人工智能的趋势在2018年铺平了道路

2018我们身后,这是令人惊异的看到人工智能项目获得蒸汽,使各个行业产生重大影响。事实上,最近的一次调查由CIO.com引用,90%的企业正在积极投资于人工智能。

什么推动了这一创新的大量涌入是组织对数据挖掘的潜力和日益普及的各种机器学习技术和框架。此外,云计算使一个新的水平的匹配这些庞大的数据量对性能没有受到冲击。结合数据量的指数增长,AI使得公司——从做奇妙的东西加速药物发现通过基因组学防止欺诈行为在证券市场。

那么2019年新趋势和进步将帮助应对这些挑战和AI采用进一步进入主流?

我们问了一些世界上最具创新精神的公司这个问题,很多人一样,让我们的手指脉搏的AI站在企业和更好地了解如何AI将继续破坏行业。

这个博客,第一个在一系列的博客文章,提供了为许多人认为是最有效的趋势和创新在2018年和2019年我们应该兴奋。

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大数据和人工智能创新或趋势做了什么你看到在2018年,你很兴奋地看到吗?和你认为这些创新将继续发展和/或在2019年获得牵引?

深度学习成为主流

“Keras tensorflow已经存在了一段时间,但我们看到公司跨越从创新创业公司大规模企业使用DL解锁新的商机。在Quby我们深入学习系统用于生产首次在2018年。2019年TensorFlow 2.0将是一个巨大的里程碑。”

• 数据科学主管斯蒂芬•高尔斯华绥Quby

分析的统一

“公司像砖不断地分解和细化的壁垒和成本条目一个真正统一的数据平台,所以之间的界限bob体育客户端下载数据湖,数据科学、流媒体不仅是兼容的,但无缝集成。你可以经常忘记的哪一部分你使用平台。bob体育客户端下载这是一个很好的事情。”

• 斯蒂芬·哈里森,数据科学师Gilt Groupe街

机器学习的民主化

“productizing毫升和工具的崛起使ML更容易,更可伸缩的2018年有点进步。你看到很多产品,寻求毫升嵌入到决策使ML更容易被边缘化的算法,使其更容易利用。有些框架或自动化毫升(MLFlow,爱因斯坦等)和其他人是整个平台毫升是核心。bob体育客户端下载

同时,强化学习也真正开始了,我想这是令人难以置信的,因为它帮助AI解决更抽象的问题。这些没有进入许多产品,但我认为这是非常激动人心的显示了人工智能的未来。”

• 布拉德利·肯特在LoyaltyOne avon程序分析

科学是渗透业务的数据

”2018年,讨论“可辩解的AI,“信任和数据偏差很鼓舞人心的。我相信这是至关重要的发展人工智能可辩解的,可证明的和透明的。总是这样,这个可信系统真正的旅程始于数据用于人工智能训练的质量。这个新的焦点2018年带安全标签的数据时,可以验证,验证和尼尔森解释对我们来说是令人兴奋的,因为我们不断致力于开发高品质带安全标签的数据时对消费者的行为。,这是激动人心的时刻可辩解的AI可以为AI系统奠定基础,可以在用例和两个广义可信。”

• Mainak Mazumdar,尼尔森的研究总监

小说深度学习的应用

”有很多去年的创新领域的深度学习,我兴奋!我认为这些创新将创造很多新的人工智能应用程序,其中一些已经在生产和制造巨大的变化。在库存过剩,我们在多个产品使用深度学习,从电子邮件运动预测分类法个性化模块推断用户与深度学习风格。我兴奋地看到这个行业,特别是在线零售,集成更多的深度学习和一些新奇的应用程序将效仿。”

• 算法总监Kamelia Aryafar库存过剩

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显然,2018年最新的快速应用和民主化等分析创新深度学习。听到分析领导人一致这是鼓舞人心的重要性和周围的进展做出分析和人工智能简单的整个组织。遇到显然是统一的概念在所有方面的分析——分析管道,确保所有阶段的相关技术,和团队参与数据科学与工程,在和谐无缝集成和操作。

这个博客系列的下一篇文章将揭示预测未来的趋势和创新在人工智能,机器学习,大数据将在2019年表面。