2023 年の機械学習の概念とテクノロジーのトップ 10

機械学習は、常に新しいアイデアや技術を生み出しながら進化する学問です。この記事では、2023 年の機械学習の概念とテクノロジーのトップ 10 をリストします。

この記事では、2023 年の機械学習の概念とテクノロジーのトップ 10 をリストします。

2023 年のトップ 10 の概念とテクニック 機械学習は、明示的なプログラミングを行わずに、コンピューターにデータから学習するように教えるプロセスです。機械学習は、常に新しいアイデアや技術を生み出す進化する分野です。時代の先を行くために、データ サイエンティストはこれらの Web サイトのいくつかをフォローして、最新の開発状況を把握する必要があります。これは、機械学習のテクニックが実際にどのように使用されているかを理解し、自分のビジネスや仕事分野での応用の可能性についてのアイデアを提供するのに役立ちます。

2023 年の機械学習の概念とテクノロジーのトップ 10:

1. ディープ ニューラル ネットワーク (DNN)。ディープ ニューラル ネットワークは、1950 年代から存在する機械学習プログラムの一種です。 DNN は、画像認識、音声認識、自然言語処理を実行できます。これは無数の隠れニューロン層で構成されており、各層が受信データの表現を学習し、これらのモデルを使用して送信データを予測します。

2.敵対的生成ネットワーク (GAN)。 GAN は、2 つの競合するニューラル ネットワークが相互にトレーニングされる生成モデルの一種です。一方のネットワークは本物に見えるサンプルの作成を試みますが、もう一方のネットワークは、それらのサンプルが実際のデータからのものなのか生成されたデータからのものなのかを判断します。 GAN は画像とビデオの生成において大きな成功を収めています。 GAN は、既存のデータに似ているがまったく新しい新しいデータを生成するために使用されます。 GAN を使用すると、現代 AI アートとしても知られる、有名なアーティストによって作成された既存の傑作から新しい画像を生成できます。これらのアーティストは、生成モデルを使用して、すでに作成されている傑作を作成しています。

3. ディープラーニング。ディープラーニングは、データからモデルを学習するために多数の処理レベル (多くの場合は数百レベル) を使用する機械学習の一種です。これにより、コンピューターは人間が困難と感じるタスクを完了できるようになります。ディープラーニングは、コンピュータービジョン、音声認識、自然言語処理、自動化、強化学習など、幅広いアプリケーションで使用されています。

4. 新型コロナウイルス感染症における機械学習と人工知能。 2020年1月以来、中国では新型コロナウイルス感染症の感染者を特定するために人工知能（AI）が使用されている。武漢大学の専門家がこの人工知能システムを作成しました。彼らは、電話、テキスト メッセージ、ソーシャル メディアのエントリ、その他のソースからのデータを分析できる深層学習アルゴリズムを開発しました。

5. 会話型 AI または会話型ロボット。チャットボットと会話し、音声入力やテキスト入力を検知して音声を処理し、特定の仕事や回答を可能にする技術です。

6. ネットワーク セキュリティにおける機械学習。サイバーセキュリティは、インターネットやネットワーク上の組織や個人をあらゆるセキュリティ関連の危険から確実に保護する分野です。組織は大量の複雑なデータを処理しており、このデータを悪意のある危険から保護する必要があります。たとえば、コンピューターにハッキングしたり、データにアクセスしたり、不正アクセスを試みたりする人、これがサイバーセキュリティのすべてです。

7. 機械学習とモノのインターネット。私たちが企業内で使用するさまざまな IoT プログラムは、結局のところ機械であるため、エラーが発生する傾向があります。システムが正しく設計されていないか、欠陥がある場合、必ずいつかは失敗します。しかし、機械学習を使用すると、ID プロセスの失敗を引き起こす可能性のあるすべての要因を事前に特定でき、これに対する新しいアクション プランを準備できるため、メンテナンスが容易になり、企業はメンテナンス コストを削減して多額の費用を節約できます。

8. 拡張現実。人工知能の未来は拡張現実です。現実世界のアプリケーションの多くは、拡張現実 (AR) の恩恵を受けるでしょう。

9. 自動化された機械学習。従来の機械学習モデルの作成には、数百のモデルを作成して比較するために多くの専門知識と時間が必要です。これは時間とリソースを大量に消費し、さらに困難です。自動化された機械学習は、実稼働対応の機械学習モデルを迅速に開発するのに役立ちます。

10. 時系列予測。予測は、販売、顧客需要、収益、在庫など、あらゆる種類のビジネスにとって重要な部分です。自動機械学習と組み合わせることで、推奨される高品質な時系列予測を取得できます。

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