從2019年最大的人工智能的趨勢

在機器學習領域所取得的進展和人工智能在過去的幾年中一直是巨大的。我們已經從科學用例項目和優勢,核心業務和競爭優勢,越來越多的公司在不同行業尋找機會去挖掘他們的數據,利用人工智能。

在2018年,我們看到了興趣AI各行業爆炸,但仍很難駕馭,投入生產。盡管最近的一個調查由CIO.com指出,80%的公司正在考慮新的人工智能項目計劃投資於人工智能技術和近90%,隻有17%的這些公司這些項目已經投入生產。

我們強調在過去幾乎所有公司麵臨一定挑戰當試圖實現人工智能——導致我們所說的1%的問題。意思,隻有約1%的公司成功的人工智能。其餘的差距,99%,正艱難應對這些問題。

在我們的博客係列的第二部分集中在最有效的趨勢和創新在2018年和2019年我們應該興奮,我們問領先公司已經開始著手AI旅程如何看到采用轉移的速度和規模在2019年和什麼趨勢,他們認為將提供真實的,實實在在的價值。

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新趨勢和創新在人工智能、機器學習、大數據預測在2019年將表麵嗎?

日益增長的重要性“性感”的人工智能

“通常我看到,現在人工智能一直在鼓舞人心的表現是可能的。有許多例子跨越部門如何真正的人工智能。現在有持續的商業現實和內部縮放和過程的挑戰。所以我看到很多創新的必要性越性感的東西:成本優化工具,自動會計、管理大數據/分析平台。”Beplay体育安卓版本

• 數據科學主管斯蒂芬•高爾斯華綏Quby

更關注流

“流本身並不是全新的。但Gilt Groupe街計劃利用它2019年磚統一分析平台的重大創新,像實時推薦基於最新的數據從我們的訂單管理,點擊追蹤,和其他係統。Beplay体育安卓版本這對我們來說是特別重要的,因為我們是一個flash銷售零售網站,與產品和在線瀏覽和購買行為的改變。這將是完全兼容和互補的當前數據的科學項目,如關聯規則和其他個性化的推薦。”

• 斯蒂芬·哈裏森,數據科學師Gilt Groupe街

機器學習為所有

“我看到毫升成為目前專注於快速開發框架或產品,使其更快的構建和交付毫升解決方案和更多的產品100%基於ML幕後。”

• 布拉德利·肯特在LoyaltyOne avon程序分析

更好的數據=更好的人工智能

“我們已經看到明顯的進步在機器學習和人工智能的技術和科學。然而,ML /人工智能技術一樣好(或沒有)的數據。下一波創新會受到更好的數據,可以激活艾城的潛能。”

• Mainak Mazumdar,尼爾森的研究總監

深度學習將使AI更好

“建築的2018,深度學習核心AI和ML算法將繼續改善。也會有很多專注於計算機視覺使用深度學習的ML模型更準確。從產品的角度來看,我認為pageless內容隻會繼續變得更加相關。在庫存過剩,我們擁有近二十年的好處的數據幫助我們創建個性化的實時內容,但並不是所有的組織都有同樣的好處。pageless一樣重要內容將成為pageless發生的速度必須還需要加快為了讓客戶有最好的體驗。”beplay体育app下载地址

• 算法總監Kamelia Aryafar庫存過剩

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AI現在可以交付的承諾來實現。公司認識到克服進入壁壘,一種新方法是必要的。事實上,79%的組織引用他們高度重視統一的概念分析是解決實現人工智能的成功。隨著越來越多的公司走向統一的方法,我們完全相信今年是重要的一年的人工智能作為基礎資產,幫助規模和業務。但是我們沒有利用今天的思想領先的技術人員了解他們認為是下一個重大創新大數據,機器學習和人工智能。

在這個博客係列的第三部分中,我們將深入大多數公司仍然麵臨的挑戰當試圖利用人工智能,並把它投入生產,在2019年,這些挑戰將如何改變。