2022年可能主导技术格局的数据科学、AI和ML趋势

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发布时间：2022-01-04 11:29:43 501

2022年可能主导技术格局的数据科学、AI和ML趋势

1、小数据和TinyML

背后的核心思想小数据是让用户无需获得大数据分析中使用的基于云的系统即可获得可操作的结果。当与云的交互受到限制，或者时间和带宽是处理数据的主要限制时，获取小数据集非常有用。

简单来说，它在用户需要快速数据分析的情况下，提供了对最重要数据的快速认知分析。例如，自动驾驶汽车，在这种情况下，机器不能依靠从集中式云服务器发送原始数据和接收分析数据来防止繁忙道路上的交通碰撞。

TinyML模型是一种机器学习算法，专为微控制器或低功耗硬件设计，使它们更智能、更有用。它占用的空间非常小，但能够处理嵌入式计算应用中的大规模应用，如物联网。

2022年，小数据和TinyML将创造高可能性出现在越来越多的嵌入式系统中，包括汽车、可穿戴设备、家电、工业设备、农业机械等。

2、自动机器学习

AutoML最大的好处是越来越多的公司可以访问ML，尽管总体上在人工智能方面的专业知识较少。因此，自动解决方案可以被任何人用来创建他们自己的ML应用程序。

举一个例子，当一个主题专家能够为这个主题中更大的问题开发一个解决方案。但他/她缺乏编码知识，需要将人工智能应用于这些问题。这是他们可以通过简单、用户友好的界面利用AutoML解决方案的地方。

用户界面将把ML的内部工作保持在看不见的地方，因此提供了完全专注于构建他们的解决方案的空间。它为任何行业在业务中嵌入人工智能和人工智能开辟了道路。

汽车最有前景的应用是在数据科学领域。因此，数据科学毕业生需求量很大。拥有学士学位的数据科学家年收入超过100，000美元。

开发人员现在能够在保持模型质量的同时，用最少的时间构建高规模和高效的ML模型。这可以通过自动化迭代过程来实现，例如使用AutoML进行数据清理和准备。

像谷歌这样的大市场巨头已经在利用AutoML技术来自动化发现优化模型的过程。

3、深度伪造和合成数据生产人工智能

随着人工智能的深度学习，音频、视频和图像处理技术现在变得更加复杂。您可以生成真实的照片，将黑白照片转换为彩色照片，将白天的照片转换为夜晚的照片。先进的人工智能还可以通过将旧图像和旧电影升级到4K及更远的地方来改善它们。虽然生成式人工智能在有趣的应用程序中变得越来越受欢迎，但它在某些领域有明显的优势，如教育、可访问性、电影制作、刑事取证和艺术表达。

此外，它有利于保护那些不希望在面试或工作场所透露自己身份的人。此外，在医疗保健领域，它将有效地早期识别潜在的恶意，并创造有效的治疗方法。难怪会期待生成人工智能占所有生产数据的10%到2025年。

4、5G上的人工智能

AI和5G一起，将通过最快的云可访问性和数据处理，为2022年的下一波创新提供动力。

5G提供毫秒级延迟、巨大的带宽和可靠的连接。5G的低延迟加上AI的决策能力，优化了设备和云之间的计算速度。在一些行业，这种结合已经产生了高质量的产出，它们能够部署快速、安全和经济高效的物联网设备和智能网络。

例如，在车载制造单元中，利用在5G上具有深度学习算法的视觉检测软件来更快地识别车辆中的缺陷。因此，汽车制造商能够识别和分析装配线上的质量问题，并实时观察智能设备的反应。

通过在实时应用中进行更快的分析，人工智能在快速5G上的效率也将在2022年塑造智能流量。因此，它将改善城市安全和空间管理。接下来是客户支持中的会话式AI，它是随着AI和5G逐渐发展起来的。它正在利用面部表情和上下文感知创造一种更快的与人交流的模式。人工智能的进步肯定会改变每一个行业，5G就是其中的催化剂。

5、人工智能芯片

通用硬件能够支持人工智能任务，但缺乏深度学习技术的足够性能。因此，AI芯片正在出现作为高级解决方案期待使用能够更高效运行人工智能应用的处理器的公司。人工智能专用处理器根据特定系统进行修改，以优化深度学习等任务的性能，并具有并行计算能力。此外，专门的人工智能硬件分配的带宽估计是传统芯片的4到5倍。

这一功能将极大地提高为商业云服务运营广泛数据中心网络的公司的性能。此外，它还将促进公司内部的人工智能操作，要求更快的计算速度。在一些领域，人工智能处理器单元的应用已经开始，并有可能在未来一年扩展。例如，安全系统涉及实时面部识别的监控软件，如IP摄像头、车门摄像头等。

事实证明，人工智能处理器在聊天机器人和客户服务语音助手方面也很有效，并配备了自然语言处理功能。

因此，为了在这个竞争激烈的市场中保持相关性，就需要跟上不断变化的技术趋势，以做出正确的决策并增加回报。

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