導(dǎo)讀:
筆記本電腦、智能手機(jī)、傳感器,都為物聯(lián)網(wǎng)帶來了大量數(shù)據(jù)。這是獲得競爭優(yōu)勢(或者保持競爭力)的重大機(jī)遇,前提是企業(yè)足夠靈活,可以管理好數(shù)據(jù)并把數(shù)據(jù)變成有用的商業(yè)智能。
人腦能高效地處理視覺圖像。在這個(gè)過程中,大腦使用了潛意識,讓決策者可以通過迅速掃描圖像來處理信息??梢暬瘓D表利用了大腦的圖像識別能力,出色的可視化模型將成為處理龐大數(shù)據(jù)集的更好選擇,也是2018年重要的大數(shù)據(jù)趨勢之一。
亞馬遜也使用了人工智能。亞馬遜的推薦引擎利用人工智能來預(yù)測用戶的興趣,準(zhǔn)確率約為5%至10%。為了提高預(yù)測準(zhǔn)確率,亞馬遜與微軟合作,共同推出了一個(gè)新平臺,把機(jī)器學(xué)習(xí)用于人工智能訓(xùn)練。這個(gè)新平臺名為Gluon,可供各種技能水平的人工智能開發(fā)人員使用。據(jù)稱,Gluon平臺可以讓人工智能開發(fā)人員更容易設(shè)計(jì)和開發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
原文翻譯:
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的擴(kuò)張已經(jīng)把數(shù)不勝數(shù)的大數(shù)據(jù)新來源添加進(jìn)了數(shù)據(jù)管理的版圖,它將成為2018年及若干年之后主要的大數(shù)據(jù)趨勢之一。筆記本電腦、智能手機(jī)、傳感器,都為物聯(lián)網(wǎng)帶來了大量數(shù)據(jù)。
這是獲得競爭優(yōu)勢(或者保持競爭力)的重大機(jī)遇,前提是企業(yè)足夠靈活,可以管理好數(shù)據(jù)并把數(shù)據(jù)變成有用的商業(yè)智能。隨著大數(shù)據(jù)的增長,企業(yè)試圖跟上它的腳步,努力把數(shù)據(jù)變成可用的洞見。商業(yè)智能是保持競爭力的關(guān)鍵,而數(shù)據(jù)分析提供了所需的最新信息。在2017年,一些企業(yè)大力發(fā)展他們的大數(shù)據(jù)可視化服務(wù)和軟件。這使研究人員可以更有效地收集和協(xié)調(diào)關(guān)于大眾的信息,改善客戶體驗(yàn),也使領(lǐng)導(dǎo)者可以簡化決策過程。
在2018年,提供云服務(wù)的企業(yè)數(shù)量將繼續(xù)增長,導(dǎo)致競爭性定價(jià),使小企業(yè)也能使用大數(shù)據(jù)資源。
2018年的商業(yè)智能
企業(yè)決策正在經(jīng)歷的轉(zhuǎn)變將延續(xù)到2018年。在2017年,處理大數(shù)據(jù)的目標(biāo)使效率越來越高,成本不斷減少,從而造就了基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能,對中小企業(yè)甚至初創(chuàng)公司來說更為重要。這一趨勢將延續(xù)到2018年及以后,處理大數(shù)據(jù)的成本將繼續(xù)降低,但以下情況除外:
使用云端商業(yè)智能的費(fèi)用將提高。數(shù)據(jù)分析將提供更好的數(shù)據(jù)可視化模型和自助式軟件。新市場和新地區(qū)擴(kuò)張的決策將基于大數(shù)據(jù)。2018年的云趨勢創(chuàng)造利基
2018年,更多的人將熟悉云應(yīng)用,專業(yè)化和利基工作將得到發(fā)展,就像在所有其他行業(yè)里一樣,從而帶來額外的研究選擇和更多的業(yè)內(nèi)競爭。擁有零售、區(qū)域性增長等專長的數(shù)據(jù)科學(xué)家將逐漸成為常態(tài)。
混合云
雖然云提供了便利的大數(shù)據(jù)存儲和處理解決方案,但愿意把“所有”數(shù)據(jù)都放到云端的企業(yè)少之又少。2018年,混合云的使用應(yīng)該會(huì)大幅增長,因?yàn)榛旌显萍婢叨叩膬?yōu)點(diǎn),本地?cái)?shù)據(jù)管理可以與云的便利性結(jié)合起來。
其他部門也將使用云
通常來說,IT部門是其他部門使用云的“中間人”。然而,云技術(shù)的使用已經(jīng)變得非常簡單。現(xiàn)在,銷售和營銷、人力資源等其他部門也能直接使用云。隨著更多的人可以訪問敏感信息,安全將成為一個(gè)重要問題。
2018年的數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析將包含可視化模型
2017年,對2800名商業(yè)智能專家的一項(xiàng)調(diào)查預(yù)測,數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)將成為一股重要趨勢。數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的范疇已經(jīng)擴(kuò)大,不僅包括對數(shù)據(jù)分析和關(guān)系的理解,還包括呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的方式,以挖掘更深層次的商業(yè)洞見。其結(jié)果就是,作為一種把數(shù)據(jù)變成可用洞見的方法,可視化模型越來越受歡迎。日益改善和演變的可視化模型已經(jīng)成為從大數(shù)據(jù)中獲取洞見的必要組成部分。
