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2018年大数据、人工智能的5大趋势

2018-02-11 12:30 Matei Zaharia

 | databricks     | 魏凡

本文作者 Matei Zaharia 是 Databricks 的首席技术专家、创始人之一。曾任 MIT CS助理教授,目前为Stanford CS助理教授,Stanford DWAN 成员。

在过去几年中,随着自然语言处理、任务自动化、预测等革新技术的发展,企业对人工智能、机器学习技术的需求日益扩大。人工智能、大数据改变了企业运作、产品形态、用户购物方式,为人们带来自动化驾驶、个性化购物推荐等新体验。

但是人工智能目前并没有被广范应用,实际上目前只有少数公司能够应用人工智能建立业务——例如Facebook、Google、Uber等。大多数公司因人工智能难以解决实际业务问题、技术平台不完善等问题,未曾使用人工智能。万幸的是,随着技术持续进步,对这些企业来说,人工智能、大数据的应用门槛将越来越低。让我们来看看那些年火热的AI概念中,2018年哪些趋势能够成真?

这里有 2018 年人工智能的 5 大趋势:

数据将成为企业的核心优势。人工智能产品的性能依赖训练数据集的好坏,因此,企业将会把数据集当作其核心资源。此外,云平台技术可将企业数据集变现,利用大数据技术来推荐用户购物下单。

人工智能将在其他各垂直领域发力。其他垂直领域的解决方案、库,将集合最新的机器学习技术,优化原处理流程,例如,近期将会发布的Apache Spark基因处理工具包即是一例。

数据处理专家数量将持续增长。数据科学、计算机科学目前是大学中最热门的方向,但当前源源不断的毕业新生无法满足企业业务需求。所以,企业将会培养数据处理团队,以开发更多数据相关的产品。

各种深度学习框架将整合,提供更统一、抽象的服务。现在机器学习框架数量较多,但不少框架间提供相似的功能接口来定义、训练模型。框架开发者会致力于为上层企业应用提供更易使用、移植的应用接口。

云技术推动新的数据应用架构。我们已看到:云计算相比企业本地部署数据管理,拥有更多优势。期待市场推出的产品有效利用云的易于管理、易于扩展的特性,化繁为简。

观看 Matei 的网上讲座可以点击阅读原文查找,看看他对上述预测的深入探讨。

-END-


译者 | 魏凡



嵌入式软件工程师,门禁产品开发,对技术有颗好奇心。

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