Top 6 soluții de învățare automată în 2022
Publicat: 2021-02-22Învățarea automată (ML) este o aplicație a inteligenței artificiale (AI). Învățarea automată echipează sistemele cu capacitatea de a învăța automat și de a face îmbunătățiri din experiență, fără a fi programate în mod explicit. Algoritmii ML folosesc statistici pentru a găsi modele în modele masive de date și le folosesc pentru a învăța singuri.
Scopul ML este de a permite computerelor să învețe automat, fără nicio intervenție sau intrare sau asistență din partea oamenilor. Datele folosite pentru învățare cuprind numere, imagini, cuvinte etc. Conform unui studiu recent, 77% dintre dispozitivele pe care le folosim astăzi utilizează facilități ML.
Platformele care folosesc ML sunt motoarele de căutare precum Google și Baidu, sisteme de recomandare Netflix, YouTube și Spotify, asistenți vocali precum Siri și Alexa și rețele de socializare precum Facebook și Twitter.
Principiul ML constă în colectarea cât mai multor date posibil și utilizarea lor pentru a învăța și a ghici ce lucru trebuie să vă placă în continuare. ML găsește un model și aplică cunoștințele adunate pentru a le utiliza sugerând următoarele opțiuni pentru persoana în cauză.
Tendințele continuă să evolueze în această nouă lume rapidă a tehnologiei, cu noi dezvoltări care au loc în întreaga lume. Aici, anticipăm ce ne rezervă viitorul cu cele mai bune soluții de învățare automată.
Cuprins
Top soluții de învățare automată pentru 2022
1. Disponibilitatea modelului de vârf
De când ML devine din ce în ce mai larg adoptat, o tendință paralelă cu acces deschis la modele este, de asemenea, martorul unei creșteri a popularității și dezvoltării sale. Marile companii care dezvoltă ML ridică ștacheta pentru performanța modelului în paralel. Acest lucru este posibil datorită seturilor de date mari și cuprinzătoare care sunt disponibile împreună cu acestea, pe care le folosesc pentru a antrena modele de către practicieni ML dedicați.
Cu toate acestea, nu toate companiile dețin capitalul sau tehnologia de cercetare pentru a construi astfel de modele de la zero. Prin urmare, aceștia folosesc ajutorul învățării prin transfer, în care pot construi sau reutiliza modele care au suferit o pregătire extinsă pentru a dezvolta modele de înaltă performanță. Între timp, chiar și marile întreprinderi au recunoscut importanța și beneficiile unor astfel de contribuții din exterior pentru dezvoltarea modelelor lor.
Modelele cu acces deschis sau modelele publice pot fi folosite și de studenții care experimentează cu ML. În mod similar, pasionații și alte grupuri pot folosi și aceste modele de bază. Experimentele de succes pot contribui la aceste modele și, în același timp, le pot spori creșterea carierei.
2. Hiper-automatizare
Hyper-automatizarea susține ideea că aproape orice în interiorul unei companii poate fi automatizat. A câștigat popularitate de ceva timp în întreaga lume, dar odată cu pandemia de anul trecut, necesitatea și accentul pe care îl pune a crescut și mai mult. Automatizarea inteligentă a proceselor și automatizarea proceselor digitale au cunoscut un impuls.
Forța motrice pentru hiper-automatizare este ML și AI, care sunt segmentele sale cheie. Cerința esențială pentru ca procesele automate de afaceri să poată continua este că acestea trebuie să se poată adapta în funcție de condițiile în schimbare și, de asemenea, să reacționeze la circumstanțe bruște atunci când vine momentul.
Înrudit: Top aplicații de învățare automată
Obțineți certificare online de învățare automată de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.
3. Instrumente superioare de sprijin pentru ML
În vremurile de astăzi, producerea unui model ML funcțional care să facă predicții destul de bune nu este suficientă. Practicienii ML au nevoie de interpretabilitatea modelului în care înțeleg de ce se fac predicții înainte de a decide dacă modelul ar trebui să intre în producție. Acest lucru este adesea important în cazul întreprinderilor în care previziunile sunt analizate cu atenție pentru factori societali, cum ar fi justiția socială, etica și corectitudinea.
Un instrument puternic pentru dezvoltarea modelului este utilizarea cardurilor de model care sunt documente de proiectare care descriu în mod formal toate aspectele unui model. Aspectele includ următoarele detalii-
- Prezentare detaliată constând dintr-un rezumat al scopului modelului.
- Logistica despre autor se leagă de documente suplimentare, licență, dată etc.
