Информатика (также «наука о данных») и машинное обучение (вместе автор обозначает их аббревиатурой DSML, от Data Science and Machine Learning – Н.Х.) - это быстро развивающиеся области, которые формируют будущее технологий. Согласно результатам анализа, проведенного консультационной фирмой Gartner ( https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-08-01-gartner-identifies-top-trends-shaping-future-of-data-science-and-machine-learning ), к числу основных тенденций, влияющим на будущее информатики и машинного обучения, относятся экосистемы облачных данных, периферийный искусственный интеллект (edge AI), ответственный искусственный интеллект (responsible AI) и ориентированный на данные искусственный интеллект (data-centric AI).
Экосистемы облачных данных переходят от автономного программного обеспечения (self-contained software) и смешанных развертываний к полностью изначально-облачным решениям (cloud-native solutions). Gartner ожидает, что к 2024 году 50% развертываний новых систем в облаке будет основаны уже на целостной экосистеме облачных данных, а не на интегрируемых вручную отдельных решениях.
Растёт спрос на периферийный ИИ с целью обеспечить обработку данных в месте их создания на периферии, тем самым помогая организациям получать ценные знания и представления в режиме реального времени, обнаруживать новые закономерности и соблюдать строгие требования к защите персональных данных. Gartner прогнозирует, что к 2025 году более 55% всего анализа данных с помощью глубоких нейронных сетей будет происходить в точке захвата данных в периферийной системе.
Ответственный ИИ делает ИИ позитивной силой, а не угрозой для общества и для самого себя. Он охватывает многие аспекты правильного делового и этического выбора при внедрении ИИ, который организации часто делают самостоятельно, такие как деловая и общественная ценность, риски, доверие, прозрачность и подотчетность.
Ориентированный на данные ИИ означает переход от подходов, ориентированных на модели и коды, к сосредоточению внимания на данных с целью создания более эффективных ИИ-систем. Такие подходы, как управление специфическими для ИИ данными, синтетические данные и технологии разметки данных, направлены на решение существующих проблем с данными.
Эти тенденции имеют далеко идущие последствия для деловой деятельности и для общества в целом. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, организациям важно оставаться на шаг впереди, воспринимая эти тенденции и инвестируя в информатику и машинное обучение.
Будущее информатики и машинного обучения восхитительно и полно потенциала. Благодаря достижениям в области облачных экосистем данных, периферийного ИИ, ответственного ИИ и ориентированного на данные ИИ, мы можем ожидать значительных улучшений в технологиях, которые принесут пользу коммерческим организациям и обществу в целом.
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/the-future-of-data-science-and-machine-learning/
Комментариев нет:
Отправить комментарий