`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Евгений Куликов

В тренде

+11
голос

Руководитель центра углубленной аналитики компании Fujitsu, Альберт Меркадал (Albert Mercadal), поделился своим видением относительно ключевых трендов в области работы систем на базе искусственного интеллекта (ИИ) на ближайший год.

Аналитические прогнозы на 2019 г.:

  1. Достоверность работы алгоритмов и этичность искусственного интеллекта (ИИ): возможность наглядно показать, насколько достоверны автоматические решения систем на базе ИИ, станет ещё важнее в 2019 и последующих годах. Общий регламент ЕС по защите персональных данных и другие нормативные требования по сбору, хранению и обработке информации повысят важность проверки достоверности работы алгоритмов – способности понимать, почему тот или иной алгоритм принял определенные решения – особенно в жестко регулируемых секторах экономики, включая банки и медицинские учреждения. Алгоритмы, конечно, «учатся» у данных, а данные иногда основываются на решениях человека, которые не всегда верны. Если ИИ будет рассматриваться как этически допустимая технология, то необходимость устранить недостоверность автоматических решений, принимаемых системами на базе ИИ, а также возможность проверки этого, будет более актуальным в ближайшем будущем.
  2. Традиционные системы машинного обучения постепенно заменят глубинное обучение и графы знаний: это репрезентативный метод для демонстрации того, что источники информации с нейронными сетями приходят на смену алгоритмам машинного обучения (так называемая, линейная регрессия). Графы знаний показывают, как системы на базе ИИ ведут себя и принимают решения, предоставляя бизнесу инструменты и понимание, как реагировать на новые нормативные нагрузки.
  3. Встроенная аналитика: в 2019 г. в существующих бизнес-процессах будет наблюдаться более широкое распространение встроенных алгоритмов и инструментов для аналитики. При совместном использовании с роботизированной автоматизацией процессов, аналитика и ИИ будут оказывать большое влияние на эффективность повседневной операционной деятельности компаний за счет более простой работы, более высокой автоматизации, скорости и качества сервисов при более низкой стоимости.
  4. Периферийная аналитика: хотя в настоящий момент аналитические системы размещаются в облачных или в высокопроизводительных локальных средах, или в гибридных решениях, мы наблюдаем все более высокую потребность со стороны пользователей в более высокой скорости работы периферийных систем, что вызвано сценариями использования, для которых требуется меньшая задержка. В 2019 г. аналитические системы будут работать на основе периферийных устройств и устройств, основанных на базе концепции Интернета вещей. Это будет особенно актуально для сферы производства и инженерных сетей.
  5. Архитектуры, которыми управляют событиями: в 2019 г. мы сможем наблюдать распространение архитектур на базе ИИ, которые будут управляться событиями и станет нормой создание каналов для ввода и обработки данных, оценки прогнозов, принятия решений и инициирования процессов.
  6. Восполнить пробелы в профессиональных знаниях: недостаток профессиональных знаний является основной проблемой при реализации проектов углубленной аналитики. Компании увеличат инвестиции в инструменты, которые позволят их бизнес-аналитикам и специалистам по обработке и анализу данных использовать передовые методики, не будучи настоящими техническими экспертами.
  7. Диалоговая аналитика: компании увеличат инвестиции в инструменты, которые позволят их бизнес-аналитикам и специалистам по обработке и анализу данных использовать передовые методики, не являясь при этом настоящими техническими экспертами. Так, например, отделы Business intelligence (BI), станут использовать чат-боты для того, чтобы открыть двери к аналитике неподготовленным пользователям. Взаимодействие и получение ответов от систем бизнес-аналитики будет осуществляться в виде диалога, а не в виде установленных форм отчетов, которые постепенно останутся в прошлом.
  8. Комплексные сервисы: предоставление сервисов углубленной аналитики заказчикам подразумевает принятие во внимание множества различных факторов, в том числе и противоречащих друг другу, включая политики управления данными, масштабируемость, разнородность различных сред и многие другие. Для этого необходимо наличие поставщиков сервисов анализа данных, которые могут предложить своим заказчикам комплексные решения.
  9. Экономика совместного использования: совместная работа предоставляет еще одну возможность для решения проблемы с нехваткой профессиональных знаний, т.к. применение соответствующих знаний в определенной предметной области является ключевой отличительной особенностью в работе специалистов по обработке и анализу данных. Любой специалист может создать рекомендательный сервис, вопрос в том, кто может создать самый оптимальный сервис для какого-либо определенного сценария использования? Благодаря экономике совместного использования поиск необходимых профессиональных навыков для решения какой-либо определенной проблемы станет гораздо проще.

Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

+11
голос

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT