機器學習如今已經成為一種眾所周知的創新技術。一項研究發現，人們目前使用的設備中有77%正在使用機器學習(ML)技術。通過采用亞馬遜Alexa、Google Home、Netflix等智能設備，人工智能服務正在為組織提供行業領先的創新解決方案。

人們需要了解2021年一些重要的機器學習和人工智能趨勢，這些趨勢可能會重塑經濟、社會和工業運作。

機器學習和人工智能行業如今正在快速發展，并為各行業組織帶來了巨大的變革空間，并將帶來重大變化。根據調研機構Gartner公司的調查，在所有接受調查的公司中，約有37%的組織在其業務中使用某種類型的機器學習技術，并且預計到2022年，80%的現代技術將基于機器學習和人工智能技術。

機器學習和人工智能技術近年來有了一些進步和發展。到目前為止，一些組織已經能夠應用這些技術來實現業務目標。

隨著對這些技術的需求和興趣的激增，在這一領域出現各種新的模式。簡單地說，如果具有技術能力或在某種程度上與創新有關，那么將會看到機器學習的下一步發展。

1.超自動化的機器學習

超自動化是由Gartner公司指出的IT行業面臨的一個主要趨勢，組織有可能使其內部幾乎所有可以實現自動化的東西(例如遺留業務流程)都實現自動化。冠狀病毒疫情推動了這一概念的采用，該概念也被稱為“數字過程自動化”或“智能過程自動化”。

機器學習和人工智能是超自動化的關鍵部分和重要推動力(以及諸如流程自動化工具之類的各種創新)。為了提高效率，超級自動化活動不能依賴于靜態打包的軟件。自動化的業務流程必須能夠適應不斷變化的條件并應對突發情況。

2.業務預測與分析

近年來，時間序列分析已經成為主流，并成為今年的熱門模式。通過采用這種策略，行業專家可以在一段時間內收集和篩選數據，然后對這些數據進行檢查并用于做出明智的決策。利用不同的數據集進行訓練時，機器學習可以給出準確性高達95%的猜想。

在2021年及以后的時間里，可以預期組織應該融合遞歸神經網絡來進行更加準確的預測。例如，可以融合機器學習解決方案以發現隱藏的模式和準確的預測。保險公司發現潛在的欺詐就是一個很好的例證。這可能對他們帶來成本高昂的代價。

3.自動化

知名風險投資家馬克·安德森曾表示，“軟件正在毀滅地球”。如今，軟件似乎正在進入每個組織的核心業務。2021年將在技術領域實現新的模式，因此管理不善將增加組織的技術債務，而這些債務到最后必須還清。因此，相對于今年技術采用的發展趨勢，可能會發現技術支出的變化。企業預算將繼續從IT轉向更關鍵的業務運營。由于DevOps指標十分關鍵，隨著業務價值取代發展速度，組織的領導者將吸引更多的投資來增加收入。

軟件開發和數據技術支出的重點將放在人工智能的實現上。2021年的眾多主題之一將是現有的技術實現自動化。因此，基于Tamr、Paxata和Informatica CLAIRE等基于人工智能的項目可以識別并修復異常值、復制記錄和不同的缺陷，這些項目將使其不斷學習，這歸功于數據凈化和更高的質量。

4.機器學習與物聯網的交集

物聯網是一個快速發展的細分市場。根據分析機構Transforma Insights公司的預測，到2030年，全球物聯網市場將增長到241億臺物聯網設備，并將創造1.5萬億美元的收入。

機器學習的利用與物聯網逐漸交織在一起。例如，現在正在利用機器學習、人工智能、深度學習來使物聯網設備和服務更智能、更安全。在任何情況下，由于機器學習和人工智能需要大量的數據才能有效地工作，這兩者的優勢是雙向的，這正是物聯網傳感器和設備網絡所提供的。

例如，在工業環境中，制造工廠的物聯網網絡都可以收集運營和性能信息，然后由人工智能系統進行分析，以提高生產系統的性能、支持效率并預測機器何時需要維護。

5.更快的計算能力

人工智能分析師開始了解人工神經網絡的功能以及采用它們的最佳實踐。這表明在未來一年內，算法的突破將繼續出現在務實的發展和新的問題解決系統。隨著第三方云計算服務提供商鼓勵在云平臺中部署機器學習算法，云計算機器學習解決方案也正在迅速崛起。人工智能可以解決一系列問題，這些問題需要尋找洞察力并做出決策。然而，如果組織沒有處理機器建議的能力，則很難接受這個建議。通過特定的路線，可以預見在此期間的持續增長，以提高有關人工智能算法的透明度和可解釋性。

6.強化學習

強化學習(RL)在未來幾年內可以被組織普遍采用。它是對深度學習的獨特利用，組織可以利用自己的經驗來提高捕獲數據的有效性。

在強化學習中，人工智能編程是在各種條件下設置的，這些條件描述了軟件將執行何種活動。針對不同的動作和結果，采用軟件進行自學習，以達到理想的最終目標。

強化學習的一個理想例證是聊天機器人，它可以處理簡單的用戶查詢，例如問候、訂單預訂、咨詢電話。機器學習開發公司可以利用強化學習(RL)通過添加順序條件使聊天機器人更加巧妙，例如區分潛在客戶并將呼叫轉移到相關的服務代理。強化學習(RL)的其他一些應用包括商業戰略規劃的機器人技術、機器人運動控制、工業自動化以及飛機控制。