2023 年值得關(guān)注的 10 大機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢(shì)

機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建的算法支持機(jī)器更好地理解人工智能與員工利益和業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致。根據(jù)預(yù)測(cè)分析，到 2024 年機(jī)器學(xué)習(xí)將變得相當(dāng)普遍。

以下是關(guān)于 2022 年出現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢(shì)的指南：

機(jī)器學(xué)習(xí)操作化管理：機(jī)器學(xué)習(xí)操作化管理或 MLOps 的主要目的是簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的開(kāi)發(fā)過(guò)程。MLOps 還有助于應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中出現(xiàn)的挑戰(zhàn)，例如團(tuán)隊(duì)溝通、構(gòu)建合適的 ML 管道以及大規(guī)模管理敏感數(shù)據(jù)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中從周圍環(huán)境的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。這在視頻游戲和棋盤游戲的人工智能中具有很大的潛力。但是，在優(yōu)先考慮應(yīng)用安全的情況下，強(qiáng)化 ML 可能不是理想的選擇。

Quantum ML：量子計(jì)算在創(chuàng)建更強(qiáng)大的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型方面顯示出巨大的希望。該技術(shù)仍然超出實(shí)際應(yīng)用范圍，但隨著微軟、亞馬遜和 IBM 使量子計(jì)算資源和模擬器可以通過(guò)云模型輕松訪問(wèn)，情況開(kāi)始發(fā)生變化。

通用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：GAN 或通用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是新的ML 趨勢(shì)，它產(chǎn)生的樣本必須由具有選擇性的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行審查，并且可以刪除任何類型的不受歡迎的內(nèi)容。機(jī)器學(xué)習(xí)是未來(lái)的潮流，每家公司都在適應(yīng)這項(xiàng)新技術(shù)

無(wú)代碼機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是一種開(kāi)發(fā) ML 應(yīng)用的方法，無(wú)需經(jīng)歷預(yù)處理、建模、構(gòu)建算法、再訓(xùn)練、部署等冗長(zhǎng)且耗時(shí)的過(guò)程。

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)：自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)將改進(jìn)用于標(biāo)記數(shù)據(jù)和自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的工具。對(duì)標(biāo)記數(shù)據(jù)的需求創(chuàng)造了一個(gè)由低成本國(guó)家的人工注釋者組成的標(biāo)記行業(yè)。通過(guò)自動(dòng)化選擇工作，人工智能將變得更便宜，新的解決方案將花費(fèi)更少的時(shí)間進(jìn)入市場(chǎng)。

物聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)將對(duì) 5G 的采用產(chǎn)生重大影響，因?yàn)樗鼘⒊蔀槲锫?lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)。由于 5G 令人難以置信的網(wǎng)絡(luò)速度，系統(tǒng)將能夠以更快的速度接收和發(fā)送信息。系統(tǒng)上的其他機(jī)器可以通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)。

提高網(wǎng)絡(luò)安全性：隨著技術(shù)的進(jìn)步，大多數(shù)應(yīng)用程序和設(shè)備都變得智能，從而帶來(lái)了重大的技術(shù)進(jìn)步。技術(shù)專家可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)創(chuàng)建防病毒模型，以阻止任何可能的網(wǎng)絡(luò)攻擊并減少危險(xiǎn)。

TinyML：TinyML 是一種更好的策略，因?yàn)樗试S更快地處理算法，因?yàn)閿?shù)據(jù)不必從服務(wù)器來(lái)回傳輸。這對(duì)于大型服務(wù)器尤其重要，從而減少了整個(gè)過(guò)程的耗時(shí)。

多模態(tài)學(xué)習(xí)：人工智能在支持單一機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的多模態(tài)方面做得越來(lái)越好，例如文本、視覺(jué)、語(yǔ)音和物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)。開(kāi)發(fā)人員開(kāi)始尋找創(chuàng)新方法來(lái)組合模式以改進(jìn)文檔理解等常見(jiàn)任務(wù)。

生成海報(bào)

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