Top 6 des solutions d'apprentissage automatique en 2022
Publié: 2021-02-22L'apprentissage automatique (ML) est une application de l'intelligence artificielle (IA). L'apprentissage automatique donne aux systèmes la capacité d'apprendre automatiquement et d'apporter des améliorations à partir de l'expérience sans être explicitement programmés. Les algorithmes ML utilisent des statistiques pour trouver des modèles dans des modèles massifs de données et les utilisent pour apprendre par eux-mêmes.
L'objectif du ML est de permettre aux ordinateurs d'apprendre automatiquement sans aucune intervention ou entrée, ni assistance humaine. Les données utilisées pour l'apprentissage comprennent des nombres, des images, des mots, etc. Selon une étude récente, 77 % des appareils que nous utilisons aujourd'hui utilisent des installations de ML.
Les plates-formes utilisant ML sont des moteurs de recherche comme Google et Baidu, des systèmes de recommandation de Netflix, YouTube et Spotify, des assistants vocaux comme Siri et Alexa, et des flux de médias sociaux comme Facebook et Twitter.
Le principe du ML consiste à collecter autant de données que possible et à les utiliser pour apprendre et deviner ce que vous devez aimer ensuite. ML trouve un modèle et applique les connaissances recueillies pour les utiliser en suggérant les prochaines options pour la personne concernée.
Les tendances continuent d'évoluer dans ce nouveau monde technologique en évolution rapide avec de nouveaux développements qui se produisent partout dans le monde. Ici, nous prédisons ce que l'avenir nous réserve avec les meilleures solutions d'apprentissage automatique.
Table des matières
Meilleures solutions d'apprentissage automatique pour 2022
1. Disponibilité des modèles de pointe
Depuis que le ML est de plus en plus largement adopté, une tendance parallèle avec un accès ouvert aux modèles connaît également une augmentation de sa popularité et de son développement. Les grandes entreprises qui développent le ML relèvent également la barre des performances des modèles en parallèle. Cela est possible grâce aux ensembles de données volumineux et complets qui sont disponibles avec eux, qu'ils utilisent pour former des modèles par des praticiens ML dédiés.
Cependant, toutes les entreprises ne possèdent pas le capital ou la technologie de recherche pour construire de tels modèles à partir de zéro. Par conséquent, ils utilisent l'aide de l'apprentissage par transfert dans lequel ils peuvent s'appuyer sur ou réutiliser des modèles qui ont subi une formation approfondie pour développer des modèles hautes performances. Pendant ce temps, même les grandes entreprises ont reconnu l'importance et les avantages de telles contributions de l'extérieur pour le développement de leurs modèles.
Les modèles en libre accès ou les modèles publics peuvent également être utilisés par les étudiants qui expérimentent le ML. De même, les amateurs et autres groupes peuvent également utiliser ces modèles de base. Les expériences réussies peuvent contribuer à ces modèles et, en même temps, améliorer leur évolution de carrière.
2. Hyper-automatisation
L'hyper-automatisation soutient l'idée que presque tout à l'intérieur d'une entreprise peut être automatisé. Il gagne en popularité depuis un certain temps dans le monde entier, mais avec la pandémie de l'année dernière, sa nécessité et l'accent mis sur lui ont encore augmenté. L'automatisation intelligente des processus et l'automatisation des processus numériques ont connu un essor.
Le moteur de l'hyper-automatisation est le ML et l'IA, qui sont ses segments clés. La condition essentielle pour que les processus commerciaux automatisés se déroulent est qu'ils doivent être capables de s'adapter en fonction des conditions changeantes et également de réagir aux circonstances soudaines le moment venu.
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3. Outils de support supérieurs pour ML
À l'heure actuelle, il ne suffit pas de produire un modèle ML fonctionnel qui fait des prédictions assez bonnes. Les praticiens du ML ont besoin d'une interprétabilité du modèle dans laquelle ils comprennent pourquoi les prédictions sont faites avant de décider si le modèle doit entrer en production. Ceci est souvent important dans le cas des entreprises où les prédictions sont examinées en fonction de facteurs sociétaux tels que la justice sociale, l'éthique et l'équité.
Un outil puissant pour le développement de modèles est l'utilisation de fiches modèles qui sont des documents de conception qui décrivent formellement tous les aspects d'un modèle. Les aspects incluent les détails suivants-
- Aperçu détaillé consistant en un résumé de l'objectif du modèle.
- Logistique sur l'auteur liens vers des documents supplémentaires, licence, date, etc.
