โซลูชันแมชชีนเลิร์นนิ่ง 6 อันดับแรกในปี 2565
เผยแพร่แล้ว: 2021-02-22การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) คือการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ระบบมีความสามารถในการเรียนรู้และปรับปรุงจากประสบการณ์โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน อัลกอริทึม ML ใช้สถิติเพื่อค้นหารูปแบบในรูปแบบข้อมูลขนาดใหญ่ และใช้เพื่อเรียนรู้ด้วยตนเอง
เป้าหมายของ ML คือการอนุญาตให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงหรือการป้อนข้อมูลใดๆ หรือความช่วยเหลือจากมนุษย์ ข้อมูลที่ใช้สำหรับการเรียนรู้ประกอบด้วยตัวเลข รูปภาพ คำ ฯลฯ จากการศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ 77% ของอุปกรณ์ที่เราใช้ในปัจจุบันใช้สิ่งอำนวยความสะดวก ML
แพลตฟอร์มที่ใช้ ML เป็นเสิร์ชเอ็นจิ้น เช่น Google และ Baidu ระบบแนะนำของ Netflix, YouTube และ Spotify ผู้ช่วยเสียงเช่น Siri และ Alexa และฟีดโซเชียลมีเดียเช่น Facebook และ Twitter
หลักการของ ML ประกอบด้วยการรวบรวมข้อมูลให้ได้มากที่สุดและใช้เพื่อการเรียนรู้และคาดเดาว่าคุณต้องชอบอะไรต่อไป ML ค้นหารูปแบบและนำความรู้ที่รวบรวมมาใช้โดยแนะนำตัวเลือกต่อไปสำหรับผู้ที่เกี่ยวข้อง
แนวโน้มมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องในโลกใหม่ของเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วและมีการพัฒนาใหม่ๆ เกิดขึ้นทั่วโลก ที่นี่ เราคาดการณ์ว่าอนาคตจะเป็นอย่างไรด้วยโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงชั้นนำ
สารบัญ
โซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงยอดนิยมสำหรับปี 2022
1. ความพร้อมใช้งานของรุ่นคมตัด
นับตั้งแต่เวลาที่ ML ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายมากขึ้น เทรนด์คู่ขนานที่มีการเข้าถึงโมเดลแบบเปิดก็กำลังได้รับความนิยมและการพัฒนาเพิ่มขึ้นเช่นกัน บริษัทขนาดใหญ่ที่กำลังพัฒนา ML กำลังยกระดับประสิทธิภาพของโมเดลควบคู่กันไปด้วยเช่นกัน สิ่งนี้เป็นไปได้เนื่องจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และครอบคลุมที่พร้อมใช้งาน ซึ่งใช้ในการฝึกอบรมแบบจำลองโดยผู้ปฏิบัติงาน ML โดยเฉพาะ
อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ทุกบริษัทที่จะมีเงินทุนหรือเทคโนโลยีการวิจัยเพื่อสร้างแบบจำลองดังกล่าวตั้งแต่เริ่มต้น ดังนั้นพวกเขาจึงใช้ความช่วยเหลือในการถ่ายโอนการเรียนรู้ซึ่งพวกเขาสามารถสร้างหรือนำแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมมาอย่างยาวนานเพื่อพัฒนาแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสูงได้ ในขณะเดียวกัน แม้แต่องค์กรขนาดใหญ่ก็ยังเห็นความสำคัญและประโยชน์ของการมีส่วนร่วมดังกล่าวจากภายนอกเพื่อพัฒนาแบบจำลองของตน
นักเรียนที่กำลังทดลองใช้ ML สามารถใช้โมเดลแบบเปิดหรือโมเดลสาธารณะได้ ในทำนองเดียวกัน นักเล่นอดิเรกและกลุ่มอื่นๆ ก็สามารถใช้โมเดลพื้นฐานเหล่านี้ได้เช่นกัน การทดลองที่ประสบความสำเร็จอาจส่งผลต่อโมเดลเหล่านี้และในขณะเดียวกันก็ช่วยส่งเสริมการเติบโตของอาชีพ
2. Hyper-Automation
Hyper-automation รองรับแนวคิดเกือบทุกอย่างภายในบริษัทที่เป็นระบบอัตโนมัติ ได้รับความนิยมมาระยะหนึ่งแล้วทั่วโลกในขณะนี้ แต่ด้วยการระบาดใหญ่ในปีที่แล้ว ความจำเป็นและความสำคัญในเรื่องนี้ก็เพิ่มมากขึ้นไปอีก ระบบอัตโนมัติของกระบวนการอัจฉริยะและระบบอัตโนมัติของกระบวนการดิจิทัลได้รับการส่งเสริม
