Gartner определяет основные тенденции, определяющие будущее науки о данных и машинного обучения

Компания Gartner, Inc. сегодня выделила основные тенденции, влияющие на будущее науки о данных и машинного обучения (DSML), поскольку отрасль быстро растет и развивается, чтобы соответствовать растущей значимости данных в искусственном интеллекте (ИИ), особенно по мере того, как фокус смещается в сторону генеративного ИИ. вложения.

Выступая сегодня на саммите Gartner Data & Analytics в Сиднее, Питер Кренски, директор-аналитик Gartner, сказал: «Поскольку внедрение машинного обучения продолжает быстро расти во всех отраслях, DSML развивается от простого сосредоточения на прогнозных моделях к более демократизированному, динамичному и датацентрическая дисциплина. Сейчас это также подогревается ажиотажем вокруг генеративного ИИ. Наряду с появлением потенциальных рисков появляется и множество новых возможностей и вариантов использования для специалистов по данным и их организаций».

По данным Gartner, основные тенденции, определяющие будущее DSML, включают:

Тенденция 1: Экосистемы облачных данных Экосистемы данных переходят от автономного программного обеспечения или смешанных развертываний к полностью облачным решениям. К 2024 году Gartner ожидает, что 50% развертываний новых систем в облаке будут основаны на целостной экосистеме облачных данных, а не на точечных решениях, интегрируемых вручную.

Gartner рекомендует организациям оценивать экосистемы данных на основе их способности решать проблемы распределенных данных, а также получать доступ и интегрироваться с источниками данных за пределами их непосредственной среды.

Тенденция 2: Периферийный ИИ Спрос на Edge AI растет, поскольку он позволяет обрабатывать данные в момент их создания на периферии, помогая организациям получать ценную информацию в режиме реального времени, выявлять новые закономерности и соблюдать строгие требования к конфиденциальности данных. Edge AI также помогает организациям улучшить разработку, оркестрацию, интеграцию и развертывание ИИ.

Gartner прогнозирует, что к 2025 году более 55% всего анализа данных с помощью глубоких нейронных сетей будет происходить в точке сбора в периферийной системе по сравнению с менее чем 10% в 2021 году. Организации должны определить приложения, обучение ИИ и методы вывода, необходимые для перейти в периферийные среды рядом с конечными точками Интернета вещей.

Тенденция 3: Ответственный ИИ Ответственный ИИ делает ИИ позитивной силой, а не угрозой для общества и для самого себя. Он охватывает многие аспекты принятия правильного делового и этического выбора при внедрении ИИ, которые организации часто решают самостоятельно, такие как деловая и общественная ценность, риск, доверие, прозрачность и подотчетность. Gartner прогнозирует, что концентрация предварительно обученных моделей ИИ среди 1% поставщиков ИИ к 2025 году сделает ответственный ИИ проблемой общества.

Gartner рекомендует организациям применять подход, пропорциональный риску, для обеспечения ценности ИИ и проявлять осторожность при применении решений и моделей. Получите гарантии от поставщиков, чтобы гарантировать, что они управляют своими рисками и обязательствами по соблюдению требований, защищая организации от потенциальных финансовых потерь, судебных исков и репутационного ущерба.

Тенденция 4: ИИ, ориентированный на данные ИИ, ориентированный на данные, представляет собой переход от подхода, ориентированного на модели и код, к большему сосредоточению на данных для создания более эффективных систем ИИ. Такие решения, как управление данными с использованием искусственного интеллекта, синтетические данные и технологии маркировки данных, направлены на решение многих проблем, связанных с данными, включая доступность, объем, конфиденциальность, безопасность, сложность и объем.

Использование генеративного искусственного интеллекта для создания синтетических данных — одна из быстро развивающихся областей, облегчающая бремя получения реальных данных и позволяющее эффективно обучать модели машинного обучения. По прогнозам Gartner, к 2024 году 60% данных для ИИ будут синтетическими для моделирования реальности, будущих сценариев и снижения рисков ИИ, по сравнению с 1% в 2021 году.

Тенденция 5: Ускоренные инвестиции в искусственный интеллект Инвестиции в ИИ будут продолжать расти благодаря организациям, внедряющим решения, а также отраслям, стремящимся к росту за счет технологий ИИ и бизнеса, основанного на ИИ. По прогнозам Gartner, к концу 2026 года более 10 миллиардов долларов будет инвестировано в стартапы в области ИИ, которые полагаются на базовые модели — большие модели ИИ, обученные на огромных объемах данных.