在这个数据爆炸的时代，用户对个性化服务的要求越来越高，他们不再满足于统一的用户体验，而是希望系统能够根据自己的兴趣喜好，提供相应的推荐内容以及有针对性的服务，推荐系统在这样的背景下应运而生。

精炼和标记数据对于AI的发展至关重要，当您提供的优质数据与您的需求不符时，请寻找合成数据来填补空白，我们都听过这样的话：“钻石是女孩的的朋友。” 合成数据生成的目标是生成足够修饰的数据，以训练有效的机器学习模型-包括分类，回归和聚类。当通过它们处理真实数据时，这些模型必须表现得一样好，就好像它们是用自然数据构建的一样，在数据稀疏，稀少或获取成本昂贵的行业中，合成数据可能会非常有价值。常见的用例包括异常检测或处理高度敏感数据的问题，例如与私人健康相关的问题。无论挑战是由于数据敏感性还是数据稀缺性，综合数据都可以填补空白。

您可以从社交媒体中挖掘什么样的数据，正确完成这项工作需要什么？好处：可以从社交媒体中收集哪些信息？社交媒体已经发展成为一种工具，其用途远远超出了初的意图，无论它是与朋友和家人保持联系，与业务联系人保持联系还是仅仅是分享照片。由于社交媒体的即时性，现在可以实时监控对话。这些对话通常起源于移动设备，这意味着它们的数据具有时空成分，并且通过将数据与流行文化主题，政治事件甚至自然灾害的标题进行合并，可以收集新的见解。

AI和ML的普及对您的企业具有广泛的影响。以下是AI推动明年发展的三个重要趋势，随着对其他​​AI应用程序需求的增长，企业将需要投资有助于其加快数据科学流程的技术，但是实现和优化机器学习模型只是数据科学挑战的一部分，实际上数据科学家必须执行的绝大多数工作通常与ML模型的选择和优化之前的任务相关，例如特征工程-数据科学的核心。

在即将到来的十年中，跨行业的业务将发生革命性变化，大部分变化将通过分析来推动，2020年将是一个起点，并将重点关注增强分析，到了十年末，我们有时间反思和回顾过去十年在商业智能和分析领域发生的重大变化。比尔·盖茨曾经说过：我们总是高估了未来两年内将发生的变化，而低估了未来十年内将发生的变化。

到2020年，企业可能会意识到云毕竟不是他们所希望的一切，向NoSQL的迁移将停止，并且ML将投入运营，企业对云的幻想破灭了由于电表始终处于运行状态，因此对云的幻灭将开花，赶赴云端的公司完成了他们的阶段项目，并意识到他们正在运行与以前相同的应用程序，而没有利用新的数据源来使它们充满AI，他们的运营支出实际上增加了，因为人工操作员的节省完全被始终运行的应用程序的云计算资源的成本所压倒，这些资源在本地部署时已被资本化，但现在已成为损益表。