Zusammenfassung- Device-Discovering-Trends entwickeln sich ständig weiter und bringen neue Innovationen hervor. Da 2022 ein Jahr der Wiederaufnahme von Innovationen ist, die aufgrund von Covid pausiert wurden, ist es an der Zeit zu sehen, was wir in diesem Jahr von diesen ML-Tendencies erwarten können.
Unter allen modernen Technologien könnte maschinelles Lernen die einflussreichste Technologie sein, die das 21. Jahrhundert eingeführt hat. Die Technologie hat Geschäftsinhabern und Unternehmern dabei geholfen, den Markt besser zu verstehen und eine verbesserte Effizienz für ihre Geschäftsabläufe zu erreichen. Maschinelles Lernen hat auch die Qualität der Dienste gesteigert und verbesserte Sicherheit, Genauigkeit und Leistung geboten.
Im Laufe der Zeit hat sich auch das maschinelle Lernen weiterentwickelt. Heutzutage gibt es in allen Märkten mehrere Trends zum maschinellen Lernen, die je nach den Anforderungen des Industriesegments variieren. In diesem Site stellen wir einige Device-Mastering-Traits in die engere Wahl, von denen wir glauben, dass sie den Markt im Jahr 2022 erobern könnten. Bleiben Sie also bis zum Ende bei uns und erhalten Sie einige entscheidende Einblicke in Equipment-Understanding-Traits.
1. Unüberwachtes maschinelles Lernen
Unüberwachtes Lernen, eines der am schnellsten wachsenden Arten von maschinellen Lernalgorithmen, wird häufig verwendet, um Benutzern eine verbesserte Personalisierung anzubieten. Wie der Title schon sagt, erfordert der Craze keine Überwachung durch Info Scientists. Stattdessen verwendet es unbeschriftete Daten, um selbst Muster und Schlussfolgerungen zu finden. Giganten wie Amazon oder Netflix nutzen bereits unüberwachtes maschinelles Lernen, um ihren Benutzern eine bessere Personalisierung zu bieten. Die durch das Nutzungsverhalten des Benutzers gesammelten Significant Info werden verwendet, um maschinelle Lernsysteme zu füttern. Und dementsprechend finden diese Systeme Muster und ziehen Schlussfolgerungen. Im Jahr 2022 könnte unbeaufsichtigtes Lernen an Popularität gewinnen, um sich ständig weiterentwickelnden Cyberbedrohungen zu begegnen und mehr digitale Produkte zu integrieren, um eine qualitativ bessere Anpassung zu bieten.
2. KI-Ethik
Da die KI ihre Reichweite auf mehrere Branchen ausdehnt, ist es auch wichtig geworden, die richtige Ethik der Technologie herauszufinden und anzuwenden. Da beispielsweise maschinelles Lernen vom Nutzungsverhalten abhängt, müssen Unternehmen, die KI für eine solche Anpassung verwenden, auch Entscheidungen zum Schutz der Privatsphäre der Benutzer treffen. Sogar neue Updates in Android- und iOS-Versionen bieten Benutzern Optionen, mit denen sie steuern können, ob sie gezielte Werbung wünschen oder nicht. Wenn sie zielgerichtete Werbung ausschalten, wird keine Benutzeraktivität von Unternehmen wie Amazon nachverfolgt, um ihre maschinellen Lernalgorithmen zu stärken. Von einigen anderen Branchen wie fahrerlosen Fahrzeugen, automatisiertem Handel usw. wird ebenfalls erwartet, dass sie eine angemessene KI-Ethik auf ihre Dienste anwenden, um einen fairen Wettbewerb am Leben zu erhalten.
3. Verarbeitung natürlicher Sprache
Entwickler und Datenwissenschaftler bemühen sich kontinuierlich, die Einbürgerung von Antworten zu verbessern, die Chatbots liefern. Außerdem hilft maschinelles Lernen Unternehmen bei der Bereitstellung intelligenter Chatbots, die mehrere Sprachen, Akzente und Aussprachen verstehen können. Diese Chatbots sind in der Lage, Benutzeranfragen durch Texte, E-Mails oder Anrufe zu lösen und einen Bericht zu erstellen SmallBizGenius sagt, dass bis Ende 2021 etwa 80 % der Kundendienstanfragen von Chatbots bearbeitet werden. Es wird erwartet, dass diese Chatbots im Jahr 2022 sogar für kleine Unternehmen und Unternehmer erschwinglicher werden, was schließlich zu einer Zunahme der Normalisierung von unterstützten Chatbots führen wird maschinelles Lernen.
4. No-Code- oder Very low-Code-Entwicklung von maschinellem Lernen
Es gibt Frameworks für maschinelles Lernen vorhanden, mit denen Sie Algorithmen für maschinelles Lernen entwickeln können, ohne auch nur eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Diese Tools unterstützen Drag-and-Fall-Optionen und sind oft auch in Bezug auf die Entwicklungskosten günstiger. Für kleine Unternehmen und Unternehmer können diese Modelle die beste Wahl sein, da sie weniger Budgets, ein sehr kleines Group, eine einfache Bereitstellung und Tests erfordern. Allerdings können No-Code-ML-Entwicklungstools auch ihre eigenen Nachteile haben. Zum Beispiel sehr wenig Anpassung.
Diese Tools enthalten bereits vorbereitete Funktionen, die der Entwickler ziehen und in Projekte integrieren kann. Für zusätzliche Anpassungen, die im Framework nicht vorhanden sind, sind diese Tools jedoch möglicherweise nicht hilfreich. Das Beste an diesen Tools ist, dass Sie Fragen eingeben und Muster erstellen können, indem Sie einfaches Englisch verwenden, und es gibt viele Tools in solchen Frameworks, die Ihnen dabei helfen können, intelligentere Analysetools mit maschinellem Lernen für verschiedene Branchen wie Einzelhandel und Finanzen zu erstellen , Recherche usw.
5. Metaverse
Metaverse ist seit seiner Ankündigung ein heißes Thema unter Technikbegeisterten und Unternehmen. Die Technologie nutzt andere Technologien wie Blockchain, KI, maschinelles Lernen, AR/VR und Haptik
Handschuhe. Um Metaverse einfach zu verstehen, können wir es als ein virtuelles Universum definieren, in dem Benutzer ihre eigene virtuelle Nachbildung erstellen können, um sie zu erkunden, mit Freunden abzuhängen, Spiele zu spielen und einzukaufen. Alles wird über eine VR-Brille erledigt und der Benutzer muss nicht einmal den Raum verlassen, um Dienste auf Metaverse zu erleben.
Da Metaverse heute sehr beliebt ist und Dienste wie haptische Antworten anbietet, sodass Benutzer mithilfe von haptischen Handschuhen sogar virtuelle Objekte fühlen können, spielt maschinelles Lernen eine entscheidende Rolle. Maschinelles Lernen hilft dabei, genaue Antworten zu geben, Metaverse-Server zu sichern, Server zu scannen, um sie vor Mobbing oder Belästigung zu schützen usw. Kurz gesagt, maschinelles Lernen trägt dazu bei, Metaverse besser zu überwachen, seine Dienste effizienter zu gestalten und die Qualität der Cybersicherheit zu verbessern.
6. Kreatives maschinelles Lernen
Wie der Identify schon sagt, existiert dieser Craze des maschinellen Lernens, um die Schaffung verschiedener Arten von Kunst zu unterstützen. Musik, Malerei, Fotografie und mehr können durch maschinelle Lernalgorithmen unterstützt werden. Diese Algorithmen verwenden historische Daten, um je nach ihren Zielen Kunst zu lernen. Um beispielsweise Fotos zu verbessern, nutzen moderne Apps wie Lightroom oder Adobe Photoshop KI und maschinelles Lernen. Diese Tools haben den Prozess der manuellen Auswahl der Hintergründe von Motiven eliminiert.
