12.28.2016
By Rob Daly

Outlook 2017: Adela Quinones and Mark Dimont, Bloomberg

This entry is part 10 in the series Outlook 2017
 
This entry is part 10 in the series Outlook 2017

&nbsp

Adela Quinones is news product manager at Bloomberg.
Mark Dimont is product manager, news and social media applications at Bloomberg.

 

What will 2017 be known as?

Adela Quinones, Bloomberg

Adela Quinones,
Bloomberg

Adela Quinones: The new year will be known as “the year of machine learning and data-driven decision making as a core competency.” As the “Internet of Things” proliferates and there are too many data points for a team of analysts to derive insight from, machines will take over the core data aggregation and analysis tasks in a much more structured way. Companies will be able to adapt strategies much more quickly and become far more efficient as they leverage data analytics in everything they do.

Mark Dimont: It will be cyborg news, where human curators combine with machine learning tools and automated story generation to improve classification, personalization, volume management, and quality control of content.

 

What will be the next AI watershed for the industry in 2017?

Quinones: Neural networks will move from being a buzzword to a key tool in the toolbox of organizations looking to scale core AI “classification” problems. The barrier to entry for using neural networks was reduced when Google open sourced TensorFlow making it possible for organizations without dedicated machine learning teams to leverage basic machine learning. Companies will begin to throw data into the cloud at scale and use neural networks to paint a picture of where they should go next in terms of product development and issue resolution, among other things.

Mark Dimont,Bloomberg

Mark Dimont,
Bloomberg

Dimont: AI as a service. Companies will make AI more extensible and essentially allow AI services to be generalized and integrated with their applications. For example, perhaps one day Amazon’s voice recognition will combine with Google’s translation to power your LG refrigerator shopping list scanner.

 

What changes should the industry see in regards to machine learning and AI in 2017?

Quinones: I think we’ll see more of a realization that good clean data from “expert sources” is critical to machine learning. Even the most advanced and sophisticated algorithms cannot derive much value if they aren’t given high quality, curated data sets to derive meaning from. Experts are needed to make sense of model results and provide feedback where models fail to paint a full picture. Companies will move analysts from data gathering and computation tasks, to model training and insight generation.

Dimont: Hacking is real and news- and social media- manipulation is easier, more frequent and more pervasive than most people ever believed.

 

Which hot topics/hype should be retired at the end of 2016?

Dimont: Big Data- the ability to take in, analyze, and derive insights from large datasets- is now table stakes for any organizations. It was much hyped in the past, but now just comes with the territory.

 

What changes do you expect to see in regards to machine learning and AI in 2017?

Dimont: In financial services particularly, there is a massive focus on finding structure in unstructured data sets. The alpha is gone from most traditional datasets so I expect to see a tremendous amount of creativity in 2017 in how machine learning is used to derive new and interesting financial insights.

