人工智能和机器学习

我们知道，用于AI和机器学习的用例非常快地获得了非常特定的行业。因此，我们认为有趣的是，在哪些用例中，哪些用例可能会获得更多的吸引力，并且在19009年大流行期间的采用率较小，以及随后发生的事情。

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这些技术如何在全球范围内和本地贡献响应，以及在遵循的几个月中，他们可能会提出哪些隐私问题？

越来越清楚的是，数据处理，数据管理和分析的新方法不仅是将最多数据驱动的公司与最少数据驱动的最低限制的关键，而且对于执行数字转换策略的能力也是至关重要的。wwwyabo2018当我们展望2020年时，我们概述了六个关键数据趋势，这些趋势将在未来几年中成功进行数字化转型。wwwyabo2018

到目前为止，许多收养者更加专注于将AI应用程序推广到生产中，并且不太关心制定标准和程序，以确保技术安全，可管理，健壮，可解释和可持续性。随着这些下游挑战在2020年变得越来越普遍，我们预计该行业将在这些关键领域进行正式化框架，产品和服务。yabo07

尽管AI和机器学习提供的效率和自动化的提高正在改变大量业务流程，但企业AI的扩散本身正在推动企业IT基础架构的变化。

根据451 Research的投票：AI和机器学习调查www.yabo11vip.com的新数据，不到一半的早期采用者围绕其AI和机器学习计划定义了关键的绩效指标（KPI），尽管绝大多数计划在一年之内进行。

AI和机器学习的采用不是整体的。实际上，根据451个研究投票的新数据：AI和机器学习调查，企业采用策略分www.yabo11vip.com为四类。

AI采用的最初浪潮集中在使传统系统和流程更加聪明。将机器学习嵌入客户服务和支持，BI，客户体验，销售，营销和安全应用程序可以使这些流程更加自动化和高效。

企业（投票）季度调查的声音集中在主要主题上，451个研究客户可以以对业务有意义的方式访问服务。www.yabo11vip.com这些主题现在包括AI和机器学习。

For a comprehensive look at machine learning – covering everything from the technological underpinnings to the financial outcomes in the sector – watch 451 Research’s Research Vice Presidents Brenon Daly and Nick Patience discuss the machine learning market including how some key tech acquirers are participating in the rapidly emerging market.

人工智能和机器学习将不仅彻底改变软件行业，而且彻底改变了我们的生活，工作，学习和娱乐方式。我们检查了在这个快速发展的空间中设定步伐的用例和技术。