2022년 상위 6가지 머신 러닝 솔루션
게시 됨: 2021-02-22머신 러닝(ML)은 인공 지능(AI)의 응용 프로그램입니다. 머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선할 수 있는 기능을 시스템에 제공합니다. ML 알고리즘은 통계를 사용하여 방대한 데이터 패턴에서 패턴을 찾고 스스로 학습하는 데 사용합니다.
ML의 목표는 개입이나 입력 또는 인간의 도움 없이 컴퓨터가 자동으로 학습할 수 있도록 하는 것입니다. 학습에 사용되는 데이터는 숫자, 이미지, 단어 등으로 구성됩니다. 최근 연구에 따르면 오늘날 우리가 사용하는 기기의 77%가 ML 기능을 활용합니다.
ML을 사용하는 플랫폼은 Google 및 Baidu와 같은 검색 엔진, Netflix, YouTube 및 Spotify의 추천 시스템, Siri 및 Alexa와 같은 음성 비서, Facebook 및 Twitter와 같은 소셜 미디어 피드입니다.
ML의 원칙은 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 학습에 사용하고 다음에 무엇을 좋아할지 추측하는 것입니다. ML은 패턴을 찾고 수집한 지식을 관련자에게 다음 옵션을 제안하여 사용합니다.
이 빠르게 변화하는 새로운 기술 세계에서 트렌드는 계속해서 진화하고 있으며 전 세계에서 새로운 개발이 일어나고 있습니다. 여기에서 최고의 머신 러닝 솔루션의 미래를 예측합니다.
목차
2022년 최고의 머신 러닝 솔루션
1. 최첨단 모델 가용성
ML이 더 널리 채택되는 시점부터 모델에 대한 개방형 액세스와 병행하는 추세도 인기와 발전의 상승을 목격하고 있습니다. ML을 개발하는 대기업들도 병행하여 모델 성능의 기준을 높이고 있습니다. 이는 전용 ML 실무자가 모델을 훈련하는 데 사용하는 대규모의 포괄적인 데이터 세트로 인해 가능합니다.
그러나 모든 기업이 이러한 모델을 처음부터 구축할 수 있는 자본이나 연구 기술을 보유하고 있는 것은 아닙니다. 따라서 그들은 고성능 모델을 개발하기 위해 광범위한 교육을 받은 모델을 기반으로 하거나 용도를 변경할 수 있는 전이 학습의 도움을 사용하고 있습니다. 한편, 대기업조차도 모델 개발을 위해 외부에서 이러한 기여의 중요성과 이점을 인식하고 있습니다.
오픈 액세스 모델 또는 공개 모델은 ML을 실험하는 학생도 사용할 수 있습니다. 유사하게, 애호가 및 기타 그룹도 이러한 기본 모델을 사용할 수 있습니다. 성공적인 실험은 이러한 모델에 기여하는 동시에 경력 성장을 향상시킬 수 있습니다.
2. 초자동화
초자동화는 회사 내부의 거의 모든 것이 자동화될 수 있다는 아이디어를 지원합니다. 지금은 전 세계적으로 한동안 인기를 얻었지만 지난해 대유행으로 그 필요성과 강조가 더욱 높아졌습니다. 지능형 프로세스 자동화 및 디지털 프로세스 자동화가 크게 향상되었습니다.
초자동화의 원동력은 핵심 세그먼트인 ML과 AI입니다. 자동화된 비즈니스 프로세스가 진행되기 위한 필수 요구 사항은 변화하는 조건에 적응할 수 있어야 하고 시간이 되었을 때 돌발적인 상황에도 대응할 수 있어야 한다는 것입니다.
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3. ML을 위한 우수한 지원 도구
오늘날에는 상당히 좋은 예측을 하는 작동하는 ML 모델을 생성하는 것만으로는 충분하지 않습니다. ML 실무자는 모델이 생산에 들어갈지 여부를 결정하기 전에 예측이 이루어지는 이유를 이해하는 모델 해석 가능성이 필요합니다. 이는 사회 정의, 윤리 및 공정성과 같은 사회적 요인에 대해 예측을 면밀히 조사하는 기업의 경우 종종 중요합니다.
모델 개발을 위한 강력한 도구는 모델의 모든 측면을 공식적으로 설명하는 설계 문서인 모델 카드를 사용하는 것입니다. 측면에는 다음 세부 정보가 포함됩니다.
- 모델의 목적에 대한 요약으로 구성된 자세한 개요입니다.
- 작성자에 대한 물류는 추가 문서, 라이선스, 날짜 등으로 연결됩니다.
- 신경망 또는 레이어 유형, 입력 및 출력에 대한 사양입니다.
