6 najlepszych rozwiązań uczenia maszynowego w 2022 r.
Opublikowany: 2021-02-22Uczenie maszynowe (ML) to aplikacja sztucznej inteligencji (AI). Uczenie maszynowe wyposaża systemy w zdolność do automatycznego uczenia się i wprowadzania ulepszeń na podstawie doświadczenia bez wyraźnego programowania. Algorytmy ML wykorzystują statystyki do znajdowania wzorców w ogromnych wzorcach danych i wykorzystują je do samodzielnego uczenia się.
Celem ML jest umożliwienie komputerom uczenia się automatycznie bez jakiejkolwiek interwencji, wkładu lub pomocy ze strony ludzi. Dane wykorzystywane do uczenia się obejmują liczby, obrazy, słowa itp. Według niedawnego badania 77% urządzeń, z których korzystamy dzisiaj, korzysta z urządzeń ML.
Platformy wykorzystujące ML to wyszukiwarki, takie jak Google i Baidu, systemy rekomendacji Netflix, YouTube i Spotify, asystenci głosowi, tacy jak Siri i Alexa, oraz kanały mediów społecznościowych, takie jak Facebook i Twitter.
Zasada uczenia maszynowego polega na zbieraniu jak największej ilości danych i wykorzystywaniu ich do uczenia się i odgadywania, co musi Ci się spodobać. ML znajduje wzór i wykorzystuje zebraną wiedzę, proponując zainteresowanej osobie kolejne opcje.
Trendy ewoluują w tym szybko zmieniającym się świecie technologii, a nowe rozwiązania mają miejsce na całym świecie. Tutaj przewidujemy, co przyniesie przyszłość dzięki najlepszym rozwiązaniom do uczenia maszynowego.
Spis treści
Najlepsze rozwiązania w zakresie uczenia maszynowego na rok 2022
1. Dostępność najnowocześniejszych modeli
Od czasu, gdy ML staje się coraz szerzej przyjmowany, równoległy trend z otwartym dostępem do modeli jest również świadkiem wzrostu jego popularności i rozwoju. Równolegle duże firmy rozwijające ML podnoszą poprzeczkę dla wydajności modeli. Jest to możliwe dzięki dostępnym z nimi dużym i kompleksowym zbiorom danych, które wykorzystują do trenowania modeli przez dedykowanych praktyków ML.
Jednak nie wszystkie firmy posiadają kapitał lub technologię badawczą, aby budować takie modele od podstaw. W związku z tym korzystają z pomocy uczenia się transferowego, w którym mogą budować lub zmieniać cele modeli, które przeszły intensywne szkolenie w celu opracowania modeli o wysokiej wydajności. Tymczasem nawet duże przedsiębiorstwa dostrzegły znaczenie i korzyści takiego wkładu z zewnątrz dla rozwoju swoich modeli.
Modele ogólnodostępne lub modele publiczne mogą być również wykorzystywane przez uczniów eksperymentujących z ML. Podobnie hobbyści i inne grupy mogą również korzystać z tych podstawowych modeli. Udane eksperymenty mogą przyczynić się do powstania tych modeli, a jednocześnie przyczynić się do rozwoju ich kariery.
2. Hiperautomatyzacja
Hiperautomatyzacja wspiera ideę, że prawie wszystko w firmie może zostać zautomatyzowane. Od pewnego czasu zyskuje na popularności na całym świecie, ale wraz z pandemią w zeszłym roku jej konieczność i nacisk na nią wzrosło jeszcze bardziej. Inteligentna automatyzacja procesów i cyfrowa automatyzacja procesów zyskały na sile.
Siłą napędową hiperautomatyzacji jest ML i AI, które są jej kluczowymi segmentami. Podstawowym wymogiem, aby zautomatyzowane procesy biznesowe mogły przebiegać, jest to, że muszą one być w stanie dostosować się do zmieniających się warunków, a także reagować na nagłe okoliczności, gdy nadejdzie czas.
Powiązane: Najlepsze aplikacje do uczenia maszynowego
Uzyskaj certyfikat uczenia maszynowego online z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej oraz zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia się maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.
3. Doskonałe narzędzia wspierające ML
W dzisiejszych czasach stworzenie działającego modelu ML, który daje dość dobre prognozy, nie wystarczy. Praktycy ML wymagają interpretacji modelu, w której rozumieją, dlaczego prognozy są dokonywane przed podjęciem decyzji, czy model powinien zostać wprowadzony do produkcji. Jest to często ważne w przypadku przedsiębiorstw, w których prognozy są analizowane pod kątem czynników społecznych, takich jak sprawiedliwość społeczna, etyka i uczciwość.
Potężnym narzędziem do opracowywania modeli jest użycie kart modeli, które są dokumentami projektowymi, które formalnie opisują wszystkie aspekty modelu. Aspekty obejmują następujące szczegóły-
- Szczegółowy przegląd składający się z podsumowania przeznaczenia modelu.
- Logistyka o autorze linki do dodatkowych dokumentów, licencji, daty itp.
- Specyfikacje dotyczące sieci neuronowych lub typów warstw, wejść i wyjść.
