无极4荣耀招商收益人工智能:2020年预测

已有人阅读此文 - -
无极4荣耀招商收益

 

 
基于Forrester团队的研究结果,相信他们可以预测2020年的人工智能,我在这篇文章中给出了他们的研究结果。
 
关于人工智能的统计数据占公司工作的IT部门人工智能处理决策的54%。大部分的统计数据都是关于人工智能的预期收益。
 
某些过程的智能自动化的实现。
 
根据Forrester的研究,25%的财富500强公司计划实施数百种智能过程自动化(IPA)过程。换句话说,通过使用人工智能实现特定任务的自动化。
 
因此,作为AI实现的一部分,涉及到特定的自动化机器人任务。公司将使用文本分析和机器学习来处理一组收到的电子邮件和文件。关于自动响应或聊天机器人(机器人讨论)的实现——程序被设计成与互联网用户或客户在一个人的伪装下交谈——也被称为会话代理。
 
会话代理。
 
这些会话代理程序也被认为可以节省时间,尤其是对人力资源员工和IT(信息技术)团队来说。无极4荣耀招商收益需要一定的监控工具使用机器学习来处理大数据。程序员之前已经创建了允许计算机对数据进行排序的算法。
 
排序的数据。
 
算法对数据进行的排序越多,人工智能识别正常数据的能力就越强,而且能够找到证明异常行为的数据。因此,人类操作者直接被机器导向异常行为,并能更迅速地集中精力采取纠正措施。
 
对自动化过程的投资。
 
根据Forrester公司的说法,对这类自动化过程的投资增加,部分原因是由于中国经济衰退导致的经济低迷预期。
 
中国的经济衰退可能会提高人们的兴趣,这不仅会抑制消费和投资,还会降低企业的市值。降低市场价值在科技公司中尤其如此。科技企业的估值高度依赖于长期利润的增长。
 
有针对性的自动化。
 
难怪各公司都在寻求发展这些行业,以确保其服务的效率。该报告指出,与人工智能创新项目的转型相比,这种定向自动化的建立速度更快,成本也更低,需要长期投资。
 
人工智能基准,一种新的竞争力武器。
 
随着人工智能市场的发展,计算平台正在努力成为处理人工智能工作的最快、最可扩展、最便宜的平台。行业基准应该发挥越来越重要的作用。
 
基准。
 
去年,MLPerf基准在竞争力方面表现突出。从英伟达(Nvidia)到谷歌,所有的玩家都吹嘘自己在这些测试中表现出色。
 
到2020年,人工智能基准将成为营销策略的一个关键元素,随着时间的推移,无极4荣耀招商收益这一细分市场只会变得司空见惯。
 
面对某些不情愿或质疑,这一发展远远没有减弱。
 
弗雷斯特指出了与使用人工智能有关的危险。这些风险的几个例子包括:社交网络上某些算法过滤导致的虚假信息、人脸识别带来的大规模技术监控(就像中国的情况一样)、人脸智能排列或算法歧视导致的“深度虚假”视频激增。
 
社会歧视的再生产。
 
人工智能可以显示(通过真实或虚假的方式)无法匹配的数据量。这些数据可能表明缺乏多样性,并再现我们社会的歧视。例如,我们甚至能够亲眼目睹由优步(Uber)的自动驾驶汽车引发的一场事故的起因。
 
弗雷斯特表示,所有这些都不会减少到2020年对企业的人工智能投资。这些事件报告将证明人工智能的重要性和必要性,并在使用过程中做到“透明”。此外,人工智能的调查结果将显示需要改进的领域——所有这些都在Forrester报告中描述。
 
考虑数据源需求。
 
Forrester认为,将人工智能植入企业,必然会鼓励管理者采取必要措施,促进开发人员在机器学习方面的工作。在大多数情况下,公司花费70%以上的时间恢复对程序正常运行至关重要的所有数据。
 
