10 Trend Pembelajaran Mesin Terbaik untuk Dilihat pada 2023

Berikut ialah panduan kepada trend pembelajaran mesin yang muncul pada tahun 2022:

Pengurusan Operasi Pembelajaran Mesin: Pengurusan Operasi Pembelajaran Mesin, atau MLOps The tujuan utama adalah untuk memudahkan proses pembangunan penyelesaian pembelajaran mesin. MLOps juga membantu dengan cabaran yang timbul dalam operasi perniagaan, seperti komunikasi pasukan, membina saluran paip ML yang sesuai dan mengurus data sensitif pada skala.

Pembelajaran Pengukuhan: Sistem pembelajaran mesin belajar daripada pengalaman persekitaran sekeliling mereka dalam pembelajaran pengukuhan. Ini mempunyai potensi besar dalam kecerdasan buatan untuk permainan video dan permainan papan. Walau bagaimanapun, pengerasan ML mungkin tidak sesuai apabila keselamatan aplikasi menjadi keutamaan.

Quantum ML: Pengkomputeran kuantum menunjukkan janji besar dalam mencipta model kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang lebih berkuasa. Teknologi ini masih di luar aplikasi praktikal, tetapi perkara mula berubah apabila Microsoft, Amazon, dan IBM menjadikan sumber dan simulator pengkomputeran kuantum mudah diakses melalui model awan.

General Adversarial Network: GAN atau General Adversarial Network ialah trend ML baharu yang menjana sampel yang mesti diteliti oleh rangkaian terpilih dan sebarang jenis yang tidak diingini boleh dialih keluar kandungan. Pembelajaran mesin ialah gelombang masa depan dan setiap syarikat menyesuaikan diri dengan teknologi baharu ini

Pembelajaran mesin tanpa kod: Pembelajaran mesin ialah kaedah membangunkan aplikasi ML tanpa melalui pra-pemprosesan, The proses pemodelan yang panjang dan memakan masa, membina algoritma, latihan semula dan penggunaan.

Pembelajaran Mesin Automatik: Pembelajaran mesin automatik akan menambah baik alatan untuk pelabelan data dan menala seni bina rangkaian saraf secara automatik. Permintaan untuk data berlabel telah mewujudkan industri pelabelan penganotasi manusia di negara kos rendah. Dengan mengautomasikan kerja pemilihan, AI akan menjadi lebih murah dan penyelesaian baharu akan mengambil sedikit masa untuk datang ke pasaran.

Internet of Things: Internet of Things akan memberi impak yang ketara terhadap penggunaan 5G kerana ia akan membentuk asas IoT. Terima kasih kepada kelajuan rangkaian 5G yang luar biasa, sistem akan dapat menerima dan menghantar maklumat dengan lebih pantas. Mesin lain pada sistem boleh menyambung ke Internet melalui peranti IoT.

Meningkatkan keselamatan rangkaian: Dengan kemajuan teknologi, kebanyakan aplikasi dan peranti telah menjadi pintar, menghasilkan kemajuan teknologi yang ketara. Pakar teknikal boleh memanfaatkan pembelajaran mesin untuk mencipta model antivirus untuk menyekat sebarang kemungkinan serangan siber dan mengurangkan bahaya.

TinyML: TinyML ialah strategi yang lebih baik kerana ia membolehkan pemprosesan algoritma yang lebih pantas memandangkan data tidak perlu dipindahkan ke sana ke mari daripada pelayan. Ini amat penting untuk pelayan yang besar, menjadikan keseluruhan proses kurang memakan masa.

Pembelajaran berbilang mod: AI semakin baik dalam menyokong pelbagai modaliti, seperti teks, penglihatan, pertuturan dan data penderia IoT, dalam satu model pembelajaran mesin. Pembangun mula mencari cara inovatif untuk menggabungkan corak untuk meningkatkan tugas biasa seperti pemahaman dokumen.

Atas ialah kandungan terperinci 10 Trend Pembelajaran Mesin Terbaik untuk Dilihat pada 2023. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!