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【51CTO.com快譯】隨著2022年即將到來(lái)，人們希望了解將在2022年主導(dǎo)技術(shù)格局的數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì)。

根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)的預(yù)計(jì)，到2027年，全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)2000億美元;大數(shù)據(jù)細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模將增長(zhǎng)到1030億美元，其中軟件部門(mén)的份額為45%。同樣，到2027年，全球深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)400億美元，其復(fù)合年增長(zhǎng)率為39.2%。

事實(shí)上，數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)在企業(yè)中的應(yīng)用呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。在新冠疫情爆發(fā)期間，科技在挽救生命和恢復(fù)經(jīng)濟(jì)彈性方面發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，并呈現(xiàn)出許多令人驚訝的趨勢(shì)。

以下是將在2022年主導(dǎo)技術(shù)格局的數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢(shì)：

1.小數(shù)據(jù)和TinyML

小數(shù)據(jù)背后的核心理念是讓用戶可以獲得可操作的結(jié)果，而無(wú)需采用大數(shù)據(jù)分析使用的云計(jì)算系統(tǒng)。

在與云平臺(tái)的有限交互或者時(shí)間和帶寬是處理數(shù)據(jù)主要限制因素的情況下，獲取小數(shù)據(jù)集是非常有用的。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它可以在用戶需要快速數(shù)據(jù)分析的情況下，對(duì)最重要的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的認(rèn)知分析。例如在自動(dòng)駕駛汽車(chē)的應(yīng)用中，其控制系統(tǒng)無(wú)法依靠從集中式的云計(jì)算服務(wù)器發(fā)送原始數(shù)據(jù)和接收分析數(shù)據(jù)，同時(shí)防止在道路上發(fā)生碰撞。

TinyML模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，專為微控制器或低功耗硬件設(shè)計(jì)，使它們更智能、更有用。它占用的空間很小，但能夠處理嵌入式計(jì)算應(yīng)用程序中的大規(guī)模應(yīng)用程序，例如物聯(lián)網(wǎng)。

Zyro公司數(shù)據(jù)科學(xué)家Mantas Lukauskas說(shuō)：“企業(yè)80%的工作應(yīng)該專注于正在使用的數(shù)據(jù)——模型和模型部署只是一個(gè)良好的人工智能應(yīng)用程序的一部分。”此外，與計(jì)算機(jī)或服務(wù)器相比，微控制器的價(jià)格非常低廉，這使得它們的使用對(duì)于小型企業(yè)甚至個(gè)人來(lái)說(shuō)更加容易和實(shí)用。

2022年，小數(shù)據(jù)和TinyML將創(chuàng)造越來(lái)越多的嵌入式系統(tǒng)出現(xiàn)的可能性，其中包括汽車(chē)、可穿戴設(shè)備、家電、工業(yè)設(shè)備、農(nóng)業(yè)機(jī)械等。

2.自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)的最大好處是，盡管總體上在人工智能方面的專業(yè)知識(shí)較少，但越來(lái)越多的企業(yè)可以訪問(wèn)機(jī)器學(xué)習(xí)。因此，任何人都可以使用AutoML解決方案來(lái)創(chuàng)建自己的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。

假設(shè)某個(gè)主題專家能夠?yàn)樵撝黝}中的更大問(wèn)題制定解決方案。但卻缺乏編碼知識(shí)，需要將人工智能應(yīng)用于這些問(wèn)題。在這里，他們可以通過(guò)簡(jiǎn)單、用戶友好的界面使用AutoML解決方案。

用戶界面將使機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)部工作不可見(jiàn)，因此提供了完全專注于構(gòu)建解決方案的空間。它為任何行業(yè)組織將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)嵌入其業(yè)務(wù)開(kāi)辟了道路。

AutoML最具發(fā)展前途的應(yīng)用是數(shù)據(jù)科學(xué)。因此，市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)畢業(yè)生的需求量很大，而數(shù)據(jù)科學(xué)家每年的收入超過(guò)10萬(wàn)美元。

開(kāi)發(fā)人員現(xiàn)在能夠在保持模型質(zhì)量的同時(shí)，在最短的時(shí)間內(nèi)構(gòu)建大規(guī)模且高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。通過(guò)使用AutoML自動(dòng)化迭代過(guò)程(如數(shù)據(jù)清理和準(zhǔn)備)是可能實(shí)現(xiàn)的。

像谷歌這樣的行業(yè)巨頭已經(jīng)在利用AutoML技術(shù)來(lái)自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)優(yōu)化模型的過(guò)程。

3.用于Deepfake和合成數(shù)據(jù)的生成式人工智能

通過(guò)人工智能和深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步和發(fā)展，音頻、視頻和圖像處理技術(shù)現(xiàn)在變得更加智能先進(jìn)。生成式人工智能可以制作逼真的照片、將黑白照片轉(zhuǎn)換為彩色照片、將白天照片轉(zhuǎn)換為夜間照片，甚至可以根據(jù)文本描述生成逼真的照片等。

