人工智能的趨勢在2018年鋪平了道路

2018我們身後,這是令人驚異的看到人工智能項目獲得蒸汽,使各個行業產生重大影響。事實上,最近的一次調查由CIO.com引用,90%的企業正在積極投資於人工智能。

什麼推動了這一創新的大量湧入是組織對數據挖掘的潛力和日益普及的各種機器學習技術和框架。此外,雲計算使一個新的水平的匹配這些龐大的數據量對性能沒有受到衝擊。結合數據量的指數增長,AI使得公司——從做奇妙的東西加速藥物發現通過基因組學防止欺詐行為在證券市場。

那麼2019年新趨勢和進步將幫助應對這些挑戰和AI采用進一步進入主流?

我們問了一些世界上最具創新精神的公司這個問題,很多人一樣,讓我們的手指脈搏的AI站在企業和更好地了解如何AI將繼續破壞行業。

這個博客,第一個在一係列的博客文章,提供了為許多人認為是最有效的趨勢和創新在2018年和2019年我們應該興奮。

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大數據和人工智能創新或趨勢做了什麼你看到在2018年,你很興奮地看到嗎?和你認為這些創新將繼續發展和/或在2019年獲得牽引?

深度學習成為主流

“Keras tensorflow已經存在了一段時間,但我們看到公司跨越從創新創業公司大規模企業使用DL解鎖新的商機。在Quby我們深入學習係統用於生產首次在2018年。2019年TensorFlow 2.0將是一個巨大的裏程碑。”

• 數據科學主管斯蒂芬•高爾斯華綏Quby

分析的統一

“公司像磚不斷地分解和細化的壁壘和成本條目一個真正統一的數據平台,所以之間的界限Beplay体育安卓版本數據湖,數據科學、流媒體不僅是兼容的,但無縫集成。你可以經常忘記的哪一部分你使用平台。Beplay体育安卓版本這是一個很好的事情。”

• 斯蒂芬·哈裏森,數據科學師Gilt Groupe街

機器學習的民主化

“productizing毫升和工具的崛起使ML更容易,更可伸縮的2018年有點進步。你看到很多產品,尋求毫升嵌入到決策使ML更容易被邊緣化的算法,使其更容易利用。有些框架或自動化毫升(MLFlow,愛因斯坦等)和其他人是整個平台毫升是核心。Beplay体育安卓版本

同時,強化學習也真正開始了,我想這是令人難以置信的,因為它幫助AI解決更抽象的問題。這些沒有進入許多產品,但我認為這是非常激動人心的顯示了人工智能的未來。”

• 布拉德利·肯特在LoyaltyOne avon程序分析

科學是滲透業務的數據

”2018年,討論“可辯解的AI,“信任和數據偏差很鼓舞人心的。我相信這是至關重要的發展人工智能可辯解的,可證明的和透明的。總是這樣,這個可信係統真正的旅程始於數據用於人工智能訓練的質量。這個新的焦點2018年帶安全標簽的數據時,可以驗證,驗證和尼爾森解釋對我們來說是令人興奮的,因為我們不斷致力於開發高品質帶安全標簽的數據時對消費者的行為。,這是激動人心的時刻可辯解的AI可以為AI係統奠定基礎,可以在用例和兩個廣義可信。”

• Mainak Mazumdar,尼爾森的研究總監

小說深度學習的應用

”有很多去年的創新領域的深度學習,我興奮!我認為這些創新將創造很多新的人工智能應用程序,其中一些已經在生產和製造巨大的變化。在庫存過剩,我們在多個產品使用深度學習,從電子郵件運動預測分類法個性化模塊推斷用戶與深度學習風格。我興奮地看到這個行業,特別是在線零售,集成更多的深度學習和一些新奇的應用程序將效仿。”

• 算法總監Kamelia Aryafar庫存過剩

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顯然,2018年最新的快速應用和民主化等分析創新深度學習。聽到分析領導人一致這是鼓舞人心的重要性和周圍的進展做出分析和人工智能簡單的整個組織。遇到顯然是統一的概念在所有方麵的分析——分析管道,確保所有階段的相關技術,和團隊參與數據科學與工程,在和諧無縫集成和操作。

這個博客係列的下一篇文章將揭示預測未來的趨勢和創新在人工智能,機器學習,大數據將在2019年表麵。