Top 6 tendințe de învățare automată în 2022

Dacă ne uităm la structura tehnologiei, atunci învățarea automată se încadrează cu siguranță ca un subset al inteligenței artificiale. Învățarea automată generează algoritmi care ajută mașinile să înțeleagă mai bine datele și să ia decizii bazate pe date. De exemplu, testarea software-ului este un exemplu clasic de implementare a învățării automate în multe organizații, inclusiv giganți precum Google, Apple, Facebook și în curând.

Potrivit unor analiști, ei anticipează că învățarea automată va câștiga o popularitate imensă până în 2024, cu un impuls maxim în 2022 și 2023.

De ce a fost dezvoltată tehnologia de învățare automată este ceva de natură destul de tehnică, dar motivul fundamental pentru dezvoltarea acestei tehnologii a fost crearea unei metode care să ajute dezvoltatorii și profesioniștii IT să genereze rapid aplicații și soluții. Prin urmare, această tehnologie a fost dezvoltată pentru a ușura munca testerilor care lucrau la volume mari de variabile, ceea ce probabil este în afara limitei capacității umane. Ca urmare a acestor instrumente de învățare automată, posibilitatea de a obține răspunsuri precise a fost mai mare, iar profesioniștii au putut analiza răspunsurile corect și să tragă concluziile corecte.

Sub rezerva acestui instrument, inteligența artificială are posibilitatea de a-și crea propriul set de rețele neuronale. Acest lucru înseamnă în esență că oferă modelului AI pentru a crea o replică a unui creier uman. Acest tip de model ajută la dobândirea de experiență și elimină orice fel de ambiguitate și greșeli în viitor.

Obiectivul principal al învățării automate este de a elimina total sau parțial orice fel de verificare umană. Acest lucru le permite testatorilor să automatizeze complet orice tip de proces analitic complex. Astfel, putem spune că învățarea automată este folosită pentru a face predicții precise.

Utilizarea învățării automate acoperă mai multe domenii, domenii și activități. Cazurile folosite de învățare automată pot fi văzute în sectoare precum bănci, restaurante, unități de producție și chiar benzinării.

Să ne uităm la câteva dintre tendințele viitoare de învățare automată în anul 2022 și ulterior, când vine vorba de tehnologia învățării automate.

1. Internetul lucrurilor și învățarea automată

Primele și cele mai importante tendințe de învățare automată în care majoritatea profesioniștilor din tehnologie așteaptă cu nerăbdare această tendință specială. O dezvoltare în acest spațiu va avea un impact semnificativ asupra adoptării 5G, devenind elementul fundamental pentru IoT. Deoarece 5G are o viteză extraordinară de rețea, dispozitivele vor putea primi și transfera informații la un ritm mai rapid. Prin intermediul dispozitivelor IoT, alte dispozitive din rețea pot fi conectate folosind internetul. În fiecare an, observăm o creștere uriașă a utilizării dispozitivelor IoT care sunt conectate la rețea, determinând o creștere proporțională a cantității de informații care sunt schimbate.

2. Învățare automată automată

Prin implementarea învățării automate automate, profesioniștii pot dezvolta modele tehnologice eficiente care ajută la îmbunătățirea productivității și eficienței. Ca urmare a acestui fapt, vom vedea cele mai multe dintre evoluțiile care se întâmplă în zona rezolvării eficiente a sarcinilor. AutoML este folosit în esență pentru a crea modele extrem de durabile care pot ajuta la obținerea eficienței muncii, în spațiul de dezvoltare, în care profesioniștii pot dezvolta aplicații fără prea multe cunoștințe de programare.

3. Securitate cibernetică îmbunătățită

Odată cu apariția tehnologiei, majoritatea aplicațiilor și aparatelor au devenit inteligente, cu un progres considerabil în tehnologie. Cu toate acestea, deoarece aceste aparate inteligente sunt conectate în mod constant la internet, există o nevoie pertinentă de a avea o securitate sporită pentru aceste aparate. Cu ajutorul învățării automate, profesioniștii în tehnologie pot dezvolta modele antivirus care pot opri orice potențiale atacuri cibernetice și pot minimiza amenințările.

4. Etica în inteligența artificială

Odată cu dezvoltarea noilor tehnologii, cum ar fi inteligența artificială și învățarea automată, apare o preocupare serioasă de definire a unor etici în jurul acestor tehnologii. Mai modernă tehnologia, etica ar trebui să fie și ea modernă. Absența acestor etici va duce la incapacitatea mașinilor de a funcționa eficient și, în cele din urmă, va duce la decizii greșite. Acest lucru este destul de evident în mașinile autonome pe care le vedem astăzi pe piață. Eșecul mașinii cu conducere autonomă se datorează eșecului inteligenței artificiale încorporate, care este nucleul mașinii. Dacă faceți o analiză a cauzei principale, există două motive principale pentru acest eșec

1. Dezvoltatorii sunt foarte părtinitori atunci când vine vorba de selecția datelor. De exemplu, ei folosesc datele acolo unde majoritatea factorilor sunt în favoarea.
2. Majoritatea modelelor de învățare automată eșuează deoarece există o lipsă de tehnici de moderare a datelor

5. Automatizarea procesului natural de înțelegere a vorbirii

Vedem că multe informații au fost partajate cu privire la tehnologia smart home, care funcționează din punct de vedere tehnic pe difuzoarele inteligente. Datorită utilizării asistenților vocali inteligenți, cum ar fi Google, Siri și Alexa, procesul este relativ simplificat și stabilește o conexiune cu aparatele inteligente printr-un control fără contact. Aceste programe au deja o precizie ridicată în ceea ce privește recunoașterea vocilor umane.

Au trecut vremurile în care procesul de mai sus era executat printr-o serie de comenzi și un cadru de sintaxă strict. Astăzi, învățarea automată este răspunsul la această cerință și execută procesul relativ mai rapid.

6. Rețele adverse generale

Rețelele adverse generale, cunoscute și sub denumirea de GAN, sunt considerate tendințele viitoare de învățare automată care generează mostre care trebuie verificate de rețele de natură discriminatorie și care pot elimina orice fel de conținut nedorit. La fel cum guvernul are mai multe sucursale, GAN ajută la acuratețe și fiabilitate, oferind verificări și echilibrări.

Inovația este cheia pentru ca întreprinderile să-și atingă obiectivele și ar trebui să găsească modalități noi și unice de a folosi tehnologia pentru aceeași. Învățarea automată este viitorul și fiecare organizație adaptează această nouă generație de tehnologie.

Gânduri finale

Obiectivul proiectării învățării automate a fost de a ajuta în lucruri precum realizarea de predicții precise. Tehnologia ajută diverse persoane, cum ar fi agenții de marketing, angajații IT și proprietarii de afaceri. Cu ajutorul tehnologiei de învățare automată, aceste persoane pot lua decizii informate și pot crea soluții sau produse noi. De când a fost implicată inteligența artificială, mașina are capacitatea de a învăța, de a memora și de a genera rezultate precise. Cu menționarea acestor tendințe de învățare automată, care sunt desigur cele anticipate, învățarea automată se va mișca întotdeauna pe o traiectorie ascendentă.