By David Havuzu, Kurucu Ortak & CAIO'da akıllı.ai.

Küresel salgın, işlem yapma şeklimizi değiştirdi. Dünyanın büyük bir kısmının çevrimiçi ortamda hareket etmesiyle birlikte, e-ticaret, bulut bilişim ve gelişmiş siber güvenlik önlemleri, veri analizindeki mevcut eğilimlerin değerlendirilmesi söz konusu olduğunda buzdağının sadece görünen kısmıdır.

Riski yönetmek ve maliyetleri düşük tutmak, işletmeler için her zaman önemli hususlar olmuştur. Ancak, verileri etkili bir şekilde analiz edebilen doğru makine öğrenimi teknolojisine erişim, rekabet avantajı isteyen herhangi bir şirket için çok önemli hale geliyor.

Trendler, yaratıcıları modellemek için neden önemli olmalıdır?

2022 ve sonrası için en iyi veri analizi eğilimlerini içeren derlememiz, içerik oluşturucularımıza sektörün nereye gittiği konusunda iyi bir fikir vermeli.

İçerik oluşturucular, veri bilimindeki trendleri takip ederek ve modellerini mevcut standartlara uyacak şekilde ayarlayarak çalışmalarını gerçekten paha biçilmez hale getirebilirler. Bu veri analizi trendleri, yeni modeller üzerinde beyin fırtınası yapmanız veya araç setinizdeki mevcut modelleri güncellemeniz için size ilham kaynağı olsun, seçim tamamen size kalmış.

Yaratıcı ekonomi AI'ya geliyor: AI eserleri için Airbnb'yi düşünün

Bilgisayar oyunlarındaki trendin ardından, oyun platformlarının ayrılmaz bir parçası olarak paraya dönüştürülen kullanıcı tarafından oluşturulan içerik (UGC) ile, veri biliminde de benzer para kazanmanın gerçekleştiğini görüyoruz. Bu, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme modelleri gibi tümü yeniden amaca uygun hale getirilmiş ve özel platformlara yüklenmiş basit modellerle başlar. Bunlar daha sonra günlük iş verilerini ve süreçlerini otomatikleştirmek isteyen iş kullanıcılarının küresel pazarına sunulur.

Bunu hızlı bir şekilde, iş sorunlarını çözmek için ayarlanmış ve uygulanan convnet'ler, GAN'lar ve otomatik kodlayıcılar gibi derin model yapaylıkları izleyecektir. Bunlar, veri bilimci ekiplerinden ziyade ticari analistlerin elinde güvende olacak şekilde tasarlanmıştır.

Becerilerini ve deneyimlerini danışmanlık işleri olarak satan veya kod havuzlarına modeller yükleyen veri bilimcileri yeni bir şey değil. Bununla birlikte, 2022, küresel bir pazara tek bir model erişimi sağlayarak bu becerilerin çift taraflı pazar yerleri aracılığıyla para kazanmasını görecek.

AI için Airbnb'yi düşünün.

Çevresel yapay zeka ön plana çıkıyor

Çoğu araştırma anlaşılır bir şekilde karmaşıklığın sınırlarını zorlamaya odaklanmış olsa da, gerçek şu ki karmaşık modelleri eğitmek ve çalıştırmak çevre üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir.

Veri merkezlerinin 15 yılına kadar küresel CO2 emisyonlarının %2040'ini temsil edeceği tahmin ediliyor ve “Derin Öğrenme için Enerji Konuları” adlı 2019 araştırma makalesi, doğal bir dil çeviri modeli eğitiminin yaşamları boyunca dört aile arabasına eşdeğer CO2 seviyeleri yaydığını buldu. Açıkça, daha fazla eğitim, daha fazla CO2 salınır.

Çevresel etkiyi daha iyi anlayan kuruluşlar, karbon ayak izlerini azaltmanın yollarını araştırıyorlar. Veri merkezlerini daha verimli hale getirmek için artık yapay zekayı kullanabilirken, dünya, belirli sorunları çözmek için karmaşık modellerin yanı sıra performans gösteren basit modellere daha fazla ilgi görmeyi beklemelidir.