- Spécifications sur les réseaux de neurones ou types de couches, entrées et sorties.
- Un résumé de ses limites et considérations, y compris des informations sur les questions d'éthique et de confidentialité, les contraintes de vitesse et de précision.
- Une mesure de performance cible et réelle qui est essentiellement attendue par rapport à la précision réelle.
La visualisation est un autre outil clé. Un aspect inestimable est la possibilité de visualiser un modèle pendant la conception, la formation et même pendant l'audit.
Les cartes modèles peuvent être utilisées par les membres de l'équipe pour évaluer en permanence les performances du modèle par rapport à ce qui est spécifié sur une carte.
4. Prévisions et analyses commerciales
Le ML peut contribuer aux prévisions commerciales et aider à prendre des décisions importantes et éclairées liées aux affaires. Les experts rassemblent et filtrent un ensemble de données sur une période de temps déterminée, qui est ensuite utilisé pour prendre des décisions intelligentes. Une fois que le ML est formé avec divers ensembles de données, il peut fournir des conjectures avec une précision pouvant atteindre environ 95 %.
Nous prévoyons que les organisations fusionneraient des réseaux de neurones récurrents et obtiendraient des résultats de prévision de haute fidélité. L'un des principaux avantages de l'utilisation du ML est de trouver les modèles cachés qui peuvent avoir été manqués. Le meilleur exemple de son utilisation est dans les compagnies d'assurance pour identifier les fraudes potentielles qui pourraient être très coûteuses. Le ML peut aider à découvrir des modèles cachés et à faire des prévisions précises en conséquence.
5. ML et Internet des objets (IoT)
L'analyste économique Transforma Insights a prévu que le marché de l'IoT développera 24,1 milliards d'appareils en 2030, générant 1,5 billion de dollars de revenus dans le monde en raison de son développement rapide.
L'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'Internet des objets est croisée. La production d'appareils IoT utilise le ML, l'IA et l'apprentissage en profondeur pour rendre les services plus intelligents et plus sécurisés. De la même manière, les réseaux de capteurs et d'appareils IoT fournissent de gigantesques volumes de données pour que le ML et l'IA fonctionnent efficacement.
6. ML à la périphérie
Il est prévu que l'inférence à la périphérie augmentera considérablement tout au long de 2022. Parmi les différents facteurs contribuant à cette croissance, les deux principaux sont la croissance de l'IoT et une plus grande dépendance aux appareils pour le travail à distance.
Les appareils destinés aux entreprises et grand public comme Google-mini utilisent le ML basé sur le cloud. Fondamentalement, le ML basé sur le cloud collecte des données en évoquant des images de minuscules appareils avec accès à Internet et les envoie au cloud pour inférence. Il est nécessaire dans de nombreuses situations telles que la détection de fraude par les banques et dans les cas où une latence plus longue n'est pas un problème. Mais, dans le cas des appareils de périphérie, ils gagnent la puissance de traitement nécessaire pour effectuer des interférences à la périphérie.
Un exemple d'une telle technologie à la périphérie est Coral de Google. Il possède une unité de traitement de tenseur (TPU) embarquée et gère de nombreux cas d'utilisation de l'IoT (par exemple, analyse des voix et des images). Cela montre que l'inférence est désormais possible sans connexion Internet ni back-end cloud avec la technologie intégrée dans un petit facteur de forme. L'avantage supplémentaire qu'offre ML à la périphérie est la sécurité en conservant les données collectées sur l'appareil lui-même.
Techniquement, les déploiements mentionnés ci-dessus exigent des modèles ML plus petits qui sont transférés rapidement et s'intègrent dans des appareils intégrés avec un stockage limité. Ici, la quantification est la solution pour réduire la taille du modèle.
Selon les statistiques fournies par Gartner, le ML est utilisé sous une forme ou une autre dans environ 37 % de toutes les entreprises pour leur activité examinée. On estime également qu'environ 80 % des avancées modernes seront fondées sur le ML et l'IA d'ici 2022.
Il y a une augmentation de la demande et de l'intérêt pour le ML avec divers nouveaux modèles et technologies qui augmentent avec le nombre croissant d'applications utiles.
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Conclusion
Avec toutes les compétences acquises, vous pouvez également être actif sur d'autres plates-formes compétitives pour tester vos compétences et obtenir encore plus de pratique. Si vous souhaitez en savoir plus sur le cours, consultez la page du programme Executive PG en Machine Learning & AI et parlez à notre conseiller en carrière pour plus d'informations.
