10 Trends im Bereich maschinelles Lernen, die Sie im Jahr 2023 im Auge behalten sollten

Maschinelles Lernen erstellt Algorithmen, die es Maschinen ermöglichen, künstliche Intelligenz im Einklang mit den Interessen der Mitarbeiter und den Geschäftszielen besser zu verstehen. Laut Predictive Analytics wird maschinelles Lernen bis 2024 weit verbreitet sein.

Hier ist ein Leitfaden zu den Machine-Learning-Trends, die sich im Jahr 2022 abzeichnen:

1. Machine Learning Operational Management: Machine The Der Hauptzweck von Learning Operational Management oder MLOps besteht darin, den Entwicklungsprozess von Lösungen für maschinelles Lernen zu vereinfachen. MLOps hilft auch bei Herausforderungen, die im Geschäftsbetrieb auftreten, wie etwa der Teamkommunikation, dem Aufbau geeigneter ML-Pipelines und der Verwaltung sensibler Daten in großem Maßstab.

2. Reinforcement Learning: Maschinelle Lernsysteme lernen beim Reinforcement Learning aus den Erfahrungen ihrer Umgebung. Darin liegt großes Potenzial für künstliche Intelligenz für Videospiele und Brettspiele. Allerdings ist die Härtung von ML möglicherweise nicht die ideale Wahl, wenn die Anwendungssicherheit Priorität hat.

3.Quantum ML: Quantencomputer sind vielversprechend bei der Entwicklung leistungsfähigerer Modelle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Die Technologie liegt noch außerhalb praktischer Anwendungen, aber die Dinge beginnen sich zu ändern, da Microsoft, Amazon und IBM Quantencomputing-Ressourcen und -Simulatoren über Cloud-Modelle leicht zugänglich machen.

4. General Adversarial Network: GAN oder General Adversarial Network ist der neue ML-Trend, der Proben generiert, die von einem selektiven Netzwerk überprüft werden müssen und jede Art von unerwünschtem Inhalt entfernt werden kann. Maschinelles Lernen ist die Welle der Zukunft, und jedes Unternehmen passt sich dieser neuen Technologie an

5. Maschinelles Lernen ohne Code: Maschinelles Lernen ist eine Methode zur Entwicklung von ML-Anwendungen ohne Vorverarbeitung und Modellierung, langwierige und zeitaufwändige Prozesse wie die Erstellung von Algorithmen, Umschulung und Bereitstellung.

6. Automatisiertes maschinelles Lernen: Automatisiertes maschinelles Lernen wird die Tools zur Kennzeichnung von Daten und zur automatischen Optimierung neuronaler Netzwerkarchitekturen verbessern. Die Nachfrage nach gekennzeichneten Daten hat in Niedriglohnländern eine Etikettierungsindustrie menschlicher Annotatoren geschaffen. Durch die Automatisierung der Auswahlarbeit wird KI kostengünstiger und neue Lösungen werden schneller auf den Markt kommen.

7. Internet der Dinge: Das IoT wird einen erheblichen Einfluss auf die Einführung von 5G haben, da es die Grundlage des IoT bilden wird. Dank der unglaublichen Netzwerkgeschwindigkeiten von 5G können Systeme Informationen viel schneller empfangen und senden. Andere Maschinen im System können über IoT-Geräte eine Verbindung zum Internet herstellen.

8. Verbessern Sie die Netzwerksicherheit: Mit der Weiterentwicklung der Technologie sind die meisten Anwendungen und Geräte intelligent geworden, was zu erheblichen technologischen Fortschritten geführt hat. Technische Experten können maschinelles Lernen nutzen, um Antivirenmodelle zu erstellen, um mögliche Cyberangriffe zu blockieren und Gefahren zu reduzieren.

9. TinyML: TinyML ist eine bessere Strategie, da es eine schnellere Verarbeitung von Algorithmen ermöglicht, da Daten nicht vom Server hin und her übertragen werden müssen. Dies ist besonders bei großen Servern wichtig, da der gesamte Vorgang weniger zeitaufwändig ist.

10. Multimodales Lernen: KI unterstützt immer besser mehrere Modalitäten innerhalb eines einzigen maschinellen Lernmodells, wie z. B. Text, Bild, Sprache und IoT-Sensordaten. Entwickler beginnen, innovative Wege zu finden, Muster zu kombinieren, um häufige Aufgaben wie das Verständnis von Dokumenten zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von10 Trends im Bereich maschinelles Lernen, die Sie im Jahr 2023 im Auge behalten sollten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!