Oxylabs对2023年的AI/ML预测：机器学习、内容生成技术和AI应用

人工智能如今应用越来越广泛。在大多数情况下，健壮和自适应的人工智能可以为人类的专业知识提供补充，而不是完全取代人类。人工智能在工程设计和机器任务领域的应用就是这样一种情况。

在人工智能应用方面，企业需要获取商业利益、构建技术框架和模型，以获得更好的商业成果。

在人们为即将到来的一年做好准备的时候，行业专家对2020年人工智能和机器学习的发展进行了预测

　　NeurIPS2019大会公布了AutoDL自动机器学习系列挑战赛的成绩，在AutoWSL2019自动弱监督竞赛中，清华大学和浪潮分别派出的队伍入围前三。

根据机器学习和人工智能任务的执行方式以及如何在其环境中收集数据的方法，组织需要了解应该购买哪些人工智能存储产品。

　　如今，越来越多的人呼吁迅速采取行动应对即将到来的全球变暖威胁。然而，解决环境问题的战略进展仍然缓慢，而迫在眉睫的危机的速度只会加剧——废物回收仍然是民众为解决这一问题而采取的普遍行动，而且许多节能技术(例如太阳能发电)成本太高，无法更加普遍地采用。

对于具有分布式、不可预测的物联网流量的企业来说，云计算是关键的物联网资源。企业如何从其云计算提供商工具中获得很大收益?

很多企业可能对采用人工智能还没有做好准备，因此从单个项目开始可能是一个很好的开始。首席信息官在早期人工智能项目中应该有什么收获?

器学习翻译对于人们的交流非常有益，但是它们也有其局限性。

在业务用例中有效使用人工智能和机器学习技术可以帮助企业领先于其他竞争对手，因为这些技术将会消除困扰其业务流程的阻碍。

根据全球领先的战略咨询机构贝恩公司最近的调查预测，到2021年，全球物联网市场规模将超过5200亿美元。此外，数据分析将是物联网发展很快的领域。这意味着系统集成、连接设备、消费设备、网络和数据中心是物联网市场的关键领域。由于物联网展现的巨大前景，软件测试是确保物联网行业未来发展并实现预测目标的方法之一。

尽管关于创建业务战略的信息广为人知，但创建数据和人工智能战略仍然是一个充满挑战的新领域。

人工智能医疗公司的首席执行官对于人工智能在医学上的应用，如何购买人工智能解决方案，以及人工智能在医疗领域的未来发展进行了阐述。

实施人工智能技术的IT领导人可能会感到一些恐惧，这有着充分的理由。