Gerçekçi olarak, basit bir bayes modeli eşit derecede iyi performans gösterirken önemli ölçüde daha az veri, eğitim ve hesaplama gücü kullanırken neden 10 katmanlı evrişimli bir sinir ağı kullanmalıyız? Yaratıcılar, dünyaya mal olmayan basit, verimli ve kullanılabilir modeller oluşturmaya odaklandıkça, “model verimliliği” çevresel AI için bir terim haline gelecek.

Hiper parametreli modeller, büyük teknolojinin süper yatları haline geliyor

Musk ve Bezos'un uzay teknolojisi yarışından farklı olarak, büyük teknolojinin kendi heyecan verici yarışı var:  en büyük derin öğrenme modeline sahip olan?

Google, Facebook, Microsoft, OpenAI vb. karmaşıklığın sınırlarını zorlarken, 3 yılda en büyük modellerdeki parametre sayısı 94'de 2018 milyon parametreden 1.6'de şaşırtıcı bir şekilde 2021 trilyona yükseldi.

Bugün, bu trilyonlarca parametre dil tabanlıdır ve veri bilimcilerinin dili ayrıntılı olarak kavrayan modeller oluşturmasına, modellerin insan düzeyinde makaleler, raporlar ve çeviriler yazmasına olanak tanır. Hatta kod yazabilir, tarifler geliştirebilir ve bağlamda alaycılık ve ironiyi anlayabilirler.

2021 ve sonrasında, devasa veri setlerine ihtiyaç duymadan görüntüleri tanıyabilen görme modellerinden benzer insan seviyesinde performans bekleyebiliriz. Örneğin, yeni yürümeye başlayan bir çocuğa bir kez bir kalıp çikolata gösterebilirsiniz ve o çikolatayı her gördüğünde yeniden eğitilmesi gerekmeden tanıyacaktır!

İçerik oluşturucular zaten bu modelleri belirli fırsatlara uyguluyorlar. Bunun en üretken örneklerinden biri, 1970'lerin çılgın Dungeons and Dragons'ına dayanan bir dizi fantezi oyunu geliştiren oyun geliştiricisi Dungeon.AI'den geliyor. Bu gerçekçi dünyalar, 175 milyar parametre modeli GPT-3'e dayanmaktadır. Modeller yasal metinleri anlama, metin yazarlığı reklam kampanyaları veya resimleri veya videoları belirli gruplara ayırma gibi belirli alanlara uygulandığından, içerik oluşturuculardan bu etkinliğin daha fazlasını görmeyi bekliyoruz.

Dijital iş arkadaşlarının Artırılmış İş Gücü

Bilişsel teknolojiler ve makine öğrenimi modelleri dünya çapındaki işletmeler tarafından daha kolay benimsendikçe, akılsız yönetici ve insan iş gücüne önemsiz görevler atama günleri belirsizliğe dönüşüyor.

Bunun yerine işletmeler, insanları ve robotları yan yana gören, artırılmış bir iş gücü modelini tercih ediyor. Bu teknolojik ilerleme, işi ölçeklenebilir hale getirir ve önceliklendirmeyi kolaylaştırır, insanlara önce tüketiciye odaklanma yeteneği verir.

Arttırılmış bir iş gücü yaratmak, içerik oluşturucuların yakından takip etmesi gereken veri analizi trendlerinden biri olsa da, doğru yapay zekayı dağıtmak ve otomasyonla birlikte ortaya çıkan diş çıkarma sorunlarına karşı koymak büyük bir zorluktur. Dahası, çalışanlar, 2025 yılına kadar üç işten birinin yerini robotların alacağını iddia eden istatistiklerle karşı karşıya kaldıklarında, anlaşılır bir şekilde çoğunluğa coşkuyla atlamak konusunda isteksizler.[1]

