Шесть лучших решений для машинного обучения в 2022 году
Опубликовано: 2021-02-22Машинное обучение (ML) — это приложение искусственного интеллекта (ИИ). Машинное обучение дает системам возможность автоматически обучаться и вносить улучшения на основе опыта без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения используют статистику, чтобы находить закономерности в массивных закономерностях данных и использовать их для самостоятельного обучения.
Цель машинного обучения — позволить компьютерам учиться автоматически без какого-либо вмешательства, ввода или помощи со стороны людей. Данные, используемые для обучения, включают числа, изображения, слова и т. д. Согласно недавнему исследованию, 77% устройств, которые мы используем сегодня, используют средства машинного обучения.
Платформы, использующие машинное обучение, — это поисковые системы, такие как Google и Baidu, рекомендательные системы Netflix, YouTube и Spotify, голосовые помощники, такие как Siri и Alexa, и каналы социальных сетей, такие как Facebook и Twitter.
Принцип ML заключается в том, чтобы собрать как можно больше данных и использовать их для обучения и угадывания того, что вам должно понравиться дальше. ML находит закономерность и применяет собранные знания, предлагая заинтересованному лицу следующие варианты.
Тенденции продолжают развиваться в этом быстро меняющемся новом мире технологий, и новые разработки происходят во всем мире. Здесь мы предсказываем, какое будущее ждет лучшие решения для машинного обучения.
Оглавление
Лучшие решения для машинного обучения на 2022 год
1. Доступность передовых моделей
С тех пор, как машинное обучение становится все более распространенным, параллельная тенденция с открытым доступом к моделям также свидетельствует о росте его популярности и развитии. Параллельно с этим крупные компании, разрабатывающие машинное обучение, поднимают планку производительности моделей. Это возможно благодаря имеющимся у них большим и всеобъемлющим наборам данных, которые они используют для обучения моделей преданными практиками машинного обучения.
Однако не все компании обладают капиталом или исследовательскими технологиями для создания таких моделей с нуля. Следовательно, они используют помощь трансферного обучения, в которой они могут строить или перепрофилировать модели, которые прошли обширную подготовку, для разработки высокопроизводительных моделей. Между тем, даже крупные предприятия признали важность и преимущества такого вклада извне для развития своих моделей.
Модели с открытым доступом или общедоступные модели также могут использоваться учащимися, которые экспериментируют с ML. Точно так же любители и другие группы также могут использовать эти базовые модели. Успешные эксперименты могут способствовать этим моделям и, в то же время, способствовать их карьерному росту.
2. Гиперавтоматизация
Гиперавтоматизация поддерживает идею о том, что почти все внутри компании можно автоматизировать. В настоящее время он набирает популярность во всем мире, но с пандемией в прошлом году его необходимость и акцент на нем еще больше возросли. Интеллектуальная автоматизация процессов и цифровая автоматизация процессов получили импульс.
Движущей силой гиперавтоматизации являются машинное обучение и искусственный интеллект, которые являются ее ключевыми сегментами. Существенным требованием для автоматизированных бизнес-процессов является то, что они должны быть в состоянии адаптироваться в соответствии с изменяющимися условиями, а также реагировать на внезапные обстоятельства, когда придет время.
Связанные: Лучшие приложения для машинного обучения
Получите онлайн- сертификаты по машинному обучению в ведущих университетах мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и программы расширенных сертификатов в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.
3. Превосходные вспомогательные инструменты для машинного обучения
В настоящее время недостаточно создать работающую модель машинного обучения, которая делает достаточно хорошие прогнозы. Практикам машинного обучения требуется интерпретируемость модели, при которой они понимают, почему делаются прогнозы, прежде чем принимать решение о том, следует ли запускать модель в производство. Это часто важно в случае предприятий, где прогнозы тщательно проверяются на социальные факторы, такие как социальная справедливость, этика и честность.
Мощным инструментом для разработки моделей является использование карт моделей, которые представляют собой проектные документы, формально описывающие все аспекты модели. Аспекты включают следующие детали:
- Подробный обзор, состоящий из краткого изложения цели модели.
- Логистика об авторе ссылки на дополнительные документы, лицензия, дата и т.д.
