年数据科学十大趋势

bipul78

无论您认为自己是专家还是新手，的这 个数据科学趋势都将有助于您未来的业务发展。 让我们开始吧。 年数据科学的 个新兴趋势 自动机器学习 平台越来越受欢迎，并接管了数据科学生命周期的各个方面。这些平台自动执行数据源、特征工程、进行机器学习实验、评估和选择最有效的模型以及将其部署到生产环境中等任务。 生成式人工智能——随着生成式人工智能系统的不断进步，“即时工程”的重要性日益凸显。这种实践涉及利用自然语言提示从  模型中生成所需的输出。最近推出的 和 等模型凸显了精心设计的提示在优化这些 AI 系统性能方面所发挥的关键作用。


是机器学习操作的缩写，包含一系列用于处理机器学习模型生命周期操作方面的实践和工具。其中包括自动再训练、动态学习、打包和容器化以及将模型部署到生产环境等任务。随着实践不断提高效率和有效性，它们将使数据科学家从平凡的部署活动中解放出来，使他们能够更多地关注模型再训练和校准等任务。  等基础层是 河南手机号码表 强大的语言模型，预计将在各种机器学习模型中获得更广泛的采用。这使得数据科学家能够利用迁移学习，微调这些模型来解决他们的特定问题，而不是承担从头开始构建和训练这些模型的艰巨任务。 云——由于其几乎无限的计算能力、可访问性和成本效益的优势，云计算的利用有望在数据科学领域进一步扩展。



云解决方案变得越来越容易获得，不再需要大量的基础设施工程团队或专门的基础设施维护。数据科学家现在只需点击几下鼠标即可轻松设置环境，并可以根据需要灵活地扩展或缩减资源。年数据科学十大趋势： ，我们不断研究和分析该领域的最新发展和创新。我们坚信，数据馈送数据科学和良好的分析需要良好的数据。查看年数据科学十大趋势。云迁移热潮 “迁移到公有云/扩展私有云”列为年首要 IT 支出驱动因素。企业很快将开始通过容器化其本地应用程序来为应用程序迁移做准备。这是出于成本考虑、芯片短缺和可扩展性需求的结果。公司将把他们的在线交易处理系统、数据仓库、Web 应用程序、分析和 ETL 迁移到云端。