Bu endişeler bir dereceye kadar geçerlidir, ancak makine öğrenimi ve otomasyonun yalnızca çalışanların yaşamlarını iyileştireceğine ve önemli kararları daha hızlı ve belirsizlik olmadan almalarına olanak tanıyacağına dair sağlam bir inanç vardır. Potansiyel dezavantajlarına rağmen, artırılmış bir iş gücü, bireylerin kalite güvencesi ve müşteri hizmetlerine daha fazla zaman ayırmasına ve aynı anda ortaya çıkan karmaşık iş sorunlarını çözmesine olanak tanır. [2]

Pek çok şirket, gelecekteki modellemelerinin bir parçası olarak Robotik Süreç Otomasyonu (RPA), makine öğrenimi ve bilişsel güçlendirmeye geçme konusunda istekliyken, bu, tüm hevesli veri analistlerinin bilmesi gereken AI trendlerinden biridir.

Geliştirilmiş Siber Güvenlik

Çoğu işletme, pandemi sırasında artan çevrimiçi varlığa yatırım yapmak zorunda kaldığından, iyileştirilmiş siber güvenlik, 2021 için en önemli veri analizi trendlerinden biri haline geldi.

Tek bir siber saldırı bir işi tamamen rayından çıkarabilir, ancak şirketler büyük maliyet ve zaman yatırımı yapmadan olası başarısızlık noktalarını nasıl takip edebilir? Bu yakıcı sorunun cevabı, mükemmel modelleme ve riski anlama taahhüdünde yatmaktadır. AI'nın verileri hızlı ve doğru bir şekilde analiz etme yeteneği, daha büyük risk modelleme ve tehdit algılamasının mümkün olduğu anlamına gelir.

İnsanlardan farklı olarak, makine öğrenimi modelleri, veriler üzerinde hızlı bir şekilde çalışarak tehditleri çok fazla harici girdi olmadan kontrol altında tutan içgörüler sunabilir. IBM'in siber güvenlik için yapay zeka analizine göre, bu teknoloji kötü amaçlı dosyalardan istenmeyen IP adreslerine kadar her şey hakkında öngörüler toplayarak işletmelerin tehditlere 60 kata kadar daha hızlı yanıt vermesini sağlıyor. [3] Bir ihlali kontrol altına almanın ortalama maliyet tasarrufu 1.12 milyar dolar olduğundan, mükemmel siber güvenlik modellemesine yatırım yapmak işletmelerin gözden kaçırmaması gereken bir şey. [4]

Kısacası, işletmeler bu veri analizi trendiyle ağlarını koruyarak kârlarını daha iyi koruyabilirler.

Düşük kodlu ve kodsuz yapay zeka

Küresel ölçekte rolleri doldurabilecek çok az veri bilimcisi ile, uzman olmayanların önceden tanımlanmış bileşenlerden uygulanabilir uygulamalar oluşturmasını sağlamak, düşük kodlu ve kodsuz yapay zekayı sektörde yıllardır ortaya çıkan en demokratik trendlerden biri haline getiriyor.

Esasen, AI'ya yönelik bu yaklaşım, çok az programlama gerektirir veya hiç programlama gerektirmez ve herkesin "basit yapı taşlarının kullanımıyla uygulamaları ihtiyaçlarına göre uyarlamasına" olanak tanır. [5]

Son trendler, iş piyasasının veri bilimcileri ve mühendisleri için son derece olumlu göründüğünü gösterdi ve LinkedIn'in ortaya çıkan iş raporu, yaklaşık olarak Önümüzdeki 150 yılda 5 milyon küresel teknoloji işi yaratılacak. İşletmelerin %83'ünden fazlasının artık AI'yı alakalı kalma konusunda çok önemli bir faktör olarak gördüğü düşünüldüğünde, bu tam olarak yeni bir haber değil.

Ancak, AI ile ilgili hizmetlere yönelik yoğun talep, mevcut iklimde karşılanamıyor. Dahası, yapay zekanın en iyi yeteneğinin %60'ından fazlası teknoloji ve finans sektörleri tarafından yakalanıyor ve diğer sektörlerde çalışmak için çok az potansiyel çalışan bırakıyor. [6]

Bu nedenle, işletmelere veri uzmanları olmadan rekabet etme gücü veren düşük kodlu ve kodsuz yapay zeka çözümleri oluşturmak, endüstrileri açık ve rekabetçi tutmanın anahtarıdır.

