Dit artikel is gepubliceerd als onderdeel van het Data Science-blogathon.
In dit artikel bespreken we de aankomende innovaties op het gebied van kunstmatige intelligentie, big data, machine learning en in het algemeen Data Science Trends in 2022. Tijden veranderen, technologie verbetert en ons leven wordt beter. Deep learning, natuurlijke taalverwerking en computervisie zijn voorbeelden van technologieën die zijn ontstaan als gevolg van de opkomst van Data Science als onderzoeksgebied en praktische toepassing in de vorige eeuw. Over het algemeen heeft het geholpen bij de ontwikkeling van machine learning (ML) als middel om kunstmatige intelligentie (AI) te bereiken, een technologiegebied dat de manier waarop we werken en leven snel verandert.
We hebben gezien hoe organisaties in de loop van de tijd zijn geëvolueerd en geavanceerde technologie hebben omarmd om efficiëntie en rendement op investering te bevorderen. De termen data-analyse, big data, kunstmatige intelligentie en datawetenschap zijn op dit moment allemaal hot. Bedrijven willen datagestuurde modellen gebruiken om hun activiteiten te vereenvoudigen en betere beslissingen te nemen op basis van data-analyse. Laten we eens kijken naar de top 10 AI- en datawetenschapstrends in 2022.
(Afbeelding: https://www.pexels.com/photo/computer-with-code-4218883/)
De komende dagen zullen meer sectoren AI gaan gebruiken om aan veranderende klantverwachtingen te voldoen en de digitale transformatie te versnellen. Wanneer AI wordt gecombineerd met geconnecteerde bedrijfsvoertuigen, sensoren in de auto en hedendaagse gezondheidsmonitors, worden er nog meer bruikbare gegevens gegenereerd, wat resulteert in een veiligere wereld. Theoretische en praktische toepassingen van ideeën, zoals Big Data, voorspellende analyses en kunstmatige intelligentie, maken allemaal deel uit van datawetenschap.
Laten we eens kijken naar de top 10 trends op het gebied van kunstmatige intelligentie en datawetenschap in 2022.
1. Cloudgebaseerde AI- en gegevensoplossingen
Er zal een toenemende verschuiving plaatsvinden naar cloudgebaseerde oplossingen. Data wordt al in grote hoeveelheden geproduceerd. Het gaat om het verzamelen, labelen, opschonen, ordenen, opmaken en analyseren van deze enorme hoeveelheid data op één locatie. Een cloudgebaseerd platform zal de oplossing zijn. De komende jaren zullen cruciaal zijn in de strijd van de datawetenschaps- en machine learning-industrie om geesten, wapens en budgetten onder cloudcomputing-giganten. Hoewel de positie van AWS beter lijkt dan die van zijn concurrenten, kunnen de moeilijkheden van GCP een intrigerend element zijn van de markthervorming in de komende jaren. Tegelijkertijd lijkt Microsoft Azure zijn dominante positie in Noord-Amerika te behouden.
De stijgende kosten van het adopteren van AI, evenals ontwikkelingen in technologie voor workflowoptimalisatie, zullen de komende jaren voldoende vooruitzichten bieden voor de cloudgebaseerde AI-industrie. Bovendien zullen het toenemende gebruik van cloudgebaseerde oplossingen in verschillende eindgebruikerssectoren, evenals de groeiende behoefte aan cognitieve computing, de markt uitbreiden.
Relevant nieuws: Rapport van Market Research Future (MRFR)
(Afbeelding: https://medium.com/globallogic-cloud-and-devops-blogs/clouds-compared-aws-vs-azure-vs-gcp-c59519b9d5e4)
2. Verbeterde Low Code en No-Code-technologie
Nu ze AI in de industrie beginnen te implementeren, beginnen bedrijven kant-en-klare basismodellen te gebruiken, waardoor de time-to-value voor AI-oplossingen op gebieden zoals taal, visie en meer aanzienlijk wordt verkort. AI zal een aanzienlijke impact hebben op de ontwikkeling van burgers. Iedereen kan een burgerontwikkelaar worden, dankzij AI-verbeteringen in low-code-technologieën. Burgercodeerders kunnen het probleem dat ze willen aanpakken in eenvoudig Engels beschrijven, en conversatie-AI zal code maken.
Volgens een TechRepublic-enquête gebruikt meer dan de helft (47 procent) van de bedrijven al low-code en no-code in hun activiteiten. Een vijfde van degenen die de technologie nog niet hebben geadopteerd, geeft aan dat ze dit binnen een jaar willen doen. De adoptiesnelheid zal de komende dagen toenemen.
Lees verder: Een druk jaar voor de boeg in low-code en no-code ontwikkeling.