- Podsumowanie dotyczące ograniczeń i rozważań, w tym informacje dotyczące kwestii etycznych i prywatności, ograniczeń szybkości i dokładności.
- Docelowa i rzeczywista metryka wydajności, która jest zasadniczo oczekiwana w porównaniu z rzeczywistą dokładnością.
Wizualizacja to kolejne kluczowe narzędzie. Nieocenionym aspektem jest możliwość wizualizacji modelu podczas projektowania, szkolenia, a nawet podczas audytu.
Karty modeli mogą być używane przez członków zespołu do ciągłej oceny wydajności modelu w porównaniu z tym, co jest określone na karcie.
4. Prognozowanie i analiza biznesowa
ML może przyczynić się do prognozowania biznesowego i pomóc w podejmowaniu ważnych, świadomych decyzji związanych z biznesem. Eksperci gromadzą i przesiewają zestaw danych przez określony czas, które są następnie wykorzystywane do podejmowania mądrych decyzji. Po przeszkoleniu ML przy użyciu różnych zestawów danych może dostarczać przypuszczeń z dokładnością do około 95%.
Przewidujemy, że organizacje będą łączyć powtarzające się sieci neuronowe i uzyskiwać wyniki prognoz o wysokiej wierności. Jedną z głównych zalet korzystania z ML jest znajdowanie ukrytych wzorców, które mogły zostać pominięte. Najlepszym przykładem jego zastosowania są firmy ubezpieczeniowe do identyfikacji potencjalnych oszustw, które mogą być bardzo kosztowne. ML może pomóc w odkryciu ukrytych wzorców i odpowiednio przygotować dokładne prognozy.
5. ML i Internet rzeczy (IoT)
Analityk ekonomiczny Transforma Insights prognozuje, że rynek IoT opracuje w 2030 roku 24,1 miliarda urządzeń, co z powodu szybkiego rozwoju przyniesie 1,5 biliona dolarów dochodu na całym świecie.
Przecina się wykorzystanie uczenia maszynowego i Internetu Rzeczy. Produkcja urządzeń IoT wykorzystuje ML, sztuczną inteligencję i głębokie uczenie, aby usługi były inteligentniejsze i bezpieczniejsze. W podobny sposób sieci czujników i urządzeń IoT dostarczają gigantyczne ilości danych, aby ML i AI mogły efektywnie działać.
6. ML na krawędzi
Przewiduje się, że wnioskowanie na urządzeniach brzegowych znacznie wzrośnie w 2022 r. Wśród różnych czynników przyczyniających się do tego wzrostu, dwa główne to rozwój Internetu Rzeczy i większe uzależnienie od urządzeń do wykonywania pracy zdalnej.
Urządzenia korporacyjne i konsumenckie, takie jak Google-mini, wykorzystują uczenie maszynowe oparte na chmurze. Zasadniczo ML oparta na chmurze zbiera dane, wyczarowując obrazy małych urządzeń z dostępem do Internetu i wysyła je do chmury w celu wnioskowania. Jest to niezbędne w wielu sytuacjach, takich jak wykrywanie oszustw przez banki oraz w przypadkach, w których dłuższe opóźnienia nie stanowią problemu. Jednak w przypadku urządzeń brzegowych uzyskują one moc obliczeniową wymaganą do wykonywania zakłóceń na brzegu.
Przykładem takiej technologii na brzegu jest Coral firmy Google. Posiada wbudowaną jednostkę przetwarzania tensora (TPU) i obsługuje wiele przypadków użycia IoT (np. analizuje głosy i obrazy). Pokazuje to, że wnioskowanie jest teraz możliwe bez połączenia z Internetem i zaplecza w chmurze dzięki technologii spakowanej w niewielkich rozmiarach. Dodatkową zaletą, jaką oferuje ML na krawędzi, jest bezpieczeństwo dzięki przechowywaniu zebranych danych na samym urządzeniu.
Z technicznego punktu widzenia powyższe wdrożenia wymagają mniejszych modeli ML, które są szybko przenoszone i pasują do urządzeń wbudowanych z ograniczoną pamięcią masową. Tutaj kwantyzacja jest rozwiązaniem pozwalającym zmniejszyć rozmiar modelu.
Według statystyk dostarczonych przez Gartnera, ML jest używany w takiej czy innej formie w około 37% wszystkich firm, które zostały poddane przeglądowi. Szacuje się również, że do 2022 r. około 80% nowoczesnych rozwiązań zostanie opartych na ML i AI.
Istnieje wzrost popytu i zainteresowania ML z różnymi nowymi wzorami i technologiami, rosnącymi wraz z rosnącą liczbą użytecznych zastosowań.
Przeczytaj także: Projekty uczenia maszynowego dla początkujących
Wniosek
Dzięki wszystkim wyuczonym umiejętnościom możesz aktywować się na innych konkurencyjnych platformach, aby sprawdzić swoje umiejętności i zdobyć jeszcze więcej praktycznych umiejętności. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o kursie, odwiedź stronę Executive PG Program in Machine Learning & AI i porozmawiaj z naszym doradcą zawodowym, aby uzyskać więcej informacji.
