从2019年最大的人工智能的趋势

在机器学习领域所取得的进展和人工智能在过去的几年中一直是巨大的。我们已经从科学用例项目和优势,核心业务和竞争优势,越来越多的公司在不同行业寻找机会去挖掘他们的数据,利用人工智能。

在2018年,我们看到了兴趣AI各行业爆炸,但仍很难驾驭,投入生产。尽管最近的一个调查由CIO.com指出,80%的公司正在考虑新的人工智能项目计划投资于人工智能技术和近90%,只有17%的这些公司这些项目已经投入生产。

我们强调在过去几乎所有公司面临一定挑战当试图实现人工智能——导致我们所说的1%的问题。意思,只有约1%的公司成功的人工智能。其余的差距,99%,正艰难应对这些问题。

在我们的博客系列的第二部分集中在最有效的趋势和创新在2018年和2019年我们应该兴奋,我们问领先公司已经开始着手AI旅程如何看到采用转移的速度和规模在2019年和什么趋势,他们认为将提供真实的,实实在在的价值。

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新趋势和创新在人工智能、机器学习、大数据预测在2019年将表面吗?

日益增长的重要性“性感”的人工智能

“通常我看到,现在人工智能一直在鼓舞人心的表现是可能的。有许多例子跨越部门如何真正的人工智能。现在有持续的商业现实和内部缩放和过程的挑战。所以我看到很多创新的必要性越性感的东西:成本优化工具,自动会计、管理大数据/分析平台。”bob体育客户端下载

• 数据科学主管斯蒂芬•高尔斯华绥Quby

更关注流

“流本身并不是全新的。但Gilt Groupe街计划利用它2019年砖统一分析平台的重大创新,像实时推荐基于最新的数据从我们的订单管理,点击追踪,和其他bob体育亚洲版系统。bob体育客户端下载这对我们来说是特别重要的,因为我们是一个flash销售零售网站,与产品和在线浏览和购买行为的改变。这将是完全兼容和互补的当前数据的科学项目,如关联规则和其他个性化的推荐。”

• 斯蒂芬·哈里森,数据科学师Gilt Groupe街

机器学习为所有

“我看到毫升成为目前专注于快速开发框架或产品,使其更快的构建和交付毫升解决方案和更多的产品100%基于ML幕后。”

• 布拉德利·肯特在LoyaltyOne avon程序分析

更好的数据=更好的人工智能

“我们已经看到明显的进步在机器学习和人工智能的技术和科学。然而,ML /人工智能技术一样好(或没有)的数据。下一波创新会受到更好的数据,可以激活艾城的潜能。”

• Mainak Mazumdar,尼尔森的研究总监

深度学习将使AI更好

“建筑的2018,深度学习核心AI和ML算法将继续改善。也会有很多专注于计算机视觉使用深度学习的ML模型更准确。从产品的角度来看,我认为pageless内容只会继续变得更加相关。在库存过剩,我们拥有近二十年的好处的数据帮助我们创建个性化的实时内容,但并不是所有的组织都有同样的好处。pageless一样重要内容将成为pageless发生的速度必须还需要加快为了让客户有最好的体验。”

• 算法总监Kamelia Aryafar库存过剩

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AI现在可以交付的承诺来实现。公司认识到克服进入壁垒,一种新方法是必要的。事实上,79%的组织引用他们高度重视统一的概念分析是解决实现人工智能的成功。bob体育亚洲版随着越来越多的公司走向统一的方法,我们完全相信今年是重要的一年的人工智能作为基础资产,帮助规模和业务。但是我们没有利用今天的思想领先的技术人员了解他们认为是下一个重大创新大数据,机器学习和人工智能。

在这个博客系列的第三部分中,我们将深入大多数公司仍然面临的挑战当试图利用人工智能,并把它投入生产,在2019年,这些挑战将如何改变。