人工智能與數據科學，機器學習趨勢和數據分析

人工智能正日益成為每個企業戰略的一部分，隨著大流行在2020年席卷全球經濟，麥肯錫（McKinsey）估計到2023年增長將超過90B美元，從而加速了對人工智能技術的投資。

由于公司采用家庭模型的工作，數字化采用影響了AI的進一步增長，分析師估計2021年將實現強勁增長。組織正在從人工智能中獲取價值¹，并且隨著每家公司都努力成為智能企業，2021年將是決定性的一年。數字化轉型。

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采用AI的重點不只是提高運營效率或有效性。由于大流行，人們已經開始明顯轉向利用人工智能來改善利益相關者的體驗。

2020年的一些常見主題包括AutoML，自動化，人工智能偏差，COVID影響，深度學習限制，道德AI，GPT-3，醫學和醫療保健以及MLOps。DeepMind的AlphaFold²是AI和機器學習的一項巨大發展，它解決了具有醫學和生物學潛力的蛋白質折疊障礙。

展望未來，人工智能將成為自動化，機器人和非接觸式流程的智能核心，它將保護我們所有人免受未來爆發的影響。隨著COVID-19危機仍在繼續，以下是有關AI技術，工具，平臺和應用程序的一些預測，這些預測將在來年出現。

讓我們探索將定義2021年的一些關鍵AI趨勢：

1.工作場所的人工智能
據預測，到2021年，將有大量采用自適應和增長模式的公司希望人工智能能夠為基于位置的，體力勞動的或人為接觸的工作者以及在家工作的知識工作者提供工作場所干擾³。AI將用于客戶服務代理擴充，工作返回健康跟蹤和智能文檔提取之類的事情。

2.智能的客戶體驗
即使客戶已經下定決心，企業也可以使用預測分析以確定的方式預測客戶的需求。例如，預測分析可以提供消費者行為發生任何轉變的早期跡象。此外，預測技術使營銷人員能夠積極主動，激發他們優化信息傳遞以適應客戶的需求并有效地為消費者提供服務。

讓我們探討一個例子。零售商Room＆Board通過實施Salesforce的Marketing Cloud技術，設法提高了底線并更有效地吸引了客戶。該工具用于分析客戶流量數據，并且具有#predictiveanalytics功能，零售商能夠"向客戶實時建議額外購買"。由于該公司成功實現了高達2900％的投資回報率，因此結果令人印象深刻。

3.機器人技術
敏捷AI是必不可少的。2021年，COVID-19大流行將開始消退，但是在此之后，我們將把許多以前的人類功能交給了敏捷機器人。這些將通過強化學習來部分或全部進行培訓，以在復雜的實際場景中靈活地導航，管理和操作對象。生物傳感，交付和消毒將成為機器人技術的主要領域，無人機將在主要平臺中接受基于RL的AI應用程序的培訓。

4.網絡安全
對于兩家公司而言，AI似乎都不斷發現自己陷入了#cybersecurity的世界。持續發展的趨勢無所作為。人工智能和機器學習技術可用于網絡安全⁶，以幫助識別威脅，包括早期威脅的變體。人工智能的使用將擴展到創建智能家居，系統將在其中學習乘員的方式，習慣和喜好，從而提高識別入侵者和保護房屋的能力。

5.教育
186個國家的12億多學生受到當前學校停課的影響。由于發生了COVID-19大流行，大多數教育機構已轉向#onlinelearning，以保持與社會的距離，同時確保學與教過程在很大程度上不中斷。

從教室突然轉向在線學習⁷使許多人想知道這將如何影響全球的教育系統。甚至在COVID-19大流行之前，edtech近年來就已經開始流行。

一個很好的例子是Century，該平臺最近在黎巴嫩的一些公立學校中啟動。它使用AI技術提供個性化的學習內容，并為教育工作者提供實時見解和分析。研究表明，該平臺可將學生對某個主題的理解提高30％。可以預見，不久的將來將會有越來越多的學校采用類似的智能學習平臺。

