По мере того, как организации внедряют аналитические технологии, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, они узнают больше о себе и своем мире. Внедрение машинного обучения особенно побуждает организации начинать задавать вопросы, которые по-разному бросают вызов тому, что, по мнению организации, она знает о себе. Давайте взглянем на некоторые тенденции, определяющие состояние ИИ и МО.
Неуклонный рост машинного обучения и искусственного интеллекта
Участие в теме искусственного интеллекта продолжает расти в 2020 г., 88% в 2018 г. и 58% в 2019 г., опережая рост доли в гораздо более широкой теме машинного обучения (14% в 2018 г., рост на 5% в 2019 г.).
Обучение без учителя растет
Интерес к неконтролируемому обучению значительно вырос: использование выросло на 53% в 2018 году и на 172% в 2019 году. Что движет этим ростом? Неконтролируемое обучение выделено как отдельная тема, при этом рост вовлеченности обусловлен более опытными пользователями и улучшенными инструментами.
Использование продвинутых методов в основном вверх
Глядя на детали темы AI и ML. Наблюдается рост использования нейронных сетей, продолжающий тенденцию к росту на 52% в 2018 году; вырос на 17% в 2019 году, но смежная тема глубокого обучения упала на 10% в 2019 году.
Нарастающая волна искусственного интеллекта и машинного обучения поднимает все лодки
Еще одна тема, демонстрирующая постоянный рост, — это обработка естественного языка (NLP). Его темпы роста не впечатляют, плюс 15% в 2018 году и плюс 9% в 2019 году, но сейчас на NLP приходится около 12% всего использования AI/ML.
Инструменты на основе Python преобладают в AI/ML
PyTorch — оболочка, которая позволяет пользователям вызывать библиотеки машинного обучения Torch из Python, — имеет трехзначный рост использования только за последние несколько лет, увеличившись почти на 400% в 2018 году и на 111% в 2019 году.
чтобы узнать больше о переходе на AI и ML.
Первоначально опубликовано на https://walkingtree.tech 28 июля 2020 г.
