Le 6 migliori soluzioni di machine learning nel 2022
Pubblicato: 2021-02-22L'apprendimento automatico (ML) è un'applicazione dell'intelligenza artificiale (AI). L'apprendimento automatico fornisce ai sistemi la capacità di apprendere automaticamente e apportare miglioramenti dall'esperienza senza essere programmati in modo esplicito. Gli algoritmi ML utilizzano le statistiche per trovare schemi in enormi schemi di dati e usarli per imparare da soli.
L'obiettivo del ML è consentire ai computer di apprendere automaticamente senza alcun intervento, input o assistenza da parte degli esseri umani. I dati utilizzati per l'apprendimento comprendono numeri, immagini, parole, ecc. Secondo uno studio recente, il 77% dei dispositivi che utilizziamo oggi utilizza strutture ML.
Le piattaforme che utilizzano ML sono motori di ricerca come Google e Baidu, sistemi di raccomandazione di Netflix, YouTube e Spotify, assistenti vocali come Siri e Alexa e feed di social media come Facebook e Twitter.
Il principio del ML comprende la raccolta di quanti più dati possibile e il loro utilizzo per imparare e indovinare quale cosa ti piacerà dopo. ML trova uno schema e applica le conoscenze raccolte per utilizzarle suggerendo le opzioni successive per la persona interessata.
Le tendenze continuano a evolversi in questo nuovo mondo tecnologico dal ritmo frenetico con nuovi sviluppi in corso in tutto il mondo. Qui, prevediamo cosa riserva il futuro con le migliori soluzioni di machine learning.
Sommario
Le migliori soluzioni di machine learning per il 2022
1. Disponibilità del modello all'avanguardia
Dal momento che il ML sta diventando sempre più diffuso, anche una tendenza parallela con l'accesso aperto ai modelli sta assistendo a un aumento della sua popolarità e sviluppo. Parallelamente, anche le grandi aziende che sviluppano il ML stanno alzando il livello delle prestazioni dei modelli. Ciò è possibile grazie ai set di dati ampi e completi che sono disponibili con loro, che usano per addestrare modelli da professionisti di ML dedicati.
Tuttavia, non tutte le aziende possiedono il capitale o la tecnologia di ricerca per costruire tali modelli da zero. Quindi, stanno usando l'aiuto del trasferimento di apprendimento in cui possono costruire o riutilizzare modelli che hanno subito un'ampia formazione per sviluppare modelli ad alte prestazioni. Nel frattempo, anche le grandi imprese hanno riconosciuto l'importanza ei benefici di tali contributi dall'esterno per lo sviluppo dei loro modelli.
I modelli ad accesso aperto oi modelli pubblici possono essere utilizzati anche dagli studenti che stanno sperimentando il ML. Allo stesso modo, anche gli hobbisti e altri gruppi possono utilizzare questi modelli di base. Gli esperimenti di successo possono contribuire a questi modelli e, allo stesso tempo, migliorare la loro crescita professionale.
2. Iper-automazione
L'iperautomazione supporta l'idea che quasi tutto all'interno di un'azienda può essere automatizzato. Sta guadagnando popolarità da qualche tempo in tutto il mondo, ma con la pandemia dell'anno scorso, la sua necessità e l'enfasi su di essa sono aumentate ulteriormente. L'automazione intelligente dei processi e l'automazione digitale dei processi ha subito un aumento.
La forza trainante dell'iperautomazione è ML e AI, che sono i suoi segmenti chiave. Il requisito essenziale affinché i processi aziendali automatizzati procedano è che devono essere in grado di adattarsi alle mutevoli condizioni e reagire anche a circostanze improvvise quando arriva il momento.
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3. Strumenti di supporto superiori per ML
Al giorno d'oggi, produrre un modello ML funzionante che faccia previsioni abbastanza buone non è sufficiente. I professionisti del ML richiedono l'interpretabilità del modello in cui capiscono perché vengono fatte le previsioni prima di decidere se il modello deve entrare in produzione. Questo è spesso importante nel caso di imprese in cui le previsioni vengono esaminate per fattori sociali come giustizia sociale, etica ed equità.
Un potente strumento per lo sviluppo del modello è l'uso di schede modello che sono documenti di progettazione che descrivono formalmente tutti gli aspetti di un modello. Gli aspetti includono i seguenti dettagli-
- Panoramica dettagliata costituita da una sintesi dello scopo del modello.
