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人工智能和機器學習的新變化
2023 年人工智能和機器學習的新變化
1. 虛擬宇宙
元宇宙是一個虛擬世界,就像互聯網一樣,用戶可以在其中一起工作和娛樂,并獲得身臨其境的體驗。據 ABI Research 稱,它不會在 2023 年到來(也許還有五年多),但它將成為流行語并將產生許多就業機會。
毫無疑問,人工智能和機器學習將成為元宇宙的關鍵。例如,人工智能虛擬機器人將允許公司創建一個虛擬世界,讓用戶有賓至如歸的感覺,并在虛擬環境中執行任務和活動。
2. 智能文檔處理(AI)
智能文檔處理是使用先進技術自動執行任務的過程,而不是使用專為有限用例設計的基于腳本的工具。
這將是 2023 年的關鍵,因為公司正在捕獲最新數據中的大量數據,并且需要一定程度的自動化才能從中快速提取見解。因此,“我們可以預期公司會轉向像 AutoML 這樣的低代碼或無代碼實現,以利用并維持 AI/ML 不斷增長的勢頭,”Kirk Borne 說。
企業可以結合人工智能和機器學習來改善客戶支持(例如自動回復電子郵件、問題和查詢)并提高員工生產力(減少人工工作)。
3.邊緣機器學習
“今年我們將越來越多地聽到的另一個概念是 Edge ML,它是在設備級別開發 ML 模型,無需進入 云端,” Docbyte 首席執行官 Frederik 說。 相反,它是在能夠在本地處理數據(使用本地服務器或在設備級別)的智能設備上開發 ML 模型,這減少了對云網絡的依賴以及缺乏數據隱私或可能的網絡攻擊的風險。
AI 和 ML 的這些趨勢將在未來幾年推動數字業務和創新。到 2022 年,這些技術將越來越多地出現,這將使自動化和擴大公司的任務成為可能,并可能讓他們更好地了解它們對社會的影響。
人工智能解決方案為您的公司帶來的好處
生產力、效率、資源優化……人工智能服務可以為您的公司帶來諸多優勢。為了給你一個想法,Telecable 依靠 DataRobot 等平臺自動和干預地執行變量選擇和工程、數據準備、算法選擇、模型部署和監控等活動。最小的人類。
順便說一句,這些技術解決了我們談到將人工智能應用于公司時遇到的另一個最大困難:缺乏受過培訓和具有專業知識的人力團隊,以及吸引和留住這類員工的困難。專業人員。AutoML使數據科學和分析領域技能不太集中的人能夠創建分析模型,同時解決培訓和利用資源的需求。