- 윤리적 및 개인 정보 보호 문제, 속도 및 정확성 제약에 대한 정보를 포함하여 제한 사항 및 고려 사항에 대한 요약입니다.
- 기본적으로 예상되는 목표 및 실제 성능 메트릭 대 실제 정확도.
시각화는 또 다른 핵심 도구입니다. 귀중한 측면은 설계, 교육 및 감사 중에도 모델을 시각화하는 기능입니다.
모델 카드는 팀 구성원이 카드에 지정된 것과 비교하여 모델 성능을 지속적으로 평가하는 데 사용할 수 있습니다.
4. 비즈니스 예측 및 분석
ML은 비즈니스 예측에 기여하고 비즈니스와 관련된 중요하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 전문가들은 정해진 기간 동안 일련의 데이터를 수집하고 선별하여 현명한 결정을 내리는 데 활용합니다. ML이 다양한 데이터 세트로 훈련되면 약 95%의 정확도로 추측을 제공할 수 있습니다.
우리는 조직이 순환 신경망을 융합하고 충실도가 높은 예측 결과를 얻을 것이라고 예측합니다. ML 사용의 주요 이점 중 하나는 놓쳤을 수 있는 숨겨진 패턴을 찾는 것입니다. 이를 사용하는 가장 좋은 예는 보험 회사에서 비용이 많이 들 수 있는 잠재적인 사기를 식별하는 것입니다. ML은 숨겨진 패턴을 발견하고 그에 따라 정확한 예측을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. ML과 사물 인터넷(IoT)
경제 분석가인 Transforma Insights는 IoT 시장이 2030년에 241억 개의 장치를 개발하고 급속한 발전으로 인해 전 세계적으로 1조 5천억 달러의 수입을 창출할 것으로 예측했습니다.
머신 러닝과 사물 인터넷의 활용이 교차합니다. IoT 장치의 생산은 ML, AI 및 딥 러닝을 활용하여 서비스를 보다 스마트하고 안전하게 만듭니다. 유사한 방식으로 IoT 센서 및 장치 네트워크는 ML 및 AI가 효과적으로 작동할 수 있도록 방대한 양의 데이터를 제공합니다.
6. 엣지에서의 ML
에지에서의 추론은 2022년 내내 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장에 기여하는 다양한 요인 중 주요 두 가지는 IoT의 성장과 원격 작업을 수행하는 장치에 대한 의존도 증가입니다.
Google-mini와 같은 기업용 및 소비자용 기기는 클라우드 기반 ML을 사용합니다. 기본적으로 클라우드 기반 ML은 인터넷에 액세스할 수 있는 작은 장치의 이미지를 생성하여 데이터를 수집하고 추론을 위해 클라우드로 보냅니다. 은행의 사기 탐지와 같은 많은 상황과 더 긴 대기 시간이 문제가 되지 않는 경우에 필요합니다. 그러나 에지 장치의 경우 에지에서 간섭을 수행하는 데 필요한 처리 능력을 얻고 있습니다.
엣지에서 이러한 기술의 예는 Google의 Coral입니다. 온보드 TPU(텐서 처리 장치)를 보유하고 있으며 수많은 IoT 사용 사례(예: 음성 및 이미지 분석)를 처리합니다. 이것은 이제 작은 폼 팩터에 기술이 집약되어 인터넷 연결과 클라우드 백엔드 없이 추론이 가능하다는 것을 보여줍니다. 에지에서 ML이 제공하는 추가 이점은 수집된 데이터를 장치 자체에 보관하여 보안을 유지한다는 것입니다.
기술적으로 위에서 언급한 배포에는 신속하게 전송되고 제한된 저장소가 있는 임베디드 장치에 맞는 더 작은 ML 모델이 필요합니다. 여기서 양자화는 모델의 크기를 줄이는 해법입니다.
Gartner에서 제공한 통계에 따르면 ML은 검토 대상인 전체 기업의 약 37%에서 어떤 형태로든 사용되고 있습니다. 또한 2022년까지 현대 발전의 약 80%가 ML 및 AI에 기반할 것으로 추정됩니다.
유용한 응용 프로그램의 수가 증가함에 따라 다양한 새로운 패턴과 기술이 상승하는 ML에 대한 수요와 관심이 급증하고 있습니다.
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결론
배운 모든 기술을 사용하여 다른 경쟁 플랫폼에서 활동할 수 있을 뿐만 아니라 기술을 테스트하고 더 많은 실습을 할 수 있습니다. 과정에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 기계 학습 및 AI의 Executive PG Program 페이지를 확인하고 자세한 내용은 직업 카운슬러에게 문의하십시오.
