2019年影響數據科學的十大技術趨勢

做者 | CDA數據分析師

本文概述了2019年10種影響數據科學的最流行的技術，該列表涵蓋了多種主題，例如安全性，物聯網，強化學習，能源可持續性，智慧城市等等。

又到了一年回顧的時候，咱們分析這一年來的狀況和各方的預測，總結了2019年影響數據科學的十大技術趨勢。隨着2019年接近尾聲，如今是時候分析和肯定明年趨勢了。現在各類來源每分鐘後會生成的海量的數據。所以，也有不斷開發的新方法，技術和解決方案。

回顧咱們2018年的十大技術趨勢，能夠說咱們正在爲即將到來的變化作好準備，包括與安全性相關的變化，人工智能在業務運營中引起的變化，區塊鏈的普遍應用，物聯網的進一步發展，天然語言處理（NLP）的增加等。其中一些已在2018年實施，但有些在2019年也成爲熱門話題。只有「發展「一個因素保持穩定。毫無疑問，這些技術將繼續發展，改進和升級，以更好地適應其目的。

最初，只有大型企業和公司才積極應用智能數據技術。現在，大數據已爲各類小型企業和公司所用。大型企業和小型公司都傾向於在決策中依賴大數據來解決智能業務洞察力問題。

不斷增加的數據流也可能給企業帶來挑戰。大數據和技術做用變化的預測更加困難。對此，咱們但願2019年的頂級技術趨勢能夠爲您提供可理解的路線圖。

1、數據安全將鞏固其地位

數據安全的影響範圍很大，所以，與網絡安全相關的問題依舊是這兩年的熱門話題。消費者對他們的信息價值的認識日益提升。所以，他們對如何使用它變得更加感興趣。各國政府正在積極規劃這方面的問題，制定和經過有關網絡安全的法規。因爲一些違反通用數據保護條例（GDPR）的案件以及有關Google和Facebook的大丑聞，預計將於2019年實施執法措施。

此外，咱們認爲，網絡安全將在來年變得更加智能化。智能可能成爲快速，自動攻擊的惟一解決方案。但願機器學習在提供這種智能中起關鍵做用。人工智能驅動的智能機器有望在決策過程當中變得更加獨立。可能它將幫助公司領先黑客一步，預測攻擊並肯定可能的痛點。

2、物聯網將帶來新的機會

在人類活動範圍內全部領域的公司正在使用物聯網。此外，公司和商人對智能技術解決方案的實際實施而不是理論發展更加感興趣。如今，已將「鏈接」，「智慧」或「智能」等屬性添加到爲各個行業開發的全部技術和解決方案中。

一些專家認爲，如今物聯網的發展還未完成。毫無疑問，物聯網帶來的變化尚在開發中。到2019年，物聯網功能有望轉變爲自動化和加強人們體驗互聯世界的方式。這極可能致使各類各樣的動態組合的事物和服務的結構更加混亂。

3、自動化繼續改變遊戲規則

自動化已進入不一樣行業，贏得了主導地位並贏得了良好聲譽。無疑，2019年將爲機器人自動化帶來進步，升級和繁榮。

無人機，機器人和自動駕駛汽車等自主性物品與AI解決方案一塊兒獲得了快速發展。咱們指望從獨立的事物過渡到智能自主事物的複雜系統。隨着AI技術的發展，自主事物愈來愈多地在複雜系統內進行交互並創建相互聯繫。所以，無人駕駛汽車可以進行圖像識別和地理位置跟蹤，以進行路線導航，根據命令進行語音識別以及其餘各類技術，從而爲人們提供便利和溫馨感。

RPA或機器人過程自動化再也不是一種一日技術。現在，它已被證實是一種改變業務的技術。在2019年，與人類一塊兒工做的參與機器人的人數將變得更加劇要。此外，公共部門的RPA將會增長，政府將發現RPA帶來的新機會。

4、AR有望克服VR

在2018年，人們廣泛認爲VR（虛擬現實軟件）是咱們這一代最重要的成就。可是，狀況發生了巨大變化。事實證實，VR在公司和客戶中的應用範圍有限。所以，專家們預測AR（加強現實軟件）將很快克服VR。

AR技術將繼續爲企業軟件開發帶來利潤。在2019年，AR將在移動設備中變得更加廣泛。與VR不一樣，它不須要耳機。所以，AR在手機和平板電腦上的部署能力要強大得多。

此外，預計AR將在來年改變營銷和廣告領域。AR提供了徹底的我的體驗。所以，客戶的參與度急劇上升。使用AR開發將確保在客戶和提供者之間進行直接對話的一致的溝通渠道。AR可能還會增強其在製造領域的地位。工業AR平臺可幫助製造商可視化數據集並在與體力勞動相關的工做中提供幫助。預計AR軟件將成爲這一領域轉型的關鍵。

5、互聯雲將轉向混合雲解決方案

如今，大多數公司都依靠雲計算。所以，雲服務的消費將在2019年增加。Gartner 預測，雲計算市場將達到2000億美圓。

雲解決方案和交付模型的範圍愈來愈大。這一事實使雲服務在活動的不一樣領域更具適應性。混合雲解決方案將在公司中贏得青睞。可是，它們也會給一些公司帶來挑戰。大多數IT服務提供商都認爲混合雲解決方案有助於加快服務交付速度。這是一個關鍵的里程碑。最初，雲解決方案被視爲避免從頭開始構建龐大的IT基礎架構並下降成本的一種方式。很快，這些解決方案將帶來更大的靈活性，並具備對迅速變化的市場情況作出快速甚至更有效反應的能力。行業將對採用雲解決方案提出新的見解。

