Photo by Tara Winstead
Im ersten Halbjahr 2023 ist viel passiert. Es gab erhebliche Fortschritte in der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz. So sehr, dass es für uns schwierig war, mit ihnen allen Schritt zu halten. Wir können definitiv sagen, dass das erste Halbjahr 2023 schnelle Fortschritte gezeigt hat, die wir nicht erwartet hatten.
Anstatt also zu viel darüber zu reden, wie wir alle von diesen Innovationen angelockt werden, lasst uns lieber darüber reden.
Ich werde mit dem Offensichtlichsten beginnen. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Etwas, das sich im Dunkeln aufbaute und im Jahr 2023 ans Licht kam.
Diese Fortschritte wurden in OpenAIs bewiesen ChatGPT, das die Welt im Sturm eroberte. Seit der offiziellen Veröffentlichung Anfang des Jahres ist ChatGPT von GPT-4 übergegangen und jetzt erwarten wir GPT-5. Sie haben freigelassen Plugins um den Alltag und die Arbeitsabläufe der Menschen zu verbessern Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen.
Und wir alle wissen, dass nach der Veröffentlichung von ChatGPT auch Google veröffentlicht wurde Barden-KI die sich bei Menschen, Unternehmen und mehr als erfolgreich erwiesen hat. Bard AI konkurriert mit ChatGPT um die beste Chatbot-Position und bietet ähnliche Dienste wie die Verbesserung von Aufgaben an Ingenieure für maschinelles Lernen.
Mitten in der Veröffentlichung dieser Chatbots haben wir gesehen große Sprachmodelle (LLM) fallen aus dem Nichts. Große Modellsystemorganisation (LMSYS Org), eine offene Forschungsorganisation, die von Studenten und Lehrkräften der UC Berkeley gegründet wurde ChatBot-Arena – ein LLM-Benchmark, um Modelle mithilfe einer Methode der gemeinsamen Entwicklung unter Verwendung offener Datensätze, Modelle, Systeme und Bewertungstools für jedermann zugänglicher zu machen.
Mittlerweile gewöhnen sich die Menschen also an Chatbots, die ihnen Fragen beantworten und ihr Arbeits- und Privatleben erheblich erleichtern – was ist mit Datenanalysten und Spezialisten für maschinelles Lernen?
Nun, sie haben es benutzt AutoML – ein leistungsstarkes Tool für Datenexperten wie Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen, um die Datenvorverarbeitung und Hyperparameter-Optimierung zu automatisieren und komplexe Aufgaben wie Feature-Engineering durchzuführen. Mit den Fortschritten in der Datenwissenschaft und KI sehen wir natürlich einen hohen Bedarf an Daten- und KI-Spezialisten. Da der Fortschritt jedoch rasant voranschreitet, sehen wir einen Mangel an diesen KI-Fachkräften. Daher wird die Möglichkeit, Wege zu finden, Daten in einem automatisierten Prozess zu untersuchen, zu analysieren und vorherzusagen, den Erfolg vieler Unternehmen verbessern.
Dies wird nicht nur Zeit für Datenspezialisten freisetzen, sondern Unternehmen werden auch mehr Zeit haben, zu expandieren und bei anderen Aufgaben innovativer zu sein.
Wenn Sie den Ausbruch der Chatbots erlebt hätten, hätten Sie die Worte „Generative KI“ im Umlauf gesehen. Generative KI ist in der Lage, auf der Grundlage von Benutzereingaben Text, Bilder oder andere Medienformen zu generieren. Genau wie die oben genannten Fortschritte unterstützt die generative KI verschiedene Branchen bei Aufgaben, die ihnen das Leben erleichtern.
Es ist in der Lage, neue Inhalte zu erstellen, sich wiederholende Aufgaben zu ersetzen, an benutzerdefinierten Daten zu arbeiten und so ziemlich alles zu generieren, was Sie wollen. Wenn generative KI für Sie neu ist, möchten Sie sicher mehr darüber erfahren Stable Diffusion – es ist die Grundlage der generativen KI. Wenn Sie Datenwissenschaftler oder Datenanalyst sind, haben Sie vielleicht schon davon gehört PandasAI – die generative KI-Python-Bibliothek, wenn nicht, handelt es sich um ein Open-Source-Toolkit, das generative KI-Funktionen zur einfacheren Datenanalyse in Pandas integriert.
