人工智能与数据科学、机器学习趋势和数据分析随着2020年大流行病席卷全球经济，人工智能正日益成为每项业务战略的一部分，麦肯锡估计到2023年将增长超过90B美元，从而加速对AI技术的投资。随着公司采用在家工作模式，人工智能的进一步增长受到数字采用的影响，分析师估计2021年将出现强劲增长。组织正在从人工智能中获取价值1，2021年将是决定性的一年，因为每家公司都在努力成为智能企业。数字化转型。采用人工智能的重点不仅仅是提高运营效率或有效性。由于大流行，已经明显转向利用人工智能来改善利益相关者的体验。2020年的一些常见主题包括AutoML、自动化、AI偏见、COVID影响、深度学习限制、道德AI、GPT-3、医学和医疗保健以及MLOps。DeepMind的AlphaFold2是AI和机器学习领域的一项里程碑式发展，可解决具有医学和生物学潜力的蛋白质折叠障碍。展望未来，人工智能将成为自动化、机器人技术和非接触式流程的智能核心，保护我们所有人免受未来疫情的影响。随着COVID-19危机的持续，这里有一些关于来年将出现的人工智能技术、工具、平台和应用程序的预测。让我们探讨一些将定义2021年的关键AI趋势：1.工作场所的人工智能或在家工作的与人接触的员工和知识工作者，以分散工作场所的注意力3。人工智能将用于客户服务代理增强、工作返回健康跟踪和智能文档提取等方面。2.智能客户体验即使客户已经下定决心，企业也可以使用预测分析来准确预测客户的需求。例如，预测分析可以提供消费者行为任何变化的早期迹象。此外，预测技术使营销人员能够积极主动，激励他们优化消息传递以满足客户需求并有效地为消费者服务。让我们探讨一个例子。RetailerRoom&Board通过实施Salesforce的MarketingCloud技术设法提高了利润并更有效地吸引客户。该工具用于分析客户流量数据，借助#predictiveanalytics，零售商能够“实时向客户建议额外购买”。结果令人印象深刻，因为该公司设法实现了高达2,900%的投资回报率。3.机器人敏捷人工智能必不可少。到2021年，COVID-19大流行将开始消退，但在那之后，我们将把许多以前人类的功能移交给敏捷的机器人。这些将通过强化学习进行部分或全部训练，以在复杂的现实世界场景中灵活地导航、管理和操纵对象。生物传感、交付和消毒将是机器人技术的主要领域，无人机在主要平台上接受基于RL的AI应用程序的训练。4.网络安全对于两家公司而言，人工智能似乎一直在#cybersecurity的世界中找到自己。无所事事的持续趋势。人工智能和机器学习技术可用于网络安全?，以帮助识别威胁，包括早期威胁的变体。人工智能的使用将扩展到创建智能家居，其中系统将学习居住者的模式、习惯和偏好，提高他们识别入侵者和保护家庭安全的能力。5.目前学校停课影响了186个国家超过12亿学生的教育。由于COVID-19大流行，大多数教育机构已转向#onlinelearning以保持社交距离，同时确保学习和教学过程基本不间断。从课堂到在线学习的突然转变?让许多人想知道这将如何影响全球的教育系统。甚至在COVID-19大流行之前，教育科技近年来就已经流行起来。一个很好的例子是Century，这是一个最近在黎巴嫩一些公立学校推出的平台。它使用AI技术提供个性化学习内容，并为教育工作者提供实时洞察和分析。研究表明，该平台使学生对某个主题的理解提高了30%。可以预见，在不久的将来，将会有越来越多的学校采用类似的智能学习平台。6.超级自动化超级自动化是#artificialintelligence和机器学习等先进技术的应用，以增强员工和自动化流程，其影响比传统自动化更大。自动化业务流程必须能够适应不断变化的环境并响应意外情况，因此需要人工智能。毫无疑问，这将是我们在新的一年里看到的更多内容。7.增强智能AI以一种像人类一样工作和响应的方式构建，而增强智能以增强人类工人能力的方式使用机器。基本上，增强智能涉及人和机器一起工作，以利用他们的优势来增加商业价值。#augmentedintelligence的主要目标是赋予人类更好的表现。提供增强智能的平台可以从分散和孤立系统中的许多来源收集所有类型的结构化和非结构化数据，并且它们以允许人类工作者充分理解每个客户的方式呈现这些数据。这些见解比“普通人工智能”提供的见解更重要、更深刻。因此，员工可以更好地了解行业中发生的事情、可能影响客户的因素以及可能出现的机会或威胁。这种丰富的信息与人类智慧相结合，使这项技术如此强大。8.更符合道德规范的AI我们在2021年可以期待的最重要的事情之一是对符合道德规范地使用人工智能的需求不断增长。以前，公司在采用人工智能和机器学习时并没有过多考虑其背后的道德规范。消费者和员工现在期望公司负责任地采用人工智能。在接下来的几年里，公司将有意识地选择与致力于数据道德的合作伙伴开展业务，并采用反映自身价值观和客户价值观的数据处理实践。9.人脸识别AuthenticatedAI势在必行。2021年，企业将在越来越多的内部和面向客户的应用程序中实施#facialrecognition以进行强身份验证。出于同样的原因，企业将越来越多地避免使用该技术来推断身份、种族、性别和其他从隐私、偏见或监视的角度来看可能敏感的属性。如果企业将面部识别技术纳入图像/视频自动标记、图像查找和其他此类应用程序，则必须经过法律顾问的广泛审查。该技术的监管敏感性和法律风险只会在不久的将来增加。10.AIOps规模在过去几年中，IT系统的复杂性呈指数级增长。Forrester最近指出，供应商已通过平台解决方案做出回应，这些解决方案结合了曾经孤立的监控学科，例如基础设施、应用程序和网络。AIOps解决方案使IT运营和其他团队能够通过更好地分析传入数据量来改进关键流程和决策制定。Forrester建议IT领导者寻找AIOps提供商，这些提供商可以通过数据关联实现跨团队协作，提供端到端数字体验，并将其无缝集成到整个IT运营管理工具链中。技术将在2021年取得进步COVID-19大流行对世界经济造成了严重破坏，许多行业都在为生存而挣扎。有多种创新方法可以帮助我们走上复苏之路，但企业和机构需要专注于创造强大的、技术驱动的竞争优势。基于AI的应用在数量和范围上都呈指数级增长，研究人员和科学家不断寻找使用AI设计高价值产品和服务的新方法。人工智能正在影响着每个行业、每个人的未来。它一直是机器人技术、大数据和物联网等技术的推动力，并且很可能在未来继续充当技术创新者的角色。在您看来，2021年最引人注目的人工智能、数据科学和机器学习趋势是什么？在下方分享您的评论，以促进关于“这里是2021年人工智能、数据科学和机器学习趋势概述”的讨论。
