2023년에 주목할 상위 10가지 머신러닝 동향

다음은 2022년에 새롭게 떠오르는 기계 학습 트렌드에 대한 가이드입니다.

기계 학습 운영 관리: 기계 학습 운영 관리 또는 MLOps의 주요 목적은 기계 학습 솔루션의 개발 프로세스를 단순화하는 것입니다. MLOps는 팀 커뮤니케이션, 적절한 ML 파이프라인 구축, 민감한 데이터 대규모 관리 등 비즈니스 운영에서 발생하는 문제에도 도움이 됩니다.

강화 학습: 기계 학습 시스템은 강화 학습을 통해 주변 환경의 경험을 통해 학습합니다. 이는 비디오 게임과 보드 게임의 인공 지능에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 애플리케이션 보안이 최우선인 경우 ML 강화는 이상적인 선택이 아닐 수 있습니다.

Quantum ML: Quantum 컴퓨팅은 더욱 강력한 인공 지능 및 기계 학습 모델을 만드는 데 큰 가능성을 보여줍니다. 이 기술은 아직 실제 적용 범위를 벗어나지만 Microsoft, Amazon, IBM이 클라우드 모델을 통해 양자 컴퓨팅 리소스와 시뮬레이터에 쉽게 액세스할 수 있게 되면서 상황이 바뀌기 시작했습니다.

General Adversarial Network: GAN 또는 Generalized Adversarial Network는 선택적 네트워크에서 검토해야 하는 샘플을 생성하고 모든 유형의 바람직하지 않은 콘텐츠를 제거할 수 있는 새로운 ML 트렌드입니다. 기계 학습은 미래의 물결이며 모든 회사는 이 새로운 기술에 적응하고 있습니다.

코드 없는 기계 학습: 기계 학습은 사전 처리, 모델링, 알고리즘 구축, 재교육, 배포 및 기타 오랜 시간을 거치지 않고 ML 애플리케이션을 개발하는 방법입니다. 그리고 시간이 많이 걸리는 프로세스.

자동화된 기계 학습: 자동화된 기계 학습은 데이터에 레이블을 지정하고 신경망 아키텍처를 자동으로 조정하는 도구를 개선합니다. 레이블이 지정된 데이터에 대한 수요로 인해 저비용 국가에서 인간 주석가의 레이블 지정 산업이 탄생했습니다. 선택 작업을 자동화함으로써 AI는 더 저렴해지고 새로운 솔루션이 시장에 출시되는 데 걸리는 시간이 단축됩니다.

IoT: IoT는 IoT의 기반이 되므로 5G 채택에 큰 영향을 미칠 것입니다. 5G의 놀라운 네트워크 속도 덕분에 시스템은 훨씬 더 빠르게 정보를 주고받을 수 있습니다. 시스템의 다른 시스템은 IoT 장치를 통해 인터넷에 연결할 수 있습니다.

네트워크 보안 개선: 기술의 발전으로 대부분의 애플리케이션과 장치가 스마트해지면서 상당한 기술 발전이 이루어졌습니다. 기술 전문가는 기계 학습을 활용하여 가능한 모든 사이버 공격을 차단하고 위험을 줄이는 바이러스 백신 모델을 만들 수 있습니다.

TinyML: TinyML은 서버에서 데이터를 주고받을 필요가 없기 때문에 알고리즘 처리 속도가 빨라지므로 더 나은 전략입니다. 이는 전체 프로세스의 시간 소모를 줄여주는 대규모 서버의 경우 특히 중요합니다.

다중 모드 학습: AI는 텍스트, 비전, 음성, IoT 센서 데이터 등 단일 기계 학습 모델에서 여러 모드를 지원하는 능력이 향상되었습니다. 개발자들은 문서 이해와 같은 일반적인 작업을 개선하기 위해 패턴을 결합하는 혁신적인 방법을 찾기 시작했습니다.

위 내용은 2023년에 주목할 상위 10가지 머신러닝 동향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!