Bulutun Yükselişi

Pandemi, bulut bilişime geçişi son yıllarda ortaya çıkan en kaçınılmaz veri analizi trendlerinden biri haline getirdi. Daha önce hiç olmadığı kadar fazla veriyle, bulut aracılığıyla dijital hizmetlerin paylaşılması ve yönetilmesi, dünyanın dört bir yanındaki işletmeler tarafından hızla benimsendi.

Makine öğrenimi platformları, veri bant genişliği gereksinimlerini bir sonraki düzeye taşır, ancak bulutun yükselişi, işleri daha hızlı ve şirket çapında görünürlükle tamamlamayı mümkün kılar. İşletmelerin %94'ünün halihazırda bulut hizmetlerini kullandığı ve genel bulut altyapısının 35'in sonunda %2021 oranında büyüyeceği düşünüldüğünde, buluttan yararlanmayan şirketler geride kalacak. [7]

Verileri güvende tutabilen, işletmeleri siber saldırılara karşı koruyabilen ve ölçeklenebilirliği iyileştirebilen bulutun yükselişi, dezavantajlardan daha fazla avantaja sahiptir ve bu da onu, içerik oluşturucuların önümüzdeki yıllarda dikkat etmesi gereken önemli veri analizi trendlerinden biri haline getirir.

Küçük Veri ve Ölçeklenebilir Yapay Zeka

Dünyanın çoğu çevrimiçi hale geldikçe, daha geniş veri kümelerine yanıt olarak ölçeklenebilir yapay zeka oluşturma yeteneği her zamankinden daha önemli hale geliyor. Hızlı bir şekilde ulaşan büyük verilerin kullanımı, etkili yapay zeka modelleri oluşturmak için hala temel olsa da, müşteri analizine değer katan küçük verilerdir. Bu, büyük verinin değeri olmadığı anlamına gelmez, ancak bu kadar büyük veri kümelerinden anlamlı trendler çıkarmak neredeyse imkansızdır.

Adından da anlaşılacağı gibi, küçük veri, kalıpları ölçmek için yeterli bilgi içeren ancak şirketleri bunaltmayacak kadar az sayıda veri türünden oluşur. Pazarlamacılar, belirli durumlardan içgörüler alınmasına izin vererek, tüketici davranışını daha etkili bir şekilde modelleyebilir ve bulgularını kişiselleştirme yoluyla artan satışlara dönüştürebilir. [8]

İyileştirilmiş Veri Kaynağı

Boris Glavic tarafından “verinin kaynağı ve oluşturulma süreci hakkında bilgi”[9] olarak tanımlanan veri kaynağı, endüstri tarafından üretilen verileri güvenilir tutan veri bilimi trendlerinden biridir.

İşletmelerin kârlı kalabilmeleri için pazarlama ve reklam amacıyla kullandıkları verilere güvenebilmeleri gerekir. Bol miktarda veriye sahip olmak iyi olsa da, ancak doğru şekilde analiz edildiğinde faydalı olabilir. Hatalı tahmin ve zayıf veri yönetimi, işletmeleri ciddi şekilde etkileyebilir, ancak makine öğrenimi modellerinde yapılan iyileştirmeler, zaman içinde bunu daha az sorun haline getirdi.

Artık hedeflenen algoritmaları kullanabilen bu modeller, hangi veri setlerinin kullanılması ve hangilerinin atılması gerektiğini belirleyebilir. Veri analistleri için akıllı özelliklerin izlenmesi ve tüm dosyaların güncel tutulması, ilgili verilerin seçilmesini kolaylaştırmalıdır.

Python'a ve araçlara geçiş

Basit dili ve söz dizimi ile kodlamaya daha kullanıcı dostu bir yaklaşım sunan Python, teknoloji sektörünü sallayan üst düzey bir programlama dilidir.