- Specificații despre rețele neuronale sau tipuri de straturi, intrări și ieșiri.
- Un rezumat despre limitările și considerațiile sale, inclusiv informații privind problemele etice și de confidențialitate, constrângerile de viteză și acuratețe.
- O țintă și valori reale de performanță care sunt în principiu așteptate versus acuratețea reală.
Vizualizarea este un alt instrument cheie. Un aspect de neprețuit este capacitatea de a vizualiza un model în timpul proiectării, instruirii și chiar în timpul auditului.
Cardurile model pot fi folosite de membrii echipei pentru a evalua constant performanța modelului în raport cu ceea ce este specificat pe un card.
4. Prognoza si analiza afacerii
ML poate contribui la prognoza afacerii și poate ajuta la luarea unor decizii importante și informate legate de afaceri. Experții adună și analizează un set de date pe o perioadă fixă de timp, care este apoi utilizat pentru a lua decizii inteligente. Odată ce ML este antrenat cu diverse seturi de date, poate oferi presupuneri cu o precizie de aproximativ 95%.
Previzăm că organizațiile vor fuziona rețelele neuronale recurente și vor obține rezultate de prognoză de înaltă fidelitate. Unul dintre principalele avantaje ale utilizării ML este găsirea tiparelor ascunse care ar fi putut fi ratate. Cel mai bun exemplu pentru utilizarea sa este în firmele de asigurări pentru a identifica potențialele fraude care ar putea fi foarte costisitoare. ML ar putea ajuta la descoperirea tiparelor ascunse și poate face previziuni precise în consecință.
5. ML și Internetul lucrurilor (IoT)
Analistul economic Transforma Insights a prognozat că piața IoT va dezvolta 24,1 miliarde de dispozitive în 2030, ceea ce va duce la venituri de 1,5 trilioane de dolari în întreaga lume datorită dezvoltării rapide.
Utilizarea învățării automate și a Internetului lucrurilor este intersectată. Producția de dispozitive IoT utilizează ML, AI și deep learning pentru a face serviciile mai inteligente și mai sigure. În mod similar, rețelele de senzori și dispozitive IoT oferă volume gigantice de date pentru ML și AI pentru ca acestea să funcționeze eficient.
6. ML la margine
Se preconizează că inferența la margine va crește substanțial pe parcursul anului 2022. Printre diverșii factori care contribuie la această creștere, cei doi principali sunt creșterea IoT și o dependență mai mare de dispozitive pentru a efectua lucrul la distanță.
Dispozitivele orientate către întreprinderi și consumatori precum Google-mini folosesc ML susținut de cloud. Practic, ML susținut de cloud colectează date prin evocarea imaginilor dispozitivelor minuscule cu acces la internet și le trimite în cloud pentru deducere. Este necesar în multe situații, cum ar fi detectarea fraudei de către bănci și în cazurile în care latența mai lungă nu este o problemă. Dar, în cazul dispozitivelor de margine, acestea câștigă puterea de procesare necesară pentru a efectua interferențe la margine.
Un exemplu de astfel de tehnologie la margine este Coral de la Google. Posedă o unitate de procesare a tensorului (TPU) integrată și se ocupă de numeroase cazuri de utilizare IoT (de exemplu, analizează voci și imagini). Acest lucru arată că deducerea este acum posibilă fără nicio conexiune la internet și back-end cloud cu tehnologia ambalată într-un factor de formă mic. Avantajul suplimentar pe care ML at the edge îl oferă este securitatea prin păstrarea datelor colectate pe dispozitivul însuși.
Din punct de vedere tehnic, implementările menționate mai sus necesită modele ML mai mici, care sunt transferate rapid și se potrivesc în dispozitivele încorporate cu stocare limitată. Aici, cuantizarea este soluția pentru a reduce dimensiunea modelului.
Conform statisticilor furnizate de Gartner, ML este utilizat într-o formă sau alta în aproximativ 37% din toate companiile pentru afacerile lor care au fost analizate. De asemenea, se estimează că aproximativ 80% din progresele moderne vor fi bazate pe ML și AI până în anul 2022.
Există o creștere a cererii și a interesului pentru ML, cu diverse modele și tehnologii noi care cresc odată cu creșterea numărului de aplicații utile.
Citește și: Proiecte de învățare automată pentru începători
Concluzie
Cu toate abilitățile învățate, puteți deveni activ și pe alte platforme competitive pentru a vă testa abilitățile și a obține și mai mult hands-on. Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre curs, consultați pagina Programului Executive PG în Machine Learning și AI și discutați cu consilierul nostru de carieră pentru mai multe informații.