Stattdessen kann maschinelles Lernen der KI dabei helfen, das Motiv in einem Bild zu erkennen und es mit einem einzigen Klick auszuwählen. Gleichzeitig werden auch neue Bereiche der Kreativität des maschinellen Lernens erkundet. Beispielsweise nutzt der YouTube-Kanal „Netflix is a Joke“ KI und maschinelles Lernen, um kurze Animationsfilme zu erstellen. Einige andere Applications bieten auch Funktionen an, die es Benutzern ermöglichen, alte Bilder zu kolorieren, verschwommene Bilder zu schärfen, Standbilder in Animationen umzuwandeln usw.
7. Hyperautomatisierung
Wie der Identify schon sagt, bezieht sich Hyperautomatisierung im Wesentlichen auf einen Prozess der Automatisierung in fast allen Segmenten einer Organisation. Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um diesen Trend in mehreren Prozessen wie Forschung, grundlegender Entscheidungsfindung, Maschinenbereitstellung, Maschinenhandhabung und -wartung, Cybersicherheit, Versand usw. zu ermöglichen. Für Institutionen, die an Prozessen im Zusammenhang mit nuklearen oder anderen radioaktiven Abfällen beteiligt sind, kann Hyperautomatisierung möglich sein viele menschliche Arbeiter vor den Strahlenrisiken retten. Die Hyperautomatisierung reduziert auch die Möglichkeit von internen Sicherheitsverletzungen oder Cyberangriffen, die von Mitarbeitern einer Organisation von innen durchgeführt werden.
8. AutoML
AutoML reduziert die Abhängigkeit von Data Researchers und automatisiert den Prozess der Kennzeichnung der Daten und der Extraktion von Ergebnissen. Entwickler können Ressourcen verwenden, die von AutoML-Applications in Sort von Vorlagen bereitgestellt werden. Diese Vorlagen ermöglichen die Automatisierung bei der Vorbereitung neuronaler Netze, die jede Artwork von Programm unterstützen können, das von Entwicklern erstellt wurde. Entwickler können AutoML verwenden, um Zeit und Ressourcen zu sparen, die sie in den Aufbau vollwertiger AutoML-Systeme investieren müssen. Diese Applications reduzieren auch das Risiko menschlicher Fehler und da auch Kosten gespart werden, kann AutoML für kleine Unternehmen und kleine Entwicklerteams als die perfekte Wahl angesehen werden. Der entscheidende Unterschied zwischen der AutoML- und der No-Code-ML-Entwicklung besteht darin, dass No-Code-Entwicklungsframeworks Drag-and-Fall-Funktionen zusammen mit sehr wenig Anpassung bieten. AutoML kann jedoch verwendet werden, um kundenspezifische Sätze von Modellen für maschinelles Lernen für beliebige Anforderungen vorzubereiten.
Einpacken
Da Covid die Welt rapidly ein paar Jahre lang ausgebremst hatte, ist 2022 ein Jahr, in dem viele pausierte Innovationen wieder aufgenommen werden. Daher kann es ziemlich schwierig sein, alle Developments des maschinellen Lernens vorherzusagen, die in diesem Jahr entstehen könnten. Diese Tendencies, die wir oben besprochen haben, werden jedoch mit hoher Wahrscheinlichkeit zur neuen Normalität. Wenn Sie also Datenwissenschaftler sind oder planen, die Entwicklung von maschinellem Lernen zu erlernen, sollten Sie möglicherweise Lernfähigkeiten in Betracht ziehen, die von solchen Tendencies profitieren können.
Am Ende fanden Sie hoffentlich diesen Blog site über Technologietrends für maschinelles Lernen, die sich auf Unternehmen im Jahr 2022 auswirken werden, nützlich. Wenn Sie neugierig sind, mehr über Technologietrends zu erfahren, können Sie NextoTech erkunden, um einige erstaunliche Einblicke in Technologie-, Marketing- und designbezogene Themen zu erhalten. Wir sehen uns bald mit einem weiteren Web site, bis dahin, weiter lesen!