ظهور و سقوط ترندهای علم داده: چشم‌اندازی از کنفرانس ۲۰۱۸–۲۰۲۴

حوزه علم داده در طول چند سال گذشته به طور چشمگیری تکامل یافته است، که این تحول ناشی از پیشرفت‌های تکنولوژیکی، تقاضای صنعت و تغییر اولویت‌ها در جامعه علمی است. با تجزیه و تحلیل عنوان‌ها و خلاصه‌های جلسات کنفرانس از سال ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۴، می‌توانیم ظهور و سقوط ترندهای کلیدی که این صنعت را شکل داده‌اند، ردیابی کنیم. این مقاله به بررسی چگونگی افزایش اهمیت موضوعات مختلف، کاهش کدام حوزه‌ها و اینکه این موضوع چه چیزی در مورد آینده علم داده به ما می‌گوید، می‌پردازد.

۲۰۱۸–۲۰۱۹: بحث‌های اولیه پیرامون MLOps و مهندسی هوش مصنوعی پراکنده بود و عمدتاً بر بهترین شیوه‌های یادگیری ماشین عمومی متمرکز بود.

۲۰۲۰–۲۰۲۲: با حرکت شرکت‌ها از آزمایش به تولید، ابزارهای MLOps مانند MLflow، Kubeflow و راهکارهای نظارت بر مدل، به طور چشمگیری برجسته شدند.

۲۰۲۳–۲۰۲۴: مهندسی هوش مصنوعی به موضوعی داغ تبدیل شد و فراتر از MLOps گسترش یافت تا شامل عوامل هوش مصنوعی، سیستم‌های خودمختار و تکنیک‌های استقرار مدل مقیاس‌پذیر شود.

MLOps به عنوان یک رشته ضروری برای مقابله با چالش‌های استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی ظهور کرد. در ابتدا، سازمان‌ها با نسخه‌بندی، نظارت و خودکارسازی به‌روزرسانی‌های مدل دست و پنجه نرم می‌کردند. با بلوغ MLOps، بحث‌ها از اتوماسیون ساده به هماهنگ‌سازی پیچیده شامل ادغام مداوم، استقرار (CI/CD) و تشخیص رانش مدل تغییر کرد. مهندسی هوش مصنوعی با ادغام عمیق‌تر سیستم‌های هوش مصنوعی در خطوط لوله مهندسی نرم‌افزار، این موضوع را گسترش داد و با پیچیده‌تر شدن برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی و تعبیه شدن در سیستم‌های دنیای واقعی، به یک زمینه حیاتی تبدیل شد.

نتیجه: تمرکز صنعت از ساخت مدل‌ها به قوی، مقیاس‌پذیر و قابل نگهداری کردن آنها تغییر کرده است.

۲۰۱۸–۲۰۲۰: پردازش زبان طبیعی (NLP) در حال پیشرفت بود و تمرکز آن بر روی جاسازی کلمات، BERT و تحلیل احساسات بود.

۲۰۲۱–۲۰۲۲: مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer) در مرکز توجه قرار گرفتند و GPT-3 بحث‌هایی را در مورد تولید متن هدایت کرد.

۲۰۲۳–۲۰۲۴: ظهور GPT-4، Claude و LLMهای متن‌باز بر بحث‌ها تسلط یافت و کاربردهای دنیای واقعی، تکنیک‌های تنظیم دقیق و نگرانی‌های ایمنی هوش مصنوعی را برجسته کرد.

انفجار هوش مصنوعی مولد و LLMها نحوه تعامل کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگان با هوش مصنوعی را دوباره تعریف کرده است. در ابتدا، تحقیقات NLP حول بهبود مدل‌های زبانی و جاسازی‌های سنتی متمرکز بود، اما معرفی ترانسفورمرها چشم‌انداز را تغییر داد. تا سال ۲۰۲۱، GPT-3 قابلیت‌های بی‌سابقه‌ای در تولید متن نشان داده بود که منجر به پذیرش گسترده آن شد. موج بعدی پیشرفت‌ها، از جمله LLMهای تنظیم‌شده و هوش مصنوعی چندوجهی، برنامه‌های کاربردی خلاقانه‌ای را در ایجاد محتوا، کمک به کدنویسی و عامل‌های مکالمه امکان‌پذیر کرده است. با این حال، با این رشد، نگرانی‌هایی در مورد اطلاعات نادرست، استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها ایجاد شد که به بحث در مورد استقرار مسئولانه هوش مصنوعی دامن زد.

نتیجه: تکامل سریع LLMها نشان می‌دهد که تغییر جهت از توسعه مدل به برنامه‌های کاربردی خاص دامنه و ملاحظات اخلاقی صورت گرفته است.

۲۰۱۸–۲۰۲۰: الگوریتم‌هایی مانند جنگل‌های تصادفی (random forests)، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVMs) و گرادیان بوستینگ (gradient boosting) از موضوعات مکرر مورد بحث بودند.

۲۰۲۱–۲۰۲۴: با تسلط یادگیری عمیق و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، علاقه به این الگوریتم‌ها کاهش یافت، زیرا بسیاری از کارهایی که قبلاً توسط تکنیک‌های ML کلاسیک انجام می‌شد، خودکار شدند.

