
作者 | CDA数据分析师
本文概述了2019年10种影响数据科学的最流行的技术,该列表涵盖了多种主题,例如安全性,物联网,强化学习,能源可持续性,智慧城市等等。
又到了一年回顾的时候,我们分析这一年来的情况和各方的预测,总结了2019年影响数据科学的十大技术趋势。随着2019年接近尾声,现在是时候分析和确定明年趋势了。如今各种来源每分钟后会生成的海量的数据。因此,也有不断开发的新方法,技术和解决方案。
回顾我们2018年的十大技术趋势,可以说我们正在为即将到来的变化做好准备,包括与安全性相关的变化,人工智能在业务运营中引发的变化,区块链的广泛应用,物联网的进一步发展,自然语言处理(NLP)的增长等。其中一些已在2018年实施,但有些在2019年也成为热门话题。只有“发展“一个因素保持稳定。毫无疑问,这些技术将继续发展,改进和升级,以更好地适应其目的。
最初,只有大型企业和公司才积极应用智能数据技术。如今,大数据已为各种小型企业和公司所用。大型企业和小型公司都倾向于在决策中依赖大数据来解决智能业务洞察力问题。
不断增长的数据流也可能给企业带来挑战。大数据和技术作用变化的预测更加困难。对此,我们希望2019年的顶级技术趋势可以为您提供可理解的路线图。
数据安全的影响范围很大,因此,与网络安全相关的问题依旧是这两年的热门话题。消费者对他们的信息价值的认识日益提高。因此,他们对如何使用它变得更加感兴趣。各国政府正在积极规划这方面的问题,制定和通过有关网络安全的法规。由于一些违反通用数据保护条例(GDPR)的案件以及有关Google和Facebook的大丑闻,预计将于2019年实施执法措施。
此外,我们认为,网络安全将在来年变得更加智能化。智能可能成为快速,自动攻击的唯一解决方案。希望机器学习在提供这种智能中起关键作用。人工智能驱动的智能机器有望在决策过程中变得更加独立。可能它将帮助公司领先黑客一步,预测攻击并确定可能的痛点。
在人类活动范围内所有领域的公司正在使用物联网。此外,公司和商人对智能技术解决方案的实际实施而不是理论发展更加感兴趣。现在,已将“连接”,“智慧”或“智能”等属性添加到为各个行业开发的所有技术和解决方案中。
一些专家认为,现在物联网的发展还未完成。毫无疑问,物联网带来的变化尚在开发中。到2019年,物联网功能有望转变为自动化和增强人们体验互联世界的方式。这很可能导致各种各样的动态组合的事物和服务的结构更加混乱。
自动化已进入不同行业,赢得了主导地位并赢得了良好声誉。无疑,2019年将为机器人自动化带来进步,升级和繁荣。
无人机,机器人和自动驾驶汽车等自主性物品与AI解决方案一起得到了快速发展。我们期望从独立的事物过渡到智能自主事物的复杂系统。随着AI技术的发展,自主事物越来越多地在复杂系统内进行交互并建立相互联系。因此,无人驾驶汽车能够进行图像识别和地理位置跟踪,以进行路线导航,根据命令进行语音识别以及其他各种技术,从而为人们提供便利和舒适感。
RPA或机器人过程自动化不再是一种一日技术。如今,它已被证明是一种改变业务的技术。在2019年,与人类一起工作的参与机器人的人数将变得更加重要。此外,公共部门的RPA将会增加,政府将发现RPA带来的新机会。
在2018年,人们普遍认为VR(虚拟现实软件)是我们这一代最重要的成就。但是,情况发生了巨大变化。事实证明,VR在公司和客户中的应用范围有限。因此,专家们预测AR(增强现实软件)将很快克服VR。
AR技术将继续为企业软件开发带来利润。在2019年,AR将在移动设备中变得更加普遍。与VR不同,它不需要耳机。因此,AR在手机和平板电脑上的部署能力要强大得多。
此外,预计AR将在来年改变营销和广告领域。AR提供了完全的个人体验。因此,客户的参与度急剧上升。使用AR开发将确保在客户和提供者之间进行直接对话的一致的沟通渠道。AR可能还会加强其在制造领域的地位。工业AR平台可帮助制造商可视化数据集并在与体力劳动相关的工作中提供帮助。预计AR软件将成为这一领域转型的关键。
现在,大多数公司都依靠云计算。因此,云服务的消费将在2019年增长。Gartner 预测,云计算市场将达到2000亿美元。
云解决方案和交付模型的范围越来越大。这一事实使云服务在活动的不同领域更具适应性。混合云解决方案将在公司中赢得青睐。但是,它们也会给一些公司带来挑战。大多数IT服务提供商都认为混合云解决方案有助于加快服务交付速度。这是一个关键的里程碑。
最初,云解决方案被视为避免从头开始构建庞大的IT基础架构并降低成本的一种方式。很快,这些解决方案将带来更大的灵活性,并具有对迅速变化的市场状况做出快速甚至更有效反应的能力。行业将对采用云解决方案提出新的看法。
实际上,我们是AI聊天机器人技术的巨大发展的见证者。从简单的例行任务开始,聊天机器人现在正积极地成为AI助手。客户很快就习惯了,现在甚至无法想象没有AI协助就可以处理一些问题。
而且,个性化将不仅由于针对不同设备的有目的的用户命令而被表示,而且还将由于设备本身而被表示。因此,即使在所有者没有任何命令的情况下,他们也可以在一定时期后适应所有者的个人需求。这项技术已经变得相当复杂。因此,大多数客户甚至无法猜测他们是与人还是与聊天机器人进行通信。
由于苹果Siri,亚马逊Alexa的出色操作,人们开始在日常工作中更多地依赖AI助手。预计2019年将有更多高级助手出现并负责更复杂的交易。借助改进的语音识别技术,人工智能帮助将有机会为您提供更加个性化的体验。也许您会发现自己在说话,交流,给冰箱或电灯分配任务以及让您的汽车建立最佳路线并很快将您送往那里。
神经网络的关键思想是在计算机大脑中创建数百万个主动互连,从而为神经网络提供执行任务并向他们学习的多种机会。初级神经网络通常包含数百万个人工神经元。他们被证明可以非常有效地从图像,文本和音频数据中学习。可以预见的是,由于采用信息瓶颈原理的新理论,深度神经网络将忘记嘈杂的数据,但仍保留信息所代表的信息。因此,神经网络与人类的神经元越来越相似。
反过来,强化学习(RL)是神经网络的一种形式,通常在观察,行动和奖励的帮助下从其环境中学习。由于存在一些障碍和复杂性,强化学习尚未在各个行业广泛应用。以下事实可以解释这一点:RL涉及更复杂的算法和较不成熟的工具,并且需要对真实环境的精确模拟。但是,事实证明,RL的潜在功能是巨大的。
它可以轻松解决传统的神经网络问题。这是三个主要问题:缺少训练数据,缺少训练数据以及训练数据的高成本。这些因素使强化学习成为解决游戏,金融市场,
最有可能的强化学习将成为2019年最重要的趋势之一。由于 DeepMind, AlphaZero和 OpenAI的Dota机器人的成功,许多公司现在都在积极投资于强化学习平台的开发。这些平台将大大增加公司的机会。此外,整整一代的数据科学家都将RL视为彻底改变预测的一种手段。因此,RL的实施将在各个行业中发现大量用例。
能源及其有效利用的问题每年都在成倍增加。有一系列因素会影响2019年的能源市场。
首先,高效的能源管理需要更多有关能源使用的见解。因此,智能工具将在这里得到广泛应用。新规定将于2019年生效。此外,我们希望加强技术与能源之间的互连。集成平台和智能数据解决方案将为能源生产商和能源消费者带来好处。
可持续性仍然是每个公司的核心目标。最后但并非最不重要的一点是,预计2019年储能市场将有所增长。为便携式能源和GaN(氮化镓)解决方案的更广泛使用做好准备,以有效利用和存储住宅和商业能源。
2019年有望成为人工智能技术在医疗保健和医学领域应用的一年。人们将有机会获得新的机会,身心上的能力,这是他们以前甚至梦could以求的。人类将有机会修改,改进和不断提高他们的能力和思想。
AI应用程序能够加速和提高诊断的准确性。机器学习算法将用于探索药物的生物学和化学相互作用。远程医疗还将使患者更容易与医生沟通,从而改善医疗保健。它将为治疗和监测慢性疾病提供更好的机会24/7。
此外,生物医学电子学将占据舞台。数字技术将扩大其能力范围,为医生提供帮助并缓解压力状况。仿生学和生物医学电子学将为残障人士或患有严重疾病或某些伤害的人提供新的解决方案。如今,假肢的发展非常迅速。新型轻巧可靠的材料,3D打印技术和智能算法使您可以构建功能强大的假体。
在过去的几十年中,人们的生活,工作和互动方式发生了巨大变化。人类生活的重心已经从自然转移到了技术上。科学的飞速发展,工业革命和新技术的不断发展在很大程度上影响着人们的生活方式。生活正在加速。如今,虚拟和物理模糊之间的界限。技术已成为我们日常生活的重要组成部分。因此,需要创造一种空间,使技术和物理环境能够成功地共存。
智能空间是人们或AI技术解决方案可以有效交互的物理或数字环境。由于技术已进入我们的日常生活,因此智能空间将在来年赢得青睐。智能空间采用了独特的技术,并将其组合到协作和交互的环境中。智能空间的日益普及反映在智能城市,数字工作场所,智能家居和公司的出现上。
技术现在已成为所有行业关注的焦点。我们预计2019年将成为新用例和可能性的一年。我们将见证新的变化,并感受到机器学习和AI开发的好处。我们汇总了专家认为最可能的趋势列表。希望这些趋势只会给我们带来积极而宝贵的成果。
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