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

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。

　　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。

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。

如今，很多供应商通过提供自动化数据准备和算法选择的层次，可以使数据智能业务用户采用人工智能技术，从而消除了机器学习的神秘感。

　　为什么很多公司仍在努力构建从采集数据到获得洞察力的平稳运行的管道?他们希望投资和采用机器学习算法来分析数据，并做出商业预测。

　　为云计算服务团队提供机器学习功能的系统不仅是一个错误，而且也是危险的。