一文读懂人工智能技术（AI）行业趋势发展以及优化空间
介绍
人工智能行业是一个快速发展的技术领域，近年来取得了很大进展。据估计，到 2022 年，全球 AI 市场价值将达到 1.2 万亿美元，原因不难看出：公司正在使用 AI 来改进他们的产品、流程和服务，以便更好地为客户服务。
然而，这种增长也带来了一系列挑战——其中之一就是效率。现在有这么多人在这个领域工作（而且每天都有更多人加入），对于公司来说，找到最大限度提高生产率同时始终保持质量标准的方法非常重要。
数据收集与分析
数据收集和分析策略是最大化人工智能行业效率的第一步。数据来源包括：
客户的反馈意见
用户行为跟踪（例如，点击次数、页面浏览量）
公司内部数据（例如，销售数字）数据分析技术包括：客户评论或其他基于文本的内容的文本挖掘，以识别客户对产品和服务的情绪模式；对提及您的品牌或产品的社交媒体帖子进行情绪分析；自然语言处理 (NLP)，用于了解客户在网上对您的评价；
人工智能算法
人工智能算法是一种允许计算机学习、推理和做出决策的软件。有许多不同类型的 AI 算法，每种算法都有自己的优点和缺点。
选择合适算法的主要挑战是了解其用例。例如，如果你想让你的计算机识别图像或理解自然语言，那么深度学习模型将比为推荐系统或欺诈检测设计的模型更合适。
使用人工智能算法的好处包括：
更快的开发时间，因为它们可以从现有数据集中进行训练，而不是人工手动编码；
由于无需额外人力资源即可按需扩大规模，从而降低了成本；
通过机器学习技术提高准确性，例如强化学习，它会根据用户反馈随着时间的推移而改进
人工智能基础设施
AI 基础设施是您构建 AI 产品和服务的基础。它包括硬件、软件和数据，使您能够实时大规模地实施机器学习模型。
人工智能基础设施可分为三大类：
硬件：CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、内存、硬盘或固态硬盘 (SSD) 等存储设备、交换机和路由器等网络设备
软件：用于开发人工智能应用程序的编程语言；使开发某些类型的应用程序更容易的框架；包含预建算法的库，开发人员无需从头编写自己的代码即可使用这些算法
数据：机器需要的信息，以便它们了解人类的行为方式，以便它们可以根据过去的经验对未来事件做出预测
人工智能建模
人工智能建模是创建机器学习模型的过程。人工智能模型有很多种，但通常可以分为两类：有监督的和无监督的。监督模型比无监督模型需要更多的数据，因为它们是在人类专家手动标记的标记数据集上训练的。
无监督模型依赖于不存在标签的无标签数据集；相反，他们学会识别环境中的模式并仅根据这些模式做出预测（例如：“我看到一棵苹果树”）。
人工智能自动化
人工智能自动化是最常见的人工智能形式。它在许多行业中用于自动执行重复性任务，但也可用于更复杂的任务。
自动化系统通常由三部分组成：控制器、操作员和工作站。控制器负责监视和控制自动化系统的整体运行；它从传感器或其他来源（如相机）接收输入，处理这些信息，然后通过电机或阀门等执行器发回信号，这些执行器根据这些指令控制设备操作。操作员在手动运行机器时通过工作站的屏幕监控机器的进度；当他们想开始使用自动化而不是手动控制这些设备时——或者如果周围根本没有人——他们会按下计算机键盘上的按钮，这样每台设备就会根据其预编程的指令开始工作仅由人手直接操作（这意味着确保一切顺利进行所花费的时间更少）。
人工智能优化
人工智能优化是让你的人工智能更有效率的过程。有两种主要的优化类型：
数据驱动的优化，它使用数据来寻找提高算法性能的方法
算法驱动的优化，它使用算法来寻找提高算法性能的方法
人工智能优化面临许多挑战，但随之而来的好处更多。
人工智能监控
人工智能监控是跟踪人工智能系统性能的过程。它包括实时和历史分析，可以帮助您识别系统中的问题并采取措施解决这些问题。
最常见的人工智能监控类型是：
性能监控 - 衡量算法在特定任务或问题上的执行情况，例如它是否正确识别图像并正确预测结果。这种类型经常被数据科学家使用，他们想知道他们的模型是否按预期工作。
安全监控——检查是否有任何迹象表明黑客访问了组织数据库中存储的敏感数据（例如信用卡号）。它还会寻找迹象表明有人篡改了应用程序的源代码或在软件应用程序发布到生产系统之前设计到软件应用程序中的其他安全功能，这样它们就可以被组织外的客户使用，而不会冒因未经授权的个人访问敏感信息而侵犯隐私的风险通过他们
人工智能安全
人工智能安全措施可分为两类：
预防措施，首先防止攻击发生。这包括数据加密和强身份验证等内容。
检测措施，在攻击发生时检测到攻击并提醒用户，以便他们做出相应的响应。其中包括入侵检测系统 (IDS) 和入侵防御系统 (IPS)。
这种方法并非没有挑战——例如，人类很难在它发生之前确切地知道人工智能在特定条件下的行为——但这种方法也有好处：
结论
人工智能行业发展迅速，每年新增数千个工作岗位。
有许多不同类型的 AI 系统，每种都有自己的优点和缺点。
您可以利用其他行业的数据科学技能在这一领域取得成功——这不仅仅是编程！
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