एपेन की स्टेट ऑफ एआई वार्षिक रिपोर्ट में महत्वपूर्ण उद्योग विकास का खुलासा हुआ

एपेन लिमिटेड (एएसएक्स: एपीएक्स), उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के प्रमुख प्रदाता जो बड़े पैमाने पर प्रभावी एआई सिस्टम बनाते हैं, ने आज अपनी वार्षिक स्टेट ऑफ एआई रिपोर्ट 2020 की घोषणा की।

स्टेट ऑफ एआई 2020 रिपोर्ट एक क्रॉस-इंडस्ट्री, बड़े संगठनों के वरिष्ठ व्यवसायिक नेताओं और प्रौद्योगिकीविदों के अध्ययन का परिणाम है। सर्वेक्षण का उद्देश्य एआई और मशीन लर्निंग लैंडस्केप की मुख्य विशेषताओं की जांच करना और पहचानना था और एआई निर्णय लेने वालों से प्रतिक्रिया एकत्र करना था।

कई प्रमुख निष्कर्ष थे:

• लगभग 3 में से 4 संगठनों ने कहा कि एआई उनके व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन लगभग आधे महसूस करते हैं कि उनका संगठन एआई यात्रा में पीछे है।
• 5 मिलियन डॉलर से अधिक के एआई बजट में वर्ष-दर-वर्ष वृद्धि हुई
• उद्यमों की बढ़ती संख्या व्यवसायिक सफलता के घटक के रूप में जिम्मेदार एआई के पीछे आ रही है, लेकिन केवल 25% कंपनियों ने कहा कि निष्पक्ष एआई मिशन-महत्वपूर्ण है।
• 4 में से 3 संगठन अपने एआई मॉडल को कम से कम त्रैमासिक अद्यतन करने की रिपोर्ट करते हैं, जो तैनाती के बाद मॉडल के जीवन पर ध्यान केंद्रित करता है।
• व्यवसायिक नेताओं और प्रौद्योगिकीविदों के बीच की खाई जारी है,尽管 उनके संरेखण एक मजबूत एआई बुनियादी ढांचे के निर्माण में महत्वपूर्ण है।
• अस्थिर समय के बावजूद, उत्तरदाताओं के दो-तिहाई से अधिक को अपनी एआई रणनीतियों पर कोविड-19 का कोई नकारात्मक प्रभाव नहीं पड़ने की उम्मीद है।

एक प्रमुख निष्कर्ष यह है कि जिन लोगों ने उत्तर दिया उनमें से लगभग आधे महसूस करते हैं कि उनकी कंपनी अपनी एआई यात्रा में पीछे है, जो एक महत्वपूर्ण अंतर को दर्शाता है जो रणनीतिक आवश्यकता और निष्पादन क्षमता के बीच मौजूद है।

डेटा और डेटा प्रबंधन की कमी को एक मुख्य चुनौती के रूप में बताया गया था, जिसमें प्रशिक्षण डेटा भी शामिल है जो एआई और एमएल मॉडल तैनाती के लिए मूलभूत है। इसलिए, यह आश्चर्य की बात नहीं है कि 93% कंपनियों का मानना है कि उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा एआई की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।

संगठनों ने 2020 में 2019 की तुलना में 25% अधिक डेटा प्रकार (पाठ, छवि, वीडियो, ऑडियो, आदि) का उपयोग करने की भी सूचना दी। न केवल मॉडल अधिक बार अद्यतन हो रहे हैं, बल्कि टीमें बढ़ती संख्या में डेटा प्रकार का उपयोग कर रही हैं, और यह विश्वसनीय प्रशिक्षण डेटा में निवेश की बढ़ती आवश्यकता में अनुवाद करेगा।

एआई के असाधारण विकास का एक प्रमुख संकेत एआई पहलों में तेजी से वर्ष-दर-वर्ष वृद्धि थी। 2019 में, केवल 39% कार्यकारी एआई पहलों के मालिक थे। 2020 में, एआई के स्वामित्व वाले कार्यकारी 71% तक बढ़ गए। इस वृद्धि के साथ, 5 मिलियन डॉलर से अधिक के बजट वाले संगठनों की संख्या भी दोगुनी हो गई।

वैश्विक क्लाउड प्रदाताओं ने 2019 की तुलना में डेटा विज्ञान और एमएल टूल्स के रूप में महत्वपूर्ण प्रगति की। यह बढ़े हुए बजट और कार्यकारी पर्यवेक्षण के कारण हो सकता है। और भी प्रभावशाली बात यह है कि वैश्विक क्लाउड मशीन लर्निंग प्रदाताओं का उपयोग करने वाले उत्तरदाताओं की संख्या में वृद्धि हुई है, जिनमें माइक्रोसॉफ्ट एज्योर (49%), गूगल क्लाउड (36%), आईबीएम वाटसन (31%), एएमएजेड (25%), और सेल्सफोर्स आइंस्टीन (17%) शामिल हैं। प्रत्येक अग्रणी ने 2019 की तुलना में दो-अंकों की गोद लेने में वृद्धि देखी, जो यह साबित करता है कि जैसे ही अधिक कंपनियां बड़े पैमाने पर बढ़ रही हैं, वे समान रूप से बढ़ने में सक्षम समाधानों की तलाश कर रही हैं।

एआई डेवलपर्स को जिस बात पर ध्यान देना चाहिए, वह यह है कि मॉडल बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली भाषाओं में भी परिवर्तन हुआ है। जबकि पाइथन 2019 और 2020 दोनों में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली भाषा बनी हुई है, एसक्यूएल और आर 2019 में दूसरी और तीसरी सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली भाषा थीं। हालांकि, 2020 में, जावा, सी/सी++, और जावास्क्रिप्ट ने महत्वपूर्ण प्रगति की। पाइथन, आर, और एसक्यूएल अक्सर पायलट चरण की ओर इशारा करते हैं, जबकि जावा, सी/सी++, और जावास्क्रिप्ट उत्पादन चरण की भाषाएं हैं।

अधिक जानने के लिए, हम पूरी स्टेट ऑफ एआई और मशीन लर्निंग रिपोर्ट डाउनलोड करने की सलाह देते हैं।