10 Trend Pembelajaran Mesin untuk Dilihat pada 2023

Algoritma yang dicipta oleh mesin sokongan pembelajaran mesin dalam pemahaman yang lebih baik bahawa kecerdasan buatan sejajar dengan minat pekerja dan matlamat perniagaan. Menurut analisis ramalan, pembelajaran mesin akan menjadi agak biasa menjelang 2024.

Berikut ialah panduan kepada arah aliran pembelajaran mesin yang muncul pada tahun 2022:

1. Pengurusan Operasi Pembelajaran Mesin: Pengurusan Operasi Pembelajaran Mesin, atau MLOps The main tujuannya adalah untuk memudahkan proses pembangunan penyelesaian pembelajaran mesin. MLOps juga membantu dengan cabaran yang timbul dalam operasi perniagaan, seperti komunikasi pasukan, membina saluran paip ML yang sesuai dan mengurus data sensitif pada skala.

2. Pembelajaran peneguhan: Sistem pembelajaran mesin belajar daripada pengalaman persekitaran sekeliling dalam pembelajaran pengukuhan. Ini mempunyai potensi besar dalam kecerdasan buatan untuk permainan video dan permainan papan. Walau bagaimanapun, pengerasan ML mungkin tidak sesuai apabila keselamatan aplikasi menjadi keutamaan.

3.Quantum ML: Pengkomputeran kuantum menunjukkan janji besar dalam mencipta model kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang lebih berkuasa. Teknologi ini masih di luar aplikasi praktikal, tetapi perkara mula berubah apabila Microsoft, Amazon, dan IBM menjadikan sumber dan simulator pengkomputeran kuantum mudah diakses melalui model awan.

4. General Adversarial Network: GAN atau General Adversarial Network ialah trend ML baharu yang menjana sampel yang mesti disemak oleh rangkaian terpilih dan sebarang jenis kandungan yang tidak diingini boleh dialih keluar. Pembelajaran mesin ialah gelombang masa depan, dan setiap syarikat menyesuaikan diri dengan teknologi baharu ini

5. Pembelajaran mesin tanpa kod: Pembelajaran mesin ialah kaedah membangunkan aplikasi ML tanpa melalui prapemprosesan, pemodelan dan pembinaan Proses yang panjang dan memakan masa seperti algoritma, latihan semula dan penggunaan.

6. Pembelajaran mesin automatik: Pembelajaran mesin automatik akan menambah baik alatan untuk pelabelan data dan menala seni bina rangkaian saraf secara automatik. Permintaan untuk data berlabel telah mewujudkan industri pelabelan penganotasi manusia di negara kos rendah. Dengan mengautomasikan kerja pemilihan, AI akan menjadi lebih murah dan penyelesaian baharu akan mengambil sedikit masa untuk datang ke pasaran.

7. IoT: IoT akan memberi impak yang ketara terhadap penggunaan 5G kerana ia akan menjadi asas kepada IoT. Terima kasih kepada kelajuan rangkaian 5G yang luar biasa, sistem akan dapat menerima dan menghantar maklumat dengan lebih pantas. Mesin lain pada sistem boleh menyambung ke Internet melalui peranti IoT.

8. Meningkatkan keselamatan rangkaian: Dengan kemajuan teknologi, kebanyakan aplikasi dan peranti telah menjadi pintar, menghasilkan kemajuan teknologi yang ketara. Pakar teknikal boleh memanfaatkan pembelajaran mesin untuk mencipta model antivirus untuk menyekat sebarang kemungkinan serangan siber dan mengurangkan bahaya.

9. TinyML: TinyML ialah strategi yang lebih baik kerana ia membolehkan pemprosesan algoritma yang lebih pantas memandangkan data tidak perlu dipindahkan ke sana ke mari daripada pelayan. Ini amat penting untuk pelayan yang besar, menjadikan keseluruhan proses kurang memakan masa.

10. Pembelajaran pelbagai mod: AI semakin baik dalam menyokong pelbagai modaliti dalam satu model pembelajaran mesin, seperti teks, penglihatan, pertuturan dan data penderia IoT. Pembangun mula mencari cara inovatif untuk menggabungkan corak untuk meningkatkan tugas biasa seperti pemahaman dokumen.

Atas ialah kandungan terperinci 10 Trend Pembelajaran Mesin untuk Dilihat pada 2023. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!