关注这五点可以帮助您的企业成功地使其数据科学民主化，我们生活在一个时代，人们，地方和事物在数字化方面比以往任何时候都活跃。结果，数据量正以惊人的速度增长。IDC在去年11月发布的一份报告中预测，全球数据领域将从2018年的33 ZB增长到2025年的175 ZB。数据的大小和复杂性已经超出了人们从中得出有意义的结论的能力。挑战在于使该数据“易于阅读”以提取有用的信息以支持决策。

当今的组织正在投资于技术和功能，以利用数据分析来保持相关性和竞争力。每天我们都会见证成功的用例，但是我们也收到无法达到其数据和分析目标的组织的来信。事实是，期望与现实之间存在巨大差距-还有很长的路要走。

机器学习通常通过教计算机赢得比赛来证明。现在是时候使用机器学习来赢得业务了，在整个人类历史上，我们一直对游戏着迷。他们让我们设定了目标目标和测试策略，以查看哪些是优越的。有些游戏本质上相对简单，获胜策略有限；其他则更复杂。

您如何教机器学习新技巧？从数学框架，游戏和人为试验与错误交互中收集的这些技术可以帮助指导您的AI模型训练，强化学习是常用的机器学习方法之一。它基本上遵循试错法在训练任何模型时做出决策，什么是强化学习、常用强化学习技巧、强化学习的实际应用。

到2025年，全球对话式AI领域有望从2020年的48亿美元增长到139亿美元。有人可以说COVID-19在其背后起着促进作用，随着日后准备将冠状病毒危机拖延至一段不确定的时间，人员不足的代理商，食品杂货店和金融组织已开始全力以赴，以整合聊天机器人和对话式AI工具来管理不断增长的电话涌入。

从处理侵犯隐私到预防抗议的一切可能，言论自由权是大数据管理中的有效考虑，关注民权问题之后，全球抗议活动的态势引发了人们对大数据使用的质疑。我们已经看到大数据用于通过面部识别和其他分析工具来预测和识别抗议者和抗议者，但是大数据也有助于发现虚假新闻，在倡导和抗议的世界中，在未经用户同意的情况下收集和使用如此多的数据的含义尤其令人发指。在这里，我们将探讨这些含义以及它们对现代世界的意义。