2022年の機械学習ソリューショントップ6
公開: 2021-02-22機械学習（ML）は、人工知能（AI）のアプリケーションです。 機械学習は、明示的にプログラムされていなくても、経験から自動的に学習して改善を行う機能をシステムに備えています。 MLアルゴリズムは、統計を使用して大量のデータパターンのパターンを見つけ、それらを使用して自分で学習します。
MLの目標は、コンピューターが介入や入力、または人間の支援なしに自動的に学習できるようにすることです。 学習に使用されるデータは、数字、画像、単語などで構成されています。最近の調査によると、現在使用しているデバイスの77％がML機能を利用しています。
MLを使用するプラットフォームは、GoogleやBaiduなどの検索エンジン、Netflix、YouTube、Spotifyのレコメンデーションシステム、SiriやAlexaなどの音声アシスタント、FacebookやTwitterなどのソーシャルメディアフィードです。
MLの原則は、可能な限り多くのデータを収集し、それを使用して、次に好きなものを学習および推測することです。 MLはパターンを見つけ、収集した知識を適用して、関係者に次のオプションを提案します。
トレンドは、このペースの速い新しいテクノロジーの世界で進化し続けており、世界中で新しい開発が行われています。 ここでは、トップの機械学習ソリューションで将来がどうなるかを予測します。
目次
2022年のトップ機械学習ソリューション
1.最先端モデルの可用性
MLが広く採用されるようになるにつれ、モデルへのオープンアクセスと並行する傾向もその人気と発展を目の当たりにしています。 MLを開発している大企業は、モデルのパフォーマンスの水準も並行して引き上げています。 これは、専用のML実践者がモデルをトレーニングするために使用する、大規模で包括的なデータセットが利用できるために可能です。
ただし、すべての企業がそのようなモデルをゼロから構築するための資本または研究技術を持っているわけではありません。 したがって、彼らは転移学習の助けを借りて、高性能モデルを開発するために広範なトレーニングを受けたモデルを構築または再利用することができます。 一方、大企業でさえ、モデル開発のための外部からのそのような貢献の重要性と利点を認識しています。
オープンアクセスモデルまたはパブリックモデルは、MLを実験している学生も使用できます。 同様に、愛好家や他のグループもこれらの基本モデルを使用できます。 成功した実験は、これらのモデルに貢献すると同時に、キャリアの成長を促進する可能性があります。
2.ハイパー自動化
ハイパー自動化は、社内のほぼすべてのものを自動化できるという考えをサポートしています。 しばらくの間、世界中で人気が高まっていますが、昨年のパンデミックにより、その必要性と重要性はさらに高まっています。 インテリジェントなプロセス自動化とデジタルプロセス自動化が後押しされました。
超自動化の原動力は、主要なセグメントであるMLとAIです。 自動化されたビジネスプロセスを進めるための基本的な要件は、変化する状況に適応し、時が来たときに突然の状況に対応できる必要があることです。
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3.ML用の優れたサポートツール
今日では、かなり良い予測を行う実用的なMLモデルを作成するだけでは不十分です。 MLの実践者は、モデルを本番環境に移行するかどうかを決定する前に、予測が行われる理由を理解するモデルの解釈可能性を必要としています。 これは、社会正義、倫理、公正などの社会的要因について予測が精査される企業の場合にしばしば重要になります。
モデル開発のための強力なツールは、モデルのすべての側面を正式に説明する設計ドキュメントであるモデルカードを使用することです。 側面には以下の詳細が含まれます-
- モデルの目的の要約で構成される詳細な概要。
- 著者に関するロジスティクスは、追加のドキュメント、ライセンス、日付などにリンクしています。
- ニューラルネットワークまたはレイヤーのタイプ、入力および出力に関する仕様。
- 倫理およびプライバシーの問題、速度と精度の制約に関する情報を含む、その制限と考慮事項に関する要約。
- 基本的に期待される目標と実際のパフォーマンスメトリックと実際の精度。
視覚化はもう1つの重要なツールです。 非常に貴重な側面は、設計、トレーニング、さらには監査中にモデルを視覚化する機能です。
チームメンバーはモデルカードを使用して、カードに指定されているものに対してモデルのパフォーマンスを常に評価できます。
4.ビジネスの予測と分析
MLは、ビジネスの予測に貢献し、ビジネスに関連する重要な情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。 専門家は、一定期間にわたって一連のデータを収集してスクリーニングし、それを利用して賢明な意思決定を行います。 MLが多様なデータセットでトレーニングされると、約95％もの精度で推測を提供できます。
組織はリカレントニューラルネットワークを融合し、忠実度の高い予測結果を得ると予測しています。 MLを使用する主な利点の1つは、見逃されている可能性のある隠れたパターンを見つけることです。 その使用の最良の例は、保険会社で、非常にコストがかかる可能性のある潜在的な詐欺を特定することです。 MLは、隠れたパターンを発見し、それに応じて正確な予測を行うのに役立つ場合があります。
5. MLとモノのインターネット（IoT）
経済アナリストのTransformaInsightsは、IoT市場が2030年に241億台のデバイスを開発し、その急速な発展により、世界中で1.5兆ドルの収入につながると予測しています。
機械学習とモノのインターネットの利用は交差しています。 IoTデバイスの生産では、ML、AI、ディープラーニングを利用して、サービスをよりスマートで安全なものにします。 同様に、IoTセンサーとデバイスのネットワークは、MLとAIが効果的に機能するために、膨大な量のデータを提供します。
6.エッジでのML
エッジでの推論は2022年を通じて大幅に増加すると予測されています。この成長に寄与するさまざまな要因の中で、主な2つは、IoTの成長と、リモートワークを行うためのデバイスへの依存度の高まりです。
Google-miniのようなエンタープライズ指向の消費者向けデバイスは、クラウドでバックアップされたMLを採用しています。 基本的に、クラウドにバックアップされたMLは、インターネットにアクセスできる小さなデバイスの画像を作成してデータを収集し、推論のためにクラウドに送信します。 銀行による不正の検出などの多くの状況で、およびより長い遅延が問題にならない場合に必要です。 しかし、エッジデバイスの場合、エッジで干渉を実行するために必要な処理能力を獲得しています。
エッジでのそのようなテクノロジーの例は、GoogleのCoralです。 オンボードのテンソルプロセッシングユニット（TPU）を備えており、多数のIoTユースケース（音声や画像の分析など）を処理します。 これは、テクノロジーがスモールフォームファクターに詰め込まれているため、インターネット接続やクラウドバックエンドがなくても推論が可能になったことを示しています。 エッジのMLが提供する追加の利点は、収集されたデータをデバイス自体に保持することによるセキュリティです。
技術的には、上記の展開では、迅速に転送され、ストレージが限られている組み込みデバイスに適合する、より小さなMLモデルが必要です。 ここで、量子化はモデルのサイズを縮小するためのソリューションです。
Gartnerが提供した統計によると、MLは、レビューされたビジネスのために、すべての企業の約37％で何らかの形で使用されています。 また、現代の進歩の約80％は、2022年までにMLとAIに基づいていると推定されています。
有用なアプリケーションの数が増えるにつれ、さまざまな新しいパターンやテクノロジーが登場するMLに対する需要と関心が急増しています。
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結論
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