แรงผลักดันสำหรับไฮเปอร์ออโตเมชั่นคือ ML และ AI ซึ่งเป็นส่วนสำคัญ ข้อกำหนดที่สำคัญสำหรับกระบวนการทางธุรกิจแบบอัตโนมัติในการดำเนินการคือต้องสามารถปรับเปลี่ยนตามเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลงและตอบสนองต่อสถานการณ์กะทันหันเมื่อถึงเวลา
ที่เกี่ยวข้อง: แอปพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยม
รับ ใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่อง ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท หลักสูตร Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
3. เครื่องมือสนับสนุนที่เหนือกว่าสำหรับ ML
ในยุคปัจจุบัน การสร้างแบบจำลอง ML ที่ใช้งานได้ซึ่งคาดการณ์ได้ค่อนข้างดีไม่เพียงพอ ผู้ปฏิบัติงาน ML ต้องการความสามารถในการตีความแบบจำลอง ซึ่งพวกเขาเข้าใจว่าเหตุใดจึงมีการคาดการณ์ก่อนที่จะตัดสินใจว่าแบบจำลองควรเข้าสู่ขั้นตอนการผลิตหรือไม่ สิ่งนี้มักจะมีความสำคัญในกรณีขององค์กรที่มีการพิจารณาการคาดการณ์สำหรับปัจจัยทางสังคม เช่น ความยุติธรรมทางสังคม จริยธรรม และความเป็นธรรม
เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการพัฒนาแบบจำลองคือการใช้การ์ดแบบจำลองซึ่งเป็นเอกสารการออกแบบที่อธิบายทุกแง่มุมของแบบจำลองอย่างเป็นทางการ ด้านรวมถึงรายละเอียดดังต่อไปนี้-
- ภาพรวมโดยละเอียดประกอบด้วยบทสรุปของวัตถุประสงค์ของแบบจำลอง
- โลจิสติกส์เกี่ยวกับผู้เขียน ลิงก์ไปยังเอกสารเพิ่มเติม ใบอนุญาต วันที่ ฯลฯ
- ข้อมูลจำเพาะเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมหรือประเภทของเลเยอร์ อินพุตและเอาต์พุต
- สรุปเกี่ยวกับข้อจำกัดและข้อควรพิจารณา รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับประเด็นด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัว ข้อจำกัดด้านความเร็วและความแม่นยำ
- ตัวชี้วัดเป้าหมายและประสิทธิภาพจริงที่โดยทั่วไปแล้วคาดหวังเทียบกับความแม่นยำที่แท้จริง
การสร้างภาพเป็นอีกเครื่องมือสำคัญ แง่มุมที่ประเมินค่าไม่ได้คือความสามารถในการสร้างภาพโมเดลระหว่างการออกแบบ การฝึกอบรม และแม้กระทั่งระหว่างการตรวจสอบ
สมาชิกในทีมสามารถใช้การ์ดแบบจำลองเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองอย่างต่อเนื่องกับสิ่งที่ระบุไว้ในการ์ด
4. การพยากรณ์และวิเคราะห์ธุรกิจ
ML สามารถมีส่วนช่วยในการคาดการณ์ทางธุรกิจและช่วยในการตัดสินใจที่สำคัญและมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ ผู้เชี่ยวชาญจะรวบรวมและคัดกรองชุดข้อมูลในช่วงเวลาที่กำหนด ซึ่งจะนำไปใช้ในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด เมื่อ ML ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลที่หลากหลาย จะสามารถให้การคาดเดาได้อย่างแม่นยำสูงถึง 95%
เราคาดการณ์ว่าองค์กรจะหลอมรวมโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำและได้ผลลัพธ์การคาดการณ์ที่มีความเที่ยงตรงสูง ข้อดีอย่างหนึ่งของการใช้ ML คือการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งอาจพลาดไป ตัวอย่างที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งานคือในบริษัทประกันภัยเพื่อระบุการฉ้อโกงที่อาจมีค่าใช้จ่ายสูง ML อาจช่วยในการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่และคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องตามนั้น
