2023 年に注目すべき機械学習トレンド トップ 10

2022 年に出現する機械学習トレンドのガイドは次のとおりです:

機械学習運用管理: 機械学習運用管理 (MLOps)主な目的は、機械学習ソリューションの開発プロセスを簡素化することです。 MLOps は、チームのコミュニケーション、適切な ML パイプラインの構築、大規模な機密データの管理など、ビジネス運営で発生する課題にも役立ちます。

強化学習: 機械学習システムは、強化学習において周囲の環境の経験から学習します。これは、ビデオゲームやボードゲームの人工知能において大きな可能性を秘めています。ただし、アプリケーションのセキュリティが優先される場合、ML の強化は理想的な選択ではない可能性があります。

量子 ML: 量子コンピューティングは、より強力な人工知能および機械学習モデルの作成において大きな可能性を示しています。このテクノロジーはまだ実用化の域を出ていませんが、Microsoft、Amazon、IBM がクラウド モデルを通じて量子コンピューティング リソースとシミュレータに簡単にアクセスできるようにすることで、状況は変わり始めています。

General Adversarial Network: GAN または General Adversarial Network は、選択的なネットワークによって精査する必要があるサンプルを生成する新しい ML トレンドであり、あらゆる種類の望ましくないものはコンテンツから削除できます。機械学習は未来の波であり、あらゆる企業がこの新しいテクノロジーに適応しています

ノーコード機械学習: 機械学習は、前処理を行わずに ML アプリケーションを開発する方法です。 , モデリング、アルゴリズムの構築、再トレーニング、展開という長くて時間のかかるプロセス。

自動機械学習: 自動機械学習 は、データのラベル付けとニューラル ネットワーク アーキテクチャの自動調整のためのツールを改善します。ラベル付きデータの需要により、低コスト国ではヒューマン アノテーターによるラベル付け産業が生まれました。選択作業を自動化することで、AI のコストが安くなり、新しいソリューションが市場に出るまでの時間が短縮されます。

モノのインターネット: モノのインターネットは、モノのインターネットの基盤となるため、5G の導入に大きな影響を与えます。 5G の驚異的なネットワーク速度のおかげで、システムはより速く情報を送受信できるようになります。システム上の他のマシンは、IoT デバイスを通じてインターネットに接続できます。

ネットワーク セキュリティの向上: テクノロジーの進歩により、ほとんどのアプリケーションとデバイスがスマートになり、その結果、テクノロジーが大幅に進歩しました。技術専門家は機械学習を活用してウイルス対策モデルを作成し、起こり得るサイバー攻撃をブロックし、危険を軽減できます。

TinyML: TinyML は、データをサーバーとの間でやり取りする必要がないため、アルゴリズムの処理を高速化できるため、より良い戦略です。これは大規模サーバーの場合に特に重要であり、プロセス全体の時間が短縮されます。

マルチモーダル学習: AI は、単一の機械学習モデル内でテキスト、ビジョン、音声、IoT センサー データなどの複数のモダリティのサポートを向上させています。開発者は、文書の理解などの一般的なタスクを改善するためにパターンを組み合わせる革新的な方法を見つけ始めています。

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