Top 6 Lösungen für maschinelles Lernen im Jahr 2022
Veröffentlicht: 2021-02-22Maschinelles Lernen (ML) ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI). Maschinelles Lernen stattet die Systeme mit der Fähigkeit aus Erfahrung automatisch zu lernen und Verbesserungen vorzunehmen, ohne explizit programmiert zu werden. Die ML-Algorithmen verwenden Statistiken, um Muster in riesigen Datenmustern zu finden und daraus selbst zu lernen.
Das Ziel von ML ist es, Computern das automatische Lernen ohne Eingriffe, Eingaben oder Unterstützung durch Menschen zu ermöglichen. Die zum Lernen verwendeten Daten umfassen Zahlen, Bilder, Wörter usw. Laut einer aktuellen Studie verwenden 77 % der Geräte, die wir heute verwenden, ML-Funktionen.
Die Plattformen, die ML verwenden, sind Suchmaschinen wie Google und Baidu, Empfehlungssysteme von Netflix, YouTube und Spotify, Sprachassistenten wie Siri und Alexa und Social-Media-Feeds wie Facebook und Twitter.
Das Prinzip von ML besteht darin, so viele Daten wie möglich zu sammeln und daraus zu lernen und zu raten, was Ihnen als nächstes gefallen muss. ML findet ein Muster und wendet das gesammelte Wissen an, indem es der betroffenen Person die nächsten Optionen vorschlägt.
Die Trends entwickeln sich in dieser schnelllebigen neuen Welt der Technologie weiter, wobei neue Entwicklungen auf der ganzen Welt stattfinden. Hier sagen wir voraus, was die Zukunft mit den besten Lösungen für maschinelles Lernen bereithält.
Inhaltsverzeichnis
Top-Machine-Learning-Lösungen für 2022
1. Verfügbarkeit von Spitzenmodellen
Seit ML immer mehr Verbreitung findet, erlebt ein paralleler Trend mit offenem Zugang zu Modellen auch einen Anstieg seiner Popularität und Entwicklung. Die großen Unternehmen, die ML entwickeln, legen parallel auch die Messlatte für die Modellleistung höher. Dies ist aufgrund der großen und umfassenden Datensätze möglich, die ihnen zur Verfügung stehen und die sie zum Trainieren von Modellen durch engagierte ML-Praktiker verwenden.
Allerdings verfügen nicht alle Unternehmen über das Kapital oder die Forschungstechnologie, um solche Modelle von Grund auf neu zu bauen. Daher nutzen sie die Hilfe des Transferlernens, bei dem sie auf Modellen aufbauen oder diese umfunktionieren können, die umfassend trainiert wurden, um Hochleistungsmodelle zu entwickeln. Mittlerweile haben auch die großen Unternehmen die Bedeutung und den Nutzen solcher Beiträge von außen für die Entwicklung ihrer Modelle erkannt.
Die Open-Access-Modelle oder öffentlichen Modelle können auch von Studenten verwendet werden, die mit ML experimentieren. Ebenso können Bastler und andere Gruppen diese Basismodelle verwenden. Die erfolgreichen Experimente können zu diesen Modellen beitragen und gleichzeitig ihr Karrierewachstum fördern.
2. Hyperautomatisierung
Hyperautomatisierung unterstützt die Idee, dass fast alles innerhalb eines Unternehmens automatisiert werden kann. Es gewinnt seit einiger Zeit weltweit an Popularität, aber mit der Pandemie im letzten Jahr hat seine Notwendigkeit und Betonung noch weiter zugenommen. Intelligente Prozessautomatisierung und digitale Prozessautomatisierung haben einen Aufschwung erlebt.
Die treibende Kraft für die Hyperautomatisierung sind ML und KI, die ihre Schlüsselsegmente sind. Die wesentliche Voraussetzung für den Ablauf automatisierter Geschäftsprozesse ist, dass sie sich den veränderten Bedingungen anpassen und auch auf plötzliche Umstände rechtzeitig reagieren können.
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3. Überlegene unterstützende Tools für ML
In der heutigen Zeit reicht es nicht aus, ein funktionierendes ML-Modell zu erstellen, das ziemlich gute Vorhersagen macht. Die ML-Praktiker benötigen Modellinterpretierbarkeit, bei der sie verstehen, warum Vorhersagen getroffen werden, bevor sie entscheiden, ob das Modell in Produktion gehen soll. Dies ist häufig bei Unternehmen wichtig, bei denen die Vorhersagen auf gesellschaftliche Faktoren wie soziale Gerechtigkeit, Ethik und Fairness hin überprüft werden.
Ein leistungsfähiges Werkzeug für die Modellentwicklung ist die Verwendung von Modellkarten, bei denen es sich um Designdokumente handelt, die alle Aspekte eines Modells formal beschreiben. Die Aspekte umfassen die folgenden Details:
- Detaillierte Übersicht, bestehend aus einer Zusammenfassung des Zwecks des Modells.
- Logistik über den Autor Links zu zusätzlichen Dokumenten, Lizenz, Datum usw.
- Angaben zu neuronalen Netzen oder Arten von Schichten, Ein- und Ausgängen.
- Eine Zusammenfassung der Einschränkungen und Erwägungen, einschließlich Informationen zu ethischen und Datenschutzfragen, Geschwindigkeits- und Genauigkeitseinschränkungen.
