5 основных тенденций в области машинного обучения на 2021 год

5 основных тенденций в области машинного обучения Программирование и разработка

Одна из технологий, которая со временем становится всё более популярной, — это машинное обучение! В наши дни есть вероятность, что вы слышали о популярности машинного обучения и искусственного интеллекта, если вы каким-либо образом связаны с технологической индустрией (а иногда даже если нет!) Машинное обучение внедряется во всё большем количестве компаний, таких как Google. (что ожидается) или даже Netflix (Вау!) и даже более мелкие компании, которые используют алгоритмы машинного обучения для получения информации из данных. Маркетинговые исследования даже предсказывают, что глобальный рынок машинного обучения, который в настоящее время составляет около 7,3 миллиарда долларов в 2020 году, вырастет до 30,6 миллиарда долларов в 2024 году. Это отличная новость для машинного обучения, а также показывает тенденцию к росту в 2021 году для этой технологии.

5 основных тенденций в области машинного обучения

Есть много новых инноваций и тенденций в области машинного обучения, которые могут выйти на первый план в 2021 году. Уже сейчас существует множество приложений машинного обучения в отрасли, например, его интеграция с Интернетом вещей, более распространённое использование в таких отраслях, как кибербезопасность, финансы, медицина и т.д. Согласно исследованию Salesforce Research, 83% ИТ-руководителей считают, что машинное обучение и искусственный интеллект меняют взаимодействие с клиентами к лучшему. Это ясно показывает, что популярность ML как технологии только растёт.

Итак, по мере того, как мы приближаемся к концу 2020 — началу 2021 года, давайте посмотрим на некоторые из ключевых тенденций машинного обучения, которые могут изменить будущее к лучшему. Эти тенденции демонстрируют не только интеграцию машинного обучения в различные отрасли, но и улучшения самой технологии.

Пересечение машинного обучения и Интернета

IoT — это уже устоявшаяся технология, в которой несколько устройств или «вещей» подключены к сети и могут связываться друг с другом. Эти устройства постоянно растут, и к 2025 году их может быть более 64 миллиардов устройств Интернета вещей. Все эти устройства собирают данные, которые можно анализировать и изучать для получения полезной информации. Вот почему машинное обучение становится таким важным! Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для преобразования данных, собранных устройствами IoT, в полезные практические результаты.

Пример тому — Green Horizons., проект, созданный китайской исследовательской лабораторией IBM, цель которого — контролировать уровень загрязнения до более пригодных для дыхания стандартов. Это можно сделать с помощью сети IoT, где датчики собирают выбросы от транспортных средств, уровни пыльцы, направление воздушного потока, погоду, уровни движения и т.д. А затем используются алгоритмы машинного обучения, чтобы найти лучший способ уменьшить эти выбросы. Пересечение машинного обучения и Интернета вещей также можно увидеть в области интеллектуальных транспортных средств, где беспилотные автомобили должны быть чрезвычайно точными, а все части должны взаимодействовать друг с другом в течение миллисекунд на дороге. Это показывает, насколько важно сочетание этих технологий. Gartner даже прогнозирует, что к 2022 году более 80% корпоративных проектов IoT будут в той или иной форме использовать искусственный интеллект и машинное обучение, что намного превышает 10% проектов, использующих его в настоящее время.

Читайте также:  Генератор Python

Автоматизированное машинное обучение

Следующий этап развития машинного обучения — автоматизированное машинное обучение! Это находка для людей, не являющихся экспертами в сложном мире машинного обучения, а также для опытных учёных и аналитиков. Автоматизированное машинное обучение позволяет этим специалистам по обработке данных создавать модели машинного обучения с более высокой эффективностью и производительностью, сохраняя при этом первоклассное качество.

Таким образом, такой инструмент, как AutoML, можно использовать для обучения высококачественных пользовательских моделей машинного обучения для классификации, регрессии и кластеризации без особых знаний программирования. Он может легко предоставить нужный объём настройки без детального понимания сложного рабочего процесса машинного обучения. Это также может помочь в использовании передовых методов машинного обучения, экономя время и ресурсы. Одним из таких примеров AutoML является автоматизированное машинное обучение, предоставляемое Microsoft Azure, которое вы можете использовать для создания и развёртывания прогнозных моделей.

