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 L'état de l'apprentissage automatique et de l'IA en 2028 Dans cinq ans, le paysage de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA) aura considérablement évolué. Les data scientists ont désormais accès à des outils et techniques puissants qui leur permettent de résoudre des problèmes de plus en plus complexes. Dans cet article, nous allons explorer l'état de l'apprentissage automatique et de l'IA en 2028, ainsi que les tâches et les outils de pointe que les scientifiques des données exploitent pour faire progresser le domaine. Apprentissage automatique quantique : Opportunités et défis L'un des développements les plus importants de ces dernières années a été l'intégration de l'informatique quantique à l'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage automatique quantique sont conçus pour exploiter la puissance des ordinateurs quantiques, ce qui permet un traitement plus rapide et plus efficace des gra

   5 tendances qui changent la donne et façonnent l'avenir de la science des données dans 5 ans Nous sommes en 2028, et il est clair que la science des données a évolué et s'est transformée. Cette évolution est en grande partie due aux progrès constants de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des technologies du big data. Dans les années à venir (à partir de 2023), nous pouvons nous attendre à voir émerger de nouveaux concepts et tendances passionnants qui pourraient façonner de manière significative l'avenir de ce domaine. 1. L'apprentissage automatique des machines (AutoML) L'une des tendances les plus prometteuses dans le domaine de la science des données, qui devrait prendre de l'ampleur au cours des prochaines années, est l'apprentissage automatique des machines, également connu sous le nom d'AutoML. Avec la demande croissante d'informations basées sur les données dans diverses industries, l'apprentissage a