Следующая статья поможет вам: Топ-5+ трендов машинного обучения в 2023 году: что дальше?
По мере приближения 2023 года важно быть в курсе последних разработок и достижений в постоянно развивающейся области технологий. Тенденции искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) все больше и больше интегрируются в нашу повседневную жизнь, поэтому для профессионалов в отрасли жизненно важно оставаться на шаг впереди.
В этой статье мы рассмотрим девять основных тенденций машинного обучения на 2023 год и предоставим представление о том, что будет дальше в этой захватывающей области.
Технология машинного обучения, определяющая нашу жизнь в 2023 году – Изображение через Pixabay
1) модели фундамента
Большие языковые модели
Базовые модели — это инструменты искусственного интеллекта, обученные работе с огромными объемами данных, что позволяет им генерировать человеческий текст с удивительной точностью. Такие модели, как ГПТ-3 и Середина путинаходятся в авангарде индустрии искусственного интеллекта, предоставляя мощные возможности создания и обобщения контента.
Поскольку эти языковые модели продолжают развиваться, в 2023 году мы станем свидетелями еще более впечатляющих достижений машинного контента.
Масштабируемость и адаптивность
Одним из наиболее значительных преимуществ базовых моделей является их способность быстро масштабироваться и работать с большим объемом данных. Эта адаптируемость делает их невероятно ценными в различных приложениях, включая создание контента, перевод и поддержку клиентов. Ведущие поставщики решений для моделей фундаментов включают NVIDIA и Открытый ИИ.
2) Мультимодальное машинное обучение (MML)
Объединение типов данных
MML — это новая тенденция, которая объединяет различные типы данных (модальностей) для создания более точных и эффективных моделей ML.
Интегрируя различные типы данных, такие как изображения, аудио и текст, модели MML могут лучше понимать сложные шаблоны и отношения, что в конечном итоге приводит к более точным прогнозам и пониманию.
Реальные приложения
MML обладает значительным потенциалом для реальных приложений, таких как компьютерное зрение и обработка естественного языка. Включая несколько модальностей, модели MML могут давать более точные результаты и улучшать их общую производительность.
Поскольку эта область продолжает развиваться, мы можем ожидать еще больше инновационных применений MML в 2023 году.
3) Трансформеры
Модели Seq2Seq
Преобразователи — это тип архитектуры ИИ, который использует системы кодировщика и декодера для преобразования последовательностей входных данных в выходные последовательности. Широко используемые в задачах перевода и обработки естественного языка, преобразователи приобрели популярность благодаря своей способности анализировать последовательности слов, а не отдельные слова.
Эта возможность позволяет им предоставлять более точные результаты по сравнению с традиционными нейронными сетями.
Улучшенный перевод и НЛП
Преобразователи присваивают веса словам в последовательности, что позволяет им учитывать важность каждого слова при создании перевода или обработке естественного языка.
Такие решения, как обнимающее лицо и Amazon Постигать позволяют разработчикам создавать конвейеры преобразования для улучшения языковой обработки и перевода.
4) Встроенное машинное обучение
TinyML для Интернета вещей (IoT)
Встроенное машинное обучение или TinyMLпозволяет алгоритмам и моделям ИИ работать непосредственно на периферийных устройствах, таких как smartphones, устройства IoT и датчики. Такой подход уменьшает задержку и обеспечивает более быструю и эффективную обработку данных.
По мере того как технологии Интернета вещей и робототехника становятся все более распространенными, встроенные системы будут играть все более важную роль в разработке и развертывании моделей машинного обучения.
Уникальные вызовы и возможности
TinyML ставит перед разработчиками уникальные задачи и возможности, поскольку требует максимальной оптимизации и эффективности при сохранении ресурсов. Поскольку эта область продолжает развиваться в 2023 году, мы можем ожидать появления еще более инновационных решений для встраивания моделей машинного обучения в периферийные устройства.
5) Решения с низким кодом и без кода
Доступный ИИ для нетехнических специалистов
Решения с низким кодом и без кода становятся все более популярными, поскольку они позволяют нетехническим специалистам легко внедрять и использовать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти решения предлагают компаниям более доступный способ использовать возможности ИИ без необходимости обширных знаний в области программирования.
