По мере того, как эти технологии постепенно развивались и улучшали свои основные технологии, а также с более качественными и сложными данными для обработки и понимания, машинное обучение начало переопределять и расширять область применения технологии.
Это позволит ML удовлетворить постоянно растущие потребности предприятий и в конечном итоге изменить их методы работы.
В этой статье «15 главных тенденций машинного обучения в 2021 году», мы изучили различные технологии и приложения на основе машинного обучения, а также приложения машинного обучения в ключевых отраслях, таких как здравоохранение, финансы, средства массовой информации, розничная торговля, автомобилестроение и другие.
15 главных тенденций машинного обучения в 2021 году
1. Роботизированная автоматизация процессов и чат-боты, интеллектуальные виртуальные агенты и интеллектуальные нейронные сети
Это одна из величайших тенденций машинного обучения, которая включает роботизированную автоматизацию процессов или RPA, которая является недавней инновацией, позволяющей автоматизировать повторяющиеся процессы внутри предприятия, а также интеллектуальных виртуальных агентов, которые представляют собой человекоподобные компьютеры с искусственный интеллект которые доступны на рынке, чтобы помочь людям. Основное внимание этой тенденции направлено на повышение эффективности и производительности труда сотрудников предприятий.
2. Узкий ИИ, глубокое обучение и прогнозная аналитика
Эта тенденция состоит в интенсивном развитии нейронных сетей, которые представляют собой интеллектуальные системы, воспроизводящие и эмулирующие человеческий мозг. Более того, модели машинного обучения можно использовать для создания прогнозов на основе предыдущих предпочтений и поведения клиента.
Другими словами, чем больше данных доступно нейронной сети, тем более точные прогнозы можно сделать.
Читайте также: Почему компании разрабатывают приложения для машинного обучения?
3. Мобильные, облачные и другие облачные технологии
Все эти тенденции машинного обучения связаны с использованием облачных технологий, таких как центры обработки данных и платформы облачных вычислений. Включение этих технологий позволяет пользователям лучше понять поведение пользователей и получить более глубокое представление о данных клиентов.
Полученные в результате идеи помогают компаниям анализировать поведение пользователей и предоставлять пользователям лучший опыт.
4. Усовершенствованный искусственный интеллект, чат-боты и беспилотные автомобили
Все эти тенденции машинного обучения связаны с внедрением расширенной версии машинного обучения, которая включает использование чат-ботов, беспилотных автомобилей, искусственного интеллекта и других технологий следующего поколения.
С большим опытом беспилотные автомобили приобретут способность обнаруживать и распознавать объекты в режиме реального времени, а также предвидеть действия человека и предупреждать водителя о необходимости предпринять соответствующие действия.
5. Глубокие нейронные сети, крупномасштабные платформы машинного обучения, робототехника и искусственный интеллект
Эти тенденции машинного обучения включают внедрение глубоких нейронных сетей, которые представляют собой семейство вычислительных моделей, вдохновленных архитектурой человеческого мозга.
Основное внимание уделяется предоставлению автоматизированного и интеллектуального опыта пользователям, в отличие от обучения, которое включает изучение пользовательских данных сотрудником.
Читайте также: Тенденции разработки приложений для Android в 2021 году
6. Внедрение голосовых решений
Эта тенденция связана с внедрением голосовых решений, которые требуют, чтобы пользователь говорил с решением для выполнения определенной задачи.
Другими словами, голосовые решения облегчают взаимодействие между пользователем и приложением в привлекательной и интерактивной форме вместо обычного или простого взаимодействия.
7. Скачок в управлении данными и их обработке
Чтобы максимизировать эффективность моделей и сервисов машинного обучения, нам необходимо создать единую и всеобъемлющую экосистему, в которой все необходимые элементы можно было бы легко интегрировать и интегрировать.
В будущем решения и услуги машинного обучения станут проще в использовании и станут доступными для всех пользователей, чтобы стимулировать появление новых приложений.
8. Оптимизация развертывания и эксплуатации решений для глубокого обучения
Эта тенденция относится к внедрению решений и услуг машинного обучения, а также к оптимизации развертывания и эксплуатации решений и услуг.
Ключевыми факторами для достижения этих целей являются развертывание интеллектуальных ботов для автоматизации многих задач, а также использование искусственного интеллекта и расширенной аналитики для оптимизации развертывания и эксплуатации машинного обучения.
Читайте также: 15 главных причин выбрать AngularJS для разработки в 2021 году
9. Иммерсивные приложения
Основное внимание в тренде иммерсивных приложений уделяется созданию приложений, способных предоставлять опыт, аналогичный реальному миру или похожий на него.
Использование этих приложений в различных отраслях позволит им взаимодействовать с пользовательской средой и фиксировать действия пользователя в реальном времени.
10. Новая эра трансформации данных
Это одна из лучших тенденций машинного обучения, которая включает преобразование данных, собираемых системами, службами данных и такими системами, как SaaS, CRM и IoT.
Другими словами, с внедрением этих приложений у пользователей появится простой способ преобразования данных, что упростит их обработку и понимание, чтобы предоставить пользователям лучшие решения и услуги.
11. Решение искусственного интеллекта на основе больших данных
В ближайшем будущем решения на основе ИИ создадут инновационные решения, которые помогут решить многие проблемы и улучшить бизнес-процессы для компаний и конечных пользователей. Эти решения улучшат возможности принятия решений, что позволит организациям получить конкурентное преимущество.
Читайте также: 8 лучших трендов Python на 2020 год
12. Машинное обучение в мире DevOps
Технология, которую лучше всего использовать для машинного обучения, — это та, которая в настоящее время используется в организации. В мире DevOps разработка программного обеспечения часто делается в виде водопада и исторически так было.
Итак, инструменты и процессы, связанные с созданием и построением решение для машинного обучения для этих проектов может сильно отличаться от того, что необходимо для еженедельной разработки, тестирования и выпуска продукта.
Проблема не в том, что инструменты недоступны, а в скорости, с которой разрабатывается программное обеспечение. DevOps мир оставляет желать лучшего. Это одна из причин, по которой облачные решения, использующие машинное обучение, такие как Salesforce Einstein, могут стать полезным инструментом для бизнеса в то время, когда рынок меняется быстрее, чем когда-либо.
13. Когнитивная автоматизация
Это одна из самых больших и захватывающих тенденций машинного обучения прямо сейчас. Она способна произвести революцию в любом бизнесе. Мы обсуждали эту концепцию в предыдущих статьях, но когнитивная автоматизация действительно может принести пользу предприятию.
По сути, когнитивная автоматизация — это когда компьютер может получать необработанные данные из системы и учиться на них. Люди всегда использовали такие инструменты, как Microsoft Excel, для анализа данных и получения результатов, которые могут быть использованы в бизнесе.
Компьютеры не так хороши в этом, как люди, но у них есть невероятный потенциал, особенно в сочетании с облачными вычислениями.
Решение для машинного обучения может быть разработано в облаке, чтобы получать большие объемы данных и иметь возможность учиться на них автоматически, а затем выдавать результаты того, что оно узнало, в формате, понятном людям.
Этот тип решения может дать бизнесу гораздо больше информации о том, что происходит в его бизнесе, и позволит ему анализировать больше данных и иметь возможность решать более сложную проблему намного быстрее.
Это было бы особенно полезно в таких областях, как финансовая индустрия, где традиционно работают люди, но которые все больше и больше зависят от сложных алгоритмов и машинного обучения для решения конкретных задач.
14. Современные платформы
Искусственный интеллект/машинное обучение часто оказывается краеугольным камнем бизнеса предприятия, поскольку определение того, что такое «предприятие», значительно изменилось, а развитие технологий меняется ежедневно.
AI/машинное обучение по-прежнему лежит в основе любого успешного цифровая трансформацияно есть новая цель, которую необходимо выполнить: предоставление ценности конечным пользователям.
Решение, созданное с учетом потребностей бизнеса, будет продолжать пользоваться успехом до тех пор, пока оно может удовлетворять потребности клиентов так, как было изначально задумано. Он быстро потеряет ценность, если не сможет обеспечить ожидаемых результатов.
Это означает, что прежде чем компания сможет внедрить инструменты, необходимые для внедрения машинного обучения, она должна сначала определить, чего она хочет достичь от использования технологии.
15. Искусственный интеллект и большие данные
Искусственный интеллект и большие данные станут предпочтительным способом прогнозирования будущего с использованием ИИ и больших данных. Прогнозируется, что эти тенденции машинного обучения станут доминирующим способом прогнозирования будущего.
Он будет основан на концепции машинного обучения и больших данных. Специалисты по машинному обучению считают, что будет взрыв больших данных, и это поможет исследователям и компаниям находить огромный объем данных (разных типов) для прогнозирования будущего.
Специалисты по машинному обучению считают, что с помощью больших данных индустрия ИИ обретет беспрецедентную эффективность.
Подводя итоги тенденций машинного обучения в 2021 году
Масштабы машинного обучения выходят за рамки нашего понимания, но наши эксперты честно попытались поделиться парой проблесков, чтобы дать нам представление о том, что мы можем ожидать в 2021 году. Несмотря на то, что его роли меняются в зависимости от потребностей вашего бизнеса.
В 2021 году эти тенденции будут играть значительную роль в изменении нашей жизни. Они принесут больше инноваций и откроют новые возможности.