Машинное обучение в кибербезопасности

Поскольку в настоящее время машинное обучение становится всё более и более популярным, оно также расширяет область применения во многих различных отраслях. Одна из самых популярных среди них — индустрия кибербезопасности. Машинное обучение имеет множество приложений в Cyber ​​Security, включая улучшение доступного антивирусного программного обеспечения, борьбу с киберпреступностью, которая также использует возможности машинного обучения, определение киберугроз и т.д.

Машинное обучение также используется для создания интеллектуального антивирусного программного обеспечения, которое может идентифицировать любой вирус или вредоносное ПО по его ненормальному поведению, а не просто использовать его сигнатуру, как обычный антивирус. Таким образом, интеллектуальный антивирус может идентифицировать старые угрозы от ранее встречавшихся вирусов, а также новые угрозы от вирусов, которые были созданы недавно, путём анализа их благоприятного поведения. Поскольку в наши дни многие компании интегрируют машинное обучение в кибербезопасность, наиболее распространёнными примерами этого являются Chronicle, компания по кибербезопасности, которой управляет Alphabet (материнская компания Google), Sqrrl, компания, основанная бывшими сотрудниками Агентства национальной безопасности (страшно!), и т.п.

Читайте также:  Использование Python для анализа данных электронной таблицы

Повышение этики ИИ

Теперь, когда искусственный интеллект и машинное обучение набирают обороты, не менее важно обсудить этику этих технологий. Очень легко создать интеллектуальную технологию с независимым мышлением, но что будет дальше? Что если беспилотный автомобиль убьёт человека? Что, если алгоритм машинного обучения смещён в сторону определённых людей из-за смещения данных? Должны ли роботы иметь какие-то права по закону или нет? Что произойдёт с рабочими местами людей, если машинное обучение станет более распространённым? Это все этические вопросы, которые важны и требуют более подробного обсуждения в 2021 году.

В отношении этики ИИ уже было много споров. Самый популярный из них произошёл, когда Amazon обнаружил, что их алгоритм найма на основе машинного обучения был предвзятым против женщин в 2018 году. Это потому, что он был обучен на данных, где большинство кандидатов были мужчинами, поэтому алгоритм также предпочитал мужчин женщинам. Другой недавний скандал произошёл в 2020 году, только когда Google уволил доктора Тимнита Гебру, известного исследователя расовых предубеждений в технологиях, изучавшего предвзятость в системах искусственного интеллекта Google.

AI Engineering

Все слышали о программной инженерии, но теперь профессия ИИ становится всё более популярной! Это очень важное событие, потому что интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения в отрасли была очень спонтанной и бессистемной без каких-либо правил передовой практики. Вот почему Gartner даже прогнозирует, что только 53% проектов AI и ML завершают путь от прототипа до полного производства в компании, а остальные 47% терпят неудачу.

Вот где на помощь приходит AI Engineering! Оптимизированная стратегия разработки ИИ для компании обеспечивает отличную производительность, надёжность и масштабируемость с помощью алгоритма машинного обучения, который обеспечивает возврат инвестиций в ИИ. Это включает в себя сильный акцент на DataOps, ModelOps, DevOps и т.д. Причём проекты искусственного интеллекта являются частью общей стратегии DevOps в компании, а не просто специальной практикой в ​​некоторых проектах.

Заключение

С началом нового года в машинном обучении 2021 будет наблюдаться много новых тенденций. Конечно, 2020 год был годом, которого никто не мог ожидать. Так что кто знает, что на самом деле ждёт 2021? Но очевидно, что некоторые тенденции в машинном обучении сохранятся, например, его интеграция во многие новые области, такие как кибербезопасность, финансы и даже здравоохранение. Всё больше и больше компаний внедряют машинное обучение, поэтому эта технология больше не является эксклюзивной для технологических гигантов, таких как Google, Facebook, Microsoft и т.д. Это также означает, что этика ИИ становится необходимой, поскольку многие компании также имеют советы по этике. Итак, давайте посмотрим, куда пойдёт

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий