机器学习已成为当今众所周知的创新技术。一项研究发现，人们目前使用的设备中有77%正在使用机器学习(ML)技术。通过采用AmazonAlexa、GoogleHome、Netflix等智能设备，人工智能服务正在为组织提供行业领先的创新解决方案。人们需要了解2021年可能重塑经济、社会和工业运营的一些重要机器学习和人工智能趋势。机器学习和人工智能行业在今天快速发展，为跨行业的组织创造了巨大的变革空间，并将带来重大变革。据研究公司Gartner称，大约37%的受访组织在其业务中使用某种类型的机器学习技术，预计到2022年，80%的现代技术将基于机器学习和人工智能技术。近年来，机器学习和人工智能技术取得了一些进步和发展。到目前为止，一些组织已经能够应用这些技术来实现业务目标。随着对这些技术的需求和兴趣的激增，该领域出现了各种新模型。简而言之，如果它在技术上有能力或在某种程度上与创新相关，你就会看到机器学习的下一步。1.用于超自动化的机器学习超自动化是Gartner确定的IT行业面临的一个主要趋势，组织有潜力将几乎所有可以在内部自动化的东西自动化，例如遗留业务流程。冠状病毒大流行促进了这一概念的采用，也称为“数字过程自动化”或“智能过程自动化”。机器学习和人工智能是超级自动化的关键部分和重要推动力（以及流程自动化工具等各种创新）。为了提高效率，超自动化活动不能依赖静态打包的软件。自动化业务流程必须能够适应不断变化的情况并对意外情况做出响应。2.业务预测与分析近年来，时间序列分析成为主流，成为今年流行的模型。通过采用这种策略，行业专家可以收集和筛选一段时间内的数据，然后可以对其进行检查并用于做出明智的决策。当在不同的数据集上进行训练时，机器学习可以做出准确度高达95%的猜测。在2021年及以后，预计组织将采用递归神经网络来进行更准确的预测。例如，可以结合机器学习解决方案来发现隐藏的模式和准确的预测。保险公司发现潜在的欺诈行为就是一个很好的例子。这对他们来说可能代价高昂。3、自动化著名风险投资家马克·安德森曾说过“软件正在毁灭地球”。如今，软件似乎正在进入每个组织的核心业务。2021年将启用新的技术模型，因此管理不善将增加组织的技术债务，这些债务最终必须得到偿还。因此，可以根据今年技术采用的发展趋势检测到技术支出的变化。企业预算将继续从IT转向更关键的业务运营。由于DevOps指标如此重要，随着业务价值取代速度，组织领导者将吸引更多投资来增加收入。软件开发和数据技术支出的重点将放在人工智能的实施上。2021年的众多主题之一将是现有技术的自动化。因此，基于人工智能的项目，如Tamr、Paxata和InformaticaCLAIRE，可以识别和修复异常值、重复记录和不同的缺陷，由于数据清理和更高的质量，将允许它持续学习。4.机器学习和物联网的交集物联网是一个快速增长的细分市场。根据分析公司TransformaInsights的预测，到2030年，全球物联网市场将增长到241亿台物联网设备，并产生1.5万亿美元的收入。机器学习的使用越来越多地与物联网交织在一起。例如，机器学习、人工智能、深度学习现在被用来使物联网设备和服务更智能、更安全。无论如何，由于机器学习和人工智能需要大量数据才能有效工作，因此两者的好处是双向的，这正是传感器和设备的物联网网络所提供的。例如，在工业环境中，制造工厂的物联网网络都可以收集运营和性能信息，然后人工智能系统可以分析这些信息，以提高生产系统的性能、支持效率并预测机器何时需要维护。5.更快的计算能力人工智能分析师开始了解人工神经网络的能力以及采用它们的最佳实践。这表明，在接下来的一年里，算法上的突破将继续出现在实用的和新的问题解决系统的开发中。随着第三方云计算服务提供商鼓励在云平台中部署机器学习算法，云机器学习解决方案也迅速涌现。人工智能可以解决一系列需要洞察力和决策的问题。但是，如果组织不具备处理机器建议的能力，则很难接受此建议。可以预见，这一时期的持续增长将通过特定途径实现，以提高人工智能算法的透明度和可解释性。6.强化学习强化学习（RL）可能会在未来几年内被组织普遍采用。这是对深度学习的一种独特利用，组织可以利用他们的经验来提高捕获数据的有效性。在强化学习中，AI在描述软件将执行何种活动的条件下进行编程。针对不同的动作和结果，利用软件进行自我学习，以达到理想的最终目标。强化学习的一个理想示例是聊天机器人，它可以处理简单的用户查询，例如问候语、订单预订、咨询电话。机器学习开发公司可以利用强化学习(RL)通过添加顺序条件使聊天机器人变得更智能，例如区分潜在客户和将呼叫转移到相关服务代理。强化学习(RL)的其他一些应用包括用于业务战略规划的机器人技术、机器人运动控制、工业自动化和飞机控制。
