影响人工智能和数据科学未来的主要趋势
人工智能和数据科学，以其以数据为中心的功能和对目标客户的理解正在统治世界。企业需要对一些顶级人工智能和数据科学趋势保持警惕，以便在全球技术市场中生存。本文将揭示全球人工智能和数据科学的一些主要趋势，以了解行业的最新发展。例如，用于IT操作的人工智能(AIOps)、以数据为中心的人工智能、自然语言处理(NLP)和机器人过程自动化是一些有前途的技术。
以数据为中心的人工智能
以数据为中心的人工智能，标志着从以模型和代码为中心的方法转向更侧重于数据的方法，以构建更好的人工智能系统。人工智能专用数据管理、合成数据和数据标签技术等解决方案旨在解决许多数据挑战，包括可访问性、容量、隐私、安全性、复杂性和范围。
自然语言处理(NLP)
由于计算机需要更好地理解人类语言，NLP不断扩展。初创企业提供基于NLP的系统来识别单词、短语和语音。其被企业用来加强消费者之间的互动，并进行广泛的研究。
自动化机器学习
自动化机器学习平台越来越受欢迎，并接管了数据科学生命周期的各个方面。这些平台自动化任务，如数据源、特征工程、进行机器学习实验、评估和选择最有效的模型，并将其部署到生产环境中。
学习平台
这里有两个组成部分需要考虑。首先，随着商业数据的数量和多样性的增加，机器学习平台仍然很重要。MLP与智能算法、应用程序编程接口和海量数据集的联系，有助于它们提供有价值的商业见解和创新的解决方案。
边缘人工智能
边缘人工智能是在物联网端点附近的边缘创建点进行数据处理，而不是在集中式服务器或云端进行处理。这可以实现实时洞察、模式检测和数据隐私。边缘AI还改进了AI模型的开发、编排、集成和部署。Gartner预测，到2025年，超过55%的深度神经网络数据分析将发生在边缘系统的捕获点，而2021年这一比例还不到10%。
机器人流程自动化
作为一种构建、部署和管理机器人以模仿人类与数字系统和软件交互的行为的尖端软件技术，其将很快得到发展。由于其能够以高容量和高速度执行大量无错误的任务，其将越来越多地被追求精度和效率的工业和商业机构所采用。
AI即服务
其缩写是AlaaS，是提供高级人工智能功能的第三方实体，只需支付一次性订阅费。其将特别受到中小型企业的青睐。AIaaS正在帮助企业在客户服务、数据分析和自动化生产等关键领域通过现成的软件来利用人工智能的力量。
量子人工智能
在一个瞬息万变、判断迅速的世界里，快速而正确地分析大量信息是至关重要的。量子人工智能在困难任务优化和解决方面的进步，增强了商业运营。量子计算机提供的巨大处理能力使高性能人工智能成为可能。
AIOps
IT运营和其他团队可以使用AIOps解决方案改进其最关键的程序、判断和操作，并改进对大量传入信息的数据分析。为了鼓励跨团队协作，Forrester建议IT领导者寻找集成了IT运营管理工具链、提供端到端数字体验和相关数据的AIOps供应商。
预测分析
根据IBM的定义，其是高级分析的一个分支，使用历史数据结合统计建模、数据挖掘技术和机器学习来预测未来的结果。随着企业必须在数据激增的情况下采用其，以识别天气、医疗保健或科学研究等各个领域的风险和机遇，并寻求适当的解决方案，其将不断发展。