影響人工智能和數據科學未來的主要趨勢

人工智能和數據科學，以其以數據爲中心的功能和對目標客戶的理解正在統治世界。企業需要對一些頂級人工智能和數據科學趨勢保持警惕，以便在全球技術市場中生存。本文將揭示全球人工智能和數據科學的一些主要趨勢，以了解行業的最新發展。例如，用於IT操作的人工智能(AIOps)、以數據爲中心的人工智能、自然語言處理(NLP)和機器人過程自動化是一些有前途的技術。

以數據爲中心的人工智能

以數據爲中心的人工智能，標志着從以模型和代碼爲中心的方法轉向更側重於數據的方法，以構建更好的人工智能系統。人工智能專用數據管理、合成數據和數據標籤技術等解決方案旨在解決許多數據挑战，包括可訪問性、容量、隱私、安全性、復雜性和範圍。

自然語言處理（NLP）

由於計算機需要更好地理解人類語言，NLP不斷擴展。初創企業提供基於NLP的系統來識別單詞、短語和語音。其被企業用來加強消費者之間的互動，並進行廣泛的研究。

自動化機器學習

自動化機器學習平台越來越受歡迎，並接管了數據科學生命周期的各個方面。這些平台自動化任務，如數據源、特徵工程、進行機器學習實驗、評估和選擇最有效的模型，並將其部署到生產環境中。

學習平台

這裏有兩個組成部分需要考慮。首先，隨着商業數據的數量和多樣性的增加，機器學習平台仍然很重要。MLP與智能算法、應用程序編程接口和海量數據集的聯系，有助於它們提供有價值的商業見解和創新的解決方案。

邊緣人工智能

邊緣人工智能是在物聯網端點附近的邊緣創建點進行數據處理，而不是在集中式服務器或雲端進行處理。這可以實現實時洞察、模式檢測和數據隱私。邊緣AI還改進了AI模型的开發、編排、集成和部署。Gartner預測，到2025年，超過55%的深度神經網絡數據分析將發生在邊緣系統的捕獲點，而2021年這一比例還不到10%。

機器人流程自動化

作爲一種構建、部署和管理機器人以模仿人類與數字系統和軟件交互的行爲的尖端軟件技術，其將很快得到發展。由於其能夠以高容量和高速度執行大量無錯誤的任務，其將越來越多地被追求精度和效率的工業和商業機構所採用。

AI即服務

其縮寫是AlaaS，是提供高級人工智能功能的第三方實體，只需支付一次性訂閱費。其將特別受到中小型企業的青睞。AIaaS正在幫助企業在客戶服務、數據分析和自動化生產等關鍵領域通過現成的軟件來利用人工智能的力量。

量子人工智能

在一個瞬息萬變、判斷迅速的世界裏，快速而正確地分析大量信息是至關重要的。量子人工智能在困難任務優化和解決方面的進步，增強了商業運營。量子計算機提供的巨大處理能力使高性能人工智能成爲可能。

AIOps

IT運營和其他團隊可以使用AIOps解決方案改進其最關鍵的程序、判斷和操作，並改進對大量傳入信息的數據分析。爲了鼓勵跨團隊協作，Forrester建議IT領導者尋找集成了IT運營管理工具鏈、提供端到端數字體驗和相關數據的AIOps供應商。

預測分析

根據IBM的定義，其是高級分析的一個分支，使用歷史數據結合統計建模、數據挖掘技術和機器學習來預測未來的結果。隨着企業必須在數據激增的情況下採用其，以識別天氣、醫療保健或科學研究等各個領域的風險和機遇，並尋求適當的解決方案，其將不斷發展。

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