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【51CTO.com快譯】隨著2022年即將到來，人們希望了解將在2022年主導技術格局的數(shù)據(jù)科學、人工智能和機器學習的發(fā)展趨勢。

根據(jù)調(diào)研機構的預計，到2027年，全球人工智能市場規(guī)模將超過2000億美元;大數(shù)據(jù)細分市場規(guī)模將增長到1030億美元，其中軟件部門的份額為45%。同樣，到2027年，全球深度學習市場規(guī)模將超過400億美元，其復合年增長率為39.2%。

事實上，數(shù)據(jù)科學、人工智能和機器學習等技術在企業(yè)中的應用呈指數(shù)級增長。在新冠疫情爆發(fā)期間，科技在挽救生命和恢復經(jīng)濟彈性方面發(fā)揮了至關重要的作用，并呈現(xiàn)出許多令人驚訝的趨勢。

以下是將在2022年主導技術格局的數(shù)據(jù)科學、人工智能和機器學習趨勢：

1.小數(shù)據(jù)和TinyML

小數(shù)據(jù)背后的核心理念是讓用戶可以獲得可操作的結果，而無需采用大數(shù)據(jù)分析使用的云計算系統(tǒng)。

在與云平臺的有限交互或者時間和帶寬是處理數(shù)據(jù)主要限制因素的情況下，獲取小數(shù)據(jù)集是非常有用的。

簡單來說，它可以在用戶需要快速數(shù)據(jù)分析的情況下，對最重要的數(shù)據(jù)進行快速的認知分析。例如在自動駕駛汽車的應用中，其控制系統(tǒng)無法依靠從集中式的云計算服務器發(fā)送原始數(shù)據(jù)和接收分析數(shù)據(jù)，同時防止在道路上發(fā)生碰撞。

TinyML模型是一種機器學習算法，專為微控制器或低功耗硬件設計，使它們更智能、更有用。它占用的空間很小，但能夠處理嵌入式計算應用程序中的大規(guī)模應用程序，例如物聯(lián)網(wǎng)。

Zyro公司數(shù)據(jù)科學家Mantas Lukauskas說：“企業(yè)80%的工作應該專注于正在使用的數(shù)據(jù)——模型和模型部署只是一個良好的人工智能應用程序的一部分。”此外，與計算機或服務器相比，微控制器的價格非常低廉，這使得它們的使用對于小型企業(yè)甚至個人來說更加容易和實用。

2022年，小數(shù)據(jù)和TinyML將創(chuàng)造越來越多的嵌入式系統(tǒng)出現(xiàn)的可能性，其中包括汽車、可穿戴設備、家電、工業(yè)設備、農(nóng)業(yè)機械等。

2.自動化機器學習(AutoML)

自動化機器學習(AutoML)的最大好處是，盡管總體上在人工智能方面的專業(yè)知識較少，但越來越多的企業(yè)可以訪問機器學習。因此，任何人都可以使用AutoML解決方案來創(chuàng)建自己的機器學習應用程序。

假設某個主題專家能夠為該主題中的更大問題制定解決方案。但卻缺乏編碼知識，需要將人工智能應用于這些問題。在這里，他們可以通過簡單、用戶友好的界面使用AutoML解決方案。

用戶界面將使機器學習的內(nèi)部工作不可見，因此提供了完全專注于構建解決方案的空間。它為任何行業(yè)組織將人工智能和機器學習嵌入其業(yè)務開辟了道路。

AutoML最具發(fā)展前途的應用是數(shù)據(jù)科學。因此，市場對數(shù)據(jù)科學畢業(yè)生的需求量很大，而數(shù)據(jù)科學家每年的收入超過10萬美元。

開發(fā)人員現(xiàn)在能夠在保持模型質量的同時，在最短的時間內(nèi)構建大規(guī)模且高效的機器學習模型。通過使用AutoML自動化迭代過程(如數(shù)據(jù)清理和準備)是可能實現(xiàn)的。

像谷歌這樣的行業(yè)巨頭已經(jīng)在利用AutoML技術來自動化發(fā)現(xiàn)優(yōu)化模型的過程。

3.用于Deepfake和合成數(shù)據(jù)的生成式人工智能

通過人工智能和深度學習的進步和發(fā)展，音頻、視頻和圖像處理技術現(xiàn)在變得更加智能先進。生成式人工智能可以制作逼真的照片、將黑白照片轉換為彩色照片、將白天照片轉換為夜間照片，甚至可以根據(jù)文本描述生成逼真的照片等。

高級人工智能還可以將老舊的圖像和電影改進或升級到4K及清晰度更高級別。

雖然生成式人工智能在有趣的應用場景中越來越受歡迎，但它在某些領域有著更顯著的好處，例如教育、可訪問性、電影制作、犯罪取證以及藝術表達。

此外，這有利于保護不愿在面試或工作場所透露身份的人員。此外，在醫(yī)療保健領域，生成式人工智能可以有效地早期識別潛在病癥并創(chuàng)造有效的治療方法。

根據(jù)調(diào)研機構的預計，到2025年，生成式人工智能處理的數(shù)據(jù)將占所有數(shù)據(jù)的10%。

4. AI-on-5G

人工智能和5G將通過最快的云訪問和數(shù)據(jù)處理共同推動2022年的下一波創(chuàng)新浪潮。

5G可以提供毫秒級的延遲、巨大的帶寬和可靠的連接。5G的低延遲與人工智能的決策能力相結合，優(yōu)化了設備和云平臺之間的計算速度。

在一些行業(yè)應用中，人工智能和5G組合產(chǎn)生了高質量的輸出，能夠部署快速、安全且具有成本效益的物聯(lián)網(wǎng)設備和智能網(wǎng)絡。

例如，在汽車制造過程中，使用具有5G深度學習算法的視覺檢測軟件可以更快地識別車輛的缺陷。因此，汽車制造商能夠識別和分析裝配線上的質量問題，并實時觀察智能設備的響應。

通過在實時應用中進行更快地分析，人工智能在快速5G的效率也將在2022年重塑智能交通行業(yè)，用于改善城市安全和空間管理。

接下來是客戶支持中的對話式人工智能，它正隨著人工智能和5G的發(fā)展而逐漸演變，并且正在創(chuàng)造一種利用面部表情和場景感識與人類進行更快交流的模式。

人工智能的進步無疑會改變每個行業(yè)，其中5G正在發(fā)揮催化劑的作用。

5.人工智能芯片

通用硬件能夠支持人工智能任務，但缺乏足夠的深度學習技術性能。因此，對于希望使用更有效地運行人工智能應用程序的處理器的企業(yè)來說，人工智能芯片正在成為一種先進的解決方案。

特定于人工智能的處理器使用特定系統(tǒng)進行修改，以優(yōu)化深度學習等任務的性能，并具有并行計算能力。此外，估計專用人工智能硬件分配的帶寬是傳統(tǒng)芯片的4到5倍。

這一功能將顯著提高為云計算服務運營廣泛數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡的企業(yè)的能力。此外，它還將促進企業(yè)的內(nèi)部人工智能運營，提供更快的計算速度。

在某些領域，已經(jīng)開始采用人工智能處理器單元，并可能在未來一年繼續(xù)擴展。例如，安全系統(tǒng)涉及實時面部識別的監(jiān)控軟件，包括IP攝像頭和門禁攝像頭等。

事實證明，人工智能處理器在以自然語言處理為動力的聊天機器人和用于客戶服務的語音助手中也很有效。

結語

在未來幾年，數(shù)據(jù)科學、人工智能和機器學習將繼續(xù)成為技術進步不可或缺的一部分。在市場上將看到更多此類發(fā)展和創(chuàng)新，這將為不同行業(yè)提供更多的改進空間。

為了在競爭激烈的市場中保持相關性，人們需要及時了解不斷變化的技術趨勢，以做出正確的決策，并提高回報率。

原文標題：Top 5 Data Science, AI, And ML Trends for 2022，作者：Joydeep Bhattacharya

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