機器學習操作化管理：機器學習操作化管理或MLOps的主要目的是簡化機器學習解決方案的開發過程。 MLOps 還有助於應對業務運營中出現的挑戰，例如團隊溝通、建立合適的 ML 管道以及大規模管理敏感資料。
強化學習：機器學習系統在強化學習中從周遭環境的經驗中學習。這在電玩遊戲和棋盤遊戲的人工智慧中具有很大的潛力。但是，在優先考慮應用安全性的情況下，強化 ML 可能不是理想的選擇。
Quantum ML：量子運算在創建更強大的人工智慧和機器學習模型方面顯示出巨大的希望。該技術仍然超出實際應用範圍，但隨著微軟、亞馬遜和 IBM 使量子運算資源和模擬器可以透過雲端模型輕鬆訪問，情況開始發生變化。
通用對抗網路： GAN 或通用對抗網路是新的ML 趨勢，它產生的樣本必須由具有選擇性的網路進行審查，並且可以刪除任何類型的不受歡迎的內容。機器學習是未來的潮流，每家公司都在適應這項新技術
無程式碼機器學習：機器學習是一種開發ML 應用的方法，無需經歷預處理、建模、建置演算法、再訓練、部署等冗長且耗時的過程。
自動化機器學習：自動化機器學習將改進用於標記資料和自動調整神經網路架構的工具。對標記資料的需求創造了一個由低成本國家的人工註釋者組成的標記產業。透過自動化選擇工作，人工智慧將變得更便宜，新的解決方案將花費更少的時間進入市場。
物聯網：物聯網將對 5G 的採用產生重大影響，因為它將成為物聯網的基礎。由於 5G 令人難以置信的網路速度，系統將能夠以更快的速度接收和發送訊息。系統上的其他機器可以透過物聯網設備連接到互聯網。
提高網路安全性：隨著技術的進步，大多數應用程式和裝置都變得智能，從而帶來了重大的技術進步。技術專家可以利用機器學習來創建防毒模型，以阻止任何可能的網路攻擊並減少危險。
TinyML： TinyML 是一種更好的策略，因為它允許更快地處理演算法，因為資料不必從伺服器來回傳輸。這對於大型伺服器尤其重要，從而減少了整個過程的耗時。
多模態學習：人工智慧在支援單一機器學習模型中的多模態方面做得越來越好，例如文字、視覺、語音和物聯網感測器資料。開發人員開始尋找創新方法來組合模式以改善文件理解等常見任務。
以上是2023 年值得關注的十大機器學習趨勢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
