随着人工智能(AI)在各个行业的应用持续加速,许多与我们如何使用人工智能相关的新概念和技术正变得越来越流行。尽管几乎每天都有新的方法被创造出来,下面我们收集了数据科学家应该注意的十大最热的人工智能趋势。

1。MLOps

虽然不是一个新的概念,但MLOPS仍然是一个相对较新的运营实践,试图确定模型中的内容和不适用于在未来创建更可靠的操作。

2。对比学习

这是一种机器学习技术,可以在没有标签的数据集中找到相似和不同的东西。对比学习在图像数据库中越来越有用,可以帮助公司找到相似的图像。

3.变形金刚

变压器是一种神经网络架构,像递归神经网络(rnn)一样,处理顺序输入数据。转换器广泛应用于语言模型,包括语言翻译和语音到文本的应用。

4.碳足迹

这可能并不明确符合“热潮趋势”,但随着组织利用更多的存储和减少深度学习,它们同时增加了碳足迹。因为这种直接与企业可持续发展的必要性冲突,所以重要的是,数据科学优势和科技领导者都很重要,这是一个陷阱。

5。金融低效率

与此类似,另一个正在上升的非传统趋势是机器学习的货币成本。在发现问题之前,神经网络可以运行数小时——导致人力、存储和计算成本的浪费。因此,许多组织中的工程团队都面临着压力,需要找到避免这些不必要成本的方法,并构建更有效的算法。

6。图形

图神经网络(gnn)有助于理解图,使企业能够进行节点或边缘预测。例如,制药公司可以使用gnn来确定一种新药的潜在副作用。

7.直观,集成的工具集

数据科学家越来越克服一个综合平台代替多个平台和工具。集成的工具集将消除出现在输送数据和工具之间的模型以及增加数据科学团队的输出的问题。

8.解释其他模型的模型

随着公司的压力增加,以确保AI公平和公平,期望看到可帮助解释其他模型的AI驱动解决方案的崛起。这将使组织更容易理解他们模型做出某些预测的基本原因。

9。更符合实际的词嵌入

语境化的词嵌入,如ELMo和BERT,解决了基于上下文的词的语义依赖问题——例如,“公园”上下文中的“银行”与“货币”上下文中的“银行”有不同的含义。这些语言模型减少了训练时间,提高了最先进模型的性能。

10.小的数据

我们已经写的以前在创新顶点的小数据的重要性,趋势仍在推动企业价值。下载188金宝搏软件因为处理小数据和设计右算法需要不同的方法,而不是神经网络或深度学习,因此执行小数据正确意味着返回旧机器学习和数据科学概念。

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