人工智能和数据科学是目前全球科技市场的热门话题。世界各地的许多行业都受益于人工智能模型提供的自主系统、网络安全、自动化、RPA和其他一些优势。为了无缝地提高生产力和效率，技术和数据驱动的企业需要了解新兴的人工智能发展。凭借对目标和特定受众的以数据为中心的意识，数据科学必将改变每个行业。为了在全球数字产业中更好地生存，人工智能和数据科学趋势是企业需要关注的重要信息。
人工智能和数据科学十大趋势
1. 预测分析进步
为改进研究而开发预测分析是人工智能领域最著名和最流行的趋势之一。它基于使用数据、统计算法和机器学习方法，使用历史数据确定未来结果的可能性。其思想是通过利用先验信息，对未来将发生的事情做出最准确的预测。
2. 改进自治系统的介绍
更好的自动化系统正在被引入，这是人工智能的重要因素之一。无人机技术、自主探索和生物启发系统的发展都是即将到来的由人工智能模型驱动的自主系统的优先事项。飞行、自动驾驶救护车和利用机器学习自动适应佩戴者步伐的义肢等技术是研究的重点。
3. 大型语言模型(LLM)
机器学习是大型语言模型的基础，大型语言模型使用算法从大量基于文本的数据集中识别、预测和生成人类语言。这些模型包括情感分析、机器翻译、句子分析、统计语言模型、神经语言模型、语音识别和文本建议。
4. 非功能性测试
NFT和人工智能模型的结合可以极大地帮助艺术学校的建立，并提供新的收入来源。理由是，数字艺术作品和文件可以被注册为独特的对象，艺术家们可能不再依赖中介机构，最终因NFT而完全掌控自己的艺术成就。
5. 军事武器
生物和无生命的物体都可以用作武器，军队利用人工智能进行创新和远程功能，升级以及保护士兵。由于各国实力的增加，它正迅速成为2023年人工智能的主要趋势之一。
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6. 预测分析
预测分析是高级分析的一个子集，它使用历史数据以及统计建模、数据挖掘和机器学习来预测未来的结果。毫无疑问，随着企业适应数据爆炸，以识别各种行业(包括天气、医疗保健和科学研究)的危险和可能性，并选择最佳行动方案，它将进一步扩大。
7. 增强分析
某人工智能企业创建了上下文感知的洞察想法和自动化流程，并通过利用高度调优的算法实现对话分析。随着应用领域数量的增加，在国防和交通等关键行业，企业数据量的合理化将更加成功。
8. 自动化流程
它是一种尖端的软件技术，允许创建、部署和管理机器人，在与数字硬件和软件交互时复制或模仿人类行为。行业和企业都在寻求准确性和效率，以高容量和速度完成大量无错误的任务。
9. 云迁移
它是根据需求将数据、工作负载、IT资源或应用程序等数字资产转移到云基础设施(自助服务环境)的过程。它旨在以最少的不确定性实现效率和实时性能。随着越来越多的企业意识到云计算的优势，他们将争相迁移到云计算，以重新思考他们的服务，提高公司运营的有效性、敏捷性和创新性。
10. 大数据分析自动化
大数据分析自动化是改变当今数据统治世界的主要来源之一。更具体地说，自动化的可能性现在围绕着大数据分析的自动化。
此外，分析过程自动化(APA)提供了大量的见解和预测能力，特别是关于计算能力在决策过程中的作用，这将帮助组织在产出和成本方面实现效率。
本文转自：机房360，作者：Harris编译，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。如不支持转载，请联系小编demi@eetrend.com删除。
