2022 年 6 大机器学习解决方案
已发表: 2021-02-22机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一种应用。 机器学习使系统能够自动学习并根据经验进行改进，而无需明确编程。 ML 算法利用统计数据在海量数据模式中找到模式，并使用它们进行自我学习。
ML 的目标是让计算机在没有任何干预或输入或人类帮助的情况下自动学习。 用于学习的数据包括数字、图像、文字等。根据最近的一项研究，我们今天使用的设备中有 77% 使用了 ML 设施。
使用机器学习的平台有谷歌和百度等搜索引擎，Netflix、YouTube 和 Spotify 的推荐系统，Siri 和 Alexa 等语音助手，以及 Facebook 和 Twitter 等社交媒体订阅源。
ML 的原理包括收集尽可能多的数据并将其用于学习和猜测您接下来必须喜欢什么。 ML 通过为相关人员建议下一个选项来找到一种模式并将收集到的知识应用到使用中。
在这个快节奏的新技术世界中，趋势不断发展，世界各地都在发生新的发展。 在这里，我们预测顶级机器学习解决方案的未来。
目录
2022 年顶级机器学习解决方案
1. 尖端模型的可用性
随着 ML 被越来越广泛地采用，开放访问模型的平行趋势也见证了它的普及和发展。 开发 ML 的大公司也在同时提高模型性能的标准。 这是可能的，因为它们提供了庞大而全面的数据集，专门的 ML 从业者使用这些数据集来训练模型。
然而，并非所有公司都拥有从头开始构建此类模型的资金或研究技术。 因此，他们正在使用迁移学习的帮助，其中他们可以构建或重新利用经过广泛培训的模型来开发高性能模型。 同时，即使是大型企业也已经认识到这种外部贡献对其模型开发的重要性和好处。
正在尝试机器学习的学生也可以使用开放获取模型或公共模型。 同样，爱好者和其他群体也可以使用这些基本模型。 成功的实验可能有助于这些模型，同时促进他们的职业发展。
2. 超自动化
超自动化支持公司内部几乎任何东西都可以自动化的想法。 一段时间以来，它已经在世界范围内越来越受欢迎，但随着去年的大流行，它的必要性和对它的重视程度进一步增加。 智能过程自动化和数字过程自动化得到了推动。
超自动化的驱动力是机器学习和人工智能，这是它的关键部分。 自动化业务流程继续进行的基本要求是它们必须能够根据不断变化的条件进行调整，并在时机成熟时对突发情况做出反应。
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3. 机器学习的高级支持工具
在当今时代，产生一个能够做出相当好的预测的有效机器学习模型是不够的。 ML 从业者需要模型可解释性，即他们在决定模型是否应该投入生产之前了解为什么要进行预测。 这在企业的情况下通常很重要，因为企业的预测会受到社会公正、道德和公平等社会因素的审查。
模型开发的一个强大工具是使用模型卡，它是正式描述模型所有方面的设计文档。 这些方面包括以下细节——
- 包含模型目的摘要的详细概述。
- 关于作者的物流链接到其他文件、许可证、日期等。
- 关于神经网络或层类型、输入和输出的规范。
- 关于其限制和考虑的摘要，包括有关道德和隐私问题、速度和准确性限制的信息。
- 基本预期与实际准确度的目标和实际性能指标。
可视化是另一个关键工具。 一个非常宝贵的方面是在设计、培训甚至审计期间可视化模型的能力。
团队成员可以使用模型卡来根据卡上指定的内容不断评估模型性能。
4. 业务预测与分析
ML 可以为业务预测做出贡献，并有助于做出与业务相关的重要、明智的决策。 专家们在固定的时间内收集并筛选一组数据，然后将其用于做出明智的决策。 一旦使用不同的数据集训练 ML，它可以提供高达约 95% 的准确率的猜想。
我们预测组织将融合递归神经网络并获得高保真预测结果。 使用 ML 的主要优势之一是找到可能被遗漏的隐藏模式。 使用它的最佳示例是在保险公司中识别可能代价高昂的潜在欺诈行为。 ML 可能有助于发现隐藏的模式并相应地做出准确的预测。
5. 机器学习和物联网 (IoT)
经济分析师 Transforma Insights 预测，物联网市场将在 2030 年开发 241 亿台设备，由于其快速发展，全球收入将达到 1.5 万亿美元。
机器学习和物联网的利用是交叉的。 物联网设备的生产利用机器学习、人工智能和深度学习使服务更智能、更安全。 以类似的方式，物联网传感器和设备网络为 ML 和 AI 提供大量数据，以使其有效工作。
6. 边缘机器学习
预计到 2022 年，边缘推理将大幅增长。在促成这种增长的各种因素中，主要的两个是物联网的增长和对远程工作设备的更大依赖。
面向企业的设备和消费者设备（如 Google-mini）采用云支持的 ML。 基本上，云支持的 ML 通过变出具有互联网访问权限的微型设备的图像来收集数据，并将其发送到云端进行推理。 在许多情况下，例如检测银行欺诈以及较长延迟不是问题的情况下，这是必要的。 但是，在边缘设备的情况下，它们正在获得在边缘执行干扰所需的处理能力。
此类边缘技术的一个例子是 Google 的 Coral。 它拥有一个板载张量处理单元 (TPU) 并处理大量物联网用例（例如分析语音和图像）。 这表明现在可以在没有任何互联网连接和云后端的情况下进行推理，并将该技术封装在一个小尺寸中。 边缘机器学习提供的额外优势是通过将收集的数据保存在设备本身上来确保安全。
从技术上讲，上述部署需要更小的 ML 模型，这些模型可以快速传输并适合存储空间有限的嵌入式设备。 在这里，量化是减小模型大小的解决方案。
根据 Gartner 提供的统计数据，大约 37% 的公司在其接受审查的业务中以某种形式使用机器学习。 据估计，到 2022 年，大约 80% 的现代进步将建立在 ML 和 AI 之上。
随着有用应用数量的增加，各种新模式和新技术不断涌现，对 ML 的需求和兴趣激增。
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结论
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