2022 年 6 大機器學習趨勢

如果我們看技術的結構，那麼機器學習肯定屬於人工智能的一個子集。 機器學習生成算法，幫助機器更好地理解數據並做出數據驅動的決策。 例如，軟件測試是許多組織實施機器學習的典型例子，包括谷歌、蘋果、Facebook 等巨頭。

據一些分析師稱，他們預計機器學習將在 2024 年獲得巨大的普及，並在 2022 年和 2023 年達到最大推動力。

為什麼要開發機器學習技術本質上是技術性很強的東西，但開發這項技術的根本原因是創建一種方法，可以幫助開發人員和 IT 專業人員快速生成應用程序和解決方案。 因此，開發這項技術是為了減輕那些處理大量變量的測試人員的工作，這可能超出了人類的能力範圍。 由於這些機器學習工具，獲得準確答案的可能性更高，專業人員能夠正確分析答案並得出正確的結論。

在此工具的約束下，人工智能有機會創建自己的一組神經網絡。 這實質上意味著它為 AI 模型提供了創建人類大腦的複製品。 這種模型有助於獲得經驗並消除未來的任何歧義和錯誤。

機器學習的主要目標是完全或部分消除任何形式的人工檢查。 這進一步使測試人員能夠完全自動化任何類型的複雜分析過程。 因此，我們可以說機器學習用於做出準確的預測。

機器學習的使用涵蓋多個領域、領域和活動。 機器學習用例可以在銀行、餐館、製造單位甚至加油站等部門看到。

在機器學習技術方面，讓我們看看 2022 年及以後的一些機器學習趨勢。

1.物聯網和機器學習

第一個也是最重要的機器學習趨勢，大多數技術專業人士都在熱切地等待這一特殊趨勢。 這一領域的發展將對 5G 的採用產生重大影響，成為物聯網的基礎。 由於 5G 具有巨大的網絡速度，設備將能夠以更快的速度接收和傳輸信息。 通過物聯網設備，可以使用互聯網連接網絡上的其他設備。 每年我們都會看到連接到網絡的物聯網設備的使用量激增，導致交換的信息量成比例地增加。

2. 自動化機器學習

通過實施自動化機器學習，專業人士可以開發有助於提高生產力和效率的高效技術模型。 因此，我們將看到大部分發展都發生在高效任務解決領域。 AutoML 本質上用於創建高度可持續的模型，可以幫助提高工作效率，在開發空間中，專業人士可以在沒有太多編程知識的情況下開發應用程序。

3. 改善網絡安全

隨著技術的出現，大多數應用程序和設備都變得智能，技術有了長足的進步。 然而，由於這些智能設備不斷連接到互聯網，因此需要提高這些設備的安全性。 通過使用機器學習，技術專業人員可以開發能夠阻止任何潛在網絡​​攻擊並將威脅降至最低的反病毒模型。

4. 人工智能倫理

隨著人工智能和機器學習等新技術的發展，圍繞這些技術定義一些倫理問題引起了人們的嚴重關注。 更現代的技術，道德也應該是現代的。 缺乏這些道德規範將導致機器無法有效工作並最終導致錯誤的決定。 這在我們今天在市場上看到的自動駕駛汽車中非常明顯。 自動駕駛汽車的失敗是由於作為汽車核心的內置人工智能的失敗。 如果您進行根本原因分析，則此失敗有兩個主要原因

1. 在選擇數據時，開發人員非常有偏見。 例如，他們使用大多數因素都有利的數據。
2. 大多數機器學習模型都失敗了，因為缺乏數據審核技術

5. 自然語音理解過程的自動化

我們看到很多關於智能家居技術的信息被分享，這些技術在技術上適用於智能揚聲器。 由於使用了谷歌、Siri、Alexa等智能語音助手，過程相對簡化，通過非接觸控制與智能家電建立連接。 這些程序在識別人聲方面已經具有很高的準確性。

通過一系列命令和嚴格的語法框架執行上述過程的日子已經一去不復返了。 今天，機器學習是這個要求的答案，它執行這個過程的速度相對更快。

6. 通用對抗網絡

通用對抗網絡，也稱為 GAN，被認為是即將到來的機器學習趨勢，它生成的樣本必須由具有區分性的網絡進行檢查，並且可以消除任何類型的不需要的內容。 就像政府有多個分支機構一樣，GAN 通過提供製衡來幫助提高準確性和可靠性。

創新是企業實現目標的關鍵，他們應該找到新的和獨特的方法來利用技術。 機器學習是未來，每個組織都在適應這種新技術。

最後的想法

設計機器學習的目的是幫助做出準確的預測。 該技術可以幫助各種角色，例如營銷人員、IT 員工和企業主。 在機器學習技術的幫助下，這些角色可以做出明智的決定並創建新的解決方案或產品。 自從涉及人工智能以來，機器就有了學習、記憶和產生準確結果的能力。 提到這些機器學習趨勢，當然是預期的趨勢，機器學習將始終處於上升軌道。