- Eine Soll- und Ist-Leistungsmetrik, die grundsätzlich erwartet wird, im Vergleich zur tatsächlichen Genauigkeit.
Visualisierung ist ein weiteres wichtiges Werkzeug. Ein unschätzbarer Aspekt ist die Fähigkeit, ein Modell während des Entwurfs, der Schulung und sogar während des Audits zu visualisieren.
Die Modellkarten können von Teammitgliedern verwendet werden, um die Modellleistung ständig mit den Angaben auf einer Karte zu vergleichen.
4. Geschäftsprognosen und -analysen
ML kann zu Geschäftsprognosen beitragen und dabei helfen, wichtige, fundierte Entscheidungen in Bezug auf das Geschäft zu treffen. Die Experten sammeln und prüfen eine Reihe von Daten über einen festgelegten Zeitraum, die dann für intelligente Entscheidungen verwendet werden. Sobald ML mit verschiedenen Datensätzen trainiert wurde, kann es Vermutungen mit einer Genauigkeit von bis zu etwa 95 % liefern.
Wir sagen voraus, dass Organisationen wiederkehrende neuronale Netze fusionieren und Prognoseergebnisse mit hoher Genauigkeit erhalten würden. Einer der Hauptvorteile der Verwendung von ML besteht darin, versteckte Muster zu finden, die möglicherweise übersehen wurden. Das beste Beispiel für seine Verwendung sind Versicherungsunternehmen, um potenzielle Betrügereien zu identifizieren, die sehr kostspielig sein könnten. ML kann dabei helfen, versteckte Muster zu entdecken und dementsprechend genaue Prognosen zu erstellen.
5. ML und Internet der Dinge (IoT)
Der Wirtschaftsanalyst Transforma Insights hat prognostiziert, dass der IoT-Markt im Jahr 2030 24,1 Milliarden Geräte entwickeln wird, was aufgrund seiner rasanten Entwicklung weltweit zu Einnahmen in Höhe von 1,5 Billionen US-Dollar führen wird.
Die Nutzung des maschinellen Lernens und des Internets der Dinge überschneiden sich. Die Produktion von IoT-Geräten nutzt ML, KI und Deep Learning, um die Dienste intelligenter und sicherer zu machen. In ähnlicher Weise stellen Netzwerke aus IoT-Sensoren und -Geräten gigantische Datenmengen für ML und KI bereit, damit diese effektiv arbeiten können.
6. ML am Rand
Es wird prognostiziert, dass die Inferenz am Edge im Laufe des Jahres 2022 erheblich zunehmen wird. Unter den verschiedenen Faktoren, die zu diesem Wachstum beitragen, sind die beiden wichtigsten das Wachstum des IoT und eine größere Abhängigkeit von Geräten für Remote-Arbeit.
Unternehmensorientierte und Verbrauchergeräte wie Google-Mini verwenden Cloud-gestütztes ML. Grundsätzlich sammelt Cloud-gestütztes ML Daten, indem Bilder von winzigen Geräten mit Internetzugang heraufbeschworen und zur Schlussfolgerung an die Cloud gesendet werden. Dies ist in vielen Situationen erforderlich, z. B. bei der Erkennung von Betrug durch Banken und in Fällen, in denen längere Latenzzeiten kein Problem darstellen. Im Falle von Edge-Geräten gewinnen sie jedoch die Rechenleistung, die erforderlich ist, um Interferenzen am Edge durchzuführen.
Ein Beispiel für eine solche Edge-Technologie ist Coral von Google. Es verfügt über eine integrierte Tensor Processing Unit (TPU) und verarbeitet zahlreiche IoT-Anwendungsfälle (z. B. Analyse von Stimmen und Bildern). Dies zeigt, dass die Inferenz jetzt ohne Internetverbindung und Cloud-Backend mit der Technologie in einem kleinen Formfaktor möglich ist. Der zusätzliche Vorteil, den ML at the Edge bietet, ist die Sicherheit, da die gesammelten Daten auf dem Gerät selbst gespeichert werden.
Technisch erfordern die oben genannten Bereitstellungen kleinere ML-Modelle, die schnell übertragen werden und in eingebettete Geräte mit begrenztem Speicherplatz passen. Hier ist die Quantisierung die Lösung, um die Größe des Modells zu reduzieren.
Laut der Statistik von Gartner wird ML in etwa 37 % aller untersuchten Unternehmen in irgendeiner Form für ihr Geschäft eingesetzt. Es wird auch geschätzt, dass bis zum Jahr 2022 rund 80 % der modernen Fortschritte auf ML und KI beruhen werden.
Die Nachfrage und das Interesse an ML steigen, wobei verschiedene neue Muster und Technologien mit der zunehmenden Anzahl nützlicher Anwendungen aufsteigen.
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Fazit
Mit all den erlernten Fähigkeiten können Sie auch auf anderen Wettbewerbsplattformen aktiv werden, um Ihre Fähigkeiten zu testen und noch mehr praktische Erfahrungen zu sammeln. Wenn Sie mehr über den Kurs erfahren möchten, besuchen Sie die Seite des Executive PG Program in Machine Learning & AI und sprechen Sie mit unserem Karriereberater, um weitere Informationen zu erhalten.
