Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

Masjienleer voorspellings 2021-2022: waarna ML op pad is NextWidth

Masjienleer voorspellings 2021-2022: waarna ML op pad is NextWidth
(bron)


Gepersonaliseerde aanbevelings van YouTube en Netflix, Smart Home Assistance, spraakherkenning, chatbots, ens., Is die grootste voorbeelde van masjienleer tegnologie. Masjienleer is die sub-tak van Kunsmatige Intelligensie en een van die tegnologieë wat mettertyd in gewildheid gegroei het. Of jy nou met die IT-industrie geassosieer het of nie, machine learning en kunsmatige intelligensie is nie meer gonswoorde nie. 

Masjienleer was nog altyd een van die mees innoverende onderwerpe in die tegnologiebedryf. Op die oomblik oorheers groot data, outomatiese motors en NLP die nywerhede, en hul betekenis het in 2021 'n hoogtepunt bereik, en ons verwag baie meer daarvan in die komende jare. 

Bedrywe wat gerig is op masjienleertoepassing
Bron: Ysterpapier

Masjienleer tegnologie en sy algoritmes het reeds hul ruimte oral gevind, van e-handel tot gesondheidsorg tot digitale beursie aan die kleinhandelbedryf tot slimhuisbystand; machine learning is oral, want dit hou die potensiaal in om met die nuutste tegnologie-oplossings vir organisasies vorendag te kom. 

Selfs een van Forbes -navorsing geprojekteer dat die globale machine learning mark sal uitbrei tot meer as $30.6 miljard teen 2024. As ons hierdie syfers in ag neem, het ons met neigings gekom wat die machine learning mark in 2021 en daarna. 

Organisasies word digitaal om meer inkomste en kliënte na hierdie uiters onbestendige mark te bring. Die woord 'data' is 'n nuwe krag, en handelsmerke oor die hele wêreld probeer data filter en sorteer om 'n beter gebruikerservaring te bied. Of die handelsmerk is: 

Verskillende industrieë eksperimenteer met machine learning tegnologie. Kom ons kyk dus na 'n paar van die komende ML-tendense wat die toekoms kan verander. Hier het ons die top opgesom machine learning neigings wat deur bedryfskenners gedeel word. 

Outomatiese masjienleer

Outomatisering van machine learning (AutoML) kom na vore as 'n nuwe area wat vir beide navorsing en besigheidstoepassings gebruik kan word, aangesien dit die potensiaal het om die proses te vereenvoudig, die tyd wat nodig is om 'n model te skep, te verminder, asook prestasie te verbeter.

Masjienleer kan op 'n verskeidenheid maniere op werklike probleme toegepas word - van die verkryging van data tot die ontleding van voorspellingsmodelle. Dit is ongetwyfeld haalbaar om al die stappe te outomatiseer terwyl dit ook 'n volledig geoptimaliseerde model verskaf en voorbereid is vir voorspelling. AutoML poog om hierdie end-tot-end proses te outomatiseer.

Automated machine learning help ook met die gebruik machine learning beste gereedskap en praktyke wat tyd en hulpbronne bespaar. Hier kan jy die voorbeeld van oorweeg Microsoft blou wat u help om voorspellende modelle vinnig te bou en te implementeer. 

Hiper -outomatisering en masjienleer 

Hyper Automation is die opkomende tegnologie wat deur Gartner waar handelsmerke en organisasies komplekse saketake vinnig sal identifiseer en outomatiseer. Gartner verwag ook dat handelsmerke teen 2024 'n skielike verlaging in bedryfskoste met 30% sal ondervind met die implementering van hiperoutomatiseringstegnieke en herontwerpte funksionele metodes. 

Hiper-outomatisering was vroeër nie so gewild nie, maar die korona-pandemie het die aanvaarding van hierdie opkomende tegnologie gedwing, waar AI en ML-tegnieke verskeie saketake outomatiseer en as belangrike dryfvere optree. 

Nee, hierdie tegnologie is nie net beperk tot take waarmee gepaard gaan nie outomatisering van robotiese prosesse. Dit is eintlik die eerste stap in die rigting van die implementering van hierdie soort tegnologie -oplossing. ML en AI is inderdaad belangrike komponente van hiperoutomatisering. 

Om doeltreffendheid in die organisasie te verkry, kan prosesse en gereedskap vir hiperoutomatisering nie op enkel sagteware-oplossings staatmaak nie; hulle moes die vermoë gehad het om aan te pas by veranderende omstandighede en op ondenkbare situasies te reageer. 

Gebruik van ML vir toepassings op die gebied van kuberveiligheid 

Die gebruik van machine learning en sy algoritmes bly toeneem oor verskeie bedrywe, en een van sulke bedrywe is kuberveiligheidsaansoeke. Van antivirusprogrammatuur om kubermisdaad te bekamp tot identiteitsbedreigings voordat dit werklik plaasvind, machine learning bied baie toepassings vir hierdie spesifieke bedryf. 

