As 6 principais soluções de aprendizado de máquina em 2022
Publicados: 2021-02-22O aprendizado de máquina (ML) é uma aplicação da inteligência artificial (IA). O aprendizado de máquina equipa os sistemas com a capacidade de aprender automaticamente e fazer melhorias a partir da experiência sem ser explicitamente programado. Os algoritmos de ML empregam estatísticas para encontrar padrões em padrões maciços de dados e usá-los para aprender por si mesmos.
O objetivo do ML é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem qualquer intervenção ou entrada ou assistência de humanos. Os dados usados para aprender são números, imagens, palavras etc. De acordo com um estudo recente, 77% dos dispositivos que usamos hoje utilizam recursos de ML.
As plataformas que usam ML são mecanismos de busca como Google e Baidu, sistemas de recomendação de Netflix, YouTube e Spotify, assistentes de voz como Siri e Alexa e feeds de redes sociais como Facebook e Twitter.
O princípio do ML consiste em coletar o máximo de dados possível e usá-los para aprender e adivinhar o que você deve gostar em seguida. O ML encontra um padrão e aplica o conhecimento coletado para uso, sugerindo as próximas opções para a pessoa em questão.
As tendências continuam evoluindo neste novo mundo tecnológico em ritmo acelerado, com novos desenvolvimentos acontecendo em todo o mundo. Aqui, prevemos o que o futuro reserva com as principais soluções de aprendizado de máquina.
Índice
Principais soluções de aprendizado de máquina para 2022
1. Disponibilidade do modelo de ponta
Desde que o ML está se tornando mais amplamente adotado, uma tendência paralela com acesso aberto a modelos também está testemunhando um aumento em sua popularidade e desenvolvimento. As grandes empresas que desenvolvem ML também estão elevando o nível de desempenho do modelo em paralelo. Isso é possível devido aos grandes e abrangentes conjuntos de dados disponíveis com eles, que eles usam para treinar modelos por profissionais dedicados de ML.
No entanto, nem todas as empresas possuem capital ou tecnologia de pesquisa para construir tais modelos do zero. Portanto, eles estão usando a ajuda do aprendizado de transferência, no qual podem construir ou reaproveitar modelos que passaram por treinamento extensivo para desenvolver modelos de alto desempenho. Enquanto isso, mesmo as grandes empresas reconheceram a importância e os benefícios de tais contribuições externas para o desenvolvimento de seus modelos.
Os modelos de acesso aberto ou modelos públicos também podem ser usados por alunos que estão experimentando o ML. Da mesma forma, amadores e outros grupos também podem usar esses modelos básicos. As experiências bem-sucedidas podem contribuir para esses modelos e, ao mesmo tempo, potencializar o crescimento de suas carreiras.
2. Hiperautomação
A hiperautomação suporta a ideia de que quase tudo dentro de uma empresa pode ser automatizado. Ele vem ganhando popularidade há algum tempo em todo o mundo, mas com a pandemia no ano passado, sua necessidade e ênfase aumentaram ainda mais. A automação de processos inteligentes e a automação de processos digitais experimentaram um impulso.
A força motriz da hiperautomação é ML e AI, que são seus principais segmentos. O requisito essencial para que os processos de negócios automatizados continuem é que eles devem ser capazes de se adaptar de acordo com as mudanças nas condições e também reagir a circunstâncias repentinas quando chegar a hora.
Relacionado: Principais aplicativos de aprendizado de máquina
Obtenha a certificação de aprendizado de máquina on-line das principais universidades do mundo - mestrados, programas de pós-graduação executiva e programa de certificação avançada em ML e IA para acelerar sua carreira.
3. Ferramentas de suporte superiores para ML
Nos tempos de hoje, produzir um modelo de ML funcional que faça previsões razoavelmente boas não é suficiente. Os praticantes de ML exigem interpretabilidade do modelo em que entendem por que as previsões estão sendo feitas antes de decidir se o modelo deve entrar em produção. Isso geralmente é importante no caso de empresas em que as previsões são examinadas por fatores sociais, como justiça social, ética e equidade.
Uma ferramenta poderosa para o desenvolvimento de modelos é o uso de cartões de modelo que são documentos de design que descrevem formalmente todos os aspectos de um modelo. Os aspectos incluem os seguintes detalhes-
- Visão geral detalhada que consiste em um resumo da finalidade do modelo.
- Logística sobre o autor links para documentos adicionais, licença, data, etc.
