值得关注的人工智能技术的五大走向
发布时间：2021-07-05 16:38:45 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：在2018年，人们目睹了基于机器学习和人工智能的平台、工具和应用程序的急剧增长。这些技术不仅影响了软件和互联网行业的发展，还影响了医疗保
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神经网络工具箱之间缺乏互操作性阻碍了人工智能的采用。为了解决这一挑战，AWS、Facebook和Microsoft合作建立了开放式神经网络交换(ONNX)，这使得在多个框架中重用经过训练的神经网络模型成为可能。
在2019年，开放式神经网络交换(ONNX)将成为该行业的重要技术。从研究人员到边缘设备制造商，生态系统的所有关键参与者都将依赖ONNX作为推理的标准运行时间。
早期项目是：Windows 10附带运行ONNX、英特尔公司支持ONNX的OpenVINO工具包。
(4)自动化机器学习将更加突出
从根本上改变基于机器学习的解决方案的一个趋势是AutoML。它将使业务分析师和开发人员能够开发可以解决复杂场景的机器学习模型，而无需经过机器学习模型的典型训练过程。
在处理AutoML平台时，业务分析师会专注于业务问题，而不是迷失在工作流程中。
AutoML完全适用于认知API和自定义机器学习平台之间。它提供了正确的自定义级别，而无需强迫开发人员完成精心设计的工作流程。与通常被视为黑盒子的认知API不同，AutoML具有相同程度的灵活性，但自定义数据与可移植性相结合。
早期项目是：DataRobot、Google Cloud AutoML、Microsoft自定义认知API、亚马逊Comprehend的自定义实体。
(5)人工智能将通过AIOps使DevOps实现自动化
现代应用程序和基础设施正在生成日志数据，这些数据被捕获以用于索引、搜索和分析。从硬件、操作系统、服务器软件和应用软件中获得的大量数据集可以被聚合和关联，以发现洞察力和模式。当机器学习模型应用于这些数据集时，IT操作从被动转变为预测。
当人工智能的强大功能应用于运营时，它将重新定义基础设施的管理方式。机器学习和人工智能在IT运营和DevOps中的应用将为组织提供智能。它将帮助运营团队进行精确和准确的根本原因分析。
AIOps(智能运营)将在2019年成为主流。公共云供应商和企业将从人工智能和DevOps的融合中受益。
早期项目是： Moogsoft AIOps、Amazon EC2 Predictive Scaling、Azure VM resiliency、Amazon S3 Intelligent Tiering机器学习和人工智能将成为2019年的关键技术趋势。从业务应用到IT支持，人工智能将对行业产生重大影响。
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