Principales tendances qui façonnent l’avenir de l’intelligence artificielle et de la science des données

L'intelligence artificielle et la science des données sont devenues des capacités centrées sur les données et une compréhension des clients cibles qui dominent le monde. Les entreprises doivent garder un œil attentif sur certaines des principales tendances en matière d’intelligence artificielle et de science des données pour survivre sur le marché technologique mondial. Cet article révélera certaines des tendances clés de l’intelligence artificielle mondiale et de la science des données afin de comprendre les derniers développements du secteur. Par exemple, l'AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques), l'intelligence artificielle centrée sur les données, le traitement du langage naturel (NLP) et l'automatisation des processus robotiques sont quelques-unes des technologies prometteuses

intelligence artificielle centrée sur les données

intelligence artificielle L'approche basée sur les données met en évidence la tendance d'une approche centrée sur le modèle et le code à une approche centrée sur les données pour créer de meilleurs systèmes d'IA. Grâce à des solutions telles que la gestion des données spécifiques à l'IA, les données synthétiques et la technologie d'étiquetage des données, de nombreux défis liés aux données peuvent être résolus, notamment les problèmes d'accessibilité, de capacité, de confidentialité, de sécurité, de complexité et de portée.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le domaine de la PNL continue de croître à mesure que le besoin d’ordinateurs pour comprendre le langage humain augmente. Les startups ont développé des systèmes basés sur la PNL capables de reconnaître des mots, des phrases et des discours, et sont utilisées par les entreprises pour faciliter les interactions entre les consommateurs et mener des recherches approfondies.

Apprentissage automatique automatisé

Les plateformes d'apprentissage automatique automatisé continuent de gagner en popularité. Ascension a pris sur toutes les étapes du cycle de vie de la science des données. Ces plateformes sont capables d'automatiser les sources de données, l'ingénierie des fonctionnalités, les expériences d'apprentissage automatique, l'évaluation et la sélection des modèles, et de déployer les modèles les plus efficaces en production.

Plateformes d'apprentissage

Compte tenu de l'augmentation du volume et de la diversité des données commerciales, les plateformes d'apprentissage automatique restent la clé. En combinant des algorithmes intelligents, des interfaces de programmation d'applications et des ensembles de données à grande échelle, MLP est en mesure de fournir des informations commerciales précieuses et des solutions innovantes.

Edge Artificial Intelligence

Edge Artificial Intelligence fait référence aux emplacements périphériques à proximité des points finaux de l'IoT. sur un serveur centralisé ou dans le cloud. Cette approche permet des informations en temps réel, la détection de modèles et la protection de la confidentialité des données. Edge AI améliore également le développement, l'orchestration, l'intégration et le déploiement de modèles d'IA. Selon les prévisions de Gartner, d'ici 2025, plus de 55 % de l'analyse des données des réseaux neuronaux profonds sera effectuée au point de capture dans les systèmes de périphérie, contre moins de 10 % aujourd'hui

Automatisation robotique des processus

Cette technologie logicielle avancée, pour la construction, le déploiement et la gestion de robots imitant le comportement des humains interagissant avec des systèmes et des logiciels numériques se développeront rapidement. Avec la capacité d'effectuer un grand nombre de tâches de manière efficace et précise, elle sera adoptée par de plus en plus d'organisations industrielles et commerciales en quête de précision et d'efficacité

AI as a Service

AlaaS est une entité tierce qui fournit des services avancés. capacités d'intelligence artificielle, uniquement Il existe des frais d'abonnement uniques, ce qui le rend populaire parmi les petites et moyennes entreprises. Grâce à des logiciels prêts à l'emploi, l'AIaaS aide les entreprises à exploiter pleinement la puissance de l'intelligence artificielle dans des domaines clés tels que le service client, l'analyse des données et la production automatisée.

Intelligence artificielle quantique

Dans ce monde en évolution rapide qui nécessite des jugements rapides, précis et rapidement Il est crucial d’analyser efficacement de grandes quantités d’informations. Les progrès de l’intelligence artificielle quantique ont amélioré les capacités des opérations commerciales à résoudre des tâches difficiles et à les optimiser. La puissante puissance de traitement des ordinateurs quantiques fait de l'intelligence artificielle haute performance une réalité

AIOps

Pour faciliter la collaboration entre les équipes, Forrester recommande aux responsables informatiques de rechercher une AIOps qui intègre les chaînes d'outils de gestion des opérations informatiques et offre des services numériques de bout en bout. expériences et analyses de données associées Fournisseurs pour améliorer les procédures, décisions et opérations critiques et optimiser le traitement de grandes quantités d'informations entrantes

Analyse prédictive

Selon IBM, l'analyse avancée est un processus qui exploite les données historiques, la modélisation statistique et les techniques d'exploration de données et les machines Apprenez des méthodes pour prédire les résultats futurs. L'analyse avancée continuera d'évoluer car les entreprises doivent les adopter face à la prolifération des données pour identifier les risques et les opportunités dans divers domaines, tels que la météo, les soins de santé ou la recherche scientifique, et trouver des solutions appropriées

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