2022年发展趋势的前5大数据科学、人工智能和机器学习趋势。据研究机构预测，到2027年，全球人工智能市场规模将超过2000亿美元；大数据细分市场将增长至1030亿美元，其中软件领域占比45%。同样，到2027年，全球深度学习市场规模将超过400亿美元，复合年增长率为39.2%。事实上，企业对数据科学、人工智能和机器学习等技术的采用呈指数级增长。在COVID-19爆发期间，技术在挽救生命和恢复经济弹性方面发挥了至关重要的作用，出现了许多令人惊讶的趋势。以下是将在2022年主导技术领域的数据科学、人工智能和机器学习趋势：1.小数据和TinyML小数据背后的核心思想是让用户无需借助大数据使用的工具即可获得可操作的结果数据分析云计算系统。在与云平台的交互有限或时间和带宽是处理数据的主要限制因素的情况下，获取小型数据集很有用。简单来说，就是在用户需要快速数据分析时，对最重要的数据进行快速认知分析。例如，在自动驾驶汽车的应用中，其控制系统不能依赖于从中央云计算服务器发送原始数据和接收分析数据，同时防止道路上的碰撞。TinyML模型是一种机器学习算法，专为微控制器或低功耗硬件设计，使它们更智能、更有用。它占地面积小，但能够处理嵌入式计算应用程序（如物联网）中的大规模应用程序。Zyro的数据科学家MantasLukauskas表示：“企业80%的工作应该集中在使用模型中的数据上，而模型部署只是一个好的人工智能应用的一部分。”服务器非常便宜，这使得它们的使用对于小型企业甚至个人来说更加容易和实用。2022年，小数据和TinyML将创造越来越多的嵌入式系统的可能性，包括汽车、可穿戴设备、家电、工业设备、农业机械等。2.自动化机器学习（AutoML）自动化机器学习的最大好处(AutoML)是越来越多的企业可以使用机器学习，尽管总体上AI专业知识较少。因此，任何人都可以使用AutoML解决方案来创建自己的机器学习应用程序。假设主题专家能够针对该主题中的更大问题开发解决方案。然而，缺乏编码知识，需要将人工智能应用于这些问题。在这里，他们可以通过简单、用户友好的界面使用AutoML解决方案。用户界面将使机器学习的内部运作不可见，从而提供完全专注于构建解决方案的空间。它为任何行业组织将人工智能和机器学习嵌入其业务开辟了道路。AutoML最有前途的应用是数据科学。因此，对数据科学毕业生的需求很高，数据科学家的年收入超过10万美元。开发人员现在能够在保持模型质量的同时，在尽可能短的时间内构建大规模、高效的机器学习模型。这可以通过使用AutoML自动执行数据清理和准备等迭代过程来实现。像谷歌这样的行业巨头已经在利用AutoML技术来自动化发现最佳模型的过程。3.Deepfakes和合成数据的生成人工智能随着人工智能和深度学习的进步和发展，音频、视频和图像处理技术现在更加智能和先进。生成式AI可以制作逼真的照片，将黑白照片转换为彩色照片，将白天照片转换为夜间照片，甚至可以根据文字描述生成逼真的照片等等。高级AI还可以将旧图像和电影改进或升级到4K或更高。生成式人工智能在有趣的应用场景中越来越受欢迎的同时，它在教育、无障碍、电影制作、刑事取证和艺术表达等领域具有更显着的优势。此外，保护那些不愿在面试或工作场所透露身份的人也是有益的。此外，在医疗保健领域，生成式AI可以有效地及早识别潜在状况并创建有效的治疗方法。据研究机构估计，到2025年，生成式人工智能处理的数据将占所有数据的10%。4.AI-on-5G人工智能和5G将通过最快的云访问和数据处理共同推动2022年的下一波创新。5G可以提供毫秒级的延迟、巨大的带宽和可靠的连接。5G的低时延结合人工智能的决策能力，优化了设备与云平台之间的计算速度。在多个行业应用中，AI和5G的结合产生了高质量的输出，支持快速、安全且具有成本效益的物联网设备和智能网络的部署。例如，在汽车制造过程中，使用带有5G深度学习算法的视觉检测软件可以更快地识别车辆的缺陷。因此，汽车制造商能够识别和分析装配线上的质量问题，并实时观察智能设备的响应。人工智能在快速5G中的效率也将在2022年重塑智能交通行业，通过实时应用中更快的分析来改善城市安全和空间管理。接下来是客户支持中的对话式人工智能，它随着人工智能和5G逐渐发展，并正在创造一种使用面部表情和场景感知与人类更快交流的模式。人工智能的进步无疑将改变每个行业，而5G则是催化剂。5、人工智能芯片的通用硬件可以支持人工智能任务，但缺乏足够的深度学习技术性能。因此，AI芯片正在成为希望使用能够更高效地运行AI应用程序的处理器的企业的高级解决方案。AI专用处理器通过特定系统进行修改，以优化深度学习等任务的性能，并具有并行计算能力。此外，据估计，专用AI硬件分配的带宽是传统芯片的4到5倍。这种能力将显着提高企业为云计算服务运营广泛的数据中心网络的能力。此外，还将方便企业内部的人工智能运算，提供更快的运算速度。在某些领域，人工智能处理器单元的采用已经开始，并可能在来年继续扩大。例如，安全系统涉及具有实时面部识别功能的监控软件，包括IP摄像头和门禁摄像头等。AI处理器在自然语言处理支持的聊天机器人和客户服务语音助手中也被证明是有效的。结论在未来几年，数据科学、人工智能和机器学习将继续成为技术进步不可或缺的一部分。市场上会看到更多这样的发展和创新，这将为不同行业提供更多的改进空间。为了在竞争激烈的市场中保持相关性，人们需要紧跟不断变化的技术趋势，以做出正确的决策并增加回报。原标题：2022年数据科学、人工智能和机器学习的5大趋势，作者：JoydeepBhattacharya