Aber mit der Veröffentlichung dieser generativen KI-Tools und Software Werden Datenwissenschaftler im Zeitalter der generativen KI noch benötigt?
Tiefes Lernen floriert weiterhin. Aufgrund der jüngsten Fortschritte in der Datenwissenschaft und KI wird mehr Zeit und Energie in die Forschung der Branche gesteckt. Als Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich mit Algorithmen und künstlichen neuronalen Netzen befasst, wird es häufig für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Gesichtserkennung eingesetzt.
Während wir die vierte industrielle Revolution erleben, ermöglichen uns Deep-Learning-Algorithmen, auf die gleiche Weise aus Daten zu lernen wie Menschen. Wir sehen mehr selbstfahrende Autos auf den Straßen, Tools zur Betrugserkennung, virtuelle Assistenten, prädiktive Modellierung im Gesundheitswesen und mehr.
Das Jahr 2023 zeigt nachweislich die Wirkung von Deep Learning durch automatisierte Prozesse, Robotik, Blockchain und verschiedene andere Technologien.
Bei all dem, was passiert, denken Sie bestimmt, dass diese Computer ziemlich müde sind, oder? Um den Fortschritten von KI und Datenwissenschaft gerecht zu werden, benötigen Unternehmen Computer und Systeme, die sie unterstützen können. Edge Computing bringt Berechnungen und Datenspeicherung näher an die Datenquellen. Bei der Arbeit mit diesen fortschrittlichen Modellen ermöglicht Edge Computing eine Datenverarbeitung in Echtzeit und ermöglicht eine reibungslose Kommunikation zwischen allen Geräten.
Als beispielsweise alle zwei Sekunden LLMs veröffentlicht wurden, war klar, dass Unternehmen effektive Systeme wie Edge Computing benötigen würden, um erfolgreich zu sein. Google veröffentlicht TPU v4 dieses Jahr – Rechenressourcen, die den hohen Rechenbedarf von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz bewältigen können.
Aufgrund dieser Fortschritte sehen wir, dass immer mehr Organisationen von der Branche abwandern Wolke zum Rand um ihren aktuellen und zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden.
Es ist viel passiert, und zwar in kurzer Zeit. Für Organisationen wie die Regierung wird es immer schwieriger, mitzuhalten. Regierungen auf der ganzen Welt stellen die Frage: „Wie wirken sich diese KI-Anwendungen auf Wirtschaft und Gesellschaft aus und welche Auswirkungen haben sie?“
Die Menschen sind besorgt über die Voreingenommenheit und Diskriminierung, den Datenschutz, die Transparenz und die Sicherheit dieser KI- und Data-Science-Anwendungen. Also, was sind die ethische Aspekte von KI und Datenwissenschaft, und was können wir in Zukunft erwarten?
Wir haben schon die Europäisches KI-Gesetz Wir treiben einen Rahmen voran, der KI-Systeme in vier Risikobereiche einteilt. OpenAI CEO Sam Altman sagte aus über die Bedenken und möglichen Fallstricke der neuen Technologie in einem Ausschuss des US-Senats am Dienstag, den 16. Obwohl es in kurzer Zeit viele Fortschritte gibt, sind viele Menschen besorgt. In den nächsten sechs Monaten können wir damit rechnen, dass noch einige weitere Gesetze verabschiedet und Vorschriften und Rahmenbedingungen eingeführt werden.
Wenn Sie sich in den letzten sechs Monaten nicht mit KI und Datenwissenschaft beschäftigt haben, hoffe ich, dass Ihnen dieser Artikel einen kurzen Überblick über das Geschehen gegeben hat. Es wird interessant sein zu sehen, wie diese Fortschritte in den nächsten sechs Monaten angenommen werden und gleichzeitig eine verantwortungsvolle und ethische Nutzung dieser Technologien gewährleistet werden kann.
Nisha Arya ist Data Scientist, freiberuflicher technischer Redakteur und Community Manager bei KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Data Science Karriereberatung oder Tutorials und theoriebasiertes Wissen rund um Data Science anzubieten. Sie möchte auch die verschiedenen Möglichkeiten untersuchen, wie künstliche Intelligenz der Langlebigkeit des menschlichen Lebens zugute kommt/kann. Eine begeisterte Lernende, die ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern möchte, während sie anderen hilft, sie zu führen.
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- Quelle: https://www.kdnuggets.com/2023/07/first-half-2023-data-science-ai-developments.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-first-half-of-2023-data-science-and-ai-developments
