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2019年人工智能技术的发展趋势分析

发布：太原达内教育官网
来源：infoq
时间：2019-01-29 07:59

随着互联网的不断发展，无论是人工智能技术还是大数据技术都有了不同的变化形式。今天我们就一起来了解一下，在2019年人工智能技术的发展趋势分析。

预测 1：数据变得比算法更重要

2019年人工智能技术的发展趋势分析

无论是在深度学习还是在机器学习领域，我们已经有 1 年多时间没有取得任何重大突破。有一些渐进的改进，比如，利用时间卷积网络(Temporal Convolutional Nets，简称 TCN)而不是 RNN 来减少 NLP 中的延迟，但是没有重大创新。性能好的算法都是众所周知的算法，或者利用自动机器学习很容易发现。

随着各个企业踏上数字化转型之旅，拥有更多更好的数据是成功的关键，而我们正处于这样的时期。实际上，这给向不同方向发展的数据相关的解决方案提供了竞争机会。

一方面，获取准确标记的图像或文本训练数据仍然相当昂贵和耗时。像 Figure Eight 这样专注于标记数据的公司正在推广智能成本效益策略，如：主动学习，它让客户决定标记数据和模型准确性之间的佳权衡。这涉及添加人工标记或机器标记数据，然后重新训练，通过多次迭代以找到佳权衡。

另一方面是对三方数据的访问。像 DymstData 这样的服务公司已经进入了该领域，作为数百种附加数据的结算机构。他们还承担着保护敏感 PII 这个任务繁重的角色，其用户能够基于角色以访问在金融和健康服务领域特别重要的敏感信息。

三个方面是自动跟踪和记录模型中所用的数据源。特别地，当集成来自很多数据源并随着时间而变化的流数据时，了解数据的来源以及如何使用数据，对准确性和合规性都至关重要。Tibco 和其他一些分析平台正在引入这个功能。

围绕数据的服务产品今年今年有望大幅增长。

预测 2：随着人工智能 / 机器学习从分析平台转移到特定于行业或流程的应用程序，一切都将变得更容易。

纵观人工智能 / 机器学习初创企业的世界，就能看出竞争正在转向特定于行业或流程的应用程序。这些应用程序或迷你平台专注于解决行业中特定的业务问题，如市场营销、B2B 销售、医疗保健、金融科技以及其他大约十几个已经明确定义的领域。

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