인공 지능과 데이터 과학의 미래를 형성하는 주요 동향

인공지능과 데이터 과학은 데이터 중심의 역량과 세계를 지배하는 타겟 고객에 대한 이해가 되었습니다. 기업은 글로벌 기술 시장에서 생존하기 위해 최고의 인공 지능 및 데이터 과학 동향을 면밀히 관찰해야 합니다. 이 기사에서는 업계의 최신 발전을 이해하기 위해 글로벌 인공 지능 및 데이터 과학의 주요 동향 중 일부를 공개합니다. 예를 들어 AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능), 데이터 중심 인공 지능, 자연어 처리(NLP) 및 로봇 프로세스 자동화는 유망 기술 중 일부입니다.

데이터 중심 인공 지능

인공 지능 데이터 중심 접근 방식 더 나은 AI 시스템을 구축하기 위해 모델 및 코드 중심에서 데이터 중심으로의 추세를 강조합니다. AI별 데이터 관리, 합성 데이터, 데이터 라벨링 기술 등의 솔루션을 통해 접근성, 용량, 개인 정보 보호, 보안, 복잡성 및 범위 문제를 포함한 다양한 데이터 문제를 해결할 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)

분야 인간의 언어를 이해하기 위한 컴퓨터의 필요성이 증가함에 따라 NLP의 비율도 계속해서 증가하고 있습니다. 스타트업은 단어, 구문 및 음성을 인식할 수 있는 NLP 기반 시스템을 개발했으며 기업에서는 소비자 간의 상호 작용을 촉진하고 광범위한 연구를 수행하는 데 사용하고 있습니다.

자동화된 기계 학습

자동화된 기계 학습 플랫폼이 계속해서 인기를 얻고 있습니다. 데이터 과학 라이프사이클의 모든 단계에서 이러한 플랫폼은 데이터 소스, 기능 엔지니어링, 기계 학습 실험, 모델 평가 및 선택을 자동화하고 가장 효과적인 모델을 프로덕션에 배포할 수 있습니다.

학습 플랫폼

비즈니스 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 기계 학습 플랫폼 핵심으로 남아있습니다. MLP는 지능형 알고리즘, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 및 대규모 데이터 세트를 결합하여 귀중한 비즈니스 통찰력과 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

Edge Artificial Intelligence

Edge Artificial Intelligence는 IoT 엔드포인트 근처의 엣지 위치를 의미합니다. 처리 대신 데이터 처리 수행 중앙 집중식 서버나 클라우드에 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 실시간 통찰력, 패턴 감지 및 데이터 개인 정보 보호가 가능합니다. Edge AI는 또한 AI 모델의 개발, 조정, 통합 및 배포를 개선합니다. Gartner의 예측에 따르면 2025년까지 심층 신경망 데이터 분석의 55% 이상이 엣지 시스템의 캡처 시점에서 수행될 것입니다. 이에 비해 현재는 10% 미만입니다.

로봇 프로세스 자동화

이 고급 소프트웨어 기술은 디지털 시스템 및 소프트웨어와 상호 작용하는 인간의 행동을 모방하는 로봇을 구축, 배포 및 관리하는 것은 빠르게 발전할 것입니다. 많은 작업을 효율적이고 정확하게 수행할 수 있는 능력을 갖춘 AlaaS는 정확성과 효율성을 추구하는 점점 더 많은 산업 및 상업 조직에서 채택될 것입니다.

AI as a Service

AlaaS는 고급 서비스를 제공하는 타사 엔터티입니다. 인공지능 기능, 오직 일회성 가입비가 있어 중소기업에 인기가 높습니다. AIaaS는 기성 소프트웨어를 통해 기업이 고객 서비스, 데이터 분석, 생산 자동화 등 주요 영역에서 인공지능의 힘을 완벽하게 활용할 수 있도록 지원합니다.

Quantum Artificial Intelligence

빠른 판단, 정확하고 신속하게 많은 양의 정보를 효율적으로 분석하는 것이 중요합니다. 양자 인공지능의 발전으로 어려운 작업을 해결하고 최적화하는 비즈니스 운영 능력이 향상되었습니다. 양자 컴퓨터의 강력한 처리 능력으로 고성능 인공 지능이 현실화됩니다

AIOps

Forrester는 팀 간 협업을 촉진하기 위해 IT 리더가 IT 운영 관리 도구 체인을 통합하고 엔드투엔드 디지털을 제공하는 AIOps를 찾을 것을 권장합니다. 경험 및 관련 데이터 분석 공급업체는 중요한 절차, 결정 및 운영을 개선하고 대량의 수신 정보 처리를 최적화합니다.

예측 분석

IBM에 따르면 고급 분석은 기록 데이터, 통계 모델링, 데이터 마이닝 기술을 활용하는 프로세스입니다. 그리고 기계는 미래 결과를 예측하는 방법을 학습합니다. 날씨, 의료, 과학 연구 등 다양한 영역에서 위험과 기회를 식별하고 적절한 솔루션을 찾기 위해 데이터가 확산되는 가운데 기업이 이를 채택해야 하므로 고급 분석은 계속 발전할 것입니다

위 내용은 인공 지능과 데이터 과학의 미래를 형성하는 주요 동향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!