3. Meer regels en voorschriften
In de komende jaren zullen de regulerende elementen van AI, zoals vertrouwen en ethiek, prominenter worden. Overheden zullen wetgeving blijven uitvaardigen en AI zal aan steeds meer regels en beperkingen onderworpen worden. De zelfrijdende auto's van Tesla krijgen veel kritiek te verduren. Bedrijven moeten AI-producten bouwen volgens deze regels. De groei van AI-governance roept zorgen op over mogelijke belemmeringen voor internationale samenwerking.
Lees verder: De EU en de VS beginnen zich af te stemmen op AI-regelgeving.
4. Focus op bruikbare gegevens en inzichten
De focus ligt op bruikbare data, die big data combineert met bedrijfsprocessen om u te helpen bij het nemen van de best mogelijke beslissingen. Investeren in dure datasoftware levert geen rendement op totdat de data zijn geëvalueerd en zinvolle inzichten worden verkregen. Deze inzichten helpen u om een betere kennis te krijgen van de huidige situatie van uw bedrijf, markttendensen, moeilijkheden en kansen, enzovoort. Met bruikbare gegevens kunt u betere beslissingen nemen en doen wat het beste is voor uw bedrijf. Inzichten uit bruikbare gegevens kunnen u helpen de algehele efficiëntie van uw organisatie te vergroten door activiteiten/banen in de onderneming te organiseren, workflows te optimaliseren en projecten aan teams toe te wijzen.
Think onderzoek door het MIT Center for Digital Business, hebben organisaties die gebruikmaken van datagestuurde besluitvorming gemiddeld 4 procent hogere productiviteit en 6 procent meer winst.
(Afbeelding: https://www.pexels.com/photo/colleagues-looking-at-survey-sheet-3183153/)
5. Verbeterde gegevensanalyse
Augmented Analytics is een type gegevensanalyse dat het onderzoek van grote hoeveelheden gegevens automatiseert door AI, machine learning en natuurlijke taalverwerking te combineren. Wat vroeger door een datawetenschapper werd gedaan, wordt nu geautomatiseerd om realtime inzichten te bieden.
Ondernemingen besteden minder tijd aan het verwerken van gegevens en het eruit halen van inzichten. Het resultaat is ook nauwkeuriger, wat resulteert in betere selecties. AI, ML en NLP stellen specialisten in staat om gegevens te onderzoeken en diepgaande rapporten en prognoses te verstrekken door te helpen bij gegevensvoorbereiding, gegevensverwerking, analyse en visualisatie. Door middel van augmented analytics kunnen gegevens van zowel binnen als buiten het bedrijf worden samengevoegd.
Met de opkomst van visueel gebaseerde tools voor het ontdekken van gegevens in de afgelopen jaren, zijn AI- en machine learning-mogelijkheden in toenemende mate en rechtstreeks geïmplementeerd in analyse- en BI-systemen om zakelijke gebruikers te helpen in plaats van alleen gegevensspecialisten. Dit heeft data, analytics en machine learning samengebracht toen ze voorheen afzonderlijk werden bedacht en beheerd. De komende dagen zullen we steeds meer voorbeelden van Augmented Analytics zien.
6. AutoML
De techniek om modellen voor machine learning (ML) toe te passen op situaties in de echte wereld via automatisering, staat bekend als geautomatiseerde machine learning (AutoML). Het automatiseert met name de selectie, constructie en parametrering van machine learning-modellen. Machine learning is gebruiksvriendelijker wanneer het geautomatiseerd is, en het levert vaak snellere, nauwkeurigere resultaten op dan met de hand gecodeerde methoden. Met Auto ML-systemen kunnen niet-experts modellen maken en implementeren.
Lees verder: Waarom 2022 een AI-aangedreven Renaissance zal zijn.
Google AutoML is een cloudgebaseerd geautomatiseerd machine learning-platform dat is ontwikkeld door Google. Azure Automated Machine Learning is een cloudgebaseerd platform dat bedrijfseigen is. Het DATA-lab van de Texas A&M University creëerde Auto Keras, een open-source softwarebibliotheek.
Een van de grootste uitdagingen van AutoML is de verleiding om het te zien als een vervanging voor menselijke expertise. AutoML is, net als andere automatiseringen, bedoeld om eentonige taken snel en nauwkeurig uit te voeren, zodat werknemers zich kunnen concentreren op meer gecompliceerde of unieke activiteiten. Zaken als monitoring, analyse en identificatie van problemen die AutoML automatiseert, zijn routineklusjes die sneller kunnen worden voltooid als ze worden geautomatiseerd. Een persoon moet nog steeds betrokken zijn bij de beoordeling en supervisie van het model, maar niet bij het machine learning-proces zelf. AutoML moet het werk van datawetenschappers en medewerkers aanvullen, niet vervangen. Auto ML zal aan populariteit winnen omdat het gebruiksvriendelijk en eenvoudig is.
