheidungen und Abläufe zu verbessern und die Verarbeitung großer Mengen eingehender Informationen zu optimieren

Predictive Analytics

Laut IBM ist Advanced Analytics ein Prozess, der historische Daten, statistische Modellierung und Data-Mining-Techniken nutzt und Maschinen Erlernen Sie Methoden zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse. Fortgeschrittene Analysen werden sich weiterentwickeln, da Unternehmen sie angesichts der zunehmenden Datenflut übernehmen müssen, um Risiken und Chancen in verschiedenen Bereichen wie Wetter, Gesundheitswesen oder wissenschaftlicher Forschung zu erkennen und geeignete Lösungen zu finden

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWichtige Trends, die die Zukunft der künstlichen Intelligenz und Datenwissenschaft prägen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!