2022 年人工智能和数据科学的十大趋势

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收藏 2022-03-10

在本文中，我们将讨论人工智能、大数据、机器学习领域即将出现的创新以及 2022 年数据科学趋势。时代在变，技术在进步，我们的生活变得更好。深度学习、自然语言处理和计算机视觉是上个世纪数据科学作为研究和实际应用领域兴起的结果而出现的技术示例。总的来说，它有助于机器学习 (ML) 的发展，作为实现人工智能 (AI) 的一种手段，这是一个正在迅速改变我们工作和生活方式的技术领域。

我们已经看到组织如何随着时间的推移而发展，采用尖端技术来提高效率和投资回报。数据分析、大数据、人工智能和数据科学这些术语现在都很热门。企业希望使用数据驱动的模型来简化其运营并根据数据分析做出更好的决策。让我们来看看 2022 年十大人工智能和数据科学趋势。

未来几年，更多行业将开始使用人工智能来满足不断变化的客户期望并加速数字化转型。当人工智能与联网商用车辆、车载传感器和现代健康监测器相结合时，会生成更多可操作的数据，从而打造一个更安全的世界。大数据、预测分析和人工智能等思想的理论和实际应用都是数据科学的一部分。

让我们来看看 2022 年人工智能和数据科学的十大趋势。

1. 基于云的人工智能和数据解决方案

将越来越多地转向基于云的解决方案。数据已经被大量生产。在一个位置收集、标记、清理、排列、格式化和分析如此大量的数据是一个问题。基于云的平台将成为解决方案。未来几年将是数据科学和机器学习行业在云计算巨头之间争夺思想、武器和预算的关键。尽管 AWS 的地位似乎优于其竞争对手，但 GCP 的困难可能是未来几年市场重塑的一个有趣因素。与此同时，微软 Azure 似乎在保持其在北美的主导地位。

采用人工智能的成本上升，以及工作流优化技术的发展，将为未来几年基于云的人工智能行业提供足够的前景。此外，各种最终用户领域越来越多地使用基于云的解决方案，以及对认知计算的日益增长的需求，将推动市场扩张。

2. 改进的低码和无码技术

随着他们开始在行业中实施人工智能，公司开始使用开箱即用的基础模型，从而大大缩短了人工智能解决方案在语言、视觉等领域的价值实现时间。人工智能将对公民发展产生重大影响。由于人工智能在低代码技术方面的改进，每个人都将能够成为公民开发者。公民编码员将能够用简单的英语描述他们正在寻求解决的问题，对话式人工智能将创建代码。

根据 TechRepublic 的一项民意调查，超过一半（47%）的公司已经在其运营中使用了低代码和无代码。尚未采用该技术的人中有五分之一表示他们的目标是在明年内这样做。在未来的日子里，采用率将会提高。

3. 更多规章制度

在接下来的几年里，人工智能的监管要素，如信任和道德，将更加突出。政府将继续颁布立法，人工智能将受到越来越多的规则和限制。特斯拉的自动驾驶汽车面临很多批评。公司必须根据这些规则构建人工智能产品。人工智能治理的发展引发了对国际合作潜在障碍的担忧。

4.专注于可操作的数据和见解

重点是可操作的数据，它将大数据与业务流程相结合，帮助您做出最佳决策。在评估数据并提取有意义的见解之前，投资昂贵的数据软件不会产生任何回报。这些洞察有助于您更好地了解贵公司的现状、市场趋势、困难和机遇等。可操作的数据使您能够做出更好的决策并为您的公司做最好的事情。来自可操作数据的见解可以帮助您通过组织企业中的活动/工作、优化工作流程以及在团队之间分配项目来提高组织的整体效率。

5. 增强数据分析

增强分析是一种数据分析，它通过结合人工智能、机器学习和自然语言处理来自动检查大量数据。过去由数据科学家处理的事情现在被自动化以提供实时洞察力。

企业花费更少的时间处理数据并从中提取见解。结果也更精确，从而产生更好的选择。AI、ML 和 NLP 使专家能够通过数据准备、数据处理、分析和可视化来检查数据并提供深入的报告和预测。通过增强分析，可以合并来自公司内部和外部的数据。

随着近年来基于视觉的数据发现工具的兴起，人工智能和机器学习功能越来越多地直接在分析和 BI 系统中实施，以帮助业务用户，而不仅仅是数据专家。当数据、分析和机器学习以前被单独考虑和控制时，这将它们结合在一起。在接下来的日子里，我们将看到越来越多的增强分析实例。

6.自动机器学习

通过自动化将机器学习 (ML) 模型应用于现实世界的技术称为自动化机器学习 (AutoML)。特别是它可以自动选择、构建和参数化机器学习模型。机器学习在自动化时更加用户友好，并且它通常比手动编码方法产生更快、更准确的结果。Auto ML 系统将允许非专家创建和部署模型。

Google AutoML 是 Google 开发的基于云的自动化机器学习平台。Azure 自动机器学习是一个基于云的专有平台。德克萨斯 A&M 大学的 DATA 实验室创建了 Auto Keras，一个开源软件库。

AutoML 面临的最大挑战之一是倾向于将其视为人类专业知识的替代品。AutoML 与其他自动化一样，旨在快速准确地完成单调的工作，让工人专注于更复杂或独特的活动。AutoML 自动化的监控、分析和问题识别等工作都是机械式的，如果它们是自动化的，则可以更快地完成。一个人仍然应该参与模型的评估和监督，而不是机器学习过程本身。AutoML 应该补充而不是取代数据科学家和员工的工作。Auto ML 将越来越受欢迎，因为它易于使用且简单。

7.边缘智能

2022 年，边缘计算将成为一种普遍做法。边缘计算，也称为边缘智能，是指在网络附近发生的数据处理和聚合。为了将边缘计算纳入业务系统，行业希望使用物联网 (IoT) 和数据转换服务。

边缘计算在最基本的层面上，将处理和数据存储放在更靠近收集它的设备的位置，而不是依赖于可能在数千英里之外的中心站点。这样做是为了确保数据，尤其是实时数据，不会受到可能降低应用程序性能的延迟问题的影响。此外，通过减少需要在集中或基于云的位置处理的数据量，在本地完成处理可以节省资金。

8. 改进的自然语言处理

自然语言处理经常包含在企业运营中，用于分析数据和识别模式和趋势。2022 年，NLP 有望用于从数据存储库中快速检索数据。自然语言处理 (NLP) 将能够访问高质量的数据，从而产生高质量的见解。

NLP 将看到更多使用的领域是情绪分析、Twitter 分析、了解客户满意度等。

9. 自动数据清理

在 2022 年，仅靠数据不足以进行复杂的分析。我们之前已经讨论过，如果数据不够干净，无法在前面的段落中进行分析，那么庞大的数据是多么无用。也指无结构、无格式的重复数据，以及不准确的数据、数据冗余、无结构、无格式的重复数据。

因此，数据检索过程变慢。这导致企业直接损失时间和金钱。这种损失可能是大规模的数百万。许多学者和企业正在寻求自动化数据清理和清理的解决方案，以改进数据分析并从大数据中获得更可靠的见解。数据清洗自动化将严重依赖人工智能和机器学习。

10. 数据科学中的区块链

去中心化账本的使用简化了对大量数据的管理。

由于区块链的去中心化特性，数据科学家可以直接从他们的个人设备进行分析。由于区块链已经监控了数据的来源，因此验证数据变得更加容易。