Сегодня в преддверии начала набора на новый поток продвинутый курс «Машинное обучение» , будет проведен вебинар, в ходе которого наши специалисты подробно расскажут о программе курса, а также ответят на все ваши вопросы.Теги: #Машинное обучение #искусственный интеллект #gartnerВы можете зарегистрироваться на вебинар связь .
И мы традиционно публикуем переводы полезного материала.
Хотя цикл хайпа этого года включает в себя пять новых решений ИИ, мегатенденции демократизации и индустриализации ИИ, несомненно, доминируют в сфере ИИ в 2020 году.
Несмотря на глобальное воздействие COVID-19, 47% инвестиции в искусственный интеллект (ИИ) остались на том же уровне с начала пандемии, а 30% организаций, согласно опросу Gartner, даже планировали увеличить такие инвестиции.
Лишь 16% временно приостановили инвестиции в ИИ, а 7% сократили их.
ИИ начинает реализовывать свой потенциал, и его преимущества для бизнеса начинают становиться реальностью.
Например, во время пандемии на помощь пришел ИИ.
Чат-боты помогло ответить на многие вопросы, связанные с пандемией, компьютерное зрение помогло соблюдать социальную дистанцию, а модели машинное обучение (МО) были необходимы для моделирования последствий возобновления экономической деятельности.
«Если бы ИИ как общая концепция был представлен в цикле хайпа Gartner в этом году, он бы вышел за пределы пика завышенных ожиданий.
Под этим мы подразумеваем, что искусственный интеллект начинает реализовывать свой потенциал и его преимущества для бизнеса становятся реальностью», — говорит Светлана Сыкулар , вице-президент по анализу Gartner. Пять новичков — малые данные, генеративный ИИ, составной ИИ, ответственный ИИ и «вещи как клиенты» — дебютируют в этом году в рамках нынешнего цикла хайпа по ИИ, и в этой сфере доминируют две мегатенденции.
Узнать больше о методологии Gartner Hype Cycle.
Демократизация искусственного интеллекта
Демократизация искусственного интеллекта означает, что ИИ больше не является темой исключительно для экспертов.Теперь организации хотят выйти на новый уровень, предоставляя ИИ все большему количеству людей.
Целями демократизации ИИ на предприятии являются клиенты, деловые партнеры, бизнес-лидеры, продавцы, работники сборочных линий, разработчики приложений и специалисты по ИТ-операциям.
Gartner прогнозирует, что разработчики станут основной движущей силой искусственного интеллекта Поскольку ИИ достигает все большего числа вовлеченных сотрудников и партнеров, ему нужны новые корпоративные роли, чтобы распространить его на более широкую аудиторию.
Наряду с учеными и инженерами по обработке данных разработчики также могут формировать будущие команды ИИ, которые будут собирать решения ИИ.
Gartner считает, что разработчики станут основной движущей силой искусственного интеллекта.
Наука о данных занимается открытием неизведанного, а инженерия обеспечивает стабильность, надежность и безопасность достижений науки.
Инженерное дело дополняет науку о данных, помогая масштабировать ИИ, а комплекты для разработчиков и преподавателей ИИ играют важную роль в цикле ажиотажа.
Индустриализация платформ искусственного интеллекта Индустриализация платформ
Индустриализация платформ ИИ гарантирует возможность повторного использования, масштабируемости и безопасности ИИ, ускоряя его внедрение и рост. Эта индустриализация направлена на привлечение новых пользователей ИИ наряду с пионерами в этой области.Согласно недавнему опросу Gartner, высшее руководство управляет проектами в области искусственного интеллекта, причем почти 30% проектов возглавляют генеральные директора.
Наличие высшего руководства на руководящих должностях ускоряет внедрение ИИ и стимулирует увеличение инвестиций в решения ИИ.
Ответственный ИИ и системы управления ИИ также становятся приоритетом для промышленного ИИ.
Например, анализ решений показывает, что компании хотят использовать ИИ для более быстрого принятия более эффективных решений, таких как выбор наилучших вариантов лечения для пациентов или ускорение обнаружения и предотвращения аномалий и уязвимостей.
Более того, новые участники цикла хайпа этого года, такие как генеративный ИИ, малые данные и составной ИИ, указывают на то, что помимо машинного обучения организации рассматривают различные способы поддержки принятия решений с помощью ИИ.
Ответственный ИИ и системы управления ИИ также становятся приоритетом для ИИ промышленного масштаба.
Они создают и совершенствуют процессы бизнес-решений, связанные с ИИ, и управляют рисками ИИ, связанными с соблюдением требований, конфиденциальностью и предвзятостью.
Они также решают проблему надежности ИИ, которая сегодня является серьезной проблемой в сфере ИИ.
По мере развития решений искусственного интеллекта организации приобретают бесценный опыт и совершают меньше ошибок.
Однако им необходимо продолжать учиться, потому что по мере внедрения ИИ возникнут новые проблемы, такие как глубокие фейки или безопасность ИИ.
Узнайте больше о курсеЧитать далее
- Расширение Spark с помощью MLflow
-
Статья О Ноутбуке Dell Xps Серии M1530-Q03
19 Oct, 24 -
Теория Бессмысленных Чисел!
19 Oct, 24 -
Ценность Трекера Ip-Адресов
19 Oct, 24 -
Расцвет Неогеоцентризма
19 Oct, 24 -
5 Смертных Грехов Разработчиков Игр
19 Oct, 24
