Gartner: 2023년 머신러닝의 주요 개발 방향

최근 호주 시드니에서 열린 Gartner Data & Analytics Summit에서 연구 및 자문 회사의 분석가들은 데이터 과학 및 기계 학습의 주요 동향 중 일부를 강조했습니다.

기계 학습의 획기적인 발전인 생성 AI 성 기술은 광범위한 토론. Gartner가 제안한 일부 트렌드와 생성 인공 지능 도구의 발전 및 인기와 관련하여 어떤 방식으로든 다양한 산업에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. Gartner의 수석 분석가인 Peter Krensky는 보고서에서 다음과 같이 말했습니다. 학습은 업계 전반에 걸쳐 널리 사용되는 애플리케이션으로 계속 빠르게 성장하고 있으며, 데이터 과학과 기계 학습은 일부 잠재적인 위험에도 불구하고 예측 모델에만 초점을 맞추는 것에서 벗어나 보다 민주적이고 역동적이며 데이터 중심적인 분야로 이동하고 있습니다. ”

Gartner가 데이터 과학 및 기계 학습의 미래를 형성하고 있다고 믿는 5가지 추세는 다음과 같습니다.

1. 클라우드 데이터 생태계

지난 10년 동안 조직은 종종 클라우드 데이터 생태계 개발에서 전환했습니다. 응집력 있는 클라우드 데이터 단위로 배포하는 대신 지점 간 방식을 사용합니다. Gartner에 따르면 2024년까지 배포의 절반은 지난 10년 동안 대부분의 배포에서 표준이었던 수동 통합 포인트 솔루션이 아닌 응집력 있는 생태계가 될 것입니다.

2. Edge AI

Gartner에 따르면 다음 기술은 다음과 같습니다. 가장자리로의 이동은 인공지능이다. 기업이 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 제공하기 위해 데이터 생성 지점에 더 가깝게 데이터를 처리하려고 함에 따라 엣지 AI에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 엣지에서 AI 소프트웨어를 실행하는 기능은 데이터 센터로 또는 국가 외부로 데이터 전송을 허용하지 않는 엄격한 데이터 개인 정보 보호 요구 사항이 있는 산업의 운영자에게도 유용합니다.

3. 책임 있는 AI

점점 더 많은 조직이 증가하고 있습니다. 윤리적 선택을 고려할 때 인공지능을 채택하고 있는데, 이를 '책임 있는 AI'라고 합니다. 이 개념은 모델을 훈련하고 사용하는 방법의 다양한 측면에 초점을 맞추고 다른 위험 및 규정 준수 조치를 준수하도록 보장합니다. Gartner의 예측에 따르면, 사전 학습된 모델의 인기로 인해 점점 더 많은 개발자가 책임 있는 인공 지능을 사회적 관심사로 여기게 될 것입니다

4. 데이터 중심 인공 지능

인공 지능 개발의 초점이 이전에서 바뀌고 있습니다. 데이터 중심 접근 방식에 대한 코드 중심 접근 방식입니다. 데이터 관리, 합성 데이터, 데이터 라벨링은 인공지능의 성공적인 개발에 핵심 요소가 되었습니다. Gartner에 따르면, 2024년까지 AI 데이터의 60%가 현실을 자극하기 위해 합성적으로 생성될 것입니다. 이는 2021년의 1%에서 증가한 것입니다.

5 AI 투자를 가속화하세요

AI 솔루션을 구현하려는 기업이 점점 더 많아짐에 따라 AI는 많은 산업 분야에서 높은 수준에 도달했으며 앞으로도 계속해서 증가할 것으로 예상됩니다. 기본 모델에 의존하는 AI 스타트업에 대한 투자는 2026년 말까지 100억 달러에 이를 것으로 예상됩니다

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