5. ML และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT)
Transforma Insights นักวิเคราะห์ทางเศรษฐกิจคาดการณ์ว่าตลาด IoT จะพัฒนาอุปกรณ์ 24.1 พันล้านเครื่องในปี 2573 ซึ่งนำไปสู่รายได้ 1.5 ล้านล้านดอลลาร์ทั่วโลกอันเนื่องมาจากการพัฒนาอย่างรวดเร็ว
การใช้แมชชีนเลิร์นนิงและ Internet of Things มาบรรจบกัน การผลิตอุปกรณ์ IoT ใช้ ML, AI และการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อให้บริการอย่างชาญฉลาดและปลอดภัยยิ่งขึ้น ในลักษณะเดียวกัน เครือข่ายของเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ IoT ให้ข้อมูลปริมาณมหาศาลสำหรับ ML และ AI เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
6. ML ที่ Edge
คาดการณ์ว่าการอนุมานที่เอดจ์จะเติบโตอย่างมากตลอดปี พ.ศ. 2565 ท่ามกลางปัจจัยต่างๆ ที่เอื้อต่อการเติบโตนี้ ปัจจัยหลักสองประการคือการเติบโตของ IoT และการพึ่งพาอุปกรณ์สำหรับการทำงานทางไกลมากขึ้น
อุปกรณ์สำหรับองค์กรและอุปกรณ์สำหรับผู้บริโภค เช่น Google-mini ใช้ ML ที่ได้รับการสนับสนุนจากระบบคลาวด์ โดยพื้นฐานแล้ว ML ที่สำรองข้อมูลบนคลาวด์จะรวบรวมข้อมูลโดยสร้างภาพอุปกรณ์ขนาดเล็กที่มีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตและส่งไปยังคลาวด์เพื่อการอนุมาน มีความจำเป็นในหลาย ๆ สถานการณ์ เช่น การตรวจจับการฉ้อโกงโดยธนาคาร และในกรณีที่เวลาแฝงนานขึ้นไม่เป็นปัญหา แต่ในกรณีของอุปกรณ์เอดจ์ อุปกรณ์เหล่านี้กำลังได้รับพลังการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการรบกวนที่ขอบ
ตัวอย่างของเทคโนโลยีดังกล่าวคือ Coral by Google มีหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ออนบอร์ด (TPU) และจัดการกรณีการใช้งาน IoT จำนวนมาก (เช่น วิเคราะห์เสียงและภาพ) นี่แสดงให้เห็นว่าการอนุมานสามารถทำได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและคลาวด์แบ็คเอนด์ด้วยเทคโนโลยีที่อัดแน่นอยู่ในฟอร์มแฟกเตอร์ขนาดเล็ก ข้อดีเพิ่มเติมที่ ML ที่ขอบนำเสนอคือความปลอดภัยโดยเก็บข้อมูลที่รวบรวมไว้บนอุปกรณ์เอง
ในทางเทคนิคแล้ว การปรับใช้ที่กล่าวถึงข้างต้นนั้นต้องการโมเดล ML ที่มีขนาดเล็กกว่าซึ่งถูกถ่ายโอนอย่างรวดเร็วและพอดีกับอุปกรณ์ฝังตัวที่มีพื้นที่เก็บข้อมูลจำกัด ในที่นี้ การหาปริมาณเป็นวิธีแก้ปัญหาในการลดขนาดของแบบจำลอง
จากสถิติของ Gartner พบว่า ML ถูกใช้ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งหรืออย่างอื่นในประมาณ 37% ของบริษัททั้งหมดสำหรับธุรกิจของตนที่ได้รับการตรวจสอบ คาดว่าประมาณ 80% ของความก้าวหน้าสมัยใหม่จะถูกสร้างขึ้นบน ML และ AI ภายในปี 2022
มีความต้องการและความสนใจใน ML เพิ่มขึ้นด้วยรูปแบบและเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เพิ่มขึ้นพร้อมกับแอปพลิเคชันที่มีประโยชน์จำนวนมากขึ้น
อ่านเพิ่มเติม: โครงการการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้เริ่มต้น
บทสรุป
ด้วยทักษะที่เรียนรู้ทั้งหมด คุณสามารถใช้งานบนแพลตฟอร์มการแข่งขันอื่นๆ รวมทั้งทดสอบทักษะของคุณและลงมือปฏิบัติจริงได้มากขึ้น หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตร โปรดดูที่หน้า Executive PG Program in Machine Learning & AI และพูดคุยกับที่ปรึกษาด้านอาชีพของเราสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม
