07.08.2023  Новости, Искусственный интеллект, Итоги и тенденции

Gartner выделил главные тренды, влияющие на рынок Data Science и машинного обучения (DSML). Эта отрасль быстро растет и развивается, стремясь соответствовать возросшей значимости данных в сфере искусственного интеллекта, особенно в свете растущих инвестиций в генеративный ИИ. «Внедрение машинного обучения продолжает быстро нарастать во всех отраслях, и рынок Data Science и машинного обучения эволюционирует от чисто прогностических моделей к более демократизированным, динамичным и дата-центричным решениям, — пишет в пресс-релизе Питер Кренски (Peter Krensky), директор-аналитик Gartner. — Эту тенденцию подталкивает и нынешний ажиотаж вокруг генеративного ИИ». «Появляются определенные риски, но также и много новых возможностей и вариантов использования для профессиональных аналитиков данных», — добавляет Кренски. Gartner указывает следующие главные тренды в развитии Data Science и машинного обучения: 1. Облачные экосистемы данных Экосистемы данных переходят от автономного ПО или смешанных моделей развертывания к чисто облачным решениям. Gartner ожидает, что к 2024 году 50% развертываний новых систем в облаке будут строиться на целостной облачной экосистеме данных, а не интегрированных вручную точечных решениях. Gartner рекомендует организациям оценивать экосистемы данных исходя из их способности справляться со сложностями распределенных данных, а также подключаться и интегрироваться с источниками данных за пределами их непосредственной среды. 2. Периферийный ИИ Спрос на Edge ... читать далее.