در حالی که یادگیری ماشین سنتی هنوز هم اساسی است، تسلط آن در مواجهه با یادگیری عمیق و یادگیری ماشین خودکار (AutoML) کاهش یافته است. سال‌های اولیه شاهد بحث‌های گسترده‌ای در مورد مهندسی ویژگی، انتخاب مدل و تنظیم ابرپارامترها بود، اما با قدرتمندتر و در دسترس‌تر شدن شبکه‌های عصبی، علاقه به روش‌های ML کلاسیک کاهش یافت. امروزه، بسیاری از سازمان‌ها از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده یا چارچوب‌های AutoML استفاده می‌کنند که بسیاری از تنظیمات دستی مورد نیاز برای تکنیک‌های کلاسیک را انتزاع می‌کنند. این تغییر نشان می‌دهد که در حالی که ML سنتی هنوز هم مرتبط است، نقش آن اکنون بیشتر حمایتی است تا پیشرو.

نتیجه: ML سنتی به هیچ وجه منسوخ نشده است، اما اکنون به عنوان یک مهارت اساسی و نه یک موضوع پیشرو در نظر گرفته می‌شود.

۲۰۱۸–۲۰۲۱: مهندسی داده اغلب ذکر می‌شد، اما پیشرفت‌های مدل‌سازی آن را تحت‌الشعاع قرار می‌داد.

۲۰۲۲–۲۰۲۴: از آنجایی که مدل‌های هوش مصنوعی به مجموعه‌داده‌های بزرگ‌تر و تمیزتر نیاز داشتند، علاقه به خطوط لوله داده، چارچوب‌های ETL و پردازش داده‌های بلادرنگ افزایش یافت.

مهندسی داده از یک جنبه کم‌ارزش از توسعه هوش مصنوعی به یک رشته حیاتی به خودی خود تبدیل شده است. در بحث‌های اولیه، مهندسی داده به عنوان پیش‌نیاز یادگیری ماشین تلقی می‌شد، اما با پیچیده‌تر شدن مدل‌های هوش مصنوعی، نیاز به زیرساخت داده مقیاس‌پذیر و کارآمد غیرقابل انکار شد. امروزه، مهندسی داده یک نقطه کانونی اصلی است و سازمان‌ها در خطوط لوله ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) قوی، راهکارهای پخش بلادرنگ و پلتفرم‌های داده مبتنی بر ابر سرمایه‌گذاری می‌کنند. ظهور فناوری‌هایی مانند Apache Spark، Snowflake و Delta Lake، افزایش تقاضا برای زیرساخت داده‌ای را نشان می‌دهد که قادر به پشتیبانی از برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی باشد.

نتیجه: اهمیت زیرساخت داده مقیاس‌پذیر همچنان در حال افزایش است، زیرا سازمان‌ها داده‌های با کیفیت بالا را بر پیچیدگی مدل اولویت می‌دهند.

۲۰۱۸–۲۰۲۰: تجسم داده یک تمرکز اصلی بود و ابزارهایی مانند Tableau، Power BI و داشبوردهای تعاملی محبوبیت زیادی کسب کردند.

۲۰۲۱–۲۰۲۴: با بهبود بینش‌های خودکار و تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی، تاکید از تجسم به توضیح‌پذیری و داستان‌سرایی تغییر کرد.

سال‌های اولیه شاهد تاکید زیادی بر داشبوردهای تعاملی، ابزارهای گزارش‌دهی و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده بود. سازمان‌ها در ساخت نمایش‌های بصری جذاب از داده‌ها برای هدایت بینش سرمایه‌گذاری کردند. با این حال، با بهبود ابزارهای تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی، تجسم دستی تا حدودی از جذابیت خود را از دست داد. پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل مدرن به جای تکیه بر کاوش هدایت‌شده توسط انسان، اکنون از هوش مصنوعی برای ارائه بینش‌های کلیدی به طور خودکار استفاده می‌کنند. این تغییر منجر به بحث در مورد تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری شده است — اطمینان از اینکه بینش‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی برای ذینفعان شفاف و قابل درک باقی می‌مانند.

نتیجه: در حالی که تجسم همچنان حیاتی است، این حوزه اکنون در حال ادغام بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است تا اینکه صرفاً به تفسیر هدایت‌شده توسط انسان تکیه کند.

بر اساس این ترندها، ما پیش‌بینی می‌کنیم:

• بحث‌های بیشتر درباره عامل‌های هوش مصنوعی: با بلوغ LLMها، تمرکز به سمت سیستم‌های هوش مصنوعی خودمختار تغییر خواهد کرد که می‌توانند بر اساس درک زبان، اقداماتی را انجام دهند.
• تاکید بیشتر بر اخلاق هوش مصنوعی: با استقرار گسترده هوش مصنوعی، چارچوب‌ها و حاکمیت هوش مصنوعی مسئولانه ضروری خواهند شد.
• رشد مستمر در زیرساخت هوش مصنوعی: مقیاس‌پذیری، کارایی و راهکارهای هوش مصنوعی مبتنی بر ابر بر بحث‌ها تسلط خواهند داشت.

ظهور و سقوط ترندهای علم داده نشان‌دهنده ماهیت همیشه در حال تغییر این حوزه است. با درک این تغییرات، متخصصان می‌توانند بهتر برای آینده آماده شوند و مهارت‌های خود را با فرصت‌های نوظهور هماهنگ کنند.