- Especificações sobre redes neurais ou tipos de camadas, entradas e saídas.
- Um resumo sobre suas limitações e considerações, incluindo informações sobre questões éticas e de privacidade, restrições de velocidade e precisão.
- Uma meta e métricas de desempenho real que são basicamente esperadas versus a precisão real.
A visualização é outra ferramenta chave. Um aspecto inestimável é a capacidade de visualizar um modelo durante o projeto, treinamento e até mesmo durante a auditoria.
Os cartões modelo podem ser usados pelos membros da equipe para avaliar constantemente o desempenho do modelo em relação ao que é especificado em um cartão.
4. Previsão e Análise de Negócios
O ML pode contribuir para a previsão de negócios e ajudar na tomada de decisões importantes e informadas relacionadas aos negócios. Os especialistas coletam e rastreiam um conjunto de dados durante um período fixo de tempo, que é então utilizado para tomar decisões inteligentes. Uma vez que o ML é treinado com diversos conjuntos de dados, ele pode fornecer conjecturas com precisão de até aproximadamente 95%.
Prevemos que as organizações fundiriam redes neurais recorrentes e obteriam resultados de previsão de alta fidelidade. Uma das principais vantagens de usar ML é encontrar os padrões ocultos que podem ter sido perdidos. O melhor exemplo de seu uso é nas seguradoras para identificar possíveis fraudes que podem custar muito caro. O ML pode ajudar a descobrir padrões ocultos e fazer previsões precisas de acordo.
5. ML e Internet das Coisas (IoT)
O analista econômico Transforma Insights previu que o mercado de IoT desenvolverá 24,1 bilhões de dispositivos em 2030, levando a uma receita de US$ 1,5 trilhão em todo o mundo devido ao seu rápido desenvolvimento.
A utilização do aprendizado de máquina e da Internet das Coisas é cruzada. A produção de dispositivos IoT utiliza ML, IA e aprendizado profundo para tornar os serviços mais inteligentes e seguros. De maneira semelhante, as redes de sensores e dispositivos de IoT fornecem volumes gigantescos de dados para ML e IA para que funcionem de maneira eficaz.
6. ML no limite
A previsão é de que a inferência na borda cresça substancialmente ao longo de 2022. Entre os vários fatores que contribuem para esse crescimento, os dois principais são o crescimento da IoT e uma maior dependência de dispositivos para realizar trabalho remoto.
Dispositivos voltados para empresas e consumidores, como o Google-mini, empregam ML com suporte em nuvem. Basicamente, o ML baseado em nuvem coleta dados evocando imagens de pequenos dispositivos com acesso à Internet e os envia para a nuvem para inferência. É necessário em muitas situações, como detectar fraudes por parte dos bancos e nos casos em que uma latência mais longa não é um problema. Mas, no caso de dispositivos de borda, eles estão ganhando o poder de processamento necessário para realizar interferência na borda.
Um exemplo dessa tecnologia de ponta é o Coral do Google. Ele possui uma unidade de processamento tensor (TPU) integrada e lida com vários casos de uso de IoT (por exemplo, analisa vozes e imagens). Isso mostra que a inferência agora é possível sem qualquer conexão com a Internet e back-end na nuvem com a tecnologia compactada em um formato pequeno. A vantagem adicional que o ML na borda oferece é a segurança, mantendo os dados coletados no próprio dispositivo.
Tecnicamente, as implantações mencionadas acima exigem modelos de ML menores que são transferidos rapidamente e se encaixam em dispositivos incorporados com armazenamento limitado. Aqui, a quantização é a solução para reduzir o tamanho do modelo.
De acordo com as estatísticas fornecidas pelo Gartner, o ML está sendo usado de uma forma ou de outra em aproximadamente 37% de todas as empresas para seus negócios que foram revisados. Estima-se também que cerca de 80% dos avanços modernos serão baseados em ML e AI até o ano de 2022.
Há um aumento na demanda e interesse em ML com vários novos padrões e tecnologias crescendo com o crescente número de aplicativos úteis.
Leia também: Projetos de aprendizado de máquina para iniciantes
Conclusão
Com todas as habilidades aprendidas, você também pode se tornar ativo em outras plataformas competitivas para testar suas habilidades e obter ainda mais experiência prática. Se você estiver interessado em saber mais sobre o curso, confira a página do Executive PG Program in Machine Learning & AI e fale com nosso conselheiro de carreira para mais informações.