AI en ML help organisasies en handelsmerke om hul wolkmigrasie -strategie te aanvul en die prestasie van ander verwante tegnologieë soos groot data, AI en voorspellende analise te verbeter. Daar word voorspel dat die gebruik van AI en ML in die kuberveiligheidsdomein binnekort sal oortref Van $ 38.2 miljard deur 2026.

Cybersecurity bestaan ​​uit baie datapunte, en AI verduidelik, verwerk en filtreer dit met gevorderde algoritmes, terwyl ML hier die vorige data ontleed en oplossings kry wat in die toekoms gebruik kan word. Op grond van die vorige data, sal die stelsel voorstelle verskaf oor verskillende patrone om bedreigings en malware te voorkom. 

FinTech-opstartondernemings en bankinstellings wat ML-tegnologie gebruik wat veelvuldige lae by hul stelsels voeg, bedreigings identifiseer en ingewikkelde take outomatiseer. Hiermee saam, machine learning kan ook gebruik word om oortredings te versag en handelsmerke toe te laat om op kuberaanvalle te reageer sonder menslike hulp. 

Ml vir effektiewe bemarking

Bemarkingsdinamika ontwikkel steeds met die voorkeure van die kliënt en innovasie in tegnologie. As ondernemings wil oorleef in die mededingende mark, moet hulle deurlopende bemarkingstendense soos sosiale media, SEO, persoonlike e-posbemarkingstegnieke en nog baie meer gebruik. 

Dit sal redelik maklik vir bemarkers word om die besigheidstrategieë te formuleer as hulle voorheen die gebruiker se gedrag en patrone ontleed het. Om gebruikers se voorkeure te identifiseer, machine learning kan gebruik word om data te ontgin en met oplossings vorendag te kom wat positiewe resultate bring. 

Kortom, die aanvaarding van machine learning tegnologie sal die bemarkingsarena bevoordeel en bemarkers help om meer persoonlik met kliënte te gaan soos dit nog nooit tevore was nie. 

Sinchronisasie van masjienleer en IoT 

Totale aantal aktiewe toestelverbindings wêreldwyd

Bron: ImpakQA 

Die Internet van die dinge, waarna verwys word as IoT, is 'n tegnologie wat nie meer in sy babastadium is nie. Dit is 'n ontwikkelde tegnologie wat die verband tussen sekere toestelle en toestelle oor 'n netwerk bewerkstellig. Vandag ervaar die sakewêreld verskeie IoT -effekte wat nie vroeër beoog is nie. Elkeen van hierdie verbindings het die vermoë om met mekaar te kommunikeer. Die aanvaarding van IoT neem toe in sekere nywerhede, en daar is die kans dat teen 2025 meer as 64 miljard IoT -toestelle daar sal wees. 

Die hoofdoel van hierdie gekoppelde toestelle is om inligting in te samel wat geëvalueer en verwerk kan word om ingeligte besluite te neem. Hier machine learning blyk baie handig te wees, aangesien dit gebruik kan word om die data wat vanaf verskeie toestelle ingesamel is, te omskep in betekenisvolle, uitvoerbare resultate. 

Byvoorbeeld, in 'n industriële omgewing kan IoT -netwerke rondom 'n fasiliteit operasionele en prestasie -data versamel, wat later deur AI -stelsels geanaliseer word om die produksievermoë te verbeter en te verbeter, die doeltreffendheid te verhoog en te voorspel wanneer masjiene onderhoud benodig.

Die toekoms van ML: dit begin net 

Aangegaan in die nuwe dekade, ons hoop dat die implementering van machine learning neigings ontwrig verskeie bedrywe. Verskeie maatskappye het reeds geïntegreer machine learning in hul besigheidsprosesse, en hierdie neigings sal na verwagting aansienlik groei in die komende jare.

AI/ML -implementering sal 'n organisasie die meeste baat as dit gebruik maak van die nuutste navorsing en tendense om die volgende beste oplossing te ontwikkel en te implementeer.

Skrywer Bio

Brijesh Vadukiya

Brijesh Vadukiya is 'n tegniese aktivis en ywerige blogger. My grootste bekommernis is om mense wat in tegnologie belangstel, op te voed. Ek is passievol daaroor om mense te help met alle aspekte van SaaS -oplossings, aanlyn afleweringsondernemings, digitale bemarking en ander verwante onderwerpe wat die wêreld van môre beter maak. Ek skryf graag nuttige en insiggewende inhoud wat handelsmerke help om sake te laat groei. 

Tags:

Guest Post

0 Comments

Teken in op ons nuusbrief

Teken in op ons nuusbrief

Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

Jy het suksesvol aangemelde!

Deel hierdie
%d bloggers soos hierdie: