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2018年的AI/ML惊喜及预测19年的走势(一)

發(fā)布時間:2024/8/23 ChatGpt 41 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 2018年的AI/ML惊喜及预测19年的走势(一) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

考慮到技術(shù)變革的速度,我認(rèn)為讓專業(yè)IT人士分享他們對2018年最大驚喜及2019年預(yù)測的看法會很有趣。以下是他們對人工智能(AI),機器學(xué)習(xí)( ML)和其他數(shù)據(jù)科學(xué)迭代的看法:

CLARA分析公司首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人:Chiara Lakshmikanthan

2018年的驚喜:我對AI已經(jīng)應(yīng)用于InsureTech行業(yè)的快速步伐感到驚訝。但更重要的是,商業(yè)保險公司在其工作流程的某些部分(如承保,理賠業(yè)務(wù)和客戶服務(wù))開始使用AI以保持競爭優(yōu)勢。

2019年的預(yù)測:在B2B 的AI領(lǐng)域,人們越來越關(guān)注硬實力的儲蓄和價值。AI的理論價值主張被廣泛接受,但是,大多數(shù)公司在未來幾年對AI技術(shù)提供商的期望也將更高。

Sinequa產(chǎn)品營銷總監(jiān)Scott Parker

雖然圍繞ML和AI進行了大量宣傳,但具有變革性的AI還有很多仍在實驗室中進行測試。

對于2019年,ML和AI最終會以某種方式從實驗室和現(xiàn)有應(yīng)用程序中找到出路。在大多數(shù)情況下,人們甚至不知道它在那里,因為它將以無縫的方式嵌入。

數(shù)據(jù)科學(xué)家Minkyung Kang

驚喜:端到端機器學(xué)習(xí)服務(wù)使ML工作流程變得更加簡單。數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員可以在一個地方構(gòu)建,訓(xùn)練和管理ML模型,并將模型大規(guī)模轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)環(huán)境,而無需過多擔(dān)心管道和架構(gòu)。

預(yù)測:在ML工作流程中連接和集成不同的步驟和流程將得到進一步改進和簡化,并允許許多初創(chuàng)公司和企業(yè)使用更少資源的ML應(yīng)用程序快速移動。這將進一步擴展到ML的整個生命周期的管理,包括數(shù)據(jù)收集和管理。

Anaconda聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官:Peter Wang

驚喜:Github和Red Hat的收購,Cloudera和Hortonworks的合并也令人驚訝,它標(biāo)志著Hadoop“大數(shù)據(jù)”炒作周期的終結(jié),并清楚地表明分析和ML的未來增長必須針對異構(gòu)存儲架構(gòu)。

預(yù)測:

“數(shù)據(jù)科學(xué)”作為一個領(lǐng)域?qū)⒎殖蓭讉€子專業(yè),包括數(shù)據(jù)工程,高級統(tǒng)計推斷和解釋器,我們需要為它制定標(biāo)準(zhǔn)和最佳實踐。

隨著我們更多地了解國家發(fā)展人工智能的力度和用傳感器來完善監(jiān)控狀態(tài),這將為更多的數(shù)據(jù)隱私立法提供動力。

SIOS Technology總裁兼首席執(zhí)行官:Jerry Melnick

數(shù)據(jù)分析和人工智能將無處不在:數(shù)據(jù)分析和人工智能將繼續(xù)變得更加專注,專門針對特定問題而構(gòu)建,這些功能將越來越多地嵌入到云平臺和管理工具中。

例如,用人工智能驅(qū)動的基礎(chǔ)設(shè)施工具現(xiàn)在被用于分析來自無數(shù)監(jiān)測和管理工具的輸入,許多這些人工智能工具都致力于解決整個IT領(lǐng)域的廣泛問題。在2019年這些快速發(fā)展,更加專注IT人員遇到的最關(guān)鍵的問題及常規(guī)和復(fù)雜問題。這種備受期待的功能將簡化IT運營,提高基礎(chǔ)架構(gòu)和應(yīng)用程序的穩(wěn)健性,并降低總體成本。

隨著這一趨勢,人工智能和數(shù)據(jù)分析將自然地嵌入到HA和DR解決方案以及CSP產(chǎn)品中,以增強其運營的穩(wěn)健性。通過快速,自動和準(zhǔn)確地了解問題并診斷復(fù)雜配置中的問題,從云提供的關(guān)鍵應(yīng)用程序服務(wù)的可靠性和可用性將大大提高。