R'nin yakın zamanda veri bilimi dünyasından kaybolması pek olası olmasa da, Python, küresel işletmeler tarafından daha kolay erişilebilir olarak kabul edilir mantıksal koda ve okunabilirliğe öncelik verdiği için. Öncelikle istatistiksel hesaplama ve grafikler için kullanılan R'den farklı olarak Python, verileri öncekilerden daha derin bir düzeyde toplayıp analiz ettiği için makine öğrenimi için kolayca kullanılabilir.

Veri analistlerine endüstride ayak uydurabilen Python'un ölçeklenebilir üretim ortamlarında kullanımı, veri biliminde tomurcuklanan yaratıcılar tarafından göz ardı edilmemesi gereken trendlerden biridir.

Derin Öğrenme ve Otomasyon

Derin öğrenme, makine öğrenimi ile ilgilidir, ancak algoritmaları insan zihnindeki sinirsel yollardan ilham alır. İşletmeler için bu teknolojinin kullanımı, doğru tahminler ve kolayca anlaşılabilen faydalı modeller sağlar. [10]

Derin öğrenme her sektör için uygun olmasa da, makine öğreniminin bu alt alanında kullanılan sinir ağları, otomasyonu geliştirir ve işletmelerin fazla insan müdahalesi olmadan yüksek düzeyde analitik olmasına olanak tanır.

Dijital asistanlardan, dijital asistanlara kadar her şeyde bulunur. Shell'in Meksika Körfezi'ndeki modernize edilmiş akıllı sensörleri, derin öğrenme ve otomasyon kullanımı, yüksek kaliteli verileri garantili üst düzey büyümeye dönüştüren yapay zeka trendlerinden biridir.

Gerçek zamanlı veri

Verileri gerçek zamanlı olarak değerlendirebilmek, son yıllarda ortaya çıkan en heyecan verici veri analizi trendlerinden biridir. Duygu analizi ve gerçek zamanlı otomatik test 2021 boyunca işletmeler arasında daha popüler hale geldi ve şirketler, tüketici davranışlarını olduğu gibi değerlendirmek için veri gelişmelerinden yararlandı. Sorunlar ortaya çıkar çıkmaz ince ayar ve değişikliklerin yapılmasına izin veren gerçek zamanlı analitik, işletmeleri daha proaktif hale getirir.

Araştırma ve danışmanlık şirketi Gartner'a göre, yeni iş sistemlerinin %50'sinden fazlası, 2022 yılına kadar karar vermeyi iyileştirmek için gerçek zamanlı verileri kullanacak. [11] Bu, yalnızca müşteri deneyimini iyileştirecek ve işletmeler için kar marjlarını artıracak, aynı zamanda -zaman verileri, geçmiş, şirket içi veri raporlamayla ilişkili maliyetleri ortadan kaldıran veri analizi trendlerinden biri olur.

DataOps'tan Ayrılmak ve XOps'a Yaklaşmak

Modern dünyamızda işletmeler için çok fazla veri mevcut olduğundan, manuel işlemeye girişmek söz konusu bile olamaz.

DataOps, veri toplama ve değerlendirme söz konusu olduğunda verimli olsa da, daha karmaşık XOps'a doğru kararlı bir hareket, önümüzdeki yıl için en önemli veri analizi trendlerinden biri olduğunu kanıtlıyor. Bu noktayı daha da desteklemek için Gartner, XOps'un önemini doğruladı ve bunun etkili bir yol olduğunu belirtti. veri bilimine daha modern bir yaklaşım için veri süreçlerini birleştirin.

DataOps'a zaten aşina olabilirsiniz, ancak yeni bir terim düşüncesi kafanızı karıştırıyorsa, o zaman sizi doldurmamıza izin verin.

Salt Project'teki veri yönetimi uzmanlarına göre, XOps "tüm BT disiplinlerinin ve sorumluluklarının genelleştirilmiş operasyonlarını tanımlayan her şeyi kapsayan, şemsiye bir terimdir". [12] Verimliliği artıran, otomasyonu mümkün kılan ve çeşitli endüstriler için geliştirme döngülerini kısaltan çok yönlü bir yaklaşım için DataOps, MLOps, ModelOps, AIOps ve PlatformOps'u kapsar.

