2022 年 6 大機器學習解決方案
已發表: 2021-02-22機器學習 (ML) 是人工智能 (AI) 的一種應用。 機器學習使系統能夠自動學習並根據經驗進行改進，而無需明確編程。 ML 算法利用統計數據在海量數據模式中找到模式，並使用它們進行自我學習。
ML 的目標是讓計算機在沒有任何干預或輸入或人類幫助的情況下自動學習。 用於學習的數據包括數字、圖像、文字等。根據最近的一項研究，我們今天使用的設備中有 77% 使用了 ML 設施。
使用機器學習的平台有谷歌和百度等搜索引擎，Netflix、YouTube 和 Spotify 等推薦系統，Siri 和 Alexa 等語音助手，以及 Facebook 和 Twitter 等社交媒體訂閱源。
ML 的原理包括收集盡可能多的數據並將其用於學習和猜測您接下來必須喜歡什麼。 ML 通過為相關人員建議下一個選項來找到一種模式並將收集到的知識應用到使用中。
在這個快節奏的新技術世界中，趨勢不斷發展，世界各地都在發生新的發展。 在這裡，我們預測頂級機器學習解決方案的未來。
目錄
2022 年頂級機器學習解決方案
1. 尖端模型的可用性
隨著 ML 被越來越廣泛地採用，開放訪問模型的平行趨勢也見證了它的普及和發展。 開發 ML 的大公司也在同時提高模型性能的標準。 這是可能的，因為它們提供了龐大而全面的數據集，專門的 ML 從業者使用這些數據集來訓練模型。
然而，並非所有公司都擁有從頭開始構建此類模型的資金或研究技術。 因此，他們正在使用遷移學習的幫助，其中他們可以構建或重新利用經過廣泛培訓的模型來開發高性能模型。 同時，即使是大型企業也已經認識到這種外部貢獻對其模型開發的重要性和好處。
正在嘗試機器學習的學生也可以使用開放獲取模型或公共模型。 同樣，愛好者和其他群體也可以使用這些基本模型。 成功的實驗可能有助於這些模型，同時促進他們的職業發展。
2. 超自動化
超自動化支持公司內部幾乎任何東西都可以自動化的想法。 一段時間以來，它已經在世界範圍內越來越受歡迎，但隨著去年的大流行，它的必要性和對它的重視程度進一步增加。 智能過程自動化和數字過程自動化得到了推動。
超自動化的驅動力是機器學習和人工智能，這是它的關鍵部分。 自動化業務流程繼續進行的基本要求是它們必須能夠根據不斷變化的條件進行調整，並在時機成熟時對突發情況做出反應。
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3. 機器學習的高級支持工具
在當今時代，產生一個能夠做出相當好的預測的有效機器學習模型是不夠的。 ML 從業者需要模型可解釋性，即他們在決定模型是否應該投入生產之前了解為什麼要進行預測。 這在企業的情況下通常很重要，因為企業的預測會受到社會公正、道德和公平等社會因素的審查。
模型開發的一個強大工具是使用模型卡，它是正式描述模型所有方面的設計文檔。 這些方麵包括以下細節——
- 包含模型目的摘要的詳細概述。
- 關於作者的物流鏈接到其他文件、許可證、日期等。
- 關於神經網絡或層類型、輸入和輸出的規範。
- 關於其限制和考慮的摘要，包括有關道德和隱私問題、速度和準確性限制的信息。
- 基本預期與實際準確度的目標和實際性能指標。
可視化是另一個關鍵工具。 一個非常寶貴的方面是在設計、培訓甚至審計期間可視化模型的能力。
團隊成員可以使用模型卡來根據卡上指定的內容不斷評估模型性能。
4. 業務預測與分析
ML 可以為業務預測做出貢獻，並有助於做出與業務相關的重要、明智的決策。 專家們在固定的時間內收集並篩選一組數據，然後將其用於做出明智的決策。 一旦使用不同的數據集訓練 ML，它可以提供高達約 95% 的準確率的猜想。
我們預測組織將融合遞歸神經網絡並獲得高保真預測結果。 使用 ML 的主要優勢之一是找到可能被遺漏的隱藏模式。 使用它的最佳示例是在保險公司中識別可能代價高昂的潛在欺詐行為。 ML 可能有助於發現隱藏的模式並相應地做出準確的預測。
5. 機器學習和物聯網 (IoT)
經濟分析師 Transforma Insights 預測，物聯網市場將在 2030 年開發 241 億台設備，由於其快速發展，全球收入將達到 1.5 萬億美元。
機器學習和物聯網的利用是交叉的。 物聯網設備的生產利用機器學習、人工智能和深度學習使服務更智能、更安全。 以類似的方式，物聯網傳感器和設備網絡為 ML 和 AI 提供大量數據，以使其有效工作。
6. 邊緣機器學習
預計到 2022 年，邊緣推理將大幅增長。在促成這種增長的各種因素中，主要的兩個因素是物聯網的增長和對遠程工作設備的更大依賴。
面向企業的設備和消費者設備（如 Google-mini）採用雲支持的 ML。 基本上，雲支持的 ML 通過變出具有互聯網訪問權限的微型設備的圖像來收集數據，並將其發送到雲端進行推理。 在許多情況下，例如檢測銀行欺詐以及較長延遲不是問題的情況下，這是必要的。 但是，在邊緣設備的情況下，它們正在獲得在邊緣執行干擾所需的處理能力。
此類邊緣技術的一個例子是 Google 的 Coral。 它擁有一個板載張量處理單元 (TPU) 並處理大量物聯網用例（例如分析語音和圖像）。 這表明現在可以在沒有任何互聯網連接和雲後端的情況下進行推理，並將該技術封裝在一個小尺寸中。 邊緣機器學習提供的額外優勢是通過將收集的數據保存在設備本身上來確保安全。
從技術上講，上述部署需要更小的 ML 模型，這些模型可以快速傳輸並適合存儲空間有限的嵌入式設備。 在這裡，量化是減小模型大小的解決方案。
根據 Gartner 提供的統計數據，大約 37% 的公司在其接受審查的業務中以某種形式使用機器學習。 據估計，到 2022 年，大約 80% 的現代進步將建立在 ML 和 AI 之上。
隨著有用應用數量的增加，各種新模式和新技術不斷湧現，對 ML 的需求和興趣激增。
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結論
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