人工智能与数据科学，机器学习趋势和数据分析
人工智能正日益成为每个企业战略的一部分，随着大流行在2020年席卷全球经济，麦肯锡(McKinsey)估计到2023年增长将超过90B美元，从而加速了对人工智能技术的投资。
由于公司采用家庭模型的工作，数字化采用影响了AI的进一步增长，分析师估计2021年将实现强劲增长。组织正在从人工智能中获取价值¹，并且随着每家公司都努力成为智能企业，2021年将是决定性的一年。数字化转型。
采用AI的重点不只是提高运营效率或有效性。由于大流行，人们已经开始明显转向利用人工智能来改善利益相关者的体验。
2020年的一些常见主题包括AutoML，自动化，人工智能偏差，COVID影响，深度学习限制，道德AI，GPT-3，医学和医疗保健以及MLOps。DeepMind的AlphaFold²是AI和机器学习的一项巨大发展，它解决了具有医学和生物学潜力的蛋白质折叠障碍。
展望未来，人工智能将成为自动化，机器人和非接触式流程的智能核心，它将保护我们所有人免受未来爆发的影响。随着COVID-19危机仍在继续，以下是有关AI技术，工具，平台和应用程序的一些预测，这些预测将在来年出现。
让我们探索将定义2021年的一些关键AI趋势：
1.工作场所的人工智能
据预测，到2021年，将有大量采用自适应和增长模式的公司希望人工智能能够为基于位置的，体力劳动的或人为接触的工作者以及在家工作的知识工作者提供工作场所干扰³。AI将用于客户服务代理扩充，工作返回健康跟踪和智能文档提取之类的事情。
2.智能的客户体验
即使客户已经下定决心，企业也可以使用预测分析以确定的方式预测客户的需求。例如，预测分析可以提供消费者行为发生任何转变的早期迹象。此外，预测技术使营销人员能够积极主动，激发他们优化信息传递以适应客户的需求并有效地为消费者提供服务。
让我们探讨一个例子。零售商Room&Board通过实施Salesforce的Marketing Cloud技术，设法提高了底线并更有效地吸引了客户。该工具用于分析客户流量数据，并且具有#predictiveanalytics功能，零售商能够"向客户实时建议额外购买"。由于该公司成功实现了高达2900%的投资回报率，因此结果令人印象深刻。
3.机器人技术
敏捷AI是必不可少的。2021年，COVID-19大流行预计将开始消退，但是在此之后，我们将把许多以前的人类功能交给了敏捷机器人。这些将通过强化学习来部分或全部进行培训，以在复杂的实际场景中灵活地导航，管理和操作对象。生物传感，交付和消毒将成为机器人技术的主要领域，无人机将在主要平台中接受基于RL的AI应用程序的培训。
4.网络安全
对于两家公司而言，AI似乎都不断发现自己陷入了#cybersecurity的世界。持续发展的趋势无所作为。人工智能和机器学习技术可用于网络安全⁶，以帮助识别威胁，包括早期威胁的变体。人工智能的使用将扩展到创建智能家居，系统将在其中学习乘员的方式，习惯和喜好，从而提高识别入侵者和保护房屋的能力。
5.教育
186个国家的12亿多学生受到当前学校停课的影响。由于发生了COVID-19大流行，大多数教育机构已转向#onlinelearning，以保持与社会的距离，同时确保学与教过程在很大程度上不中断。
从教室突然转向在线学习⁷使许多人想知道这将如何影响全球的教育系统。甚至在COVID-19大流行之前，edtech近年来就已经开始流行。
一个很好的例子是Century，该平台最近在黎巴嫩的一些公立学校中启动。它使用AI技术提供个性化的学习内容，并为教育工作者提供实时见解和分析。研究表明，该平台可将学生对某个主题的理解提高30%。可以预见，不久的将来将会有越来越多的学校采用类似的智能学习平台。
6.超级自动化
超级自动化是#artificialintelligence和机器学习等先进技术的应用，它以比传统自动化功能更大的影响力来增强工作人员并使流程自动化。自动化的业务流程必须能够适应不断变化的环境并应对意外情况，因此需要AI。毫无疑问，这将是我们在新的一年中看到的更多事情。
7.增强智能
人工智能的构建方式可以像人类一样工作和做出反应，而增强智能使用机器的方式可以增强人类工作者的能力。基本上，增强智能涉及人员和机器协同工作以充分利用其优势来实现增加的业务价值。#augmentedintelligence的主要目标是赋予人类更好的性能。
提供增强智能的平台可以从分散和隔离的系统中的许多来源收集结构化和非结构化的所有类型的数据，并且它们以允许人类工作人员充分了解每个客户的方式来呈现这些数据。
这些见解比"普通AI"所提供的见解更加重要和深刻。结果，工人可以更好地了解该行业中正在发生的事情，可能影响其客户的事情以及可能出现的机会或威胁。如此丰富的信息与人类智慧相结合，才使这项技术如此强大。
8.更符合道德的AI
我们期望2021年最大的事情之一是对以道德方式使用人工智能的需求不断增长。以前，公司采用AI和机器学习时并未对其背后的道德观念进行过多思考。现在，消费者和员工期望公司以负责任的方式采用AI。在接下来的数年中，公司将故意选择与致力于数据伦理的合作伙伴开展业务，并采用能够反映自身价值和客户价值的数据处理实践。
9.人脸识别
经过身份验证的AI势在必行。在2021年，企业将在越来越多的内部和面向客户的应用程序中实施#facialrecognition以进行强身份验证。出于同样的原因，企业将越来越多地避免使用该技术来推断身份，种族，性别以及从隐私，偏见或监视的角度可能敏感的其他属性。
如果企业将面部识别技术纳入图像/视频自动标记，按图像查询以及其他此类应用程序中，则必须经过法律顾问的广泛审查。这项技术的监管敏感性以及法律风险只会在不久的将来增长。
10. AIOps扩展
在过去的几年中，IT系统的复杂性呈指数级增长。Forrester最近指出，供应商已经对平台解决方案做出了回应，该解决方案结合了曾经一度孤立的监控准则，例如基础架构，应用程序和网络。AIOps解决方案使IT运营和其他团队能够通过对即将发生的数据量进行更好的分析来改善关键流程和决策。
Forrester建议IT领导者寻找能够通过数据关联实现跨团队协作，提供端到端数字体验并将其无缝集成到整个IT运营管理工具链中的AIOps提供商。
技术将在2021年取得进步
COVID-19大流行已经严重破坏了世界经济，许多部门都在为生存而挣扎。有多种创新方法可以帮助我们走上复苏之路，但是企业和机构需要专注于创建强大的，技术驱动的竞争优势。
基于AI的应用程序无论在数量上还是在范围上都呈指数级增长，研究人员和科学家不断寻找使用AI设计高价值产品和服务的新方法。人工智能正在影响每个行业和每个人的未来。它一直是机器人技术，大数据和IoT等技术的驱动力，并且将来可能会继续充当技术创新者的角色。
参考文献
¹人工智能，" AlphaFold"，"工作场所干扰"，"预测分析"，"机器人技术"，"网络安全"，"在线学习"，"增强智能"
(本文由闻数起舞翻译自David Yakobovitch的文章《Here is an Overview of 2021 Artificial Intelligence, Data Science and Machine Learning Trends》0，原文链接：https://medium.com/datadriveninvestor/here-is-an-overview-of-2021-artificial-intelligence-data-science-and-machine-learning-trends-c5bb8a5801c8)
本文转自今日头条，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
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