10 tendances du machine learning à surveiller en 2023

Les algorithmes créés par l'apprentissage automatique prennent en charge les machines pour mieux comprendre l'intelligence artificielle afin de s'aligner sur les intérêts des employés et les objectifs de l'entreprise. Selon l’analyse prédictive, l’apprentissage automatique deviendra très courant d’ici 2024.

Voici un guide des tendances émergentes du machine learning en 2022 :

1. Gestion opérationnelle du machine learning : L'objectif principal de la gestion opérationnelle du machine learning ou MLOps est de simplifier le processus de développement de solutions de machine learning. Les MLOps aident également à relever les défis qui surviennent dans les opérations commerciales, tels que la communication d'équipe, la création de pipelines ML appropriés et la gestion des données sensibles à grande échelle.

2. Apprentissage par renforcement : les systèmes d'apprentissage automatique apprennent de l'expérience de l'environnement dans l'apprentissage par renforcement. Cela présente un grand potentiel en matière d’intelligence artificielle pour les jeux vidéo et les jeux de société. Cependant, le renforcement du ML n’est peut-être pas le choix idéal lorsque la sécurité des applications est une priorité.

3.Quantum ML : l'informatique quantique est très prometteuse dans la création de modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique plus puissants. La technologie dépasse encore les applications pratiques, mais les choses commencent à changer à mesure que Microsoft, Amazon et IBM rendent les ressources et les simulateurs d'informatique quantique facilement accessibles via des modèles cloud.

4. General Adversarial Network : GAN ou General Adversarial Network est une nouvelle tendance de ML qui génère des échantillons qui doivent être examinés par un réseau sélectif et tout type de contenu indésirable peut être supprimé. L'apprentissage automatique est la vague du futur et chaque entreprise s'adapte à cette nouvelle technologie

5. Apprentissage automatique sans code : l'apprentissage automatique est une méthode de développement d'applications ML sans passer par le prétraitement, la modélisation, la création d'algorithmes, le recyclage et le déploiement. et d'autres processus longs et fastidieux.

6. Apprentissage automatique automatisé : l'apprentissage automatique amélioré améliorera les outils d'étiquetage des données et de réglage automatique des architectures de réseaux neuronaux. La demande de données étiquetées a créé une industrie d’étiquetage d’annotateurs humains dans les pays à faibles coûts. En automatisant le travail de sélection, l’IA deviendra moins chère et les nouvelles solutions mettront moins de temps à arriver sur le marché.

7. Internet des objets : l'IoT aura un impact significatif sur l'adoption de la 5G car elle deviendra le fondement de l'IoT. Grâce aux vitesses incroyables du réseau 5G, les systèmes pourront recevoir et envoyer des informations beaucoup plus rapidement. D'autres machines du système peuvent se connecter à Internet via des appareils IoT.

8. Améliorer la sécurité du réseau : avec les progrès de la technologie, la plupart des applications et des appareils sont devenus intelligents, ce qui entraîne des avancées technologiques significatives. Les experts techniques peuvent tirer parti de l’apprentissage automatique pour créer des modèles antivirus afin de bloquer toute cyberattaque possible et de réduire les dangers.

9.TinyML : TinyML est une meilleure stratégie car elle permet un traitement plus rapide des algorithmes puisque les données n'ont pas besoin d'être transférées dans les deux sens depuis le serveur. Ceci est particulièrement important pour les grands serveurs, ce qui rend l'ensemble du processus moins long.

10. Apprentissage multimodal : l'IA prend de mieux en charge plusieurs modalités dans un seul modèle d'apprentissage automatique, telles que le texte, la vision, la parole et les données des capteurs IoT. Les développeurs commencent à trouver des moyens innovants de combiner des modèles pour améliorer les tâches courantes telles que la compréhension des documents.

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