人工智能(AI)与机器学习(ML)的最新发展趋势-人工智能机器学习算法

人工智能 (AI) 包含许多子领域，包括自动构建分析模型的机器学习 (ML)。它使用来自神经网络、统计学、运筹学和物理学的方法来发现数据中隐藏的见解，而无需明确编程去哪里查看或得出什么结论。

真正的人工智能应用机器学习和其他技术来解决实际问题。

尽管发生了 covid-19 大流行和当前的经济不景气，但人工智能加快了其进步。人工智能具有分析大数据集的能力——汇集创新见解并进行预测分析。

这里有五个重要的人工智能趋势，它们正在改变我们经济和社会的未来。

疫苗开发的创纪录速度部分归功于人工智能模型，该模型帮助研究人员分析了大量有关冠状病毒的数据。在疫苗开发中使用人工智能可能会彻底改变未来所有疫苗的制造方式。将人工智能集成到医疗保健生态系统中可以带来诸多好处，包括自动化任务和分析大患者数据集，以更快、更低的成本提供更好的医疗保健。

自然语言模型正在为更准确的搜索结果和更复杂的聊天机器人和虚拟助手提供支持，从而带来更好的用户体验并为企业创造价值。

量子计算在2021年取得重大进展，包括“九章”计算机实现量子霸权。

虽然普通处理器能够支持 AI 任务，但特定于 AI 的处理器会使用可以优化深度学习等任务性能的特定系统进行修改。

人工智能的一个突破性发展是机器人通过观察人类行为来学习的能力的发展。英伟达展示了一个机器人，它通过观察任务是如何完成的，在现实世界中执行任务，这是一种与通常训练机器人的方式不同且更加不干涉的机制。

如果训练得当，机器学习算法可以比人类更有效地完成任务。机器学习模型在被主流生产采用之前已经走了很长一段路。

以下是改变我们经济和社会未来的五个重要机器学习发展趋势。

尽管大部分机器学习都是使用计算机代码处理和设置的，但情况不再总是如此。无代码机器学习是一种无需经过预处理、建模、设计算法、收集新数据、再训练、部署等漫长而艰巨的过程即可对 ML 应用进行编程的一种方式。

TinyML 是一种机器学习，它缩小深度学习网络以适应微型硬件。它汇集了人工智能和智能设备。可以放进口袋里只有 45x18 毫米的人工智能。

自动化机器学习 (AutoML) 是使用自动化将机器学习 (ML) 模型应用于现实世界问题的过程。更具体地说，它使机器学习模型的选择、组合和参数化自动化。

机器学习技术正在成为信息安全的重要组成部分。在机器学习的帮助下，组织正在开发新方法，使网络安全更加自动化和无风险。

越来越多地利用机器学习应用来使物联网设备和服务更智能、更安全。据 Gartner 称，到 2022 年，组织中超过 80% 的物联网项目将纳入机器学习。

机器学习和人工智能一直在不断发展。最近，带有统计深度学习的经典机器学习是一个热门话题;现在它就像一部 iPhone 6S——过时了，而且会被新的先进超级人工智能颠覆。

Real-World AI、Causal ML 和 Deep Causal Learning 是当今最新的市场趋势，开启了新的跨 AI 时代。

“石器时代的结束并不是因为它们用完了石头——而是因为开发了更好的技术来满足人类不断变化的需求”。石器时代随着金属加工新技术和新技术的发现而结束。

同样，化石燃料的时代不会因为我们的石油、天然气和煤炭耗尽而结束。化石燃料来源将被可再生能源取代，因为新技术使它们比不可再生能源更具成本效益。

同样，由于新的跨人工智能技术和技术、模型和算法使当前的人工智能变得陈旧和过时，作为石器时代的工具，狭隘和弱、专业化和模仿人类的 AI/ML/DL 的数字时代正在结束。

对于领导者和所有公民来说，对人工智能、机器学习和深度学习之间的根本区别有深刻的理解至关重要。

当准确了解您的组织如何利用这些不断增长的颠覆性技术时，可以从对 AI 的共同理解中获得越来越高的业务洞察力。

以下是一些依赖于现实世界人工智能的关键领域：

苹果、谷歌、亚马逊、微软和 Facebook 仍在研究基于统计的 AI/ML/DL，它们可能会模仿人类大脑、思想或行为的某些部分。

通过帮助企业实现主要目标、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我们世界的主导部分。不断增长的行业的动态范围进一步推动了人工智能和机器学习趋势的重要性。

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