6.超級自動化
超級自動化是#artificialintelligence和機器學習等先進技術的應用，它以比傳統自動化功能更大的影響力來增強工作人員并使流程自動化。自動化的業務流程必須能夠適應不斷變化的環境并應對意外情況，因此需要AI。毫無疑問，這將是我們在新的一年中看到的更多事情。

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7.增強智能
人工智能的構建方式可以像人類一樣工作和做出反應，而增強智能使用機器的方式可以增強人類工作者的能力。基本上，增強智能涉及人員和機器協同工作以充分利用其優勢來實現增加的業務價值。#augmentedintelligence的主要目標是賦予人類更好的性能。

提供增強智能的平臺可以從分散和隔離的系統中的許多來源收集結構化和非結構化的所有類型的數據，并且它們以允許人類工作人員充分了解每個客戶的方式來呈現這些數據。

這些見解比"普通AI"所提供的見解更加重要和深刻。結果，工人可以更好地了解該行業中正在發生的事情，可能影響其客戶的事情以及可能出現的機會或威脅。如此豐富的信息與人類智慧相結合，才使這項技術如此強大。

8.更符合道德的AI
我們期望2021年最大的事情之一是對以道德方式使用人工智能的需求不斷增長。以前，公司采用AI和機器學習時并未對其背后的道德觀念進行過多思考。現在，消費者和員工期望公司以負責任的方式采用AI。在接下來的數年中，公司將故意選擇與致力于數據倫理的合作伙伴開展業務，并采用能夠反映自身價值和客戶價值的數據處理實踐。

9.人臉識別
經過身份驗證的AI勢在必行。在2021年，企業將在越來越多的內部和面向客戶的應用程序中實施#facialrecognition以進行強身份驗證。出于同樣的原因，企業將越來越多地避免使用該技術來推斷身份，種族，性別以及從隱私，偏見或監視的角度可能敏感的其他屬性。

如果企業將面部識別技術納入圖像/視頻自動標記，按圖像查詢以及其他此類應用程序中，則必須經過法律顧問的廣泛審查。這項技術的監管敏感性以及法律風險只會在不久的將來增長。

10. AIOps擴展
在過去的幾年中，IT系統的復雜性呈指數級增長。Forrester最近指出，供應商已經對平臺解決方案做出了回應，該解決方案結合了曾經一度孤立的監控準則，例如基礎架構，應用程序和網絡。AIOps解決方案使IT運營和其他團隊能夠通過對即將發生的數據量進行更好的分析來改善關鍵流程和決策。

Forrester建議IT領導者尋找能夠通過數據關聯實現跨團隊協作，提供端到端數字體驗并將其無縫集成到整個IT運營管理工具鏈中的AIOps提供商。

技術將在2021年取得進步
COVID-19大流行已經嚴重破壞了世界經濟，許多部門都在為生存而掙扎。有多種創新方法可以幫助我們走上復蘇之路，但是企業和機構需要專注于創建強大的，技術驅動的競爭優勢。

基于AI的應用程序無論在數量上還是在范圍上都呈指數級增長，研究人員和科學家不斷尋找使用AI設計高價值產品和服務的新方法。人工智能正在影響每個行業和每個人的未來。它一直是機器人技術，大數據和IoT等技術的驅動力，并且將來可能會繼續充當技術創新者的角色。

根據您的說法，哪一種是2021年最醒目的AI，數據科學和機器學習趨勢？在下面分享您的評論，以促進有關"這是2021年人工智能，數據科學和機器學習趨勢的概述"的討論。

參考文獻
¹人工智能，" AlphaFold"，"工作場所干擾"，"預測分析"，"機器人技術"，"網絡安全"，"在線學習"，"增強智能"

(本文由聞數起舞翻譯自David Yakobovitch的文章《Here is an Overview of 2021 Artificial Intelligence, Data Science and Machine Learning Trends》，轉載請注明出處，原文鏈接：https://medium.com/datadriveninvestor/here-is-an-overview-of-2021-artificial-intelligence-data-science-and-machine-learning-trends-c5bb8a5801c8)