İşletmeler, bu programları bir araya getirerek, veri araştırmalarını sorunsuz hale getirmek, zamandan, enerjiden ve paradan tasarruf etmek için en son BT yazılımından yararlanabilir.

Gelecek için veri analizi eğilimleri: önemli çıkarımlar nelerdir?

2021 için veri bilimi eğilimleri inanılmaz derecede ilerici ve doğru ve sindirilebilir verilerin işletmeler için her zamankinden daha değerli olduğunu kanıtlıyor.

Bununla birlikte, işletmelerin kullanabileceği veri miktarı sürekli arttığından, veri analizi eğilimleri asla sabit olmayacaktır. Bu, sürekli bir zorluk için çalışan etkili veri işleme yöntemleri bulmayı sağlar.

Erişilebilirlik, demokratikleşme ve otomasyonun veri endüstrisinin ilerlemesi için temel öncelikler haline gelmesiyle birlikte, içerik oluşturucular modellerini kolay anlaşılır ve mümkünse geleceğe dönük tutmayı hedeflemelidir.

[1] Joshua Barajas, “Gartner, 2025 yılına kadar akıllı robotların işlerin üçte birini devralacağını söylüyor”, PBS, son değiştirilme tarihi 7 Ekim 2014, https://www.pbs.org/newshour/economy/smart-robots- üçüncü işleri alacak-2025-gartner diyor

[2] Bill Cline, Maureen Brady, David Montes, Chris Foster, Catia Davim, KPMG, The Augmented Workforce, https://home.kpmg/xx/en/home/insights/2018/06/augmented-workforce-fs. html

[3] IBM, “Daha akıllı bir siber güvenlik türü için Yapay Zeka”, en son değiştirilme tarihi 4 Ekim 2021, https://www.ibm.com/uk-en/security/artificial-intelligence

[4] IBM Corporation, “Beyond the Hype: AI in your SOC”, Temmuz 2020, https://www.ibm.com/downloads/cas/9EDONM6M

[5] Anton Vaisbud, "Enterprise'de Düşük Kodlu Yapay Zeka", en son değiştirilme tarihi 26 Şubat 2021, https://towardsdatascience.com/low-code-ai-in-enterprise-benefits-and-use-cases-b9692ee13168

[6] David Kelnar, “The State of AI: Divergence 2019”, MMC Ventures, en son değiştirilme tarihi 5 Mart 2019, https://www.stateofai2019.com/introduction

[7] Nick Galov, “2021 için Bulut Benimseme İstatistikleri”, son değiştirilme tarihi 1 Ağustos 2021, https://hostingtribunal.com/blog/cloud-adoption-statistics/

[8] Shane Hill, “'Büyük veriyi' unutun: Değer sağlayan küçük veridir”, son değiştirilme tarihi 13 Ekim 2020, https://techmonitor.ai/ai/small-data-not-big-data

[9] Boris Glavic, “Big Data Provenance: Challenges and Impplications for Benchmarking”, Specifying Big Data Benchmarks, 2014, Cilt 8163, Özet

[10] IBM Cloud Education, “Deep Learning”, son değiştirilme tarihi 1 Mayıs 2020, https://www.ibm.com/cloud/learn/deep-learning

[11] Susan Moore, "Gartner 10 için En İyi 2019 Veri ve Analitik Trendi", en son değiştirilme tarihi 05 Kasım 2019, https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-data-analytics-trends

[12] Rhett Glauser, “XOps Nedir?”, Son değiştirilme tarihi 06 Mayıs 2020, https://saltproject.io/what-is-xops/

orijinal. İzinle yeniden yayınlandı.

Bio: David Havuzu Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, veri analitiği ve iş zekası alanlarında uzmanlaşmış, ticari odaklı ve deneyimli bir girişimcidir.

İlgili:

Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2021/12/10-key-ai-trends-for-2022.html