6、個性化將致使自適應設備的興起

實際上，咱們是AI聊天機器人技術的巨大發展的見證者。從簡單的例行任務開始，聊天機器人如今正積極地成爲AI助手。客戶很快就習慣了，如今甚至沒法想象沒有AI協助就能夠處理一些問題。

並且，個性化將不只因爲針對不一樣設備的有目的的用戶命令而被表示，並且還將因爲設備自己而被表示。所以，即便在全部者沒有任何命令的狀況下，他們也能夠在必定時期後適應全部者的我的需求。這項技術已經變得至關複雜。所以，大多數客戶甚至沒法猜想他們是與人仍是與聊天機器人進行通訊。

因爲蘋果Siri，亞馬遜Alexa的出色操做，人們開始在平常工做中更多地依賴AI助手。預計2019年將有更多高級助手出現並負責更復雜的交易。藉助改進的語音識別技術，人工智能幫助將有機會爲您提供更加個性化的體驗。也許您會發現本身在說話，交流，給冰箱或電燈分配任務以及讓您的汽車創建最佳路線並很快將您送往那裏。

7、強化學習和神經網絡的新架構將完全改變預測

神經網絡的關鍵思想是在計算機大腦中建立數百萬個主動互連，從而爲神經網絡提供執行任務並向他們學習的多種機會。初級神經網絡一般包含數百萬我的工神經元。他們被證實能夠很是有效地從圖像，文本和音頻數據中學習。能夠預見的是，因爲採用信息瓶頸原理的新理論，深度神經網絡將忘記嘈雜的數據，但仍保留信息所表明的信息。所以，神經網絡與人類的神經元愈來愈類似。

反過來，強化學習（RL）是神經網絡的一種形式，一般在觀察，行動和獎勵的幫助下從其環境中學習。因爲存在一些障礙和複雜性，強化學習還沒有在各個行業普遍應用。如下事實能夠解釋這一點：RL涉及更復雜的算法和較不成熟的工具，而且須要對真實環境的精確模擬。可是，事實證實，RL的潛在功能是巨大的。它能夠輕鬆解決傳統的神經網絡問題。這是三個主要問題：缺乏訓練數據，缺乏訓練數據以及訓練數據的高成本。這些因素使強化學習成爲解決遊戲，金融市場，

最有可能的強化學習將成爲2019年最重要的趨勢之一。因爲 DeepMind， AlphaZero和 OpenAI的Dota機器人的成功，許多公司如今都在積極投資於強化學習平臺的開發。這些平臺將大大增長公司的機會。此外，整整一代的數據科學家都將RL視爲完全改變預測的一種手段。所以，RL的實施將在各個行業中發現大量用例。

8、能源效率和可持續發展仍然是人類的核心目標

能源及其有效利用的問題每一年都在成倍增長。有一系列因素會影響2019年的能源市場。

首先，高效的能源管理須要更多有關能源使用的看法。所以，智能工具將在這裏獲得普遍應用。新規定將於2019年生效。此外，咱們但願增強技術與能源之間的互連。集成平臺和智能數據解決方案將爲能源生產商和能源消費者帶來好處。

可持續性仍然是每一個公司的核心目標。最後但並不是最不重要的一點是，預計2019年儲能市場將有所增加。爲便攜式能源和GaN（氮化鎵）解決方案的更普遍使用作好準備，以有效利用和存儲住宅和商業能源。

9、提高人類成爲現實

2019年有望成爲人工智能技術在醫療保健和醫學領域應用的一年。人們將有機會得到新的機會，身心上的能力，這是他們之前甚至夢could以求的。人類將有機會修改，改進和不斷提升他們的能力和思想。

AI應用程序可以加速和提升診斷的準確性。機器學習算法將用於探索藥物的生物學和化學相互做用。遠程醫療還將使患者更容易與醫生溝通，從而改善醫療保健。它將爲治療和監測慢性疾病提供更好的機會24/7。

此外，生物醫學電子學將佔據舞臺。數字技術將擴大其能力範圍，爲醫生提供幫助並緩解壓力情況。仿生學和生物醫學電子學將爲殘障人士或患有嚴重疾病或某些傷害的人提供新的解決方案。現在，假肢的發展很是迅速。新型輕巧可靠的材料，3D打印技術和智能算法使您能夠構建功能強大的假體。

10、智慧空間將繼續發展成爲智慧城市

在過去的幾十年中，人們的生活，工做和互動方式發生了巨大變化。人類生活的重心已經從天然轉移到了技術上。科學的飛速發展，工業革命和新技術的不斷髮展在很大程度上影響着人們的生活方式。生活正在加速。現在，虛擬和物理模糊之間的界限。技術已成爲咱們平常生活的重要組成部分。所以，須要創造一種空間，使技術和物理環境可以成功地共存。

智能空間是人們或AI技術解決方案能夠有效交互的物理或數字環境。因爲技術已進入咱們的平常生活，所以智能空間將在來年贏得青睞。智能空間採用了獨特的技術，並將其組合到協做和交互的環境中。智能空間的日益普及反映在智能城市，數字工做場所，智能家居和公司的出現上。

結論

技術如今已成爲全部行業關注的焦點。咱們預計2019年將成爲新用例和可能性的一年。咱們將見證新的變化，並感覺到機器學習和AI開發的好處。咱們彙總了專家認爲最可能的趨勢列表。但願這些趨勢只會給咱們帶來積極而寶貴的成果。