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Appen Limited (ASX: APX), 효과적인 AI 시스템을 대규모로 구축하는 조직을 위한 고품질 트레이닝 데이터의 선도적인 제공업체는 오늘 2020년을 위한 AI 상태 리포트를 발표했다.
2020년 상태 리포트는 여러 산업 및 대규모 조직의 고위급 비즈니스 리더와 기술자에 대한 연구의 결과이다. 이 설문조사는 AI 의사결정자로부터의 반응을 수집함으로써 확장되는 AI 및 머신러닝 풍경의 주요 특성을 조사하고 식별하는 것을 목표로 했다.
여러 가지 주요 결론이 있었다:
- 几乎 3/4의 조직이 AI가 비즈니스에 중요하다고 말했지만, 거의 절반이 자신의 조직이 AI 여정에서 뒤처져 있다고 느꼈다.
- 500만 달러 이상의 AI 예산은 전년比 2배로 증가했다.
- 점점 더 많은 기업들이 책임있는 AI를 비즈니스 성공의 구성 요소로 간주하고 있지만, 25%의 회사만이 편향되지 않은 AI가 임무에 중요하다고 말했다.
- 4분의 3의 조직이 최소한 분기별로 AI 모델을 업데이트한다고 보고했으며, 이는 배포 후 모델의 생명주기에 대한 초점을 나타낸다.
- 강력한 AI 인프라를 구축하는 데 중요한 비즈니스 리더와 기술자 간의 간격은 여전히 존재한다.
- 격동의 시대에도 불구하고, 응답자의 2/3 이상이 COVID-19가 자신의 AI 전략에 부정적인 영향을 미치지 않을 것으로 예상한다.
주요 발견 중 하나는 응답자의 거의 절반이 자신의 회사에 AI 여정에서 뒤처져 있다고 느끼고 있다는 것이다. 이는 전략적 필요와 실행 능력 사이에 중요한 간격이 존재한다는 것을 시사한다.
데이터 및 데이터 관리의 부족은 주요 도전으로 보고되었으며, 이는 AI 및 ML 모델 배포의 기초인 트레이닝 데이터를 포함한다. 따라서 93%의 회사에서 높은 품질의 트레이닝 데이터가 성공적인 AI에 중요하다고 보고했다.
조직은 또한 2020년에 2019년보다 25% 더 많은 데이터 유형(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등)을 사용했다고 보고했다. 모델이 더 자주 업데이트되는 것은 물론, 팀이 점점 더 많은 데이터 유형을 사용하고 있으며, 이는 신뢰할 수 있는 트레이닝 데이터에 대한 투자의 증가로 이어질 것이다.
AI의 지수적 성장의 한 가지 주요 지표는 AI 이니셔티브의 급격한 연간 성장이었다. 2019년에 실행관이 AI 이니셔티브를 소유한 비율은 39%에 불과했다. 2020년에는 실행관이 AI 이니셔티브를 소유한 비율이 71%로 급격히 증가했다. 실행관의 소유권이 증가함에 따라 500만 달러 이상의 예산을 보유한 조직의 수도 2배로 증가했다.
글로벌 클라우드 제공업체는 2019년 대비 데이터 과학 및 ML 도구로 상당한 지지를 얻었다. 이는 예산과 실행관의 감독이 증가한 결과일 수 있다. 더욱印상적인 것은 글로벌 클라우드 머신러닝 제공업체를 사용하는 응답자의 증가이다. 이는 Microsoft Azure (49%), Google Cloud (36%), IBM Watson (31%), AWS (25%), Salesforce Einstein (17%)으로 식별된다. 이러한 선두 주자들은 모두 2019년 대비 2자릿수 채택 증가를 보였다. 이는 더 많은 회사들이 규모를 늘리면서 그들과 함께 규모를 늘릴 수 있는 솔루션을 찾고 있음을 증명한다.
AI 개발자가 주목해야 할 사항 중 하나는 모델을 구축하는 데 사용되는 언어의 가변성이 2019년부터 변경되었다는 것이다. Python은 2019년과 2020년 모두에서 가장 많이 사용되는 언어였지만, SQL과 R은 2019년에 2위와 3위를 차지했다. 그러나 2020년에는 Java, C/C++, JavaScript가 상당한 지지를 얻었다. Python, R, SQL은 종종 시제 단계를 나타내는 반면, Java, C/C++, JavaScript는 생산 단계 언어이다.
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