2022年五个人工智能和机器学习主要趋势-人工智能和机器学习

企业现在应该为人工智能和机器学习出现的一些主要趋势做好准备。

通过帮助企业实现目标、推动关键决策以及创造创新产品和服务，人工智能和机器学习正在成为科技行业的主导部分。

根据调研机构的预测，到2022年，预计每家企业将平均拥有35个人工智能项目。到2022年，全球人工智能和机器学习市场可能以44%的复合年增长率增长，市场收入将会增长90亿美元。

近年来，人工智能和机器学习技术取得了多项突破。以下是将在2022年出现的人工智能和机器学习的一些主要趋势，它们将提供有关如何控制市场的想法：

超级自动化是使用先进技术自动执行任务的过程，它也被称为数字过程自动化和智能过程自动化。

很多的企业需要处理大量数据，而数据提取需要采用自动化技术。数据科学和分析随处可见。人们已经进入了数据科学生成的新时代，因为如今数据科学工具更易于获得和采用。

数据科学家、企业架构师、机器学习科学家、应用架构师和数据工程师是一些市场需求量很大的职业。数据科学正被用于各种行业，例如金融公司、制造公司、保险机构、营销公司等。

企业正在使用智能自动化进行研究以提高其收入。

超级自动化中常用的先进技术有：

这一概念是将适当的技术结合起来，以简化、设计、自动化和管理企业的流程，而不是使用基于脚本的且为狭义用例设计的工具。

以下是企业业务运营中采用超级自动化的方法：

更好的客户支持：提供更好的客户支持包括回复客户电子邮件、问题和查询。企业可以结合对话式人工智能和机器人流程自动化(RPA)来自动响应客户查询，并提高他们的体验。
提高员工生产力：通过自动化耗时的流程，企业可以减少员工的人工工作，并提高他们的生产力。
系统集成：超级自动化可帮助企业跨流程集成其数字技术。

人工智能和机器学习技术正在成为信息安全的重要组成部分。在人工智能和机器学习的帮助下，很多企业正在开发新方法，使网络安全更加自动化和无风险。人工智能正在帮助企业加强其云迁移策略，并提高大数据技术的性能。

事实上，到2026年，网络安全市场采用人工智能和机器学习获得的收入可能会达到382亿美元。

人工智能和机器学习如何改善网络安全：

网络安全涉及很多数据点。因此，人工智能可用于网络安全中的数据聚类、分类、处理和过滤。

另一方面，机器学习可以分析过去的数据，并为现在和未来提供最佳解决方案。根据过去的数据，网络安全系统将提供有关检测威胁和恶意软件的各种模式的说明。因此，采用人工智能和机器学习可以有效应对网络攻击。

以下是在人工智能和机器学习的帮助下分析大量数据的方法：

人工智能和机器学习越来越多地用于使物联网设备和服务更智能、更安全。

根据Gartner公司的预测，到2022年，企业80%以上的物联网项目将结合人工智能和机器学习。

物联网将所有设备连接到互联网，以便能够根据收集到的数据对各种情况做出反应。在这种情况下，人工智能和机器学习的重要性在于能够从数据中快速获取洞察力。它们会自动识别模式并检测智能传感器和设备生成的数据中的异常情况。这些信息可以是关于温度、压力、湿度、空气质量、声音、语音识别和计算机视觉等数据。

以下是人工智能和机器学习可能与物联网产生交集的主要部分：

事实证明，通过实施人工智能和机器学习进行业务预测和分析比以前的任何方法和技术都要容易得多。

借助人工智能和机器学习，可以考虑数以千计的矩阵来做出更准确的预测和分析。例如，金融科技公司利用人工智能实时预测各种货币的需求，这取决于市场状况和消费者行为。它正在帮助金融科技公司获得适量的供应来满足需求。

增强智能是机器和人类的融合，以提高认知能力。

根据Gartner公司的预测，到2023年，40%的基础设施和运营团队将使用人工智能增强自动化来提高IT生产力。事实上，到2022年，数字工作者的贡献将增长50%。

增强智能帮助平台从各种来源收集所有类型的数据，其中包括结构化和非结构化数据，并将其呈现给客户的完整视图。

金融服务、医疗保健、零售和旅游等行业就是使用增强智能的很好例子。

以上是人工智能和机器学习将在2022年发挥重要作用的五个主要趋势。可能包括的其他功能是语音辅助中的机器学习和数字数据的监管。

借助先进的人工智能和机器学习解决方案，各行业组织可以预测压力并做出快速选择。管理复杂任务和保持正确性对于业务成功至关重要，不断发展的行业动态进一步加强了人工智能和机器学习趋势的重要性。