Top 10 des tendances du machine learning à surveiller en 2023

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

Machine Learning Operational Management : L'objectif principal du Machine Learning Operational Management 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.

Apprentissage par renforcement : Les systèmes d'apprentissage automatique apprennent de l'expérience de leur 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.

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.

General Adversarial Network : GAN ou Generalized 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 de l'avenir et chaque entreprise s'adapte à cette nouvelle technologie

Apprentissage automatique sans code : L'apprentissage automatique est un moyen de développer des applications ML sans passer par le prétraitement, la modélisation, la construction d'algorithmes, le recyclage, le déploiement et d'autres longues étapes. et des processus chronophages.

Automated Machine Learning : Automated Machine Learning 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.

IoT : 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.

Amélioration de 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.

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.

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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