2022년 상위 6가지 머신 러닝 트렌드

기술의 구조를 보면 머신 러닝은 확실히 인공 지능의 하위 집합에 속합니다. 기계 학습은 기계가 데이터를 더 잘 이해하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 알고리즘을 생성합니다. 예를 들어, 소프트웨어 테스팅은 구글, 애플, 페이스북과 같은 거대 기업을 포함한 많은 조직에서 머신 러닝을 구현한 전형적인 예입니다.

일부 분석가에 따르면 머신 러닝이 2024년까지 엄청난 인기를 얻고 2022년과 2023년에 최대 추진력을 얻을 것으로 예상하고 있습니다.

기계 학습 기술이 개발된 이유는 본질적으로 상당히 기술적인 것이지만 이 기술이 개발된 근본적인 이유는 개발자와 IT 전문가가 애플리케이션과 솔루션을 빠르게 생성하는 데 도움이 되는 방법을 만드는 데 있었습니다. 따라서 이 기술은 아마도 인간의 능력 범위 밖일 것 같은 많은 양의 변수에 대해 작업하는 테스터의 작업을 용이하게 하기 위해 개발되었습니다. 이러한 머신러닝 도구 덕분에 정확한 답을 얻을 가능성이 높아졌고, 전문가들은 정답을 정확하게 분석하고 올바른 결론을 도출할 수 있었습니다.

이 도구에 따라 인공 지능은 자체 신경망 세트를 만들 수 있습니다. 이것은 본질적으로 AI 모델에 인간 두뇌의 복제본을 생성하도록 제공한다는 것을 의미합니다. 이런 종류의 모델은 경험을 쌓는 데 도움이 되며 미래에 모든 종류의 모호함과 실수를 제거합니다.

기계 학습의 주요 목표는 모든 종류의 인간 검사를 완전히 또는 부분적으로 제거하는 것입니다. 이를 통해 테스터는 모든 종류의 복잡한 분석 프로세스를 완전히 자동화할 수 있습니다. 따라서 정확한 예측을 위해 머신 러닝을 사용한다고 말할 수 있습니다.

기계 학습의 사용은 여러 영역, 도메인 및 활동을 다룹니다. 기계 학습 사용 사례는 은행, 레스토랑, 제조 시설, 심지어 주유소와 같은 분야에서 볼 수 있습니다.

머신 러닝 기술과 관련하여 2022년 및 그 이후에 다가올 머신 러닝 트렌드를 살펴보겠습니다.

1. 사물인터넷과 머신러닝

대부분의 기술 전문가가 이 특정 트렌드를 간절히 기다리고 있는 최초이자 가장 중요한 머신 러닝 트렌드입니다. 이 분야의 발전은 5G 채택에 상당한 영향을 미치며 IoT의 기본이 될 것입니다. 5G는 엄청난 네트워크 속도를 가지고 있기 때문에 기기들은 더 빠른 속도로 정보를 주고받을 수 있을 것입니다. IoT 장치를 통해 네트워크의 다른 장치를 인터넷을 통해 연결할 수 있습니다. 매년 우리는 네트워크에 연결되는 IoT 장치의 사용이 크게 증가하여 교환되는 정보의 양이 비례적으로 증가하는 것을 목격합니다.

2. 자동화된 머신 러닝

자동화된 기계 학습을 구현하여 전문가는 생산성과 효율성을 개선하는 데 도움이 되는 효율적인 기술 모델을 개발할 수 있습니다. 그 결과, 우리는 효율적인 작업 해결 영역에서 일어나는 대부분의 발전을 보게 될 것입니다. AutoML은 기본적으로 전문가가 프로그래밍 지식 없이도 응용 프로그램을 개발할 수 있는 개발 공간에서 작업 효율성을 도출하는 데 도움이 될 수 있는 매우 지속 가능한 모델을 만드는 데 사용됩니다.

3. 향상된 사이버 보안

기술의 출현으로 대부분의 응용 프로그램과 가전 제품은 기술의 상당한 발전과 함께 스마트해졌습니다. 그러나 이러한 스마트 기기는 인터넷에 지속적으로 연결되어 있기 때문에 이러한 기기에 대한 보안 강화가 필요합니다. 기술 전문가는 기계 학습을 사용하여 잠재적인 사이버 공격을 차단하고 위협을 최소화할 수 있는 안티바이러스 모델을 개발할 수 있습니다.

4. 인공지능 윤리

인공 지능 및 기계 학습과 같은 새로운 기술의 개발과 함께 이러한 기술에 대한 일부 윤리를 정의하는 데 심각한 우려가 있습니다. 기술이 현대화되면 윤리도 현대화되어야 합니다. 이러한 윤리가 없으면 기계가 효율적으로 작동하지 않고 궁극적으로 잘못된 결정을 내리게 됩니다. 이것은 오늘날 우리가 시장에서 볼 수 있는 자율주행차에서 아주 분명합니다. 자율주행차의 실패는 자동차의 핵심인 내장형 인공지능의 실패 때문이다. 근본 원인 분석을 수행하면 이 실패에 대한 두 가지 주요 원인이 있습니다.

1. 개발자는 데이터 선택과 관련하여 매우 편향되어 있습니다. 예를 들어, 그들은 대부분의 요인이 유리한 데이터를 사용합니다.
2. 대부분의 기계 학습 모델은 데이터 조정 기술이 부족하기 때문에 실패합니다.

5. 자연스러운 음성 이해 과정의 자동화

우리는 기술적으로 스마트 스피커에서 작동하는 스마트 홈 기술에 대한 많은 정보가 공유되는 것을 보고 있습니다. 구글, 시리, 알렉사와 같은 지능형 음성 비서의 사용으로 프로세스가 상대적으로 단순화되고 비접촉 제어를 통해 스마트 가전 제품과 연결됩니다. 이러한 프로그램은 이미 사람의 음성을 인식하는 측면에서 높은 정확도를 가지고 있습니다.

위의 프로세스가 일련의 명령과 엄격한 구문 프레임워크를 통해 실행되던 시대는 지났습니다. 오늘날 머신 러닝은 이 요구 사항에 대한 해답이며 프로세스를 상대적으로 더 빠르게 실행합니다.

6. 일반 적대 네트워크

GAN이라고도 하는 General Adversarial Networks는 본질적으로 차별적인 네트워크에서 확인해야 하고 모든 종류의 원치 않는 콘텐츠를 제거할 수 있는 샘플을 생성하는 다가오는 머신 러닝 트렌드로 간주됩니다. 정부에 여러 지점이 있는 것처럼 GAN은 견제와 균형을 제공하여 정확성과 신뢰성을 돕습니다.

혁신은 기업이 목표를 달성하는 열쇠이며, 이를 위해 기술을 활용하는 새롭고 독특한 방법을 찾아야 합니다. 머신 러닝은 미래이며 모든 조직이 이 새로운 유형의 기술을 채택하고 있습니다.

마지막 생각들

기계 학습을 설계하는 목적은 정확한 예측을 하는 것과 같은 일을 돕는 것이었습니다. 이 기술은 마케터, IT 직원, 사업주 등 다양한 페르소나에게 도움이 됩니다. 기계 학습 기술의 도움으로 이러한 페르소나는 정보에 입각한 결정을 내리고 새로운 솔루션이나 제품을 만들 수 있습니다. 인공 지능이 개입된 이후로 기계는 학습하고, 기억하고, 정확한 결과를 생성하는 능력을 갖게 되었습니다. 물론 예상되는 이러한 머신 러닝 트렌드에 대해 언급하면서 머신 러닝은 항상 상승 궤도로 이동할 것입니다.