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Oxylabs對2023年的AI/ML預測：機器學習、內容生成技術和AI應用

在人工智能應用方面，企業需要獲取商業利益、構建技術框架和模型，以獲得更好的商業成果。

在人們為即將到來的一年做好準備的時候，行業專家對2020年人工智能和機器學習的發展進行了預測

　　NeurIPS2019大會公布了AutoDL自動機器學習系列挑戰賽的成績，在AutoWSL2019自動弱監督競賽中，清華大學和浪潮分別派出的隊伍入圍前三。

　　如今，越來越多的人呼吁迅速采取行動應對即將到來的全球變暖威脅。然而，解決環境問題的戰略進展仍然緩慢，而迫在眉睫的危機的速度只會加劇——廢物回收仍然是民眾為解決這一問題而采取的普遍行動，而且許多節能技術(例如太陽能發電)成本太高，無法更加普遍地采用。

器學習翻譯對于人們的交流非常有益，但是它們也有其局限性。

如今，很多供應商通過提供自動化數據準備和算法選擇的層次，可以使數據智能業務用戶采用人工智能技術，從而消除了機器學習的神秘感。

　　為什么很多公司仍在努力構建從采集數據到獲得洞察力的平穩運行的管道?他們希望投資和采用機器學習算法來分析數據，并做出商業預測。

　　為云計算服務團隊提供機器學習功能的系統不僅是一個錯誤，而且也是危險的。