人工智能和机器学习如今一直在改变着我们的世界，2020年发生的冠状病毒疫情为这两种技术带来了新的机会和紧迫性，预计在2021年将会有更大的发展。疫情显然已经成为一种催化剂，从产品创新到消费者偏好，影响了从办公室到远程工作的业务发展。随着人们在未来一年不断适应，将会看到人工智能和机器学习技术在2021年的五个发展趋势……
2020年12月29日，国际数据公司（IDC）发布了《IDC FutureScape: 全球人工智能（AI）市场2021 预测——中国启示》报告。在报告中，IDC全球分析师团队描述了影响IT和业务决策者负责该项支出并有效利用相关解决方案的主要驱动因素，并给出了2021-2025年有关人工智能项目的十大预测。
智能过程自动化（又称IPA）是确保人工智能实现手动任务自动化的过程。所有企业在各种业务流程中都有瓶颈。IPA将使他们能够有效地增强决策能力，从而帮助识别趋势并预测未来的瓶颈。
智慧城市已经进入城市大脑3.0时代，其主要标志是：人工智能城市综合体（智能体）通过广泛的链接、深度人工智能、高效协同，数据智能被贯穿应用于政务、应急、公安、城管、财政和产业的方方面面，赋能城市具有优政、感知、洞察、预警、决策、新产业等不同的能力。
物联网，是所有连接到互联网的物的总称，可通过互联网与其他设备共享数据。下面就与大家讲讲关于未来物联网的10个预测~
由于多种原因，很多组织加快了人工智能的采用。关于人工智能专业人才、工具和道德以及其他关键问题，是组织在未来一年值得关注的趋势。
深度学习是机器学习的一个子领域，属于人工智能(AI)和物联网(IoT)。然而，如果没有深度学习的应用，自动化和智能就不会达到今天的水平。例如，人工智能在制造业已经取得了长足的进步，比如预测性维修技术。然而，受益于深度学习应用的并非只有这个行业。
机器学习如今已经成为一种众所周知的创新技术。一项研究发现，人们目前使用的设备中有77％正在使用机器学习（ML）技术。通过采用亚马逊Alexa、Google Home、Netflix等智能设备，人工智能服务正在为组织提供行业领先的创新解决方案。
人工智能是一个广泛的术语，涵盖了许多技术，所有这些技术使计算机能够显示类似于我们人类的某种程度的智能。
为什么半监督学习是机器学习的未来。监督学习是人工智能领域的第一种学习类型。从它的概念开始，无数的算法，从简单的逻辑回归到大规模的神经网络，都已经被研究用来提高精确度和预测能力。然而，一个重大突破揭示了添加“无监督数据”可以提高模型泛化和性能。事实上，在非常多的场景中，带有标签的数据并不容易获得……