- Logistica sull'autore si collega a documenti aggiuntivi, licenza, data, ecc.
- Specifiche su reti neurali o tipi di livelli, input e output.
- Un riepilogo sui suoi limiti e considerazioni, comprese le informazioni su questioni etiche e di privacy, limiti di velocità e precisione.
- Un obiettivo e una metrica delle prestazioni effettive che è sostanzialmente prevista rispetto alla precisione effettiva.
La visualizzazione è un altro strumento chiave. Un aspetto inestimabile è la capacità di visualizzare un modello durante la progettazione, la formazione e anche durante l'audit.
Le carte modello possono essere utilizzate dai membri del team per valutare costantemente le prestazioni del modello rispetto a quanto specificato su una carta.
4. Previsioni e analisi aziendali
Il ML può contribuire alle previsioni aziendali e aiutare a prendere decisioni importanti e informate relative al business. Gli esperti raccolgono e vagliano una serie di dati in un periodo di tempo fisso, che viene poi utilizzato per prendere decisioni intelligenti. Una volta che il ML è stato addestrato con diversi set di dati, può fornire congetture con una precisione fino a circa il 95%.
Prevediamo che le organizzazioni fonderanno reti neurali ricorrenti e otterranno risultati di previsione ad alta fedeltà. Uno dei principali vantaggi dell'utilizzo di ML è trovare gli schemi nascosti che potrebbero essere stati persi. Il miglior esempio per il suo utilizzo è nelle compagnie di assicurazione per identificare potenziali frodi che potrebbero essere molto costose. Il ML potrebbe aiutare a scoprire modelli nascosti e fare previsioni accurate di conseguenza.
5. ML e Internet delle cose (IoT)
L'analista economico Transforma Insights ha previsto che il mercato IoT svilupperà 24,1 miliardi di dispositivi nel 2030, portando a 1,5 trilioni di dollari di entrate in tutto il mondo grazie al suo rapido sviluppo.
L'utilizzo dell'apprendimento automatico e dell'Internet delle cose è intersecato. La produzione di dispositivi IoT utilizza ML, AI e deep learning per rendere i servizi più intelligenti e sicuri. In modo simile, le reti di sensori e dispositivi IoT forniscono enormi volumi di dati per ML e AI affinché funzionino in modo efficace.
6. ML al limite
Si prevede che l'inferenza all'edge crescerà sostanzialmente nel corso del 2022. Tra i vari fattori che contribuiscono a questa crescita, i due principali sono la crescita dell'IoT e una maggiore dipendenza dai dispositivi per svolgere il lavoro a distanza.
I dispositivi orientati alle imprese e di consumo come Google-mini utilizzano il ML supportato dal cloud. Fondamentalmente, il ML supportato dal cloud raccoglie i dati evocando immagini di piccoli dispositivi con accesso a Internet e li invia al cloud per l'inferenza. È necessario in molte situazioni come il rilevamento di frodi da parte delle banche e nei casi in cui una latenza più lunga non è un problema. Ma, nel caso dei dispositivi perimetrali, stanno guadagnando la potenza di elaborazione necessaria per eseguire interferenze sull'edge.
Un esempio di tale tecnologia ai margini è Coral di Google. Possiede un'unità di elaborazione tensoriale (TPU) integrata e gestisce numerosi casi d'uso IoT (ad es. analisi di voci e immagini). Ciò dimostra che l'inferenza è ora possibile senza alcuna connessione Internet e back-end cloud con la tecnologia racchiusa in un fattore di forma ridotto. Il vantaggio aggiuntivo offerto dal ML all'edge è la sicurezza, poiché mantiene i dati raccolti sul dispositivo stesso.
Tecnicamente le implementazioni sopra menzionate richiedono modelli ML più piccoli che vengono trasferiti rapidamente e si adattano a dispositivi incorporati con spazio di archiviazione limitato. Qui, la quantizzazione è la soluzione per ridurre le dimensioni del modello.
Secondo le statistiche fornite da Gartner, il ML viene utilizzato in una forma o nell'altra in circa il 37% di tutte le aziende per la propria attività che è stata esaminata. Si stima inoltre che circa l'80% dei progressi moderni sarà basato su ML e AI entro l'anno 2022.
C'è un aumento della domanda e dell'interesse per il ML con vari nuovi modelli e tecnologie in aumento con il numero crescente di applicazioni utili.
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Conclusione
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