2023年機器學習的十大概念與技術

機器學習是一個不斷發展的學科，一直在創造新的想法和技術。本文羅列了2023年機器學習的十大概念與技術。

本文羅列了2023年機器學習的十大概念和技術。

2023年機器學習的十大概念和技術是一個教導電腦從資料中學習的過程，無需明確的程式設計。機器學習是一個不斷發展的學科，一直在創造新的想法和技術。為了保持領先，數據科學家應該關注其中一些網站，以跟上最新的發展。這將有助於了解機器學習中的技術如何在實踐中使用，並為自己的業務或工作領域中的可能應用提供想法。

2023年機器學習的十大概念與技術：

1. 深度神經網路(DNN)。深度神經網路是自1950年代以來就存在的一種機器學習程式。 DNN能夠執行影像辨識、語音辨識和自然語言處理。其由無數隱藏的神經元層組成，每個神經元層學習傳入資料的表示，然後使用這些模型來預測傳出的資料。

2. 生成對抗網路(GAN)。 GAN是生成模型的一種形式，其中兩個競爭的神經網路相互訓練。一個網路試圖創建看起來真實的樣本，而另一個網路則確定這些樣本是來自真實數據還是產生的數據。 GAN在生成圖片和影片方面取得了巨大的成功。 GAN用於產生類似於現有資料但全新的新資料。我們可以使用GAN從著名藝術家創作的現有傑作中產生新的圖像，也被稱為當代AI藝術。這些藝術家正在使用生成模型來創造已經被創造出來的傑作。

3. 深度學習。深度學習是一種使用大量處理級別(通常是數百個)學習資料模型的機器學習。這使得計算機能夠完成人類認為具有挑戰性的工作。深度學習已被廣泛應用，包括電腦視覺、語音辨識、自然語言處理、自動化和強化學習。

4. COVID-19中的機器學習與人工智慧。自2020年1月以來，人工智慧(AI)已被用於識別中國的COVID-19病例。武漢大學的專家們創造了這個人工智慧系統。他們開發了一種深度學習演算法，能夠分析來自電話、簡訊、社交媒體條目和其他來源的數據。

5. 對話式AI或對話式機器人。這是一種技術，我們與聊天機器人交談，其在檢測語音輸入或文字輸入後處理語音，然後啟用特定的工作或回答。

6. 網路安全中的機器學習。網路安全是確保組織或任何人在互聯網或任何網路上免受所有安全相關危險的領域。組織要處理大量複雜的數據，需要保護這些數據不受惡意危險的影響。例如，任何人試圖侵入電腦或存取資料或未經授權的訪問，這就是網路安全的意義所在。

7. 機器學習與物聯網。我們在企業中使用的不同物聯網程式容易出錯，畢竟這是一台機器。如果系統設計不正確或有缺陷，那麼其註定會在某個時刻失敗。然而，透過機器學習，維護變得更加容易，因為所有可能導致ID流程失敗的因素都可以被提前識別，並且可以為此準備新的行動計劃，從而使企業透過降低維護成本來節省大量資金。

8. 擴增實境。人工智慧的未來是擴增實境。許多現實生活中的應用將受益於擴增實境(AR)的承諾。

9. 自動化機器學習。傳統的機器學習模型創建需要大量的專業知識以及時間來創建和比較數百個模型。既耗時、耗資源，難度更高。自動化機器學習有助於快速開發生產就緒的機器學習模型。

10. 時間序列預測。預測是任何類型企業的重要組成部分，無論是銷售、客戶需求、收入或庫存。當與自動化機器學習結合時，就可以獲得建議的高品質時間序列預測。

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