Đọc Truyện Ngôn Tình Online
Đọc truyện ngôn tình online cập nhật liên tục
Đọc Truyện Kiếm Hiệp Online
Đọc truyện kiếm hiệp gây cấn online cập nhật liên tục
Đọc Truyện Kiếm Hiệp Online
Đọc truyện tiên hiệp gây cấn online cập nhật liên tục
Đọc Truyện Tiểu Thuyết Online
Đọc truyện tiểu thuyết gây cấn online cập nhật liên tục
Hướng Dẫn Nấu Ăn các món ăn đặc sản
Khám phá du lịch Việt Nam du lịch giá rẻ
Trang điểm làm đẹp tự nhiên hàn quốc
Trang điểm làm đẹp tự nhiên nhật bản
Review điện thoại sản phẩm công nghệ mới mỗi ngày
Phân tích lưu lượng mạng – BRO NSM – P1 Bro là một dự án mã nguồn mở, cung cấp cho người dùng một giải pháp giám sát hệ thống, phân tích lưu lượng, thay đổi dữ liệu gói tin
Phân tích lưu lượng mạng – BRO NSM – P2 Bro NSM hỗ trợ triển khai trên nhiều nền tảng hệ điều hành, kiến trúc CPU khác nhau; với phiên bản miễn phí
Phân tích lưu lượng mạng – BRO NSM – P2 Bro NSM trong việc phân tích dữ liệu gói tin PCAP được thu thập từ dữ liệu tcpdump
bảo mật mạng Các bài nghiên cứu, xây dựng giải pháp mạng, phương pháp tấn công mạng; hệ thống IDS, network security monitoring; tường lửa,…
giới thiệu Intel Edison Các bài viết giới thiệu Intel Edison trong phát triển IoT và bảo mật.
Intel Edison – Wifi và ứng dụng trong mô hình mạng – P5 Intel Edison được tích hợp sẵn tính năng thu, phát Wifi giúp cho người dùng linh động trong việc phát triển các mô hình IoT cho từng trường hợp cụ thể. Trong bài viết này, tôi sẽ thực hiện hướng dẫn các kỹ thuật điều chỉnh và tùy biến mạng Wifi để ứng dụng vào môi trường mạng TCP/IP.
Giới thiệu Intel Edison Intel Edison là một kiến trúc máy tính có kích thước khá nhỏ tương đương một con tem; nó sẽ thay đổi cách nhìn của bạn về hệ thống tích hợp trong tương lai với sự phát triển ngày càng rộng rãi xu hướng IoT.
Intel Edison – Bluetooth – P2 Intel Edison được tích hợp sẵn Bluetooth Smart/Low Energy (BLE) cho phép bạn có thể kết nối đến Edison từ điện thoại thông minh và phù hợp cho bất kỳ dự án IoT nào mà bạn sẽ thực hiện trong tương lai thông qua Bluetooth.
Intel Edison – Tùy biến Bluetooth – P3 Mã nguồn BlueZ được cài đặt trên nền Yocto Linux cho phép người dùng Intel Edison tùy biến mạnh mẽ các thông số bluetooth một cách dễ dàng thông qua các tập tin cấu hình.
Tấn công máy tính Windows sử dụng Responder Việc tận dụng các tính năng phần cứng từ Edison (Wireless, Wired hardware) và tính tương thích mạnh mẽ của Yocto linux đã giúp choviệc phát triển các dạng tấn công trên môi trường đòi hỏi tính linh động trở nên dễ dàng.
Truyện tiểu thuyết tiểu thuyết cập nhật mới
Thủ thuật chương trình
Hướng dẫn làm trang sức tự làm trang sức đẹp và dễ dàng
Giới thiệu SDR – Ứng dụng MATLAB và RTL-SDR trong nghiên cứu sóng vô tuyến SDR cung cấp những khả năng phát triển linh động hơn nhiều so với phương pháp truyền thống sử dụng Crystal Radio Set rtl-sdr

Giới thiệu SDR – Theo dõi thông tin chuyến bay sử dụng MATLAB và RTL-SDR thu nhận tín hiệu ADS-B Automatic Dependent Surveillance Broadcast (ADS-B) là một công nghệ được sử dụng trong việc giám sát vị trí của máy bay khi đang hoạt động trên không. ADS-B cho phép máy bay gởi dữ liệu định kỳ theo khoảng thời gian cố định nhằm thông báo các thông tin như vị trí, độ cao, tốc độ, mã chuyến bay, số hiệu máy bay và các thông tin khác.

(Visited 307 times, 1 visits today)

Related articles

  1. Machines 'Learn' Front Office
    Contributed Content

    Is AI Ready for Compliance?

    Making the distinction between artificial intelligence and machine learning.

  2. Changing the Cyber-Security Paradigm

    The service detects unauthorized access and movement of data using machine learning.

  3. Supervised machine learning brings more transparency to corporate issuance.

  4. Machines 'Learn' Front Office
    Latest News

    AI Takes on Research

    Automation is the way to differentiate.

  5. Machines 'Learn' Front Office
    Latest News

    OTAS Brings AI to TCA

    Vendor taps the Haskell language to power its new platform.