(Afbeelding: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/tutorial-auto-train-models)
7. Randintelligentie
In 2022 zal edge computing een gangbare praktijk worden. Edge computing, ook wel edge-intelligentie genoemd, verwijst naar gegevensverwerking en -aggregatie die plaatsvindt in de buurt van het netwerk. Om edge computing in bedrijfssystemen op te nemen, willen industrieën het internet der dingen (IoT) en datatransformatieservices gebruiken.
Edge computing, op het meest basale niveau, plaatst verwerking en gegevensopslag dichter bij de apparaten die het verzamelen, in plaats van afhankelijk te zijn van een centrale locatie die duizenden kilometers verwijderd kan zijn. Dit wordt gedaan om ervoor te zorgen dat gegevens, met name realtime gegevens, geen last hebben van latentieproblemen die de prestaties van een applicatie kunnen verminderen. Bovendien bespaart het lokaal uitvoeren van de verwerking geld doordat de hoeveelheid gegevens die op een gecentraliseerde of cloudgebaseerde locatie moet worden verwerkt, wordt verlaagd.
Lees hier: Edge Intelligence Marktomvang 2022.
8. Verbeterde natuurlijke taalverwerking
Natural Language Processing wordt vaak opgenomen in bedrijfsactiviteiten voor het analyseren van gegevens en het identificeren van patronen en trends. In 2022 zal naar verwachting NLP worden ingezet voor het snel ophalen van data uit datarepositories. Natural Language Processing (NLP) krijgt toegang tot hoogwaardige data, wat resulteert in hoogwaardige inzichten.
Gebieden waar NLP meer wordt gebruikt, zijn sentimentanalyse, Twitter-analyse, inzicht in klanttevredenheid enzovoort.
(Afbeelding: https://litslink.com/blog/a-complete-guide-to-natural-language-processing-nlp)
9. Geautomatiseerde gegevensopschoning
Gegevens alleen zijn in 2022 niet voldoende voor geavanceerde analyses. We hebben eerder besproken hoe enorme gegevens nutteloos zijn als ze niet schoon genoeg zijn voor analyse in eerdere paragrafen. Het verwijst ook naar dubbele gegevens zonder structuur of formaat, evenals onnauwkeurige gegevens, gegevensredundantie en dubbele gegevens zonder structuur of formaat.
De procedure voor het ophalen van gegevens wordt hierdoor vertraagd. Dit resulteert in direct tijd- en geldverlies voor bedrijven. Dit verlies kan op grote schaal in de miljoenen lopen. Veel academici en bedrijven zijn op zoek naar oplossingen om het opschonen en opschonen van gegevens te automatiseren om de gegevensanalyse te verbeteren en betrouwbaardere inzichten uit big data te verkrijgen. Automatisering van het opschonen van gegevens zal sterk afhankelijk zijn van kunstmatige intelligentie en machine learning.
10. Blockchain in datawetenschap
Het gebruik van gedecentraliseerde grootboeken vereenvoudigt het beheer van grote hoeveelheden gegevens.
Datawetenschappers kunnen analyses rechtstreeks vanaf hun persoonlijke apparaten uitvoeren dankzij het gedecentraliseerde karakter van de blockchain. Doordat blockchain de herkomst van data al monitort, wordt het makkelijker om de data te verifiëren.
Om informatie voor data-analyse voor te bereiden, moeten datawetenschappers deze op een gecentraliseerde manier organiseren. Dit is nog steeds een tijdrovende procedure die de inspanningen van datawetenschappers vereist. Het probleem kan efficiënt worden opgelost met blockchain-technologie.
(Afbeelding: https://builtin.com/blockchain/blockchain-applications)
Ik hoop dat je mijn artikel over Data Science Trends in 2022 leuk vond.
Met baanbrekende datatechnologieën die momenteel beschikbaar zijn, zijn data nog nooit zo toegankelijk en nuttig geweest voor allerlei soorten organisaties. De datawetenschaps- en AI-trends die hier worden besproken om inzicht te geven in de nieuwe primaire doelen van de markt, waaronder automatisering, toegankelijkheid en intuïtie.
De komende jaren blijft data science in de schijnwerpers staan. We zullen in de toekomst meer van deze doorbraken en verbeteringen meemaken. De behoefte aan datawetenschappers, data-analisten en AI-ingenieurs zal naar verwachting groeien.
Lees meer blogs over Data Science Trends in 2022 en AI op onze blog.
De in dit artikel getoonde media zijn geen eigendom van Analytics Vidhya en worden naar goeddunken van de auteur gebruikt.
