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एपेन की स्टेट ऑफ एआई वार्षिक रिपोर्ट में महत्वपूर्ण उद्योग विकास का पता चलता है
बड़े पैमाने पर प्रभावी एआई सिस्टम बनाने वाले संगठनों के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के अग्रणी प्रदाता ऐपेन लिमिटेड (एएसएक्स: एपीएक्स) ने आज अपनी वार्षिक घोषणा की एआई रिपोर्ट की स्थिति 2020 के लिए।
स्टेट ऑफ एआई 2020 रिपोर्ट वरिष्ठ व्यापारिक नेताओं और प्रौद्योगिकीविदों के क्रॉस-इंडस्ट्री, बड़े-संगठन अध्ययन का आउटपुट है। सर्वेक्षण का उद्देश्य एआई निर्णय निर्माताओं से प्रतिक्रियाएं एकत्र करके विस्तारित एआई और मशीन लर्निंग परिदृश्य की मुख्य विशेषताओं की जांच और पहचान करना था।
इसमें कई महत्वपूर्ण निष्कर्ष थे:
- जबकि 3 में से लगभग 4 संगठनों ने कहा कि एआई उनके व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण है, लगभग आधे को लगता है कि उनका संगठन उनकी एआई यात्रा में पीछे है।
- $5M से अधिक का AI बजट साल-दर-साल दोगुना हो गया
- व्यावसायिक सफलता के एक घटक के रूप में उद्यमों की बढ़ती संख्या जिम्मेदार एआई के पीछे लग रही है, लेकिन केवल 25% कंपनियों ने कहा कि निष्पक्ष एआई मिशन-महत्वपूर्ण है।
- 3 में से 4 संगठन कम से कम त्रैमासिक रूप से अपने एआई मॉडल को अपडेट करने की रिपोर्ट देते हैं, जो तैनाती के बाद मॉडल के जीवन पर ध्यान केंद्रित करने का संकेत देता है।
- एक मजबूत एआई बुनियादी ढांचे के निर्माण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के बावजूद, व्यापारिक नेताओं और प्रौद्योगिकीविदों के बीच अंतर जारी है।
- अशांत समय के बावजूद, दो-तिहाई से अधिक उत्तरदाताओं को अपनी AI रणनीतियों पर COVID-19 से किसी भी नकारात्मक प्रभाव की उम्मीद नहीं है।
प्रमुख निष्कर्षों में से एक यह है कि प्रतिक्रिया देने वालों में से लगभग आधे लोगों को लगता है कि उनकी कंपनी उनकी एआई यात्रा में पीछे है, इससे पता चलता है कि रणनीतिक आवश्यकता और निष्पादित करने की क्षमता के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर मौजूद है।
डेटा और डेटा प्रबंधन की कमी को एक मुख्य चुनौती के रूप में बताया गया था, इसमें प्रशिक्षण डेटा शामिल है जो एआई और एमएल मॉडल परिनियोजन का आधार है, इसलिए, आश्चर्यजनक रूप से, 93% कंपनियां रिपोर्ट करती हैं कि सफल एआई के लिए उच्च गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा महत्वपूर्ण है।
संगठनों ने 25 की तुलना में 2020 में 2019% अधिक डेटा प्रकारों (पाठ, छवि, वीडियो, ऑडियो, आदि) का उपयोग करने की भी सूचना दी है। न केवल मॉडलों को अधिक लगातार अपडेट मिल रहे हैं, बल्कि टीमें तेजी से अधिक डेटा प्रकारों का उपयोग कर रही हैं, और इसका अनुवाद होगा विश्वसनीय प्रशिक्षण डेटा में निवेश की बढ़ती आवश्यकता।
एआई की घातीय वृद्धि का एक प्रमुख संकेतक एआई पहल में साल-दर-साल तेजी से वृद्धि थी। 2019 में, केवल 39% अधिकारियों के पास AI पहल थी। 2020 में, AI का कार्यकारी स्वामित्व बढ़कर 71% हो गया। कार्यकारी स्वामित्व में इस वृद्धि के साथ, $5M से अधिक बजट की रिपोर्ट करने वाले संगठनों की संख्या भी दोगुनी हो गई।
वैश्विक क्लाउड प्रदाताओं ने 2019 की तुलना में डेटा विज्ञान और एमएल टूल के रूप में महत्वपूर्ण आकर्षण प्राप्त किया है। यह बढ़े हुए बजट और कार्यकारी निरीक्षण के कारण हो सकता है। इससे भी अधिक प्रभावशाली बात यह है कि वैश्विक क्लाउड मशीन लर्निंग प्रदाताओं का उपयोग करके रिपोर्ट करने वाले उत्तरदाताओं की संख्या में वृद्धि हुई है, जिनकी पहचान इस प्रकार है: Microsoft Azure (49%), Google क्लाउड (36%), IBM वॉटसन (31%), AWS (25%) , और सेल्सफोर्स आइंस्टीन (17%)। इनमें से प्रत्येक अग्रणी धावक ने 2019 की तुलना में दोहरे अंकों में वृद्धि देखी, जिससे साबित होता है कि जैसे-जैसे अधिक कंपनियां बड़े पैमाने पर आगे बढ़ रही हैं, वे ऐसे समाधानों की तलाश कर रहे हैं जो उनके साथ बड़े पैमाने पर हो सकें।
एआई डेवलपर्स जिस बात पर ध्यान देना चाहते हैं वह यह है कि मॉडल बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली भाषाओं में परिवर्तनशीलता भी 2019 से बदल गई है। जबकि पायथन 2019 और 2020 दोनों में सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली भाषा बनी हुई है, एसक्यूएल और आर दूसरी और तीसरी सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली भाषा हैं। 2019 में भाषा। हालाँकि, 2020 में, Java, C/C++ और JavaScript ने महत्वपूर्ण आकर्षण प्राप्त किया। पायथन, आर, और एसक्यूएल अक्सर पायलट चरण के संकेतक होते हैं, जबकि जावा, सी/सी++, और जावास्क्रिप्ट अधिक उत्पादन चरण की भाषाएं हैं।
अधिक जानने के लिए, हम संपूर्ण डाउनलोड करने की सलाह देते हैं एआई और मशीन लर्निंग की स्थिति रिपोर्ट.
