이 기사는 데이터 과학 Blogathon.
이 기사에서는 인공 지능, 빅 데이터, 머신 러닝 및 전반적인 2022년 데이터 과학 동향 분야에서 다가오는 혁신에 대해 논의할 것입니다. 시대가 변하고 기술이 향상되며 우리의 삶이 더 나아집니다. 딥 러닝, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전은 지난 세기 동안 데이터 과학이 연구 및 실제 적용 분야로 부상한 결과 등장한 기술의 예입니다. 일반적으로 우리가 일하고 생활하는 방식을 빠르게 변화시키는 기술 분야인 인공 지능(AI)을 달성하기 위한 수단으로 머신 러닝(ML)의 발전을 도왔습니다.
우리는 조직이 효율성과 투자 수익을 촉진하기 위해 첨단 기술을 수용하면서 시간이 지남에 따라 어떻게 발전해 왔는지 살펴보았습니다. 데이터 분석, 빅 데이터, 인공 지능 및 데이터 과학이라는 용어는 현재 모두 뜨겁습니다. 기업은 데이터 기반 모델을 사용하여 운영을 단순화하고 데이터 분석을 기반으로 더 나은 결정을 내리기를 원합니다. 10년 상위 2022개 AI 및 데이터 과학 동향을 살펴보겠습니다.
(이미지: https://www.pexels.com/photo/computer-with-code-4218883/)
앞으로 더 많은 분야에서 AI를 사용하여 변화하는 고객 기대치를 충족하고 디지털 혁신을 가속화할 것입니다. AI가 연결된 상용차, 차량 내 센서 및 최신 건강 모니터와 결합되면 실행 가능한 데이터가 생성되어 더 안전한 세상을 만듭니다. 빅 데이터, 예측 분석 및 인공 지능과 같은 아이디어의 이론적이고 실제적인 적용은 모두 데이터 과학의 일부입니다.
10년 2022대 인공 지능 및 데이터 과학 트렌드를 살펴보겠습니다.
1. 클라우드 기반 AI 및 데이터 솔루션
클라우드 기반 솔루션으로의 이동이 증가할 것입니다. 데이터는 이미 대량으로 생산되고 있습니다. 이 방대한 양의 데이터를 한 위치에서 수집, 레이블 지정, 정리, 정렬, 형식 지정 및 분석하는 것이 문제입니다. 클라우드 기반 플랫폼이 솔루션이 될 것입니다. 향후 몇 년은 데이터 과학 및 머신 러닝 업계에서 클라우드 컴퓨팅의 거물들 사이에서 마음, 무기, 예산을 놓고 벌이는 전쟁의 핵심이 될 것입니다. AWS의 위치가 경쟁사보다 나은 것처럼 보이지만 GCP의 어려움은 앞으로 몇 년 동안 시장이 재편될 흥미로운 요소일 수 있습니다. 동시에 Microsoft Azure는 북미에서 지배적인 위치를 유지하는 것으로 보입니다.
AI 채택 비용 증가와 워크플로 최적화 기술 개발은 향후 클라우드 기반 AI 산업에 충분한 전망을 제공할 것입니다. 또한 다양한 최종 사용자 부문에서 클라우드 기반 솔루션의 사용이 증가하고 인지 컴퓨팅에 대한 수요가 증가함에 따라 시장 확장이 가속화될 것입니다.
관련 뉴스: MRFR(Market Research Future) 보고서
(이미지: https://medium.com/globallogic-cloud-and-devops-blogs/clouds-compared-aws-vs-azure-vs-gcp-c59519b9d5e4)
2. 로우코드 및 노코드 기술 개선
업계에서 AI를 구현하기 시작하면서 기업은 즉시 사용 가능한 기반 모델을 사용하기 시작하여 언어, 비전 등의 영역에서 AI 솔루션의 가치 실현 시간을 크게 단축하고 있습니다. AI는 시민 개발에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 로우 코드 기술의 AI 개선 덕분에 누구나 시민 개발자가 될 수 있습니다. 시민 코더는 해결하려는 문제를 간단한 영어로 설명할 수 있으며 대화형 AI는 코드를 생성합니다.
TechRepublic 설문 조사에 따르면 절반 이상의 기업(47%)이 이미 운영에 로우 코드 및 노코드를 활용하고 있습니다. 아직 기술을 채택하지 않은 사람들의 XNUMX분의 XNUMX은 내년 안에 채택하는 것이 목표라고 말했습니다. 채택 비율은 앞으로 증가할 것입니다.
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3. 추가 규칙 및 규정
향후 몇 년 동안 신뢰와 윤리와 같은 AI의 규제 요소는 더욱 두드러질 것입니다. 정부는 계속해서 법안을 발표할 것이며 AI는 더 많은 규칙과 제한을 받게 될 것입니다. 테슬라의 자율주행차는 많은 비판을 받고 있다. 기업은 이러한 규칙에 따라 AI 제품을 만들어야 합니다. AI 거버넌스의 성장은 국제 협력에 대한 잠재적 장벽에 대한 우려를 높입니다.
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4. 실행 가능한 데이터 및 통찰력에 초점
초점은 빅 데이터와 비즈니스 프로세스를 결합하여 최상의 결정을 내리는 데 도움이 되는 실행 가능한 데이터에 있습니다. 값비싼 데이터 소프트웨어에 투자하면 데이터가 평가되고 의미 있는 통찰력이 추출될 때까지 수익을 얻을 수 없습니다. 이러한 통찰력은 회사의 현재 상황, 시장 동향, 어려움 및 기회 등에 대한 더 나은 지식을 얻는 데 도움이 됩니다. 실행 가능한 데이터를 통해 더 나은 결정을 내리고 회사에 최선을 다할 수 있습니다. 실행 가능한 데이터의 통찰력은 기업의 활동/작업을 조직하고, 워크플로를 최적화하고, 팀 간에 프로젝트를 할당하여 조직의 전반적인 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
에 따르면 연구 MIT 디지털 비즈니스 센터에 따르면 데이터 기반 의사 결정을 사용하는 조직은 평균적으로 4% 더 높은 생산성과 6% 더 많은 이익을 얻습니다.
(이미지: https://www.pexels.com/photo/colleagues-looking-at-survey-sheet-3183153/)
5. 증강 데이터 분석
증강 분석은 AI, 기계 학습 및 자연어 처리를 결합하여 대용량 데이터 검사를 자동화하는 데이터 분석 유형입니다. 데이터 과학자가 처리하던 것이 이제는 실시간 통찰력을 제공하기 위해 자동화되고 있습니다.
기업은 데이터를 처리하고 인사이트를 추출하는 데 더 적은 시간을 할애합니다. 결과도 더 정확하여 더 나은 선택이 가능합니다. AI, ML 및 NLP를 통해 전문가는 데이터 준비, 데이터 처리, 분석 및 시각화를 지원하여 데이터를 검사하고 심층 보고서 및 예측을 제공할 수 있습니다. 증강 분석을 통해 회사 내부 및 외부의 데이터를 병합할 수 있습니다.
최근 몇 년 동안 시각적 기반 데이터 검색 도구의 등장으로 AI 및 기계 학습 기능은 단순한 데이터 전문가가 아닌 비즈니스 사용자를 돕기 위해 분석 및 BI 시스템 내부에 점점 더 직접적으로 구현되었습니다. 이는 이전에 별도로 생각하고 제어했던 데이터, 분석 및 기계 학습을 하나로 통합했습니다. 앞으로 더 많은 Augmented Analytics 인스턴스를 보게 될 것입니다.
6. 오토ML
자동화를 통해 기계 학습(ML) 모델을 실제 상황에 적용하는 기술을 자동 기계 학습(AutoML)이라고 합니다. 특히 기계 학습 모델의 선택, 구성 및 매개변수화를 자동화합니다. 기계 학습은 자동화될 때 더 사용자 친화적이며 손으로 코딩한 방법보다 더 빠르고 정확한 결과를 생성하는 경우가 많습니다. Auto ML 시스템을 사용하면 비전문가도 모델을 만들고 배포할 수 있습니다.
더 읽기 : 2022년이 AI 기반 르네상스가 될 이유.
Google AutoML은 Google에서 개발한 클라우드 기반 자동화 기계 학습 플랫폼입니다. Azure Automated Machine Learning은 독점적인 클라우드 기반 플랫폼입니다. Texas A&M University의 DATA 연구소는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리인 Auto Keras를 만들었습니다.
AutoML의 가장 큰 과제 중 하나는 AutoML을 인간의 전문 지식을 대체하는 것으로 생각하고 싶은 유혹입니다. AutoML은 다른 자동화와 마찬가지로 단조로운 작업을 빠르고 정확하게 완료하여 작업자가 더 복잡하거나 고유한 활동에 집중할 수 있도록 합니다. AutoML이 자동화하는 모니터링, 분석, 문제 식별과 같은 것은 자동화되면 더 빨리 완료할 수 있는 암묵적인 집안일입니다. 사람은 여전히 모델의 평가 및 감독에 관여해야 하지만 기계 학습 프로세스 자체에는 관여하지 않아야 합니다. AutoML은 데이터 과학자와 직원의 작업을 대체하는 것이 아니라 보완해야 합니다. Auto ML은 사용하기 쉽고 간단하기 때문에 더 많은 인기를 얻을 것입니다.
(이미지: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/tutorial-auto-train-models)
7. 엣지 인텔리전스
2022년에는 엣지 컴퓨팅이 일반적인 관행이 될 것입니다. 에지 인텔리전스라고도 하는 에지 컴퓨팅은 네트워크 근처에서 발생하는 데이터 처리 및 집계를 나타냅니다. 비즈니스 시스템에 에지 컴퓨팅을 포함하기 위해 업계에서는 사물 인터넷(IoT) 및 데이터 변환 서비스를 사용하기를 원합니다.
가장 기본적인 수준에서 에지 컴퓨팅은 수천 마일 떨어진 중앙 사이트에 의존하지 않고 데이터를 수집하는 장치에 더 가깝게 처리 및 데이터 저장을 제공합니다. 이는 데이터, 특히 실시간 데이터가 애플리케이션의 성능을 저하시킬 수 있는 지연 문제를 겪지 않도록 하기 위해 수행됩니다. 또한 처리를 로컬에서 수행하면 중앙 집중식 또는 클라우드 기반 위치에서 처리해야 하는 데이터의 양을 줄여 비용을 절약할 수 있습니다.
여기에 읽기 : 에지 인텔리전스 시장 규모 2022.
8. 자연어 처리 개선
자연어 처리는 데이터를 분석하고 패턴 및 추세를 식별하기 위해 기업 운영에 자주 포함됩니다. 2022년에는 데이터 저장소에서 데이터를 빠르게 검색하기 위해 NLP가 사용될 것으로 예상됩니다. 자연어 처리(NLP)는 고품질 데이터에 액세스하여 고품질 통찰력을 얻을 수 있습니다.
NLP가 더 많이 사용되는 영역은 감성 분석, 트위터 분석, 고객 만족도 이해 등입니다.
(이미지: https://litslink.com/blog/a-complete-guide-to-natural-language-processing-nlp)
9. 자동 데이터 정리
2022년에는 데이터만으로는 정교한 분석에 충분하지 않을 것입니다. 이전 단락에서 분석을 위해 충분히 깨끗하지 않은 경우 거대한 데이터가 얼마나 쓸모가 있는지 이전에 논의했습니다. 또한 구조나 형식이 없는 중복 데이터, 부정확한 데이터, 데이터 중복, 구조나 형식이 없는 중복 데이터를 의미합니다.
이로 인해 데이터 검색 절차가 느려집니다. 이는 기업에 직접적인 시간과 비용 손실을 초래합니다. 이 손실은 엄청난 규모로 수백만에 이를 수 있습니다. 많은 학계와 기업은 데이터 분석을 개선하고 빅 데이터에서 보다 안정적인 통찰력을 얻기 위해 데이터 정리 및 스크러빙을 자동화하는 솔루션을 찾고 있습니다. 데이터 정리 자동화는 인공 지능과 기계 학습에 크게 의존합니다.
10. 데이터 과학의 블록체인
분산 원장을 사용하면 많은 양의 데이터 관리가 간소화됩니다.
데이터 과학자는 블록체인의 분산된 특성 덕분에 개인 장치에서 직접 분석을 수행할 수 있습니다. 블록체인은 이미 데이터 출처를 모니터링하고 있기 때문에 데이터 검증이 더 쉬워집니다.
데이터 분석을 위한 정보를 준비하려면 데이터 과학자가 중앙 집중식으로 정보를 구성해야 합니다. 이는 여전히 데이터 과학자의 노력이 필요한 시간 소모적인 절차입니다. 문제는 블록체인 기술로 효율적으로 해결할 수 있습니다.
(이미지: https://builtin.com/blockchain/blockchain-applications)
2022년 데이터 과학 동향에 대한 제 기사가 마음에 드셨기를 바랍니다.
현재 사용 가능한 획기적인 데이터 기술을 통해 모든 종류의 조직에서 데이터에 액세스하고 유용하게 사용할 수 있게 되었습니다. 자동화, 접근성 및 직관을 포함하는 시장의 새로운 주요 목표에 대한 통찰력을 제공하기 위해 여기에서 논의된 데이터 과학 및 AI 트렌드.
앞으로 몇 년 동안 데이터 과학은 계속 주목을 받을 것입니다. 우리는 앞으로 이러한 혁신과 개선을 더 많이 목격하게 될 것입니다. 데이터 과학자, 데이터 분석가, AI 엔지니어에 대한 수요는 증가할 것으로 예상됩니다.
2022년 데이터 과학 동향 및 AI에 대한 블로그를 더 읽어보십시오. 블로그.
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