机器学习先进已经发展到什么阶段？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-22
企业将发现用于机器学习技术的新应用程序
这些应用程序可以自动执行手动流程并增强监视功能，公司将寻找在其IT支出中提供更深入的监控，更多的自动化和增值信息的产品，与传统的故障转移解决方案相比，提供解决方案可以提供应用程序感知的监视以及配置和管理任务的自动化，新创新将不断涌现，以应对物联网设备及其依赖性带来的故障和灾难日益复杂的情况。
算法更多地是关于机器学习和神经网络的
现在我们看到越来越多的机器是独立的，可以以与人脑的潜意识部分非常相似的方式进行自我教学和训练，换句话说，用于模拟大脑分析部分的算法；现在，它们正在模仿人脑中，有趣的部分，我们称之为常识，直觉和直觉，如今无监督机器算法不再依赖于人类来训练和教导它们，而是能够收集大量数据，创建世界图片并做出与人类将产生的推论非常相似的推论，我们正在进入一个计算机可以自我训练的世界。
围绕AI算法的偏见和缓解以及如何解决基于算法的个性化的社会影响
进行了许多必要的讨论，但是我们需要继续开发工具，以提供对ML系统结果的洞察力，揭示偏差并检查部署模型随时间推移的漂移，随着更多此类系统投入生产，这一点变得越来越重要，以确保我们不会存在或造成有害偏见。
企业将发现用于机器学习技术的新应用程序
这些应用程序可以自动执行手动流程并增强监视功能，公司将寻找在其IT支出中提供更深入的监控，更多的自动化和增值信息的产品，例如与传统的故障转移解决方案相比，提供解决方案可以提供应用程序感知的监视以及配置和管理任务的自动化，创新将不断涌现，以应对物联网设备及其依赖性带来的故障和灾难日益复杂的情况，那些在机器学习领域取得早期成功而促使他们扩展程序的企业发现，快速移动的高质量数据集生产线是推动这种扩展的动力。这将把数据即服务提升为数据工程团队的高度优先事项。
ML的信任和可操作性将成为2021年生存的试金石
在大流行和衰退之外，我们将继续应对数据量呈指数级增长和新技术日趋复杂的问题，如果企业希望成功地利用其大数据量和技术复杂性，则它们必须以可解释且易于理解的方式利用和操作机器学习模型，专注于将模型投入生产已不再足够，现在必须将重点放在将模型交付给业务用户和决策者的手中，但是要进行运营，企业必须能够信任，从模型中获得理解并进行交流，该模型能够有意义地影响业务潜力，在2021年企业信任其模型的能力（在一定程度上他们可以根据AI得出的见解采取行动）将决定其生存能力。
各个阶段的公司都在积极朝着使机器学习工作投入运营的方向迈进
有几种流行的模型训练框架，包括游戏，就像被认为是数据转换工作的成为交互式查询的领先技术一样，到2021年我们将看到成为领先竞争者的领先者在更广泛的模型培训空间中占据主导地位，专注于人工智能和机器学习的组织将继续渴望获得有意义的训练数据集，这些数据集可用于其ML算法中，以发现随着时间的因果变化模式，为此他们将转向第三方云/ SaaS应用程序中不断变化的数据集，作为这些算法的输入，这将给他们带来压力，使他们随着时间的推移捕获和吸收该数据中的每个更改，并将其吸收到其生态系统中。
随着身份智能的发展AI和ML所扮演的角色将不断扩大
这些应用程序可以自动执行手动流程并增强监视功能，公司将寻找在其IT支出中提供更深入的监控，更多的自动化和增值信息的产品，与传统的故障转移解决方案相比，提供解决方案可以提供应用程序感知的监视以及配置和管理任务的自动化，新创新将不断涌现，以应对物联网设备及其依赖性带来的故障和灾难日益复杂的情况。
算法更多地是关于机器学习和神经网络的
现在我们看到越来越多的机器是独立的，可以以与人脑的潜意识部分非常相似的方式进行自我教学和训练，换句话说，用于模拟大脑分析部分的算法；现在，它们正在模仿人脑中，有趣的部分，我们称之为常识，直觉和直觉，如今无监督机器算法不再依赖于人类来训练和教导它们，而是能够收集大量数据，创建世界图片并做出与人类将产生的推论非常相似的推论，我们正在进入一个计算机可以自我训练的世界。
围绕AI算法的偏见和缓解以及如何解决基于算法的个性化的社会影响
进行了许多必要的讨论，但是我们需要继续开发工具，以提供对ML系统结果的洞察力，揭示偏差并检查部署模型随时间推移的漂移，随着更多此类系统投入生产，这一点变得越来越重要，以确保我们不会存在或造成有害偏见。
企业将发现用于机器学习技术的新应用程序
这些应用程序可以自动执行手动流程并增强监视功能，公司将寻找在其IT支出中提供更深入的监控，更多的自动化和增值信息的产品，例如与传统的故障转移解决方案相比，提供解决方案可以提供应用程序感知的监视以及配置和管理任务的自动化，创新将不断涌现，以应对物联网设备及其依赖性带来的故障和灾难日益复杂的情况，那些在机器学习领域取得早期成功而促使他们扩展程序的企业发现，快速移动的高质量数据集生产线是推动这种扩展的动力。这将把数据即服务提升为数据工程团队的高度优先事项。
ML的信任和可操作性将成为2021年生存的试金石
在大流行和衰退之外，我们将继续应对数据量呈指数级增长和新技术日趋复杂的问题，如果企业希望成功地利用其大数据量和技术复杂性，则它们必须以可解释且易于理解的方式利用和操作机器学习模型，专注于将模型投入生产已不再足够，现在必须将重点放在将模型交付给业务用户和决策者的手中，但是要进行运营，企业必须能够信任，从模型中获得理解并进行交流，该模型能够有意义地影响业务潜力，在2021年企业信任其模型的能力（在一定程度上他们可以根据AI得出的见解采取行动）将决定其生存能力。
各个阶段的公司都在积极朝着使机器学习工作投入运营的方向迈进
有几种流行的模型训练框架，包括游戏，就像被认为是数据转换工作的成为交互式查询的领先技术一样，到2021年我们将看到成为领先竞争者的领先者在更广泛的模型培训空间中占据主导地位，专注于人工智能和机器学习的组织将继续渴望获得有意义的训练数据集，这些数据集可用于其ML算法中，以发现随着时间的因果变化模式，为此他们将转向第三方云/ SaaS应用程序中不断变化的数据集，作为这些算法的输入，这将给他们带来压力，使他们随着时间的推移捕获和吸收该数据中的每个更改，并将其吸收到其生态系统中。
随着身份智能的发展AI和ML所扮演的角色将不断扩大
随着我们在身份验证的未来达到临界点，在在线保护其数字身份时，用户越来越意识到安全性，身份验证将越来越依赖于上下文，并且AI将扮演越来越重要的角色，以确定基于规则的系统无法提供的动态访问风险，有监督和无监督的深度学习，强化学习和遗传算法将不仅应用预定义的推理模型，还将使安全解决方案适应不断变化的企业行为，并在其他公司遇到和减轻威胁时向他们学习，使用内置算法来打击深层假货，从大数据中获取价值并通过强大的分析推动决策制定，将在身份智能中发挥关键作用。
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