人工智慧和機器學習如今一直在改變著我們的世界，2023年發生的冠狀病毒疫情為這兩種技術帶來了新的機會和緊迫性，預計在2023年將會有更大的發展。
疫情顯然已經成為一種催化劑，從產品創新到消費者偏好，影響了從辦公室到遠端工作的業務發展。隨著人們在未來一年不斷適應，將會看到人工智慧和機器學習技術在2023年的五個發展趨勢：
1.人工智慧將推動雲計算創新
基於人工智慧的應用程式和服務都在推動雲計算技術的應用，並受益於其普及性。像許多其他虛擬服務一樣，人工智慧在雲平台的應用具有成本效益，並且組織將在新的一年中繼續從中受益。
人工智慧技術正在迅速嵌入雲計算的應用程式中，而全球主要的雲計算提供商則在其雲計算服務中提供人工智慧和機器學習服務。對於將大量資料儲存在雲平台中的組織來說，採用人工智慧和機器學習以新的方式提供功能和價值。與其相反，運營內部部署基礎設施的組織將不得不投資人工智慧工具，否則可能會在市場競爭中落後於人。
實際上，對於沒有採用雲計算技術的組織來說，人工智慧最終可能會成為「殺手級應用程式」。金融和醫療保健是在這方面重新考慮其發展戰略的兩個行業。例如，自從疫情發生以來，醫療保健行業發現了人工智慧的價值，可以分析和**感染率、部署裝置、人員利用率甚至**方面的變化。在預算不斷變化的情況下，財務部門已經意識到採用具有人工智慧功能的雲計算技術進行快速財務計畫和**的價值。這種分析能力將在未來一年變得更加重要。調研機構idc公司**，到2023年，全球人工智慧技術的支出將增長到979億美元，是2023年支出水平的兩倍以上。
2.人工智慧將專注於可用性
在早期應用中，人工智慧更關注演算法。但是如今，許多支援人工智慧的應用程式越來越關注可用性。在理想的世界中，使用者根本不必知道他們在使用人工智慧，其體驗將是無縫的。
人工智慧和機器學習已經成為許多態別業務平台的一部分。在商業智慧型(bi)應用程式中，人工智慧和機器學習為使用者提供洞察力。許多應用程式都在不斷發展，以確定使用者要完成的任務，然後自動地採用人工智慧技術提供支援。這種易用性對於非技術使用者來說是非常有價值的。
人工智慧支援的平台通過在後台開展工作，「指導」使用者得到更好的結論。通過查詢大量資料，查詢異常和趨勢，然後在適當的業務環境中呈現結果，人工智慧和機器學習將在2023年促進使用者的決策過程。
3.人工智慧將從資料**式增長中獲益
物聯網裝置的持續增長，再加上更快的微處理器和5g的出現，很快就會導致資料的持續指數增長，人工智慧和機器學習開發者將會充分利用這一點。
物聯網只是這場革命的開始。更多型別的資料將比以往任何時候都可用，新推出的iphone 12手機是乙個很好的例子，它結合了雷射雷達(光檢測和測距)技術，iphone 12不僅支援對距離最遠五公尺的房間和場景進行深度捕捉，還支援一系列增強現實應用程式。雷射雷達還廣泛用於無人機和機械人技術中。
為了利用來自雷射雷達和其他技術獲得的資料，市場上有許多具有人工智慧原生功能的應用程式和雲平台。在對人工智慧採用者的調查中，74%的受訪者認為人工智慧將在三年內整合到所有企的應用程式中。人工智慧將使這些應用程式以及執行這些應用程式的裝置能夠產生新服務、新見解和更深層次的知識。
4.人工智慧將灌輸更多的信心
人工智慧近年來在接受和信任方面取得了長足的進步。隨著人工智慧和機器學習的使用在2023年激增，這種舒適度將會提高。
關於人工智慧和機器學習的道德挑戰一直存在激烈的辯論，大多數組織在如何有效使用技術方面做出了很好的回應。因此，人們開始看到人工智慧使工作人員能夠發揮更大的潛力，而不是取代他們。
5.人工智慧將增強**能力
2023年不會很快被人遺忘。人們都在關注疫情帶來的影響，並以前所未有的規模收集、整理和查詢資料。
人工智慧工具在這個歷史時期不斷發展，以得出結論並推動關鍵響應。先進的資料模型使相關組織人員能夠深入了解有關地區、縣和社群的資訊。更具變革性的是人工智慧和機器學習可以預見影響決策、資源規劃、疫苗部署等的變化。
人們有理由對2023年的到來持樂觀態度。疫情可能在未來一年得到控制，而經過協調和努力，最糟糕的情況可能已經過去。然而，即使在疫情結束之後，仍將存在其他問題和新的全球挑戰。有一件事是肯定的：人工智慧將會幫助人們找到解決方案。
1 2人工智慧與機器學習
機器學習是一門交叉學科 模式識別，機器學習也是模式學習，只是換了個說法，機器學習把各種各樣的場景當成各種模式，把模式識別出來，相當於總結模式的規律 資料探勘，很多時候是和資料庫的知識，然後加上核心的演算法，就可以做資料探勘方面的事情了。拿到資料就會對資料進行清洗 etl 再加上一些機器學習演算法，就...
01 人工智慧與機器學習概念介紹
人工智慧 流水線機器其實就是人工智慧。機器學習包含深度學習 可以理解為高階的機器學習 例如 圖形影象識別 自然語言處理。機器學習是一門多學科交叉專業，涵蓋概率論知識，統計學知識，近似理論知識和複雜演算法知識，使用計算機作為工具並致力於真實實時的模擬人類學習方式，並將現有內容進行知識結構劃分來有效提高...
機器學習和人工智慧
機械人和人工智慧這個領域確實已進入了瓶頸階段，因為現在的存在的各種人工智慧和機器裝置，都是人工程式設計控制的，再精密的動作都是在按照人工方式模擬下進行的，因此已經進入誤區。試想下 我們生下來就被遺傳了1 1 2的計算功能嗎？一生下來就能有意識的抬起手臂嗎？而目前再簡單的人工智慧都可以完成，但這僅僅侷...