人腦能高效地處理視覺圖像。在這個(gè)過程中,大腦使用了潛意識,讓決策者可以通過迅速掃描圖像來處理信息??梢暬瘓D表利用了大腦的圖像識別能力,出色的可視化模型將成為處理龐大數(shù)據(jù)集的更好選擇,也是2018年重要的大數(shù)據(jù)趨勢之一。
預(yù)測分析
很多企業(yè)利用“歷史上的”大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測未來的行為。然而,在進(jìn)行此類預(yù)測時(shí),對當(dāng)前最新數(shù)據(jù)的分析更有價(jià)值。俗話說,“過去的成績不能保證以后的成功”,這也適用于商業(yè)智能領(lǐng)域。預(yù)測分析為用戶提供了一個(gè)優(yōu)勢,能夠?qū)崟r(shí)“了解客戶”,具有不可思議的創(chuàng)收潛力。(規(guī)范性分析還處于初期階段,今后幾年內(nèi)可能還不會(huì)成為一股強(qiáng)勁的趨勢。)
2018年的物聯(lián)網(wǎng)
物聯(lián)網(wǎng)將繼續(xù)擴(kuò)張。如何利用來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的信息,則完全是另一個(gè)問題。
改善零售
2018年,消費(fèi)者和企業(yè)主將受益于越來越多的傳感器和來自各種消費(fèi)類設(shè)備的數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)能收集信息,使企業(yè)可以更有效地把產(chǎn)品推銷給潛在客戶。懂技術(shù)的公司已經(jīng)開始投資基于傳感器的數(shù)據(jù)分析,這將使他們可以追蹤其商店內(nèi)人流量最大的區(qū)域。
重塑醫(yī)療
現(xiàn)在,大數(shù)據(jù)被用來制定醫(yī)療方案,但或許也將重塑人們就醫(yī)和支付醫(yī)療費(fèi)用的方式。新的可穿戴技術(shù)能追蹤用戶的健康狀況,使醫(yī)院和診所得以改善醫(yī)療質(zhì)量。聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以提醒患者服藥、鍛煉和注意血壓的劇烈變化。
改變網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)
新的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)將在2018年成為一個(gè)棘手的問題。可以預(yù)見,心懷叵測的黑客將想方設(shè)法入侵物聯(lián)網(wǎng)。2016年10月,黑客利用物聯(lián)網(wǎng)發(fā)動(dòng)攻擊,使網(wǎng)絡(luò)大面積癱瘓。
隨著物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)擴(kuò)張,全球網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的薄弱環(huán)節(jié)也將繼續(xù)增多。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)提供了解決之道,它們將變得越來越普及。由于設(shè)備彼此之間的聯(lián)系更加緊密,安全專家必須學(xué)會(huì)利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)程序。
2018年的機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)的訓(xùn)練過程,現(xiàn)在被企業(yè)用于各種各樣的商業(yè)行為,比如實(shí)時(shí)廣告、模式識別、欺詐識別和醫(yī)療。但在2018年,機(jī)器學(xué)習(xí)將變得更聰明、更快速、更有效。
Advertisement公司的商務(wù)拓展總監(jiān)羅納德·范龍(Ronald Van Loon)說:
“機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在迅速發(fā)展,你的數(shù)字業(yè)務(wù)需要轉(zhuǎn)向自動(dòng)化。機(jī)器學(xué)習(xí)算法從大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和文本、圖像、視頻、語音、肢體語言、面部表情等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),可用于從醫(yī)療系統(tǒng)、電子游戲到自動(dòng)駕駛汽車的所有領(lǐng)域,擁有無限廣闊的應(yīng)用前景,為機(jī)器打開了一個(gè)新的維度?!?/p>
