在人工智能和机器学习领域，人们将在2019年看到智能应用程序的兴起。人工智能（AI）是激发公众和公司想象力的技术之一。长期以来，它一直是科幻小说中最受欢迎的主题，如今在日常生活中越来越受到关注。在2018年，人们看到了人工智能在全球各个行业中的广泛应用。许多组织使用它来改善运营，创新和增强客户体验。随着金融服务，电信和高科技将人工智能带入主流，汽车，医疗保健，能源和零售等其他行业和领域也开始接受这种新兴技术。行业组织预测，随着公司努力从所获得的数据中获取最大价值和竞争优势，人工智能将在2019年继续快速增长。让我们看一下推动人工智能兴起的因素以及未来可能发生的情况。数据技能数据可以说是人工智能的燃料。近年来，随着数据收集，分析和存储功能的显着增加，大多数组织发现它们具有巨大的潜在资源并且缺乏处理如此大量信息的能力。随着人际交往能力和技术的进步，这种情况在2018年开始发生变化。如何处理和使用数据仍然有很多复杂性，但是公司开始对帮助用户从数据中获得结果所需的特定技能以及如何将这些技能映射到可以接受培训的人员进行更深入的了解。被招募。公司一直在研究数据科学家与人工智能开发人员与传统应用程序开发人员之间的差异，他们所需的工具以及如何将它们集成到应用程序开发团队中。对于该领域的供应商而言，挑战在于使所有开发人员更轻松地访问人工智能。一些人正在构建机器学习框架，以帮助组织在各个用例中应用人工智能。在2019年，供应商和公司都需要继续扩大其技能范围，培训现有开发人员并引进新的数据科学家。为了解决数据科学家和其他数据工作者的短缺，公司需要吸引和激励年轻人参与，并进行培训和教育以满足对技能的需求。通过今年及以后的持续推广，人工智能可以为技术开发人员实现其潜在价值，并帮助他们挖掘大量的技术创新资源。聊天机器人在2018年变得越来越普遍的一种用例是聊天机器人。聊天机器人的日益普及源于公司渴望为用户提供与店内相同的在线体验，无论他们是零售商，银行客户，医疗保健患者，购物者还是其他消费者。聊天机器人之所以出色，是因为它们可以使用数据分析和算法来确定用户类别，从而快速响应客户并提供个性化服务。机器学习（ML）框架2018年该领域最大的惊喜之一是机器学习框架的集成仍在继续。人工智能和机器学习库和项目已经存在了数十年，但是在过去的5至7年中，人们已经看到了很多资金用于建立深度学习库和人工神经网络。该领域的一些主要制造商已经投入了大量资源和精力，并且正在吸引稀缺的人才。由于这些公司拥有比大学所能提供的更多的存储和计算能力基础架构，因此它们带领了许多研究人员从学术领域进入企业。人们希望通过巨额投资，这些主要参与者能够充分利用其资产，以将其积累的价值货币化。显而易见，组织可以从联合建设中受益，例如更快的创新和更多的开发人员，并且在当今的技术行业中，还朝着开源方向进行了大规模推广。也可以说，在当今巨大的云计算浪潮中，即使这些高价值框架也将成为用户的驱动因素。在这些大型企业拥有的云计算基础架构上运行的工作负载。智能应用程序如今，世界上有近85亿个移动通信设备，每天都有许多人使用智能手机（有些人甚至拥有多部智能手机）。一半或更多的移动应用程序可能具有人工智能功能，这些功能可以直接嵌入到应用程序中或在后端支持。例如