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2021年的前5名AI和机器学习趋势

经过德文·班萨尔（Devansh Bansal）
出版：2020年9月2日 |最后更新：2021年2月8日

关键要点

2021年的AI和机器学习趋势包括预测，医疗保健，强化学习，对话性AI和预测性维护方面的进步。

资源：iStock/Getty图像

从科技初创公司到全球巨头，组织不断寻求将趋势技术纳入其业务扩展。人工智能（AI）和机器学习（ML）是两种这样的先进技术，具有为企业提供各种尖端解决方案的潜力。

目前，AI-ML行业正在快速增长，并为组织带来必要的转型提供了足够的发展范围。按照加特纳，大约有37％的受访组织中利用某种形式的AI在其业务中，可以预测80％到2022年，现代技术将基于AI和ML。

在过去的几年中，人工智能和机器学习取得了一些突破。但是，到目前为止，只有少数企业能够应用这些业务来实现必要的业务目标。（（另请阅读：人工智能：揭穿前10个AI神话。）

在本文中，我们总结了AI和ML的最新趋势，包括对话型AI，物联网和AI的融合，增强学习等等。我们希望它将帮助企业提前飙升他们的AI和ML开发。

1.业务预测和分析

在过去的几年中，时间序列分析一直很受欢迎，并且仍然是当年的热门趋势。通过此技术，分析师在一段时间内收集和监视一组数据，然后将其用于制定智能业务决策。如果使用多样的培训，ML网络的准确性可以准确地提供高达95％的预测数据集。

在2021年及以后，我们可以期望公司合并复发性神经网络高保真预测。例如，深度学习可以合并解决方案以查找隐藏的图案和准确的预测。一个现实世界的例子是保险公司检测可能的欺诈否则，这对他们来说可能会昂贵。

2. AI和医疗保健行业

多年来，医疗保健行业从AI技术的进步中受益匪浅。AI开发公司提出了许多解决方案，以增强医疗保健公司的能力。（（另请阅读：医疗保健中的AI如何降低风险并节省资金）

AI和大数据习惯了识别共同患者和潜在的热点。热摄像机和智能手机应用程序用于监视个人的温度和医疗保健当局的泳池数据。

AI的使用可以在许多方面帮助医疗保健专业人员和行业。使用AI和ML工具的数据分析和预测能力，当局正在洞悉个人的医疗记录，以采取必要的预防措施。熟悉的用例是智能的AI手表，可监测患者的生命力，以远程保持健康。

3.强化学习

增强学习（RL）在接下来的几年中，组织可以在很大程度上使用。这是深度学习的特殊应用，它利用自己的经验来提高捕获数据的有效性。（（另请阅读：利用视觉人工智能进行电子商务货币化）

在强化学习中，AI软件的建立具有许多条件，这些条件定义了该软件将执行哪种类型的操作。根据各种动作和结果，软件自学习的动作以实现所需的最终目标。

强化学习的理想例子是聊天机器人解决了简单的用户查询，例如订单预订，问候或咨询电话。机器学习开发公司可以使用RL通过向其添加顺序条件来使聊天机器人更加机智，例如识别销售线索并将呼叫转移给相关服务代理。RL的其他一些应用包括用于工业自动化，业务策略计划，飞机控制和机器人运动控制的机器人技术。

4.对话AI

会话AI是自动消息传递和基于语音的应用程序起作用的技术。它可以通过承认言语和文本，了解客户的意图，解密不同的语言，并给出类似于人类的方式来像人类一样进行交流。会话AI设备的示例是聊天机器人，聪明的助手像亚马逊Echo和Google Home一样。

但是，开发人员需要解决许多改进领域。语音识别自动化文本识别是两个这样的挑战，需要对自然语言处理进行巨大指挥。这些限制可以通过各种方式克服，一种方法是对各种单词进行分类/分割（例如，使随意的单词能够在食品餐厅应用程序中订购）。

近来，公司正在使用对话式AI聊天机器人进行航空公司交易，安排会议和交叉销售产品，从而为更好的客户体验。（（另请阅读：您是否在企业聊天机器人平台上听说过？你会）

5.使用Aiot进行预测维护

物联网（物联网）用于管理互连设备的应用程序已在包括组织，房屋和企业在内的多个地方使用。与AI一起使用时，物联网设备的功能可以增加。通过利用AI和IoT（知道事物的人工智能或Aiot）软件中的技术客户关系管理（CRM），企业可以获取实时信息并监视各种互连设备的性能。这些智能解决方案可用于工业机器中的预测维护，可用于远程和现场解决问题。

现场代理使用AIOT解决方案立即解决现场问题。借助AIOT供电的移动应用程序，技术人员可以访问投诉的详细信息，并可以使用正确的工具来解决该问题。

一个例子就是允许现场代理的AI应用程序借助嵌入在现场服务应用中的图像识别功能的帮助，以找到有故障的机器。通过预测性维护和缺陷检测，企业可以立即为其普遍问题提供积极的解决方案。