教育
近期已經(jīng)出現(xiàn)了利用機(jī)器學(xué)習(xí)來改善教學(xué)的事例。例如,加利福尼亞州立大學(xué)要求教職員工尋找和使用免費(fèi)或低成本的教學(xué)材料。為了簡化這一過程(用免費(fèi)或低成本的教學(xué)材料取代以前的課程材料非常耗時(shí)),Intellus Learning提供了一個(gè)解決方案:把4500多萬個(gè)在線資源編入索引,并教會(huì)(利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù))程序/算法作出推薦。老師可以把免費(fèi)或低成本的材料上傳至課程材料管理系統(tǒng),供學(xué)生使用。
醫(yī)療
識別不同疾病,并做出正確診斷,這是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的一個(gè)目標(biāo)。醫(yī)療行業(yè)一直在開發(fā)能識別和診斷疾病的計(jì)算機(jī)和算法。在德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校,研究人員發(fā)明了把多個(gè)腫瘤生長模型結(jié)合起來的全自動(dòng)方法。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能自動(dòng)識別大腦腫瘤。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被用于各種醫(yī)療行為,包括:
行為矯治流行病爆發(fā)預(yù)測藥物研發(fā)放射檢查電子病歷診斷和疾病識別2018年的人工智能
人工智能研究目前致力于開發(fā)使人機(jī)交互更加自然的算法以及訓(xùn)練這些算法的方法。目標(biāo)是用自然的人類語言來回答復(fù)雜的提問。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)使通常需要人類決斷的工作有了自動(dòng)化的可能,這些工作包括如下技能:
閱讀手寫材料識別面部表情學(xué)習(xí)認(rèn)知能力,比如規(guī)劃和利用部分信息進(jìn)行推理Gartner Research公司副總裁大衛(wèi)·瑟爾利(David Cearly)說:
“人工智能技術(shù)正在迅速發(fā)展,企業(yè)將需要對技能、流程和工具進(jìn)行大力投資,以便成功地利用這些技術(shù),構(gòu)建人工智能強(qiáng)化系統(tǒng)。投資領(lǐng)域包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)整合、算法和訓(xùn)練方法選擇,以及模型建立。包括數(shù)據(jù)科學(xué)家、開發(fā)人員和業(yè)務(wù)流程所有者在內(nèi)的多方必須展開合作?!?/p>
Gluon平臺
亞馬遜也使用了人工智能。亞馬遜的推薦引擎利用人工智能來預(yù)測用戶的興趣,準(zhǔn)確率約為5%至10%。為了提高預(yù)測準(zhǔn)確率,亞馬遜與微軟合作,共同推出了一個(gè)新平臺,把機(jī)器學(xué)習(xí)用于人工智能訓(xùn)練。這個(gè)新平臺名為Gluon,可供各種技能水平的人工智能開發(fā)人員使用。據(jù)稱,Gluon平臺可以讓人工智能開發(fā)人員更容易設(shè)計(jì)和開發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
Gluon平臺將落戶亞馬遜AWS服務(wù)。Gluon界面是“開源且易于使用的”。
人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全
《哈佛商業(yè)評論》寫道:
“諷刺的是,面對利用人工智能進(jìn)行的黑客攻擊,我們的最佳防御策略也是利用人工智能。人工智能可用來防御和攻擊網(wǎng)絡(luò)設(shè)施,還可以擴(kuò)大黑客的攻擊面,也就是讓黑客擁有更多的攻擊手段。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)得到的建議,是要了解人工智能安全研究的最新進(jìn)展?!?/p>
隨著企業(yè)認(rèn)識到開發(fā)網(wǎng)絡(luò)安全程序的重要性,人工智能將變得更加流行。精心構(gòu)建的人工智能防御系統(tǒng)能從多年來發(fā)生的黑客攻擊事件中,學(xué)會(huì)各種攻擊和防御策略。它能設(shè)定正常用戶行為的基準(zhǔn),然后搜索異常行為,速度比人類要快得多。這比維持一支專門處理日常網(wǎng)絡(luò)攻擊的安全團(tuán)隊(duì)要省錢得多。人工智能也可以用來制定防御策略。在2018年,人工智能與網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)系將變得更加緊密。
本次轉(zhuǎn)自:品覺 微信公眾號(pinjueche.com)
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