데이터 과학 및 기계 학습 (DSML) 은 빠르게 진화하고 인공 지능 (AI) 에 대한 영향력이 증가하고 있습니다.산업 전반에서 머신 러닝 채택이 증가함에 따라 DSML의 예측 모델에만 맞추는 것에서 벗어나는 민주적이고 역동적인 데이터 분야로 변화하고 있습니다.이러한 진화는 #제정신레이티브 AI에 대한 열광위험이 되고 있는 바 새로운 기능과 사용 사례도 많이 등장하고 있습니다.
클라우드 데이터 에코시스템
데이터 에코시스템은 독립형 또는 혼합형 소프트웨어 배포에서 완전한 클라우드 #0 #0 #0 #0 #클라우드 #0 #에 배포되는 신규 중 시스템 50% 가 수동으로 포인트 작성에 응집력 없는 클라우드 에코시스템을 사용할 수 있도록 예측합니다.
조직은 분산 데이터, 문제를 해결하는 주변 환경 외부의 데이터 소스와 통합할 수 있는 능력을 바탕으로 데이터 에코시스템을 구축해야 합니다. 클라우드 에코시스템으로의 전환은 더 유연성과 접근성을 제공할 것입니다.
라이즈 오브 엣지 AI
생성 실시간 데이터 처리를 위해 최우선에 대한 관심이 높아졌습니다.이를 통해 조직은 즉각적인 통찰력을 얻고, 새로운 패턴을 갖게 되고, 엄격한 데이터 프라이버시 요구 사항을 충족할 수 있습니다.또한 에지 AI AI 시스템의 개발, 오케스트레이션, 통합 및 배포 개선합니다.
가트너는 심층 신경망 분석의 55% 가 2025년까지 데이터 캡처 iMON이 이루어질 것으로 예측하며, 2021년의 10% 미만에서 수치입니다. 조직은 IoT 엔드포인트 근처의 엣지 환경으로 떠나는 데 필요한 애플리케이션, 교육 및 추론을 결정해야 합니다.
책임감 있는 AI의 필요성
책임감 있는 AI는 AI 위협이 아닌 긍정적인 사회적 힘으로 만드는 것을 목표로 합니다. 여기에는 비즈니스 가치, 위험, 신뢰, 투명성, 책임과 함께 AI를 채택할 때 올바른 윤리적 선택을 하는 것이 있습니다.
가트너는 2025년까지 1퍼센트 사전 학습된 AI 프레임 집중하기 책임 있는 AI가 인간의 관심사가 될 수 있는 예측.노인은...
데이터 중심 항공 전환
데이터 중심 AI는 모델 코드 및 중심의 접근 방식에서 벗어나 데이터의 우선 순위를 지정하여 우수한 AI 시스템을 구축합니다.AI 데이터 관리, 합성 데이터, 데이터 레이블링과 같은 노인은 볼륨, 개인 정보 보호, 보안, 복잡성, 접근성과 같은 데이터 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.
합성 데이터를 통한 #제너레이티브 AI의 능력이 급속도로 증가하고 효과적인 환경을 위한 실제 데이터의 가치가 줄어듭니다. 머신 러닝 모델.가트너는 2024년까지 AI 데이터의 60% 가 합성 데이터가 될 것입니다. 예측하며, 2021년의 1% > > > > > >
인공 지능 투자 가속화
조직이 솔루션을 구현하고 산업이 AI 기술 및 비즈니스를 통해 확장하고자 함에 따라 AI에 대한 투자는 계속 가속화될 것입니다.
가트너는 2026년 연이은 기반 모델에 의존하는 AI 스타트업에 100억 달러 투자할 수 있는 예측입니다.최근 채팅GPT에 대한 과대 광고로 인하여 경영진의 45% AI 투자를 늘리기로 결정했습니다.대부분의 조직은 여전히 제너레이티브 AI를 탐색하고 있지만 19% 는 운영범을 배포하고 있습니다.
분야가 더욱 정교해지고 영향력이 커짐에 따라 DSML의 미래는 밝지만 복잡해 보입니다.조직은 최신 동향을 다하며 새롭게 혁신하는 모습을 최대한 활용할 수 있는 새로운 시스템을 신중하게 평가해야 합니다.
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