什么网站容易做,电商网站后台怎么做,电脑怎么制作图片,微信公众号登录失败来源#xff1a;机械鸡 计算分析大数据绝不是一时性的。随着数据量的不断增长#xff0c;分析大数据的方式也将改善。涉及到预测性分析的应用时#xff0c;我们只看到冰山一角。它通过数据挖掘、机器学习、AI技术帮助组织机构分析现有数据#xff0c;比如预测销售额、优化营… 来源机械鸡 计算分析大数据绝不是一时性的。随着数据量的不断增长分析大数据的方式也将改善。涉及到预测性分析的应用时我们只看到冰山一角。它通过数据挖掘、机器学习、AI技术帮助组织机构分析现有数据比如预测销售额、优化营销活动等这些人工智能技术还有待改进。 以下是AI世界、大数据、预测分析、机器学习的关键数据 2018年75%的开发商都将在一个或者多个业务或服务中包含AI功能——IDC 2019年AI 将辅助100%的物联网——IDC 2020年30%的公司都将使用AI至少增加一个主要销售环节——Gartner 2020年算法将改变全球数十亿工人的行为——Gartner 2020年人工智能市场将超过400亿美元——Constellation Research 2025年AI将驱动95%的用户交互——Servion 趋势1大公司将主导AI 2018年AI八大趋势 亚马逊、谷歌、Facebook、IBM将成为AI领头羊。大公司拥有大量资源来收集数据因此会有更多数据为其所用。 以下是AI领域的顶尖公司 亚马逊 投资人工智能已超过20年 抓取超过50亿网页的数据 亚马逊物流中心有超过50万张描述产品的JPEG图像和相应的JSON元数据文件 每日监测全球广播、印刷物、网络新闻的记录超过40亿份 近1亿图像和具有注释的视频 亚马逊的Echo领先语音助理市场 谷歌 是拥有最大存储库的数据集之一数据达10-15Exabyte——Cirrus Insight 专注于应用和产品开发而非长期AI研究 超过1300位研究人员的团队——谷歌大脑 占据声控助理市场23.8%的用户份额——Voicebot 任何人都能使用的机器学习开源平台TensorFlow 谷歌地球数据库大约是3017TB或者近3Petabytes——Google Earth Blog 谷歌街景有近20Petabytes的街道照片—— Peta Pixel Facebook 每天处理25亿的内容和500多TB的数据——Tech Crunch Facebook有约80名人工智能研究员——FAIR 日均生成20亿“赞”和3亿照片——Tech Crunch 每30分钟扫描月105TB数据——Tech Crunch 建有一个62000平方英尺的数据中心可以容纳500台机架 每天用超过40种语言翻译20亿用户帖8亿用户可以看到翻译——Fortune 在部署机器学习和产品应用开发方面谷歌很可能处在最前沿。谷歌的研究范围涵盖机器学习、自然语言处理、机器学习算法和技术、机器人技术等领域。 全球100家最有潜力AI公司▼ 趋势2算法和数据并行 投资人工智能的第二梯队如英特尔、推特等将追随拥有数据的大公司并使用它们的数据算法。数据交易将发生在行业内部算法和技术将得以巩固。 谷歌、FB等巨头收购小公司后算法将被集成到其核心平台。谷歌收购了DeepMind以获取竞争优势。另一方面FB收购了Wit.ai来提升语音识别和语音接口业务。它还收购了AI创业公司Ozlo以改善其虚拟助理业务。 趋势3众包数据需求巨大 所有的人工智能公司都将想方设法获得海量数据集来实现其AI伟业。这些公司会开始收集众包数据。公司已经找到评估众包数据质量和真实性的不同方法。企业方会从这些数据中受益消费者也得到了话语权。 谷歌通过众包获取了大量图片来构建其成像算法。谷歌还通过众包改进翻译等服务。亚马逊通过众包AI来提高Alexa的技能。 趋势4大鱼吃小鱼 CBInsights统计数据显示收购AI公司的竞赛已经开始。2018年竞争会越发激烈。很多机器学习和AI的小公司都会被大企业收购原因有二 首先AI无法在缺少数据集的情况下独立工作。大公司拥有大量数据小公司会失去竞争力。 其次没有数据的算法毫无用处。反之亦然。数据是算法的核心因此获取大量数据将成为重中之重。 趋势5工具开源 大公司将开源算法和工具集来获取市场份额。基于市场的数据访问和算法进入壁垒将会减少新的AI应用将会增加。通过民主化此前缺乏AI工具的小公司将更容易获得大量数据来训练复杂的AI算法。 趋势6人机交互增多 Siri和Alexa是两个最受欢迎的人机交互工具。将会有更多的类似产品出现。例如机器能够根据用户讲话的语调识别情绪。2018年农业和医药领域的人机交互也会增多。 趋势7AI会影响所有行业 制造业、客服、金融、医疗、交通等行业已经受到人工智能的影响。明年人工智能将会影响更多的垂直行业包括保险、法律、传媒、教育、健康等。 趋势8安全、隐私、伦理道德问题 人造智能的保护伞下如机器学习和大数据都容易受到新的安全和隐私问题影响。有时候重要的部分是关键的基础设施。 与隐私问题有关的安全需求如将银行帐户和健康信息保密将会对安全性研究产生更大的需求。2018年将是安全和隐私问题一定会得到解决的一年也可能会有新的发展。 人工智能的伦理也将是2018年的一个主要关注点。需要解决的伦理和道德问题包括人类对人类的伤害或使人类受益。还有人担心机器人取代人类的可能性特别是如果AI将被用于人类工作的领域如护士、治疗师或警察。 将要面对的另一个问题是自主武器。鉴于自主功能水平与人类控制的武器不同AI需要超越某些功能。
