人們需要了解2021年一些重要的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能趨勢，這些趨勢可能會(huì)重塑經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和工業(yè)運(yùn)作。
機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能行業(yè)如今正在快速發(fā)展，并為各行業(yè)組織帶來了巨大的變革空間，并將帶來重大變化。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司的調(diào)查，在所有接受調(diào)查的公司中，約有37%的組織在其業(yè)務(wù)中使用某種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并且預(yù)計(jì)到2022年，80%的現(xiàn)代技術(shù)將基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)。
機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)近年來有了一些進(jìn)步和發(fā)展。到目前為止，一些組織已經(jīng)能夠應(yīng)用這些技術(shù)來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。
隨著對這些技術(shù)的需求和興趣的激增，在這一領(lǐng)域出現(xiàn)各種新的模式。簡單地說，如果具有技術(shù)能力或在某種程度上與創(chuàng)新有關(guān)，那么將會(huì)看到機(jī)器學(xué)習(xí)的下一步發(fā)展。
1.超自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí)
超自動(dòng)化是由Gartner公司指出的IT行業(yè)面臨的一個(gè)主要趨勢，組織有可能使其內(nèi)部幾乎所有可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的東西(例如遺留業(yè)務(wù)流程)都實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。冠狀病毒疫情推動(dòng)了這一概念的采用，該概念也被稱為“數(shù)字過程自動(dòng)化”或“智能過程自動(dòng)化”。
機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是超自動(dòng)化的關(guān)鍵部分和重要推動(dòng)力(以及諸如流程自動(dòng)化工具之類的各種創(chuàng)新)。為了提高效率，超級自動(dòng)化活動(dòng)不能依賴于靜態(tài)打包的軟件。自動(dòng)化的業(yè)務(wù)流程必須能夠適應(yīng)不斷變化的條件并應(yīng)對突發(fā)情況。
2.業(yè)務(wù)預(yù)測與分析
近年來，時(shí)間序列分析已經(jīng)成為主流，并成為今年的熱門模式。通過采用這種策略，行業(yè)專家可以在一段時(shí)間內(nèi)收集和篩選數(shù)據(jù)，然后對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查并用于做出明智的決策。利用不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以給出準(zhǔn)確性高達(dá)95%的猜想。
在2021年及以后的時(shí)間里，可以預(yù)期組織應(yīng)該融合遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行更加準(zhǔn)確的預(yù)測。例如，可以融合機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案以發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和準(zhǔn)確的預(yù)測。保險(xiǎn)公司發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐就是一個(gè)很好的例證。這可能對他們帶來成本高昂的代價(jià)。
3.自動(dòng)化
知名風(fēng)險(xiǎn)投資家馬克·安德森曾表示，“軟件正在毀滅地球”。如今，軟件似乎正在進(jìn)入每個(gè)組織的核心業(yè)務(wù)。2021年將在技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)新的模式，因此管理不善將增加組織的技術(shù)債務(wù)，而這些債務(wù)到最后必須還清。因此，相對于今年技術(shù)采用的發(fā)展趨勢，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)技術(shù)支出的變化。企業(yè)預(yù)算將繼續(xù)從IT轉(zhuǎn)向更關(guān)鍵的業(yè)務(wù)運(yùn)營。由于DevOps指標(biāo)十分關(guān)鍵，隨著業(yè)務(wù)價(jià)值取代發(fā)展速度，組織的領(lǐng)導(dǎo)者將吸引更多的投資來增加收入。
軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)技術(shù)支出的重點(diǎn)將放在人工智能的實(shí)現(xiàn)上。2021年的眾多主題之一將是現(xiàn)有的技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。因此，基于Tamr、Paxata和Informatica CLAIRE等基于人工智能的項(xiàng)目可以識別并修復(fù)異常值、復(fù)制記錄和不同的缺陷，這些項(xiàng)目將使其不斷學(xué)習(xí)，這歸功于數(shù)據(jù)凈化和更高的質(zhì)量。
4.機(jī)器學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)的交集
物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)快速發(fā)展的細(xì)分市場。根據(jù)分析機(jī)構(gòu)Transforma Insights公司的預(yù)測，到2030年，全球物聯(lián)網(wǎng)市場將增長到241億臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，并將創(chuàng)造1.5萬億美元的收入。
機(jī)器學(xué)習(xí)的利用與物聯(lián)網(wǎng)逐漸交織在一起。例如，現(xiàn)在正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、深度學(xué)習(xí)來使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和服務(wù)更智能、更安全。在任何情況下，由于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能需要大量的數(shù)據(jù)才能有效地工作，這兩者的優(yōu)勢是雙向的，這正是物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備網(wǎng)絡(luò)所提供的。
例如，在工業(yè)環(huán)境中，制造工廠的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)都可以收集運(yùn)營和性能信息，然后由人工智能系統(tǒng)進(jìn)行分析，以提高生產(chǎn)系統(tǒng)的性能、支持效率并預(yù)測機(jī)器何時(shí)需要維護(hù)。
4.更快的計(jì)算能力
人工智能分析師開始了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能以及采用它們的最佳實(shí)踐。這表明在未來一年內(nèi)，算法的突破將繼續(xù)出現(xiàn)在務(wù)實(shí)的發(fā)展和新的問題解決系統(tǒng)。隨著第三方云計(jì)算服務(wù)提供商鼓勵(lì)在云平臺中部署機(jī)器學(xué)習(xí)算法，云計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案也正在迅速崛起。人工智能可以解決一系列問題，這些問題需要尋找洞察力并做出決策。然而，如果組織沒有處理機(jī)器建議的能力，則很難接受這個(gè)建議。通過特定的路線，可以預(yù)見在此期間的持續(xù)增長，以提高有關(guān)人工智能算法的透明度和可解釋性。
5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)在未來幾年內(nèi)可以被組織普遍采用。它是對深度學(xué)習(xí)的獨(dú)特利用，組織可以利用自己的經(jīng)驗(yàn)來提高捕獲數(shù)據(jù)的有效性。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，人工智能編程是在各種條件下設(shè)置的，這些條件描述了軟件將執(zhí)行何種活動(dòng)。針對不同的動(dòng)作和結(jié)果，采用軟件進(jìn)行自學(xué)習(xí)，以達(dá)到理想的最終目標(biāo)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)理想例證是聊天機(jī)器人，它可以處理簡單的用戶查詢，例如問候、訂單預(yù)訂、咨詢電話。機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)公司可以利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)通過添加順序條件使聊天機(jī)器人更加巧妙，例如區(qū)分潛在客戶并將呼叫轉(zhuǎn)移到相關(guān)的服務(wù)代理。強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)的其他一些應(yīng)用包括商業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃的機(jī)器人技術(shù)、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制、工業(yè)自動(dòng)化以及飛機(jī)控制。
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