Die zehn wichtigsten Konzepte und Technologien des maschinellen Lernens im Jahr 2023

Maschinelles Lernen ist ein sich weiterentwickelndes Thema, das ständig neue Ideen und Techniken hervorbringt. Dieser Artikel listet die zehn wichtigsten Konzepte und Technologien des maschinellen Lernens im Jahr 2023 auf.

Dieser Artikel listet die zehn wichtigsten Konzepte und Technologien des maschinellen Lernens im Jahr 2023 auf.

Top 10 Konzepte und Techniken des Jahres 2023 Maschinelles Lernen ist der Prozess, einem Computer beizubringen, aus Daten zu lernen, ohne explizit zu programmieren. Maschinelles Lernen ist eine sich weiterentwickelnde Disziplin, die ständig neue Ideen und Techniken hervorbringt. Um auf dem Laufenden zu bleiben, sollten Datenwissenschaftler einige dieser Websites verfolgen, um über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben. Dies hilft zu verstehen, wie Techniken des maschinellen Lernens in der Praxis eingesetzt werden, und liefert Ideen für mögliche Anwendungen in Ihrem eigenen Unternehmen oder Arbeitsbereich.

Die zehn wichtigsten Konzepte und Technologien des maschinellen Lernens im Jahr 2023:

1. Tiefe neuronale Netze sind eine Art maschinelles Lernprogramm, das es seit den 1950er Jahren gibt. DNN ist in der Lage, Bilderkennung, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache durchzuführen. Es besteht aus unzähligen verborgenen Neuronenschichten, von denen jede eine Darstellung der eingehenden Daten lernt und diese Modelle dann verwendet, um ausgehende Daten vorherzusagen.

2. Generatives gegnerisches Netzwerk (GAN). GAN ist eine Form eines generativen Modells, bei dem zwei konkurrierende neuronale Netze aufeinander trainiert werden. Ein Netzwerk versucht, Stichproben zu erstellen, die echt aussehen, während das andere Netzwerk bestimmt, ob diese Stichproben aus echten Daten oder generierten Daten stammen. GANs haben große Erfolge bei der Generierung von Bildern und Videos erzielt. GANs werden verwendet, um neue Daten zu generieren, die vorhandenen Daten ähneln, aber völlig neu sind. Wir können GANs verwenden, um neue Bilder aus bestehenden Meisterwerken berühmter Künstler zu generieren, auch bekannt als zeitgenössische KI-Kunst. Diese Künstler nutzen generative Modelle, um bereits geschaffene Meisterwerke zu schaffen.

3. Tiefes Lernen. Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, die eine große Anzahl von Verarbeitungsebenen, oft Hunderte, verwendet, um Modelle aus Daten zu lernen. Dies ermöglicht es Computern, Aufgaben zu erledigen, die für Menschen eine Herausforderung darstellen. Deep Learning wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Automatisierung und verstärkendes Lernen.

4. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in COVID-19. Seit Januar 2020 wird in China künstliche Intelligenz (KI) zur Identifizierung von COVID-19-Fällen eingesetzt. Experten der Universität Wuhan haben dieses künstliche Intelligenzsystem entwickelt. Sie entwickelten einen Deep-Learning-Algorithmus, der Daten aus Telefonanrufen, Textnachrichten, Social-Media-Einträgen und anderen Quellen analysieren kann.

5. Konversations-KI oder Konversationsroboter. Hierbei handelt es sich um eine Technologie, bei der wir mit einem Chatbot sprechen, der nach Erkennung der Sprach- oder Texteingabe die Sprache verarbeitet und dann einen bestimmten Auftrag oder eine bestimmte Antwort freigibt.

6. Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit. Bei der Cybersicherheit geht es darum, sicherzustellen, dass eine Organisation oder jemand im Internet oder einem Netzwerk vor allen sicherheitsrelevanten Gefahren geschützt ist. Ein Unternehmen verarbeitet große Mengen komplexer Daten und muss diese Daten vor böswilligen Gefahren schützen. Wer beispielsweise versucht, sich in einen Computer zu hacken, auf Daten zuzugreifen oder sich unbefugten Zugriff zu verschaffen, darum geht es bei der Cybersicherheit.

7. Maschinelles Lernen und das Internet der Dinge. Die verschiedenen IoT-Programme, die wir im Unternehmen nutzen, sind fehleranfällig, schließlich handelt es sich um eine Maschine. Wenn ein System nicht richtig konzipiert ist oder Mängel aufweist, muss es irgendwann scheitern. Mit maschinellem Lernen wird die Wartung jedoch einfacher, da alle Faktoren, die zum Scheitern des ID-Prozesses führen können, im Voraus identifiziert und neue Aktionspläne dafür vorbereitet werden können, sodass Unternehmen durch die Reduzierung der Wartungskosten viel Geld sparen können.

8. Augmented Reality. Die Zukunft der künstlichen Intelligenz ist Augmented Reality. Viele reale Anwendungen werden vom Versprechen der Augmented Reality (AR) profitieren.

9. Automatisiertes maschinelles Lernen. Die herkömmliche Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen erfordert viel Fachwissen und Zeit, um Hunderte von Modellen zu erstellen und zu vergleichen. Es ist zeitaufwändig, ressourcenintensiv und schwieriger. Automatisiertes maschinelles Lernen hilft dabei, schnell produktionsreife Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln.

10. Zeitreihenvorhersage. Prognosen sind ein wichtiger Bestandteil jeder Art von Geschäft, sei es Umsatz, Kundennachfrage, Umsatz oder Lagerbestand. In Kombination mit automatisiertem maschinellen Lernen ist es möglich, empfohlene, qualitativ hochwertige Zeitreihenprognosen zu erhalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie zehn wichtigsten Konzepte und Technologien des maschinellen Lernens im Jahr 2023. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!