- Спецификации нейронных сетей или типов слоев, входов и выходов.
- Краткое изложение его ограничений и соображений, включая информацию, касающуюся вопросов этики и конфиденциальности, ограничений скорости и точности.
- Целевые и фактические показатели производительности, которые в основном ожидаемы по сравнению с фактической точностью.
Визуализация — еще один ключевой инструмент. Бесценным аспектом является возможность визуализации модели во время проектирования, обучения и даже во время аудита.
Карточки моделей могут использоваться членами команды для постоянной оценки производительности модели по сравнению с тем, что указано на карточке.
4. Бизнес-прогнозирование и анализ
ML может способствовать бизнес-прогнозированию и помогать в принятии важных, обоснованных решений, связанных с бизнесом. Эксперты собирают и проверяют набор данных за фиксированный период времени, которые затем используются для принятия разумных решений. Как только машинное обучение обучено различным наборам данных, оно может давать предположения с точностью примерно до 95%.
Мы прогнозируем, что организации будут объединять рекуррентные нейронные сети и получать высокоточные результаты прогнозов. Одним из основных преимуществ использования машинного обучения является обнаружение скрытых шаблонов, которые могли быть упущены. Лучший пример его использования — в страховых компаниях для выявления потенциальных мошенничеств, которые могут быть очень дорогостоящими. Машинное обучение может помочь в обнаружении скрытых закономерностей и соответственно делать точные прогнозы.
5. Машинное обучение и Интернет вещей (IoT)
Экономический аналитик Transforma Insights прогнозирует, что к 2030 году на рынке IoT будет создано 24,1 миллиарда устройств, что приведет к 1,5 триллионам долларов дохода во всем мире благодаря его быстрому развитию.
Использование машинного обучения и Интернета вещей пересекается. При производстве устройств IoT используются машинное обучение, искусственный интеллект и глубокое обучение, чтобы сделать услуги более интеллектуальными и безопасными. Точно так же сети датчиков и устройств IoT предоставляют гигантские объемы данных для машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы они могли эффективно работать.
6. Машинное обучение на грани
Прогнозируется, что количество логических выводов на периферии существенно вырастет в течение 2022 года. Среди различных факторов, способствующих этому росту, основными двумя являются рост IoT и более широкое использование устройств для удаленной работы.
В корпоративных и потребительских устройствах, таких как Google-mini, используется облачное машинное обучение. По сути, облачное машинное обучение собирает данные, создавая изображения крошечных устройств с доступом в Интернет, и отправляет их в облако для вывода. Это необходимо во многих ситуациях, таких как обнаружение мошенничества со стороны банков, и в случаях, когда более длительная задержка не является проблемой. Но в случае пограничных устройств они получают вычислительную мощность, необходимую для создания помех на границе.
Примером такой технологии на периферии является Coral от Google. Он имеет встроенный блок тензорной обработки (TPU) и обрабатывает многочисленные варианты использования IoT (например, анализирует голоса и изображения). Это показывает, что вывод теперь возможен без подключения к Интернету и облачной серверной части с технологией, упакованной в небольшой форм-фактор. Дополнительным преимуществом, которое предлагает ML на периферии, является безопасность за счет хранения собранных данных на самом устройстве.
Технически вышеупомянутые развертывания требуют меньших моделей машинного обучения, которые быстро переносятся и подходят для встроенных устройств с ограниченным объемом памяти. Здесь квантование является решением для уменьшения размера модели.
Согласно статистике, предоставленной Gartner, машинное обучение в той или иной форме используется примерно в 37% всех проверенных компаний. Также предполагается, что к 2022 году около 80% современных достижений будут основаны на машинном обучении и искусственном интеллекте.
Наблюдается всплеск спроса и интереса к машинному обучению с появлением различных новых шаблонов и технологий с увеличением числа полезных приложений.
Читайте также: Проекты по машинному обучению для начинающих
Заключение
Со всеми приобретенными навыками вы также можете активно участвовать в других соревновательных платформах, чтобы проверить свои навыки и получить еще больше практических навыков. Если вам интересно узнать больше о курсе, посетите страницу Executive PG Program in Machine Learning & AI и поговорите с нашим консультантом по карьере для получения дополнительной информации.
