Die 10 wichtigsten Trends im Bereich maschinelles Lernen, die Sie im Jahr 2023 im Auge behalten sollten

Hier ist ein Leitfaden zu den aufkommenden Machine-Learning-Trends im Jahr 2022:

Machine Learning Operational Management: Der Hauptzweck von Machine Learning Operational Management oder MLOps besteht darin, den Entwicklungsprozess von Machine-Learning-Lösungen zu vereinfachen. MLOps helfen auch bei Herausforderungen, die im Geschäftsbetrieb auftreten, wie etwa der Teamkommunikation, dem Aufbau geeigneter ML-Pipelines und der Verwaltung sensibler Daten in großem Maßstab.

Reinforcement Learning: Maschinelle Lernsysteme lernen beim Reinforcement Learning aus den Erfahrungen ihrer Umgebung. Darin liegt großes Potenzial für künstliche Intelligenz für Videospiele und Brettspiele. Allerdings ist die Härtung von ML möglicherweise nicht die ideale Wahl, wenn die Anwendungssicherheit Priorität hat.

Quantum ML: Quantencomputing ist vielversprechend bei der Entwicklung leistungsfähigerer Modelle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Die Technologie liegt noch außerhalb praktischer Anwendungen, aber die Dinge beginnen sich zu ändern, da Microsoft, Amazon und IBM Quantencomputing-Ressourcen und -Simulatoren über Cloud-Modelle leicht zugänglich machen.

General Adversarial Network: GAN oder Generalized Adversarial Network ist ein neuer ML-Trend, der Proben generiert, die von einem selektiven Netzwerk überprüft werden müssen und jede Art von unerwünschtem Inhalt entfernt werden kann. Maschinelles Lernen ist die Welle der Zukunft und jedes Unternehmen passt sich dieser neuen Technologie an.

Codeloses maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist eine Möglichkeit, ML-Anwendungen zu entwickeln, ohne Vorverarbeitung, Modellierung, Erstellung von Algorithmen, Umschulung, Bereitstellung und andere langwierige Maßnahmen zu durchlaufen und zeitraubende Prozesse.

Automatisiertes maschinelles Lernen: Automatisiertes maschinelles Lernen wird Tools zur Kennzeichnung von Daten und zur automatischen Optimierung neuronaler Netzwerkarchitekturen verbessern. Die Nachfrage nach gekennzeichneten Daten hat in Niedriglohnländern eine Etikettierungsindustrie menschlicher Annotatoren geschaffen. Durch die Automatisierung der Auswahlarbeit wird KI kostengünstiger und neue Lösungen werden schneller auf den Markt kommen.

IoT: IoT wird einen erheblichen Einfluss auf die Einführung von 5G haben, da es die Grundlage des IoT bilden wird. Dank der unglaublichen Netzwerkgeschwindigkeiten von 5G können Systeme Informationen viel schneller empfangen und senden. Andere Maschinen im System können über IoT-Geräte eine Verbindung zum Internet herstellen.

Verbesserung der Netzwerksicherheit: Mit der Weiterentwicklung der Technologie sind die meisten Anwendungen und Geräte intelligent geworden, was zu erheblichen technologischen Fortschritten geführt hat. Technische Experten können maschinelles Lernen nutzen, um Antivirenmodelle zu erstellen, um mögliche Cyberangriffe zu blockieren und Gefahren zu reduzieren.

TinyML: TinyML ist eine bessere Strategie, da es eine schnellere Verarbeitung von Algorithmen ermöglicht, da Daten nicht vom Server hin und her übertragen werden müssen. Dies ist besonders bei großen Servern wichtig, da der gesamte Vorgang weniger zeitaufwändig ist.

Multimodales Lernen: KI unterstützt immer besser mehrere Modalitäten in einem einzigen Modell des maschinellen Lernens, wie z. B. Text, Bild, Sprache und IoT-Sensordaten. Entwickler beginnen, innovative Wege zu finden, Muster zu kombinieren, um häufige Aufgaben wie das Verständnis von Dokumenten zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie 10 wichtigsten Trends im Bereich maschinelles Lernen, die Sie im Jahr 2023 im Auge behalten sollten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!