高級(jí)人工智能還可以將老舊的圖像和電影改進(jìn)或升級(jí)到4K及清晰度更高級(jí)別。

雖然生成式人工智能在有趣的應(yīng)用場(chǎng)景中越來(lái)越受歡迎，但它在某些領(lǐng)域有著更顯著的好處，例如教育、可訪問(wèn)性、電影制作、犯罪取證以及藝術(shù)表達(dá)。

此外，這有利于保護(hù)不愿在面試或工作場(chǎng)所透露身份的人員。此外，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，生成式人工智能可以有效地早期識(shí)別潛在病癥并創(chuàng)造有效的治療方法。

根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)的預(yù)計(jì)，到2025年，生成式人工智能處理的數(shù)據(jù)將占所有數(shù)據(jù)的10%。

4. AI-on-5G

人工智能和5G將通過(guò)最快的云訪問(wèn)和數(shù)據(jù)處理共同推動(dòng)2022年的下一波創(chuàng)新浪潮。

5G可以提供毫秒級(jí)的延遲、巨大的帶寬和可靠的連接。5G的低延遲與人工智能的決策能力相結(jié)合，優(yōu)化了設(shè)備和云平臺(tái)之間的計(jì)算速度。

在一些行業(yè)應(yīng)用中，人工智能和5G組合產(chǎn)生了高質(zhì)量的輸出，能夠部署快速、安全且具有成本效益的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和智能網(wǎng)絡(luò)。

例如，在汽車(chē)制造過(guò)程中，使用具有5G深度學(xué)習(xí)算法的視覺(jué)檢測(cè)軟件可以更快地識(shí)別車(chē)輛的缺陷。因此，汽車(chē)制造商能夠識(shí)別和分析裝配線上的質(zhì)量問(wèn)題，并實(shí)時(shí)觀察智能設(shè)備的響應(yīng)。

通過(guò)在實(shí)時(shí)應(yīng)用中進(jìn)行更快地分析，人工智能在快速5G的效率也將在2022年重塑智能交通行業(yè)，用于改善城市安全和空間管理。

接下來(lái)是客戶支持中的對(duì)話式人工智能，它正隨著人工智能和5G的發(fā)展而逐漸演變，并且正在創(chuàng)造一種利用面部表情和場(chǎng)景感識(shí)與人類(lèi)進(jìn)行更快交流的模式。

人工智能的進(jìn)步無(wú)疑會(huì)改變每個(gè)行業(yè)，其中5G正在發(fā)揮催化劑的作用。

5.人工智能芯片

通用硬件能夠支持人工智能任務(wù)，但缺乏足夠的深度學(xué)習(xí)技術(shù)性能。因此，對(duì)于希望使用更有效地運(yùn)行人工智能應(yīng)用程序的處理器的企業(yè)來(lái)說(shuō)，人工智能芯片正在成為一種先進(jìn)的解決方案。

特定于人工智能的處理器使用特定系統(tǒng)進(jìn)行修改，以優(yōu)化深度學(xué)習(xí)等任務(wù)的性能，并具有并行計(jì)算能力。此外，估計(jì)專用人工智能硬件分配的帶寬是傳統(tǒng)芯片的4到5倍。

這一功能將顯著提高為云計(jì)算服務(wù)運(yùn)營(yíng)廣泛數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)的能力。此外，它還將促進(jìn)企業(yè)的內(nèi)部人工智能運(yùn)營(yíng)，提供更快的計(jì)算速度。

在某些領(lǐng)域，已經(jīng)開(kāi)始采用人工智能處理器單元，并可能在未來(lái)一年繼續(xù)擴(kuò)展。例如，安全系統(tǒng)涉及實(shí)時(shí)面部識(shí)別的監(jiān)控軟件，包括IP攝像頭和門(mén)禁攝像頭等。

事實(shí)證明，人工智能處理器在以自然語(yǔ)言處理為動(dòng)力的聊天機(jī)器人和用于客戶服務(wù)的語(yǔ)音助手中也很有效。

結(jié)語(yǔ)

在未來(lái)幾年，數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將繼續(xù)成為技術(shù)進(jìn)步不可或缺的一部分。在市場(chǎng)上將看到更多此類(lèi)發(fā)展和創(chuàng)新，這將為不同行業(yè)提供更多的改進(jìn)空間。

為了在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中保持相關(guān)性，人們需要及時(shí)了解不斷變化的技術(shù)趨勢(shì)，以做出正確的決策，并提高回報(bào)率。

原文標(biāo)題：Top 5 Data Science, AI, And ML Trends for 2022，作者：Joydeep Bhattacharya

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