Gartner, 데이터 과학 및 기계 학습의 미래를 형성하는 주요 동향 파악

Gartner, Inc.는 오늘 특히 초점이 생성 AI로 이동함에 따라 인공 지능(AI)에서 증가하는 데이터의 중요성을 충족하기 위해 업계가 빠르게 성장하고 발전함에 따라 데이터 과학 및 기계 학습(DSML)의 미래에 영향을 미치는 주요 동향을 강조했습니다. 투자.

오늘 시드니에서 열린 Gartner 데이터 및 분석 서밋에서 Gartner의 이사 분석가인 Peter Krensky는 다음과 같이 말했습니다. 데이터 중심 규율. 이는 이제 생성 AI에 대한 열정에 힘입어 이루어졌습니다. 잠재적인 위험이 나타나고 있는 동시에 데이터 과학자와 해당 조직을 위한 많은 새로운 기능과 사용 사례도 나타나고 있습니다.”

Gartner에 따르면 DSML의 미래를 형성하는 주요 동향은 다음과 같습니다.

동향 1: 클라우드 데이터 생태계 데이터 생태계는 독립형 소프트웨어 또는 혼합 배포에서 완전한 클라우드 네이티브 솔루션으로 이동하고 있습니다. Gartner는 2024년까지 클라우드의 새로운 시스템 배포 중 50%가 수동으로 통합된 포인트 솔루션이 아닌 응집력 있는 클라우드 데이터 생태계를 기반으로 할 것으로 예상합니다.

Gartner는 조직이 분산된 데이터 문제를 해결하는 능력과 즉각적인 환경 외부의 데이터 소스에 액세스하고 통합하는 능력을 기반으로 데이터 생태계를 평가할 것을 권장합니다.

트렌드 2: 엣지 AI 엣지 AI에 대한 수요는 엣지에서 생성되는 시점에서 데이터 처리를 지원하여 조직이 실시간 통찰력을 얻고, 새로운 패턴을 감지하며, 엄격한 데이터 개인 정보 보호 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원하기 위해 증가하고 있습니다. Edge AI는 또한 조직이 AI의 개발, 조정, 통합 및 배포를 개선하는 데 도움이 됩니다.

Gartner는 심층 신경망에 의한 모든 데이터 분석의 55% 이상이 엣지 시스템의 캡처 시점에서 발생할 것으로 예측합니다. 이는 2021년의 10% 미만에서 증가한 것입니다. 조직은 이를 위해 필요한 애플리케이션, AI 교육 및 추론을 식별해야 합니다. IoT 엔드포인트 근처의 엣지 환경으로 이동합니다.

트렌드 3: 책임감 있는 AI 책임감 있는 AI는 AI를 사회와 그 자체에 대한 위협이 아닌 긍정적인 힘으로 만듭니다. 이는 비즈니스 및 사회적 가치, 위험, 신뢰, 투명성 및 책임 등 조직이 독립적으로 다루는 AI를 채택할 때 올바른 비즈니스 및 윤리적 선택을 내리는 데 필요한 여러 측면을 다룹니다. Gartner는 2025년까지 AI 공급업체 중 1%에 사전 훈련된 AI 모델이 집중되면 책임 있는 AI가 사회적 문제가 될 것이라고 예측합니다.

Gartner는 조직이 AI 가치를 제공하기 위해 위험 비례 접근 방식을 채택하고 솔루션과 모델을 적용할 때 주의를 기울일 것을 권장합니다. 공급업체가 위험 및 규정 준수 의무를 관리하고 있는지 확인하여 잠재적인 금전적 손실, 법적 조치 및 평판 훼손으로부터 조직을 보호할 수 있도록 공급업체로부터 보증을 구하세요.

트렌드 4: 데이터 중심 AI 데이터 중심 AI는 더 나은 AI 시스템을 구축하기 위해 모델 및 코드 중심 접근 방식에서 데이터 중심 접근 방식으로의 전환을 나타냅니다. AI 관련 데이터 관리, 합성 데이터, 데이터 라벨링 기술과 같은 솔루션은 접근성, 볼륨, 개인 정보 보호, 보안, 복잡성 및 범위를 포함한 많은 데이터 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

합성 데이터를 생성하기 위해 생성 AI를 사용하는 것은 빠르게 성장하고 있는 영역 중 하나이며, 실제 데이터를 획득해야 하는 부담을 덜어주므로 머신러닝 모델을 효과적으로 훈련할 수 있습니다. Gartner는 2024년까지 AI 데이터의 60%가 현실, 미래 시나리오를 시뮬레이션하고 AI 위험을 제거하기 위해 합성될 것으로 예측합니다. 이는 2021년의 1%에서 증가한 수치입니다.

트렌드 5: AI 투자 가속화 AI에 대한 투자는 솔루션을 구현하는 조직뿐만 아니라 AI 기술 및 AI 기반 비즈니스를 통해 성장하려는 산업에서 계속 가속화될 것입니다. Gartner는 2026년 말까지 엄청난 양의 데이터를 학습한 대규모 AI 모델인 기초 모델에 의존하는 AI 스타트업에 100억 달러 이상이 투자될 것으로 예측합니다.