2020 i przyszłość nowych technologii

Zdjęcie: Miro.Medium

Do 2020 r. Pozostało kilka dni, a wraz z tym nowym rokiem pojawiają się nie tylko nowe technologie, ale także wzmocnienie i rozwój takich ekosystemów, takich jak duże zbiory danych i uczenie maszynowe, które osiągnęły w tym roku niezwykły zasięg na rynku technologicznym Jednak niektórzy specjaliści mają pewne opinie na temat swojej przyszłości w przyszłym roku.

AI i uczenie maszynowe, potężne połączenie

Obecnie toczy się powtarzająca się debata na temat tego, czy sztuczna inteligencja rzeczywiście oferuje ważne rozwiązania w różnych sektorach przemysłu, głównie w analizie danych, sektorach takich jak duże zbiory danych i na co mogą pozwolić w tym środowisku.

Wielu ekspertów wskazuje, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe staną się specjalnością w szerszym obszarze analizy danych. Haoyuan Li, dyrektor Alluxio autor badania „Zespoły sztucznej inteligencji i analizy zostaną połączone w jeden jako nowa baza organizacji baz danych” mówi, co następuje:

„AI to kolejny krok do analizy danych strukturalnych. To, co kiedyś było modelami statystycznymi, zbiegło się z informatyką, tworząc AI i ML. Dlatego zespoły danych, analiz i sztucznej inteligencji muszą współpracować, aby uzyskać wartość z tych samych danych, z których wszyscy korzystają. ”

2020 i przyszłość nowych technologii 1

Również partner zarządzający Fractal Analytics, rozwinąć pomysł, stwierdzając, że „Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą jasno zdefiniowane jako część szerszych analiz i będą miały lepiej zdefiniowane obszary zastosowania. Wiele firm ma wątpliwości co do tych dwóch „.

Wymieniona jako jedna z najpotężniejszych technologii w tym roku 2019, pozwalająca na opracowanie modeli uczenia się, które mogą zaoferować rozwiązania w zakresie diagnozowania wczesnych chorób, poprawy jakości życia ludzi na poziomie psychologicznym lub nawet ułatwienia silnej pracy w dużych firmach, istnieje pewien sceptycyzm z AI jednak tutaj niebezpieczną rzeczą nie jest sama technologia, ale to, co ludzie mogą z nią zrobić.

W związku z tym Suraj Amonkar, wiceprezes zarządu Fractal Analyticsuwierz w cooraz „społeczność AI będzie nadal debatować i robić postępy w zakresie zarządzania, prywatności, bezpieczeństwa i etyki w AI”. Inni mówią, że „W przyszłym roku organizacje zaczną stosować „Etykę w sztucznej inteligencji”, aby kierować sposobem, w jaki nowe aplikacje AI są konceptualizowane i projektowane od podstaw. związane ze sposobem, w jaki używają (lub są używane) technologii, projektowanie etycznej sztucznej inteligencji z czasem stanie się normą. ”

Czy technologie Big Data i Hadoop umrą w 2020 roku?

Obecnie Big Data jest również przedmiotem dyskusji, podobnie jak ekosystem hadoop, firmy takie jak Google i Amazon wdrażają tę technologię, która umożliwia obsługę i analizę dużych ilości danych, co jest również napędzane sztuczną inteligencją.

Analizy te wywarły większy wpływ na rynek, wzrost ten jest proporcjonalny do możliwości oferowanych przez sztuczną inteligencję, to znaczy obie technologie się uzupełniają. Specjaliści sugerują, że wzrost Bussines Analytics i Big Data wyniesie w 2020 r. Nawet 203 mld USD.

2020 i przyszłość nowych technologii 2

Hadoop wkracza w ten aspekt, platformę obejmującą wszystkie usługi i narzędzia niezbędne do wdrożenia dużych zbiorów danych, w najbardziej ekonomiczny sposób (open source), w celu poprawy komfortu użytkowania. Niektórzy krytycy wskazują, że ten ekosystem umiera, ale niektórzy obrońcy nadal zachowują wiarę.

Haoyuan Li mówi: „Wiele mówi się o tym, że Hadoop nie żyje … ale ekosystem Hadoopa ma wschodzące gwiazdy. Ramy obliczeniowe, takie jak Spark i Presto, wydobywają więcej danych z danych i ogólnie przyjęto je do obliczania ekosystemu. ” Li wyjaśnia to dalej „HDFS rozproszony system plików Hadoop umrze, ale obliczenia Hadoopa pozostaną żywe i silne”.

Ze swojej strony dyrektor technologii Yellowbrick Data, Brian Bulkowski, ma podobną opinię, ale wyjaśnia, że: „Big Data naprawdę nie żyje, ale jezioro danych wydaje się duże”. A Todd Wright, dyrektor ds. Zarządzania danymi i rozwiązań w zakresie prywatności danych w SAS, przypomina nam o tym „Obietnica dużych zbiorów danych nigdy nie wynikała z posiadania większej ilości danych iz większej liczby źródeł, ale z możliwości opracowania modeli analitycznych w celu uzyskania lepszej wiedzy na temat tych danych”.

Pomimo różnic, w rzeczywistości zarówno AI, jak i duże zbiory danych są wśród nas, teraz firmy mogą uzyskiwać dostęp do dużych ilości danych i przetwarzać je optymalnie dzięki tym technologiom, a więc analiza danych jest taka ważne dla branży, ponieważ stosowane technologie.