6 главных тенденций машинного обучения в 2022 году

Если мы посмотрим на структуру технологий, то машинное обучение определенно станет подмножеством искусственного интеллекта. Машинное обучение генерирует алгоритмы, которые помогают машинам лучше понимать данные и принимать решения на основе данных. Например, тестирование программного обеспечения — классический пример внедрения машинного обучения во многих организациях, включая таких гигантов, как Google, Apple, Facebook и других.

По мнению некоторых аналитиков, они ожидают, что машинное обучение приобретет огромную популярность к 2024 году с максимальным толчком в 2022 и 2023 годах.

Почему была разработана технология машинного обучения, которая носит довольно технический характер, но основной причиной разработки этой технологии было создание метода, который поможет разработчикам и ИТ-специалистам быстро создавать приложения и решения. Следовательно, эта технология была разработана, чтобы облегчить работу тестировщиков, которые работали с большими объемами переменных, что, вероятно, выходит за пределы человеческих возможностей. Благодаря этим инструментам машинного обучения вероятность получения точных ответов была выше, а профессионалы могли правильно анализировать ответы и делать правильные выводы.

С помощью этого инструмента у искусственного интеллекта появляется возможность создавать собственный набор нейронных сетей. По сути, это означает, что он дает модели ИИ возможность создать копию человеческого мозга. Такая модель помогает набраться опыта и устраняет любые неясности и ошибки в будущем.

Основная цель машинного обучения — полностью или частично исключить любую человеческую проверку. Это также позволяет тестировщикам полностью автоматизировать любой сложный аналитический процесс. Таким образом, мы можем сказать, что машинное обучение используется для получения точных прогнозов.

Использование машинного обучения охватывает несколько областей, доменов и видов деятельности. Случаи использования машинного обучения можно увидеть в таких секторах, как банки, рестораны, производственные подразделения и даже заправочные станции.

Давайте посмотрим на некоторые из будущих тенденций машинного обучения в 2022 году и далее, когда речь идет о технологии машинного обучения.

1. Интернет вещей и машинное обучение

Первая и главная тенденция машинного обучения, которую с нетерпением ждут большинство технических специалистов. Развитие в этой области окажет значительное влияние на внедрение 5G, став основой для IoT. Поскольку 5G имеет огромную скорость сети, устройства смогут получать и передавать информацию с большей скоростью. Через устройства IoT другие устройства в сети могут быть подключены через Интернет. Каждый год мы наблюдаем огромный всплеск использования устройств IoT, подключенных к сети, что приводит к пропорциональному увеличению объема передаваемой информации.

2. Автоматизированное машинное обучение

Внедряя автоматизированное машинное обучение, специалисты могут разрабатывать эффективные технологические модели, помогающие повысить производительность и эффективность. В результате мы увидим, что большинство разработок происходит в области эффективного решения задач. AutoML в основном используется для создания высокоустойчивых моделей, которые могут помочь в обеспечении эффективности работы в пространстве разработки, где профессионалы могут разрабатывать приложения без особых знаний в области программирования.

3. Улучшенная кибербезопасность

С появлением технологий большинство приложений и устройств стали интеллектуальными, что привело к значительному прогрессу в технологиях. Однако, поскольку эти интеллектуальные устройства постоянно подключены к Интернету, существует насущная потребность в усилении безопасности этих устройств. С помощью машинного обучения технические специалисты могут разрабатывать антивирусные модели, способные останавливать любые потенциальные кибератаки и минимизировать угрозы.

4. Этика в области искусственного интеллекта

С развитием новых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, возникает серьезная озабоченность по поводу определения некоторых этических норм в отношении этих технологий. Более современные технологии, этика тоже должна быть современной. Отсутствие этой этики приведет к тому, что машины не смогут работать эффективно, что в конечном итоге приведет к неправильным решениям. Это совершенно очевидно в беспилотных автомобилях, которые мы видим сегодня на рынке. Отказ беспилотного автомобиля связан с отказом встроенного искусственного интеллекта, который является ядром автомобиля. Если вы проведете анализ основных причин, у этого сбоя есть две основные причины.

1. Разработчики очень предвзято относятся к выбору данных. Например, они используют данные, где большинство факторов благоприятны.
2. Большинство моделей машинного обучения терпят неудачу из-за недостатка методов модерации данных.

5. Автоматизация процесса понимания естественной речи

Мы видим много информации о технологиях умного дома, которые технически работают на умных колонках. Из-за использования интеллектуальных голосовых помощников, таких как Google, Siri и Alexa, процесс относительно упрощается, и он устанавливает соединение с интеллектуальными устройствами посредством бесконтактного управления. Эти программы уже обладают высокой точностью в плане распознавания человеческого голоса.

Прошли те времена, когда описанный выше процесс выполнялся с помощью ряда команд и строгой синтаксической структуры. Сегодня машинное обучение является ответом на это требование, и оно выполняет процесс относительно быстрее.

6. Общие состязательные сети

Общие состязательные сети, также известные как GAN, рассматриваются как будущие тенденции машинного обучения, которые генерируют образцы, которые должны быть проверены сетями, которые являются дискриминационными по своей природе и могут устранять любой нежелательный контент. Точно так же, как у правительства есть несколько ветвей, GAN помогает в точности и надежности, обеспечивая систему сдержек и противовесов.

Инновации являются ключом для бизнеса к достижению своих целей, и они должны найти новые и уникальные способы использования технологий для того же самого. Машинное обучение — это будущее, и каждая организация адаптирует это новое поколение технологий.

Последние мысли

Цель разработки машинного обучения заключалась в том, чтобы помочь в таких вещах, как создание точных прогнозов. Эта технология помогает различным людям, таким как маркетологи, ИТ-специалисты и владельцы бизнеса. С помощью технологии машинного обучения эти персонажи могут принимать обоснованные решения и создавать новые решения или продукты. С тех пор, как был задействован искусственный интеллект, машина может учиться, запоминать и генерировать точные результаты. С упоминанием этих тенденций машинного обучения, которые, конечно же, являются ожидаемыми, машинное обучение всегда будет двигаться по восходящей траектории.