機器學(xué)習(xí)創(chuàng)建的算法支持機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)測分析，到 2024 年機器學(xué)習(xí)將變得相當(dāng)普遍。
以下是關(guān)于 2022 年出現(xiàn)的機器學(xué)習(xí)趨勢的指南：
機器學(xué)習(xí)操作化管理：機器學(xué)習(xí)操作化管理或 MLOps 的主要目的是簡化機器學(xué)習(xí)解決方案的開發(fā)過程。MLOps 還有助于應(yīng)對業(yè)務(wù)運營中出現(xiàn)的挑戰(zhàn)，例如團隊溝通、構(gòu)建合適的 ML 管道以及大規(guī)模管理敏感數(shù)據(jù)。
強化學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在強化學(xué)習(xí)中從周圍環(huán)境的經(jīng)驗中學(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，強化 ML 可能不是理想的選擇。
Quantum ML：量子計算在創(chuàng)建更強大的人工智能和機器學(xué)習(xí)模型方面顯示出巨大的希望。該技術(shù)仍然超出實際應(yīng)用范圍，但隨著微軟、亞馬遜和 IBM 使量子計算資源和模擬器可以通過云模型輕松訪問，情況開始發(fā)生變化。
通用對抗網(wǎng)絡(luò)：GAN 或通用對抗網(wǎng)絡(luò)是新的ML 趨勢，它產(chǎn)生的樣本必須由具有選擇性的網(wǎng)絡(luò)進行審查，并且可以刪除任何類型的不受歡迎的內(nèi)容。機器學(xué)習(xí)是未來的潮流，每家公司都在適應(yīng)這項新技術(shù)
無代碼機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)是一種開發(fā) ML 應(yīng)用的方法，無需經(jīng)歷預(yù)處理、建模、構(gòu)建算法、再訓(xùn)練、部署等冗長且耗時的過程。
自動化機器學(xué)習(xí)：自動化機器學(xué)習(xí)將改進用于標(biāo)記數(shù)據(jù)和自動調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的工具。對標(biāo)記數(shù)據(jù)的需求創(chuàng)造了一個由低成本國家的人工注釋者組成的標(biāo)記行業(yè)。通過自動化選擇工作，人工智能將變得更便宜，新的解決方案將花費更少的時間進入市場。
物聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)將對 5G 的采用產(chǎn)生重大影響，因為它將成為物聯(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)上的其他機器可以通過物聯(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)的進步，大多數(shù)應(yīng)用程序和設(shè)備都變得智能，從而帶來了重大的技術(shù)進步。技術(shù)專家可以利用機器學(xué)習(xí)來創(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。
TinyML：TinyML 是一種更好的策略，因為它允許更快地處理算法，因為數(shù)據(jù)不必從服務(wù)器來回傳輸。這對于大型服務(wù)器尤其重要，從而減少了整個過程的耗時。
多模態(tài)學(xué)習(xí)：人工智能在支持單一機器學(xué)習(xí)模型中的多模態(tài)方面做得越來越好，例如文本、視覺、語音和物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)。開發(fā)人員開始尋找創(chuàng)新方法來組合模式以改進文檔理解等常見任務(wù)。
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