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IT公司的创始人如何看待2020年的AI行业?
发表时间:2020-01-06 19:07

IT公司的创始人如何看待2020年的AI行业?



科幻元年2020年马上就要来了。对于技术行业来说,这一年会有哪些值得期待的变化?
 
KDnuggets采访了14位科技前沿的技术公司创始人,并汇总了他们眼中的2020年:关于人工智能、数据分析、数据科学、机器学习行业中的一些最具创新性的公司的预测。
 
Alluxio创始人兼CTO李浩源:一个机器学习框架适合任何场景
带有模型的机器学习已经到了一个转折点,各种规模和各个阶段的公司都在努力训练他们的模型。朝着实施其模型培训工作的方向发展。尽管有几种流行的模型训练框架,但领先的技术尚未出现。
 
就像Apache Spark(专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎)被认为是数据转换工作的领导者和Presto(Facebook开发的数据查询引擎)逐渐成为交互式查询的领先技术一样,PyTroch和Tensorflow同样会作为2020年的竞争者来主导机器学习广泛的模型训练领域。2020年可能是我们看到领先者的一年,它打败PyTorch和Tensorflow作为,并将在更广泛的模型培训空间中占据主导地位。
 
K8s法分析堆栈
 
尽管容器和K8s在无状态应用程序(例如Web服务器和自包含数据库)上表现出色,但在高级分析和AI方面,我们还没有看到大量的容器使用。
 
 
在2020年,我们将看到在Kubernetes(简称K8s,提供了应用部署,规划,更新,维护的一种机制)领域承担AI和分析工作负载将变得更加主流。K8s法分析堆栈将意味着通过将数据从远程数据孤岛移到K8s集群中来解决数据共享和弹性问题,以实现更严格的数据局部性。
 
AI和分析团队将合并作为一个新数据组织的基础
 
昨天的Hadoop平台团队是今天的AI和分析团队。随着时间的流逝,出现了许多获取数据见解的方法。人工智能是结构化数据分析的第一步。过去的统计模型已经与计算机科学融合为人工智能和机器学习。
 
因此数据、分析和AI团队需要合作,从他们共有的数据中获取价值。这将通过构建正确的数据堆栈来完成,在本地或云端或同时部署存储孤岛和计算将成为规范。2020年我们将看到更多组织围绕此数据堆栈建立专门的团队。
 
Alteryx首席数据和分析官Alan Jacobson:数据民主化脱颖而出
2020年将是数据最终实现民主化的一年。在经历了过去几年的酝酿之后,数据分析从数据科学团队转向各行各业并趋于饱和整个业务的全面饱和,这一趋势最终将会陷入僵局。这种自适应的数据项自助服务革命将改变各个行业组织与数据交互的方式,弥合具有业务知识的人与具有数据知识的人之间的鸿沟。
 
借助易于使用的API和大量数据源的结合,自主助服务分析将应用于成为数字转换最重要的阶段之一,数据集成。典型的数据工作者开始从IT领域转移到业务领域,从而导致大量的工作者执行数据任务。结果将是处理更多的数据,进行更多的分析,最终对业务产生更大、更积极的影响。
 
Appen的首席技术官Wilson Pang
NLP的进步使聊天机器人得以广泛采用,并为用户提供在线问答等服务
 
今年和去年,我们已经看到了NLP(自然语言处理)的一些突破。例如,BERT扩展了NLP模型现在可以实现的功能。我们将在2020年看到越来越多的AI应用程序,如服务聊天机器人、在线问答、情感分析等。
 
机器学习工具和AIOps在企业中获得了更大的吸引力
 
在过去的几年中,我们目睹了整个机器学习和AI工具生态系统的成熟。围绕整个技术堆栈的工具,比如数据注释、模型训练、调试、模型服务、部署和生产监控。这些工具明年将会大量增加。

文明播报

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