5 крупнейших трендов Data Science в 2022 году

На сайте Forbes вышла статья от именитого автора Бернарда Марра, в которой он поведал нам своё мнение о развитии Data Science в 2022 году. Давайте же вместе посмотрим какие же тренды DS мы, по мнению Марра, увидим уже в следующем году:

Small Data и TinyML

Концепция "малых данных" возникла как парадигма для быстрого когнитивного анализа наиболее важных данных в ситуациях, когда время, пропускная способность или затраты энергии имеют решающее значение.

TinyML относится к алгоритмам машинного обучения, разработанным для того, чтобы занимать как можно меньше места, чтобы они могли работать на маломощном оборудовании в непосредственной близости от места действия. В 2022 году мы увидим его появление во все большем количестве встроенных систем, делая их все более умными и полезными.

Клиентский опыт на основе данных

Речь идет о том, как компании получают наши данные и используют их для предоставления нам все более полезного, ценного или приятного опыта.

Наше взаимодействие с компаниями становится все более цифровым - от чат-ботов с искусственным интеллектом до магазинов без кассиров - это означает, что зачастую каждый аспект нашего взаимодействия можно измерить и проанализировать, чтобы понять, как можно сгладить процессы или сделать их более приятными.

Поиск новых методов и стратегий использования этих данных о клиентах для улучшения обслуживания клиентов и создания новых впечатлений для них будет в центре внимания многих людей, работающих в области науки о данных в 2022 году.

Дипфейки, генеративный ИИ и синтетические данные

В этом году многих из нас обманули, заставив поверить в то, что Том Круз начал публиковаться на TikTok, когда вирусным образом распространились пугающе реалистичные видео "deepfake". Технология, стоящая за этим, известна как генеративный ИИ. Генеративный ИИ быстро внедрился в искусство и индустрию развлечений, где мы видели, как Мартин Скорсезе "состарил" Роберта ДеНиро в фильме "Ирландец".

В 2022 году мы увидим, как он ворвется во многие другие отрасли и сферы применения. Например, считается, что у нее огромный потенциал в создании синтетических данных для обучения других алгоритмов машинного обучения.

Конвергенция

ИИ, Интернет вещей (IoT), облачные вычисления и сверхскоростные сети, такие как 5G, являются краеугольными камнями цифровой трансформации, а данные - это топливо, которое все они сжигают для создания результатов. Все эти технологии существуют по отдельности, но в сочетании друг с другом они позволяют сделать гораздо больше.

Искусственный интеллект позволяет устройствам IoT вести себя разумно, взаимодействуя друг с другом с минимальным вмешательством человека

5G и другие сверхскоростные сети не просто позволяют передавать данные на более высоких скоростях; они позволят сделать новые типы передачи данных обычным делом, и алгоритмы искусственного интеллекта играют в этом ключевую роль - от маршрутизации трафика для обеспечения оптимальной скорости передачи данных до автоматизации контроля окружающей среды в облачных центрах обработки данных.

В 2022 году все больше интересной работы в области науки о данных будет происходить на пересечении этих преобразующих технологий, обеспечивая их взаимодополняемость и взаимовыгодное сотрудничество.

AutoML

Сокращение от "автоматизированное машинное обучение", AutoML - это захватывающая тенденция, которая способствует "демократизации" науки о данных. Разработчики решений autoML стремятся создать инструменты и платформы, которые могут быть использованы любым человеком для создания собственных приложений ML.

В 2022 году мы, вероятно, сделаем большой шаг к тому, чтобы это стало повседневной реальностью.

Источник: www.forbes.com

Комментарии: