AI 및 ML의 미래 성장

By 레이첼 루 멜리 오티스

우리는 인공 지능 (AI)이 비즈니스 운영 방식과 장기적으로 비즈니스에 얼마나 도움이 될 수 있는지를 변화시키고 있다는 사실에 동의했습니다. 지난 몇 년 동안 이러한 이해로 인해 AI 기술을 실험하고 평가하는 기업이 급증했으며 현재 프로덕션 배포에서 AI 기술을 사용하고 있습니다.

물론 조직이 AI 및 머신 러닝 (ML)과 같은 신기술을 채택하면 점차적으로 새로운 영역이 기술의 영향을받을 수있는 방법을 고려하기 시작합니다. 이는 생산 및 물류, 제조, IT 및 고객 서비스를 포함한 여러 부문에 걸쳐있을 수 있습니다. AI 및 ML 기술의 사용이 비즈니스 기능 및 사용 가능한 다양한 방식에 뿌리 내리면 조직은 진화하는 요구에 적응하는 데 도움이되는 새로운 지식을 얻을 수 있습니다.

O'Reilly의 학습 플랫폼을 살펴보면 기술 및 비즈니스 리더가 알아야 할 다양한 트렌드와 주제에 대한 다양한 정보를 발견 할 수 있습니다. 이를 통해 그들이 자신의 직업을 더 잘 이해하고 사업이 계속 번창 할 수 있도록 할 것입니다.

지난 몇 달 동안 우리는 플랫폼의 사용자 사용을 분석하고 AI 및 ML에서 가장 인기 있고 가장 많이 검색된 주제를 발견했습니다. 우리는 AI와 ML의 상태가 어디에 있고 궁극적으로 어디로 향하고 있는지에 대한 더 넓은 그림을 제공하는 가장 중요한 발견 중 일부를 아래에서 탐색 할 것입니다.

ML의 성장을 앞지르는 AI

무엇보다도, 우리의 분석은 AI에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있음을 보여주었습니다. 2018 년과 2019 년을 비교할 때 AI 참여도는 58 % 증가했습니다. 이는 훨씬 더 큰 기계 학습 주제의 성장을 훨씬 앞지르며 5 년에 2019 % 만 증가했습니다. 모든 AI 및 ML 주제를 집계 할 때 이는 전체 사용량의 거의 5 %를 차지합니다. 플랫폼에서의 활동.

이는 데이터 엔지니어링 (사용 활동의 8 %) 및 데이터 과학 (사용 활동의 5 %)과 같이 높은 수준의 잘 확립 된 주제보다 약간 적지 만 이러한 주제에 대한 관심은 데이터 과학보다 50 % 빠르게 증가했습니다. 데이터 엔지니어링은 실제로 데이터 관리 주제에 대한 참여 감소로 인해 동시에 약 8 % 감소했습니다.

또한 조직이 고급 도구와 방법을 실험하고 있다는 초기 징후를 발견했습니다. 조사 결과 중 비지도 학습 콘텐츠에 대한 참여는 아마도 가장 흥미로운 것 중 하나 일 것입니다. 비지도 학습에서 AI 알고리즘은 최소한의 사람의 감독 또는지도를 통해 기존 레이블 또는 분류가없는 데이터 세트에서 이전에 감지되지 않은 패턴을 찾도록 훈련됩니다. 2018 년에 비지도 학습 주제의 사용량은 53 년에 172 %, 2019 % 증가했습니다.

하지만 무엇이 이러한 성장을 주도하고 있습니까? 방법 (클러스터링 및 연관) 및 해당 애플리케이션 (신경망)의 이름은 친숙하지만 비지도 학습은 대부분의 사람들과 대부분의 사용 사례에서 ML의 기본 전략으로 사용되는지도 학습 대응 물만큼 잘 이해되지 않습니다. .

이러한 비지도 학습 활동의 급증은 용어 자체는 물론, 감독 방법으로 쉽게 해결할 수없는 사용 사례에 직면 한보다 정교한 사용자의 사용, 이점 및 요구 사항에 대한 익숙하지 않기 때문일 수 있습니다.

또한 비지도 학습을 지원하는 다양한 오픈 소스 도구, 라이브러리 및 자습서와 마찬가지로 신경망 및 딥 러닝에서 비지도 학습의 가시적 인 성공이 우리의 관심에 도움이되었을 가능성이 있습니다.

딥 러닝 부활

딥 러닝은 2019 년에 약간 냉각되었지만 여전히 모든 AI 및 ML 사용의 22 %를 차지했습니다. 우리는 또한 그 성공이 다른 많은 사용되지 않거나 무시 된 아이디어의 부활에 박차를 가하는 데 도움이되었다고 생각합니다. 이것의 가장 큰 예는 강화 학습입니다. 이 주제는 1,500 년 이후 2017 % 이상 성장한 기하 급수적 인 성장을 경험했습니다.

10 년 참여율이 2019 % 감소했지만 딥 러닝 자체는 AI를 평가하는 기업들 사이에서 가장 인기있는 ML 방법 중 하나이며 많은 기업이 프로덕션 사용 사례를 지원하는 기술을 선택합니다. 대부분의 사람들이 이미 기술에 적극적으로 참여하고 있기 때문에 딥 러닝 주제에 대한 참여가 정체되었을 수 있습니다. 즉, 성장 속도가 느려질 수 있습니다.

자연어 처리는 지속적으로 성장해온 또 다른 주제입니다. 성장률이 크지는 않지만 (15 년 2018 %, 9 년 2019 % 성장) 자연어 처리는 플랫폼에서 모든 AI 및 ML 사용의 약 12 %를 차지합니다. 이 두 주제가 지난 6 년 동안 경험 한 상당한 성장에도 불구하고 비지도 학습의 약 5 배와 강화 학습 사용의 약 XNUMX 배입니다.

그러나 모든 AI / ML 방법이 동일하게 취급되는 것은 아닙니다. 예를 들어, 챗봇에 대한 관심은 줄어들고 있으며 참여도는 17 년 2018 %, 34 년 2019 % 감소했습니다. 이는 챗봇이 AI의 첫 번째 응용 프로그램 중 하나였으며 아마도 AI의 상대적 성숙도를 반영했기 때문일 것입니다. 신청.

비지도 학습 및 강화 학습에 대한 참여가 증가함에 따라 조직이 고급 분석 도구 및 방법을 실험하고 있음을 보여줍니다. 이러한 도구와 기술은 의사 결정 지원, 대화 형 게임 및 실시간 소매 추천 엔진을 포함하여 기업이 실험하고 이점을 얻을 수있는 새로운 사용 사례를 엽니 다. 조직이 AI와 ML을 계속 사용하여 문제를 해결하고, 생산성을 높이고, 프로세스를 가속화하고, 새로운 제품과 서비스를 제공 할 것이라고 상상할 수 있습니다.

조직이 분석 기술을 채택함에 따라 자신과 자신의 세계에 대해 더 많이 알게됩니다. 특히 ML을 채택하면 조직의 모든 수준의 사람들이 조직이 자신에 대해 알고 있다고 생각하는 것에 대해 질문을 던지기 시작합니다.

ML과 AI를 통해 우리는 우리 자신에 대해 새롭고, 다르며, 때로는 어려운 질문을하는 법을 배우는 데 도움이되는 새로운 지식 객체를 표면화하도록 기계를 훈련하고 있습니다. 모든 징후에 따르면 우리는 이것으로 약간의 성공을 거두고있는 것 같습니다. 미래가 어떻게 될지 누가 알지만, 기술이 더 똑똑 해짐에 따라 우리가 더 의존하게 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.