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01、Streaming the IoT for Machine Learning將物聯網(IoT)串聯至機器學習
當前，相關研究正努力讓物聯網和流分析、機器學習結合起來。2019年，我們可以對這一主題的重大研究翹首以盼，一兩家初創企業有望從事相關服務或軟件營銷。
通常，機器學習使用“存儲”數據在“受控”的學習環境中進行訓練。在新的模型中，物聯網中的流數據提供有用信息，在一個不那麼“受控”的環境中實時支持機器學習。這個過程的主要目的是重點關注人機交流，讓機器面對各種情況可以作出更靈活更適當的反應。
從一種使用受控環境加有限訓練數據的訓練模型到一個更加開放的訓練系統，需要更復雜的算法。機器學習繼而訓練系統以合理的精度預測結果，隨着初級模型的調整和演進，邊緣計算或雲計算中的模型將根據需要進行協調以匹配這些變化。MapR(知名大數據企業)的首席應用程序設計師Ted Dunning說:
“我們將看到越來越多的企業以數據流的方式來處理計算，而不是僅僅處理數據並將其存入數據庫。這些數據流捕獲關鍵業務事件並反映業務結構，要構建這些大型的，基於流的系統，統一的數據結構是基礎。”
02、AI Platforms人工智能平臺
大數據作爲一種探索工具不斷髮展趨向成熟，一些企業因此獲得了可觀回報。最近的一項進展是人工智能平臺的使用，人工智能平臺將在未來十年產生重大影響。利用人工智能平臺處理大數據，是收集商業情報，提高效率的一個重要改進。Anil Kaul，Absolutdata(知名大數據企業)的首席執行官和聯合創始人說:
“我們發起了一個電子郵件活動，我認爲每個人都要用到大數據分析，但是通過使用人工智能，我們創造了51%的銷售增長額。當大數據分析找出你的既定目標對象時，人工智能會建議並生成應該發起的活動。”
人工智能平臺將在2019年普及。人工智能平臺比傳統框架更有效，平臺的設計，能夠建立與數據科學家和其他工作人員之間快速、高效的交流方式，多方降低成本，比如防止重複工作、自動完成基礎任務、消除簡單又耗時的內容(複製、數據處理和構建理想客戶檔案)。
人工智能系列還將提供數據治理，爲數據科學家和工作人員帶來最佳實踐。人工智能會成爲一個值得信賴的顧問，幫助確保均勻分工並快速完成工作。人工智能平臺可以分爲五層邏輯:
②實驗層：允許數據科學家開發、測試和驗證他們的假設。
③操作和部署層：支持模型管理和部署。這一層提供了管理各種“集裝箱化”模型和組件部署的工具。
④智能層：組織和交付智能服務，支持人工智能。
⑤體驗層：旨在通過使用增強現實、對話界面和手勢控制等技術與用戶交互。
大數據技術還在不斷變革之中，再不學習大數據技術你真的就落後了，現在報名學習大數據開發還來得及