SaaS模式下的AI减少了对数据科学家的需求。
 
自去年以来,AWS、微软、谷歌、IBM等供应商提供的机器学习服务势头强劲。
 
Saas提供商和AI。
 
到2020年底,SaaS提供商将成为自然语言处理、预测分析和其他人工智能应用的主要提供商。这些人工智能应用程序将包括平台服务和DevOps工具等工具。
 
那些将继续支持内部人工智能项目的公司将进一步自动化数据科学家的角色,这样他们就不需要雇佣新的机器学习建模师、数据工程师和支持人员。未来十年,大多数数据科学家将主要受雇于SaaS和其他云服务提供商。
 
企业人工智能的持续现实实验。
 
每个企业数字化转型计划都是基于使用最合适的学习模型。学习模型方法需要在真实的情况下进行实验,其中基于人工智能的过程测试替代的机器学习模型。ML模型将自动选择那些允许实现期望结果的测试和模型
 
 
业务流程中的现实实验。
 
到2020年底,大多数公司将在所有业务流程中实现现实生活的实验,包括与客户的联系和那些后台。
 
随着企业转向云提供商来提供他们的人工智能工具,AWS最近推出的功能将成为迭代工作室和跟踪设备的模型。将会有多模型体验和模型跟踪仪表盘。所有这些特性将成为24/7的基于人工智能的专业应用环境模型的标准。
 
优化AI的最佳实践。
 
在过去的十年中,基于人工智能的自动化和DevOps能力将产生一个用于优化基于人工智能的业务流程的通用最佳实践。
 
人工智能开发人员自动建模的工作。
 
神经网络是现代人工智能的核心。2020年,企业数据科学家的工作计划将开始纳入一种名为“神经结构研究”的基于人工智能的新方法,旨在根据目标自动构建和优化神经网络。
 
采用和改进,研究神经结构将提高的生产力数据科学家,帮助他们做出决策来构建基于机器学习算法建立模型,如线性回归和随机森林算法、决策树或任何的最新和最先进的神经网络算法。
 
管制AI的端到端透明度。
 
人工智能正在成为企业应用中一个越来越重要的风险因素。由于企业面临着一场关于人工智能应用程序的社会经济偏见、隐私侵犯和其他不幸后果的诉讼热潮,法律官员将要求全面跟踪机器学习模型,以查明它们是如何构建、培训和管理的,以及如何在企业应用程序中使用它们。
 
到2020年底,大多数公司的法律管理人员将要求他们的数据科学家团队自动记录机器学习过程的每一步,并用通俗易懂的语言解释每个模型引出的自动推理。未来10年,人工智能项目的透明度将是获得资金的决定性因素。
 
最后,可以有把握地假设,在未来几年,所有产品都需要基于人工智能的能力监管。我们将特别看到那些使用个人识别信息的产品将会增加。
 
除了人工智能发展的透明度越来越重要之外,现在说这些未来的法规将对底层平台、工具和技术的发展产生什么影响还为时过早。但无论谁赢得今年11月的美国总统大选,这些监管举措似乎只会在未来几年强化。
相关文章!
  • grgtr 谷歌承诺投资10亿美元缓解湾荣耀无极4股东区住
    - 阅192

    旧金山1998年,谷歌以每月1700美元的价格租下了位于硅谷的第一间办公室包括车库在内的半个家。什么交易。 在谷歌等科技公司20年的飞速发展之后,该地区的房地产价格飙升,加剧了...

  • grgtr 为什么大型科技公司在建荣耀无极4股东设城市,
    - 阅127

    位于旧金山南部的门洛帕克,是一个59英亩的土地,毗邻Facebook园区,这片土地被提议成为一个完全独立和功能齐全的城市,称为柳树村。这就是为什么大型科技公司正在建设城市,以及...

  • grgtr 2020年最令人印象荣耀无极4股东深刻的虚拟主机提
    - 阅85

    欢迎来到我对2020年最令人印象深刻的8家虚拟主机提供商的全面回顾。在这个指南中,我将介绍一些最可靠的虚拟主机服务商,包括A2Hosting、DreamHost和Bluehost。我将分析使用WordPress、VP...

  • grgtr 黑客可以在不引起任何人注意的情况荣耀无极4股
    - 阅133

    在过去十年左右的时间里,随身摄像头被越来越多的警察机构采用,并被吹捧为提高美国执法机构透明度的一种努力。从理论上讲,随身摄像机可以在警察与平民遭遇时充当客观的第三...