Выбрать страницу

Если мы посмотрим на структуру технологий, то машинное обучение определенно попадает в категорию 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 скоро.

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

Почему была разработана технология машинного обучения, носит чисто технический характер, но фундаментальной причиной разработки этой технологии было создание метода, который поможет разработчикам и ИТ-специалистам быстро создавать приложения и решения. Следовательно, эта технология была разработана для облегчения работы тестировщиков, которые работали с большими объемами переменных, что, вероятно, выходит за рамки возможностей человека. Благодаря этим инструментам машинного обучения вероятность получения точных ответов была выше, и профессионалы смогли правильно проанализировать ответы и сделать правильные выводы.

С помощью этого инструмента искусственный интеллект имеет возможность создавать собственный набор нейронных сетей. По сути, это означает, что он дает модель ИИ для создания копии человеческого мозга. Такая модель помогает приобретать опыт и устраняет любые неясности и ошибки в будущем.

Основная цель машинного обучения — полностью или частично исключить любые проверки со стороны человека. Это также позволяет тестировщикам полностью автоматизировать любой сложный аналитический процесс. Таким образом, можно сказать, что машинное обучение используется для точных прогнозов.

Машинное обучение используется в нескольких областях, сферах и видах деятельности. Примеры использования машинного обучения можно увидеть в таких секторах, как банки, рестораны, производственные предприятия и даже заправочные станции.

Давайте посмотрим на некоторые из грядущих тенденций машинного обучения в 2022 году и в последующий период, когда речь идет о технологиях машинного обучения.

1. Интернет вещей и машинное обучение

Первая и самая важная тенденция машинного обучения, в которой большинство технических специалистов с нетерпением ждут именно этой тенденции. Развитие в этой сфере окажет значительное влияние на внедрение 5G, став основополагающим для Интернета вещей. Поскольку 5G обладает огромной скоростью 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 видим огромный всплеск использования устройств Интернета вещей, которые подключаются к сети, что приводит к пропорциональному увеличению объема передаваемой информации.

2. Автоматизированное машинное обучение.

Внедряя автоматизированное машинное обучение, профессионалы могут разрабатывать эффективные технические модели, которые помогают повысить производительность и эффективность. В результате мы увидим, что большинство событий происходит в области эффективного решения задач. AutoML в основном используется для создания очень устойчивых моделей, которые могут помочь в повышении эффективности работы в области разработки, где профессионалы могут разрабатывать приложения без особых знаний в области программирования.

3. Повышенная 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 актуальная потребность в повышении безопасности этих устройств. С помощью машинного обучения технические специалисты могут разрабатывать антивирусные модели, которые могут остановить любые потенциальные кибератаки и минимизировать угрозы.

4. Этика в искусственном интеллекте

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 также 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 случае беспилотных автомобилей, которые мы видим сегодня на рынке. Неисправность самоуправляемого автомобиля происходит из-за отказа встроенного искусственного интеллекта, который является ядром автомобиля. Если вы проведете анализ первопричин, есть две основные причины этого сбоя.

  1. Когда дело доходит до отбора данных, разработчики очень предвзяты. Например, они используют данные, в которых большинство факторов в пользу.
  2. Большинство моделей машинного обучения терпят неудачу из-за нехватки методов модерации данных.

5. Автоматизация процесса понимания естественной речи.

Мы видим много информации о технологиях умного дома, которые технически работают на умных колонках. Благодаря использованию 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 распознавания человеческих голосов.

Прошли те времена, когда описанный выше процесс выполнялся с помощью серии 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 грядущие тенденции машинного обучения, которые генерируют образцы, которые должны проверяться сетями, которые являются дискриминационными по своей природе, и которые могут устранить любой нежелательный контент. Так же, как у правительства есть несколько отделений, GAN помогает в точности и надежности, обеспечивая систему сдержек и противовесов.

Инновации — это ключ к достижению компаниями своих целей, и они должны находить новые и уникальные способы использования технологий для достижения этих же целей. Машинное обучение — это будущее, и каждая организация адаптирует это новое поколение технологий.

Последние мысли

Целью разработки машинного обучения было помочь в таких вещах, как создание точных прогнозов. Технология помогает различным людям, таким как маркетологи, ИТ-сотрудники 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 получила способность учиться, запоминать и генерировать точные результаты. С учетом этих тенденций машинного обучения, которые, конечно же, ожидаются, машинное обучение всегда будет двигаться по восходящей траектории.

Поделитесь записью в соц.сети :)