Последние тенденции машинного обучения — изображение с Freepik
Преодоление разрыва
Поскольку спрос на высококачественные ИИ-решения превышает возможности их предоставления, платформы с низким кодом и без кода предлагают способ восполнить этот пробел. Обеспечивая более быструю разработку и тестирование, эти решения могут помочь компаниям оставаться конкурентоспособными и гибкими в быстро развивающемся ландшафте искусственного интеллекта.
6) Объяснимый ИИ (XAI)
Прозрачность и подотчетность
Объяснимый ИИ — это новая тенденция, направленная на создание прозрачных и подотчетных систем ИИ, которые могут дать четкое объяснение своим решениям и действиям. По мере того, как ИИ продолжает все больше интегрироваться в нашу повседневную жизнь, доверие и понимание будут становиться все более важными.
XAI предлагает компаниям и пользователям возможность глубже понять системы искусственного интеллекта, на которые они полагаются.
Укрепление доверия к ИИ
По мере того, как все больше компаний внедряют технологии ИИ, будет расти потребность в объяснимых решениях ИИ, которые могут укрепить доверие к этим системам. Разработка прозрачных и понятных моделей ИИ будет иметь важное значение для укрепления доверия к технологиям ИИ и обеспечения их дальнейшего внедрения.
Погрузитесь в эти футуристические инструменты искусственного интеллекта для кодирования и постройте успешную карьеру в кодировании и разработке программного обеспечения!
7) ИИ и кибербезопасность
Обнаружение и предотвращение кибератак
Благодаря обнаружению и предотвращению кибератак, выявлению уязвимостей и совершенствованию мер безопасности технологии ИИ могут произвести революцию в области кибербезопасности.
Обеспечение безопасности этих данных будет иметь первостепенное значение, поскольку объем данных, генерируемых и хранимых предприятиями, продолжает расти.
Передовые решения безопасности
В 2023 году мы можем ожидать появления еще более сложных решений безопасности на основе ИИ, которые предназначены для защиты людей и бизнеса от различных онлайн-угроз.
Эффективные меры кибербезопасности будут приобретать все большее значение по мере того, как общество становится все более зависимым от цифровых технологий.
8) ИИ и здравоохранение
Разработка и диагностика новых лекарств
ИИ добился значительных успехов в сфере здравоохранения, его приложения варьируются от разработки новых лекарств до диагностики заболеваний и составления индивидуальных планов лечения. Поскольку технологии искусственного интеллекта продолжают развиваться, мы можем ожидать появления еще большего количества инновационных решений для здравоохранения в 2023 году.
Персонализированная медицина и лечение
Используя передовые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, поставщики медицинских услуг могут разрабатывать персонализированные лекарства и планы лечения с учетом требований каждого пациента. Этот подход может улучшить результаты лечения пациентов и революционизировать наш подход к здравоохранению.
9) ИИ и робототехника
Умные и автономные роботы
ИИ интегрируется в робототехнику для создания более интеллектуальных и автономных роботов, способных выполнять сложные задачи. Поскольку технологии искусственного интеллекта продолжают развиваться, мы можем ожидать еще более впечатляющих достижений изобретательности роботов в 2023 году.
Робототехника в различных отраслях
По мере того, как системы ИИ становятся все более распространенными, все большее внимание будет уделяться прозрачности и четкому развертыванию ИИ. Компании должны будут понимать, как работают модели и алгоритмы ИИ, а поставщики программного обеспечения ИИ/МО должны будут сделать сложные решения МО более понятными для пользователей.
Эта тенденция будет придавать большее значение роли профессионалов, занимающихся программированием и разработкой алгоритмов.
Будущее тенденций машинного обучения — Изображение через Pixabay
Вывод: что дальше в тенденциях машинного обучения?
Будущее машинного обучения сулит огромные перспективы и потенциал. По мере того, как мы продвигаемся вперед, несколько интересных тенденций формируют эту область. От постоянного совершенствования алгоритмов глубокого обучения (DL) и нейронных сетей до интеграции ML с другими технологиями, такими как обработка естественного языка и компьютерное зрение, возможности огромны.
Развитие объяснимого ИИ, целью которого является повышение прозрачности и интерпретируемости, будет играть решающую роль в укреплении доверия и принятии. Кроме того, расширение периферийных вычислений и Интернета вещей проложит путь к децентрализованному и распределенному машинному обучению.
Благодаря постоянным исследованиям и инновациям будущее машинного обучения готово произвести революцию в отраслях, обеспечить персонализированный опыт и добиться революционных достижений в различных областях.
