5 крупнейших трендов Data Science в 2022 году |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-10-27 16:00 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: |
|