实习报告范文3000字（实习报告范文5000字）

投稿用户 • 2022年8月30日 pm10:38 • 免费起名 • 阅读 568

2022年8月，Appen发布了《2022年人工智能和机器学习现状报告》（

2022 State of AI and Machine Learning Report

）。该报告是一份年度报告，重点关注各行业所有规模的公司在进一步提高人工智能成熟度时所实施的战略。最新版本是Appen发布的第八版，

重点介绍了数据管理和安全、负责任的人工智能和外部数据提供者的顶级方法以及它们在推动进步中的作用

。

摘译 | 林心雨/赛博研究院实习研究员

来源 | Appen, Unite.AI

《人工智能和机器学习现状》是一项跨行业的研究，旨在通过企业及其高级决策者和技术从业者的观点，提供人工智能和机器学习现状的概述。这份报告的目标在于帮助理解人工智能的采用，人工智能生命周期中数据管理的成熟度，以及负责任的人工智能的价值。

随着领导者和实践者对数据搜寻、数据准备、模型训练和部署以及模型评估四个关键阶段的理解，人工智能生命周期的数据被赋予了更高的价值。随着更成熟的市场的建立，组织正在寻求合作伙伴来启动和维护人工智能计划。数据搜寻和数据准备可能是一项艰巨的任务，企业很快了解到有高效和有效的资源可以减轻他们的数据科学家的负担。

主要发现

该报告的主要内容涉及数据搜寻、数据质量、模型评估、人工智能采用和数据伦理。

该报告的主要发现之一是51%的参与者同意数据准确性对其人工智能用例至关重要。众所周知，准确和高质量的数据对于人工智能模型的成功至关重要，但许多商业领袖在实现数据准确性方面的理想与现实存在巨大差距。

另一个关键的收获是，公司越来越多地将注意力转移到负责任的人工智能上并使其战略日趋成熟。越来越多的商业领袖和技术专家正在努力提高推动人工智能项目的数据质量，从而促进包容性数据集和无偏见的模型。报告发现，80%的受访者认为数据多样性“极其重要”或“非常重要”。它还发现，95%的受访者同意合成数据将成为创建包容性数据集的关键参与者。

以下是该报告的其他一些关键要点：

数据搜寻：42%的技术专家表示，人工智能生命周期的数据来源阶段非常具有挑战性。然而，商业领袖不太认为数据来源非常具有挑战性(24%)。

数据质量：超过一半的受访者表示数据准确性对人工智能的成功至关重要，但只有6%的受访者表示数据准确性高于90%。

模型评估：关于人机交互机器学习的重要性有一个强烈的共识，81%的受访者认为它非常重要或极其重要。97%的受访者表示人机交互评估对于准确的模型性能很重要。

人工智能采用：技术专家们对于他们的组织是否领先，甚至是否与同行业的其他组织齐头并进存在分歧。与欧洲的受访者相比，美国的受访者更有可能表示，他们的组织在采用人工智能方面领先于行业内的其他组织。

数据伦理：93%的受访者同意负责任的人工智能是其组织内所有人工智能项目的基础。

结论

改变是好的，特别是当它意味着企业和领导者可以投入更多的时间和精力来规划有人工智能的未来。今年，双方在优先事项上进行了强有力的协调，产生了一些积极的变化。在受访者中，人们一致认为，用于人工智能模型的数据来源应该负责任、多样化，并保持高质量。

该报告的研究结果表明，商业领袖和从业者一致认为，高质量的数据对于创建成功的人工智能模型至关重要。一些回应表明，人工智能的采用和聚焦阶段花费了更多的时间。公司不再为了在人工智能竞争中保持领先地位而竞争，而是认为自己处于一个安全的位置，有能力花更多的时间规划下一步。花更多的时间做决定可以减少耗费的成本。然而，仍然能够看到大型公司的预算不断增加，这是因为他们正在寻求与外部数据合作伙伴合作，以满足他们的人工智能需求。随着这些预算的增加，未来几年人工智能采用阶段的花费也会不断增长。

结合企业对数据采购的变化和要求，他们一直在寻找一个单一的合作伙伴，以帮助管理人工智能生命周期的所有阶段的数据，从而保证获得高质量的数据。这些焦点转变不仅是为了让大型公司保持领先地位，而且是为了确保任何规模的公司都能跟上消费者的需求和期望。人工智能可能还不是所有组织的关键产品，但美国内外日益增长的兴趣表明，战略决策者将人工智能举措视为确立市场领导地位的一种手段。

新冠疫情对该行业的持续增长起到了重要作用。企业之间不再是相互追赶，而是在为人工智能的下一个进步小心翼翼地做规划，以确保未来不会再次出现这种情况。

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