2022 年 6 大机器学习趋势

如果我们看技术的结构，那么机器学习肯定属于人工智能的一个子集。 机器学习生成算法，帮助机器更好地理解数据并做出数据驱动的决策。 例如，软件测试是许多组织实施机器学习的典型例子，包括谷歌、苹果、Facebook 等巨头。

据一些分析师称，他们预计机器学习将在 2024 年获得巨大的普及，并在 2022 年和 2023 年达到最大推动力。

为什么要开发机器学习技术本质上是技术性很强的东西，但开发这项技术的根本原因是创建一种方法，可以帮助开发人员和 IT 专业人员快速生成应用程序和解决方案。 因此，开发这项技术是为了减轻那些处理大量变量的测试人员的工作，这可能超出了人类的能力范围。 由于这些机器学习工具，获得准确答案的可能性更高，专业人员能够正确分析答案并得出正确的结论。

在此工具的约束下，人工智能有机会创建自己的一组神经网络。 这实质上意味着它为 AI 模型提供了创建人类大脑的复制品。 这种模型有助于获得经验并消除未来的任何歧义和错误。

机器学习的主要目标是完全或部分消除任何形式的人工检查。 这进一步使测试人员能够完全自动化任何类型的复杂分析过程。 因此，我们可以说机器学习用于做出准确的预测。

机器学习的使用涵盖多个领域、领域和活动。 机器学习用例可以在银行、餐馆、制造单位甚至加油站等部门看到。

在机器学习技术方面，让我们看看 2022 年及以后的一些机器学习趋势。

1.物联网和机器学习

第一个也是最重要的机器学习趋势，大多数技术专业人士都在热切地等待这一特殊趋势。 这一领域的发展将对 5G 的采用产生重大影响，成为物联网的基础。 由于 5G 具有巨大的网络速度，设备将能够以更快的速度接收和传输信息。 通过物联网设备，可以使用互联网连接网络上的其他设备。 每年我们都会看到连接到网络的物联网设备的使用量激增，导致交换的信息量成比例地增加。

2. 自动化机器学习

通过实施自动化机器学习，专业人士可以开发有助于提高生产力和效率的高效技术模型​​。 因此，我们将看到大部分发展都发生在高效任务解决领域。 AutoML 本质上用于创建高度可持续的模型，可以帮助提高工作效率，在开发空间中，专业人士可以在没有太多编程知识的情况下开发应用程序。

3. 改善网络安全

随着技术的出现，大多数应用程序和设备都变得智能，技术有了长足的进步。 然而，由于这些智能设备不断连接到互联网，因此需要提高这些设备的安全性。 通过使用机器学习，技术专业人员可以开发能够阻止任何潜在网络攻击并将威胁降至最低的反病毒模型。

4. 人工智能伦理

随着人工智能和机器学习等新技术的发展，围绕这些技术定义一些伦理问题引起了人们的严重关注。 更现代的技术，道德也应该是现代的。 缺乏这些道德规范将导致机器无法有效工作并最终导致错误的决定。 这在我们今天在市场上看到的自动驾驶汽车中非常明显。 自动驾驶汽车的失败是由于作为汽车核心的内置人工智能的失败。 如果您进行根本原因分析，则此失败有两个主要原因

1. 在选择数据时，开发人员非常有偏见。 例如，他们使用大多数因素都有利的数据。
2. 大多数机器学习模型都失败了，因为缺乏数据审核技术

5. 自然语音理解过程的自动化

我们看到很多关于智能家居技术的信息被分享，这些技术在技术上适用于智能扬声器。 由于使用了谷歌、Siri、Alexa等智能语音助手，过程相对简化，通过非接触控制与智能家电建立连接。 这些程序在识别人声方面已经具有很高的准确性。

通过一系列命令和严格的语法框架执行上述过程的日子已经一去不复返了。 今天，机器学习是这个要求的答案，它执行这个过程的速度相对更快。

6. 通用对抗网络

通用对抗网络，也称为 GAN，被认为是即将到来的机器学习趋势，它生成的样本必须由具有区分性的网络进行检查，并且可以消除任何类型的不需要的内容。 就像政府有多个分支机构一样，GAN 通过提供制衡来帮助提高准确性和可靠性。

创新是企业实现目标的关键，他们应该找到新的和独特的方法来利用技术。 机器学习是未来，每个组织都在适应这种新技术。

最后的想法

设计机器学习的目的是帮助做出准确的预测。 该技术可以帮助各种角色，例如营销人员、IT 员工和企业主。 在机器学习技术的帮助下，这些角色可以做出明智的决定并创建新的解决方案或产品。 自从涉及人工智能以来，机器就有了学习、记忆和产生准确结果的能力。 提到这些机器学习趋势，当然是预期的趋势，机器学习将始终处于上升轨道。