BISim高級總監(jiān):OISkar?Nieder

機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)(DL)形成的AI革命在軟件開發(fā)行業(yè)中繼續(xù)受到越來越多的關(guān)注。隨著圖形處理單元(GPU)加速的引入,以前存在的時間和計算限制被消除,新的易于使用的框架和數(shù)據(jù)中心將使這些技術(shù)在2019年向所有人提供。

Python,C ++和Javascript將在2019年繼續(xù)作為主要編碼語言。然而,對于開發(fā)人員來說,體驗TensorFlow或Caffe for AI和Angular或React等Web語言開發(fā)的語言框架將變得更加重要。

Micro Focus戰(zhàn)略總監(jiān):Mark Levy

在2019年,AI和ML將與自動化融合,并將徹底改變DevOps。在過去的幾年中,自動化在DevOps中的作用繼續(xù)成為更大實踐的一個重要方面。目前,主要的重點是自動化過程或事件驅(qū)動的手動可重復(fù)任務(wù),但AI/ML顯示變化的新進展即將出現(xiàn)。通過AI和ML的融合,自動化有可能展示前所未有的智能,因為新系統(tǒng)將關(guān)注趨勢,以及分析和關(guān)聯(lián)整個價值流以預(yù)測和預(yù)防問題。隨著DevOps實踐專注于提高運營效率,ML,AI和自動化即將融合將為使用DevOps的公司帶來顯著優(yōu)勢。

Micro FocusVertica產(chǎn)品營銷副總裁Joy King

在2019年,ML項目將從科學(xué)項目和創(chuàng)新實驗室轉(zhuǎn)向由行業(yè)顛覆者領(lǐng)導(dǎo)的全面生產(chǎn)。事實上,每家公司都有ML項目,但其中大多數(shù)都依賴于無法訪問跟業(yè)務(wù)目標(biāo)相關(guān)的所有數(shù)據(jù)的專業(yè)平臺。所有數(shù)據(jù)都存儲在各種數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫中,其中沒有一個能夠運行端到端ML,迫使數(shù)據(jù)移動到專業(yè)平臺。然而,僅使用一部分?jǐn)?shù)據(jù)來訓(xùn)練和評分ML模型,從而導(dǎo)致精度有限。在2019年,當(dāng)前的行業(yè)顛覆者和智能傳統(tǒng)公司將把ML帶到其所有數(shù)據(jù),而不是將其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到ML平臺上。這些公司將更準(zhǔn)確地預(yù)測結(jié)果,包括醫(yī)療設(shè)備的預(yù)測性維護,基于個性化客戶行為分析的預(yù)測收入,主動檢測欺詐等非服務(wù)。

Portworx聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Murli Thirumale

人工智能和自動化將改變IT的經(jīng)濟方向。即使基礎(chǔ)設(shè)施本身變得可編程,大多數(shù)DevOps仍然由人驅(qū)動。但是數(shù)據(jù)量增長如此之快,應(yīng)用程序發(fā)展如此之快,這就要求基礎(chǔ)架構(gòu)必須足夠靈活,這樣才不會成為瓶頸。在2019年,基礎(chǔ)設(shè)施將變得越來越可編程,基于AI的機器將預(yù)測存儲和計算需求,并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況,工作負(fù)載和歷史模式自動分配資源。

NICE解決方案營銷人員Karen Inbar

機器人自動化將創(chuàng)造新的就業(yè)機會。隨著機器人過程自動化(RPA)的出現(xiàn),組織內(nèi)部正在衍生出新的角色。2019年,更多公司將招聘新的專業(yè)職位和角色,如RPA工程師、RPA架構(gòu)師和RPA顧問,以幫助員工了解RPA最佳實踐以及RPA如何強化工作流程。隨著RPA技術(shù)在工作場所變得更受歡迎和更具吸引力,“首席機器人官”等新職位也將開始出現(xiàn)。

公司需要選擇自動化哪些流程。2018年的許多自動化項目都失敗了,因為它們選擇了對錯誤的流程進行自動化。在2019年,公司需要更密切地評估任務(wù)的時間分配和復(fù)雜性,這種自動化任務(wù)的戰(zhàn)略性重新確定優(yōu)先級將確保組織在數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作中推動投資回報率和成功。一旦組織掌握了更簡單的任務(wù)的自動化,他們就可以引入更先進的技術(shù),例如光學(xué)字符識別(OCR),使無人值守的機器人能夠解釋更多的數(shù)據(jù)元素。

WekaIO首席技術(shù)官Andy Watson

到目前為止,我們知道用于ML的數(shù)據(jù)集每年都在變大,不僅是累積量,還因為信號源(相機、物聯(lián)網(wǎng)傳感器、軟件日志等)的數(shù)量越來越多。我們“預(yù)測”ML研究人員將利用越來越多的功能強大的GPU來處理前所未有的大量數(shù)據(jù)。但這僅僅是對當(dāng)前趨勢的觀察,而不是預(yù)測。

相反,讓我們來看看如何使用這些更大的數(shù)據(jù)體。我可以通過ML訓(xùn)練來預(yù)測松弛參數(shù),以允許軟件減少訓(xùn)練錯誤,對支持ML計算環(huán)境的存儲基礎(chǔ)設(shè)施將產(chǎn)生影響。

ML的領(lǐng)導(dǎo)者DeepMind最近發(fā)表了一篇重要論文:“關(guān)系歸納偏見,深度學(xué)習(xí)和圖形網(wǎng)絡(luò)。”一個關(guān)鍵點是ML訓(xùn)練可能會發(fā)展出一種更為徒手的方法,允許其軟件影響其學(xué)習(xí)途徑的選擇標(biāo)準(zhǔn)(通過推理模式),這將影響數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)架構(gòu)。

在今天的任何大型數(shù)據(jù)集中,我們都有一個“工作集” - 最活躍的數(shù)據(jù)子集,最常見的是最新數(shù)據(jù)。例如,在一組ML研究人員可能累積用于培訓(xùn)的所有許多PB中,他們數(shù)據(jù)中心的通常情況是,從較慢的“冷”存儲中只能提升幾百TB的總數(shù)據(jù)庫,因此他們的GPU可以在“熱”快速存儲層中訪問它。然而,隨著這種大變化,將難以確定哪個數(shù)據(jù)應(yīng)該是任何給定工作集的成員。相反,將整個事物視為可能必要的可能是適當(dāng)?shù)摹U谶M行的各種ML事件中的每一個將從所有那些PB中選擇不同,并且這將指示所有數(shù)據(jù)被放置在熱層中。

McAfee首席技術(shù)戰(zhàn)略師Candace Worley

首席分析官(CAO)和首席數(shù)據(jù)官(CDO)將需要監(jiān)督AI。當(dāng)公司擴展AI的使用時,必須做出無數(shù)的決定。隱私監(jiān)管存在影響,但也存在法律,道德和文化方面的影響,我們需要在2019年創(chuàng)建一個專門的角色,并對AI的使用進行執(zhí)行監(jiān)督。在某些情況下,AI已經(jīng)表現(xiàn)出不利的行為,例如種族貌相,不公平地拒絕個人貸款以及錯誤地識別用戶的基本信息。CAO和CDO將需要監(jiān)督AI培訓(xùn),以確保AI決策避免傷害。此外,人工智能必須接受培訓(xùn),以處理真正的人類困境,優(yōu)先考慮司法,問責(zé)制,透明度,同時還要檢測黑客攻擊和數(shù)據(jù)濫用。

可解釋的AI將成為一項要求,特別是對于金融/銀行和醫(yī)療行業(yè)。如果AI為個人的健康或治療提出醫(yī)療建議,醫(yī)生必須能夠解釋用于得出該結(jié)論的邏輯和數(shù)據(jù)。我們尚未與人工智能的關(guān)系處于某種程度,許多人因為人工智能的推薦而愿意接受藥物治療或手術(shù),特別是如果涉及的醫(yī)療專業(yè)人員無法解釋其建議的“原因”。在金融行業(yè),我們將看到使用自動分析和認(rèn)知消息,根據(jù)客戶需求提供有關(guān)股票,債券,房地產(chǎn)和其他資產(chǎn)的財務(wù)指導(dǎo)和投資建議。在這里,消費者也需要對基于AI的決策進行解釋。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的2018年的AI/ML惊喜及预测19年的走势(一)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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