Diskusija - 

0

Diskusija - 

0

Napovedi strojnega učenja 2021-2022: Kje je smer ML naslednja širina

Napovedi strojnega učenja 2021-2022: Kje je smer ML naslednja širina
(vir)


Prilagojena priporočila, prejeta od YouTuba in Netflixa, pomoči pri pametnem domu, prepoznavanja glasu, pogovornih klepetalnic itd., So največji primeri strojno učenje tehnologijo. Strojno učenje je podružnica umetne inteligence in ena od tehnologij, ki so sčasoma postale vse bolj priljubljene. Ne glede na to, ali ste povezani z industrijo IT ali ne, strojno učenje in umetna inteligenca nista več bučna beseda. 

Strojno učenje je bilo vedno ena najbolj inovativnih tem v tehnološki industriji. Trenutno prevladujejo veliki podatki, avtomatski avtomobili in NLP industrij, njihov pomen pa je dosegel vrhunec leta 2021, v naslednjih letih pa jih pričakujemo veliko več. 

Panoge, usmerjene v aplikacijo strojnega učenja
vir: Železni papir

Tehnologija strojnega učenja in njeni algoritmi so že našli svoj prostor povsod, od e -trgovine do zdravstveno varstvo do digitalna denarnica maloprodajni industriji za pomoč pri pametnem domu; strojno učenje je povsod, saj ima potencial, da pripravi najnovejše tehnološke rešitve za organizacije. 

Tudi eden od Forbesova raziskava predvideval, da se bo svetovni trg strojnega učenja do leta 30.6 razširil na več kot 2024 milijarde USD. Glede na te številke smo prišli do trendov, ki bodo leta 2021 in pozneje prevladovali na trgu strojnega učenja. 

Nastajajoči trendi strojnega učenja, na katere morate biti pozorni leta 2021

Organizacije postajajo digitalne, da bi prinesle več prihodkov in strank na ta zelo nestanoviten trg. Beseda "podatki" je nova moč in blagovne znamke po vsem svetu poskušajo filtrirati in razvrstiti podatke, da bi poskrbele za boljšo uporabniško izkušnjo. Ali je ta blagovna znamka: 

  • eCommerce
  • Zdravstveno varstvo
  • Zabava
  • Poslovna analitika
  • FinTech sektorji
  • Ali vladne agencije 

Različne industrije eksperimentirajo s tehnologijo strojnega učenja. Pa poglejmo nekaj prihajajočih trendov ML, ki bi lahko spremenili prihodnost. Tu smo povzeli najboljše trende strojnega učenja, ki jih delijo strokovnjaki iz industrije. 

Avtomatsko strojno učenje

Avtomatizacija strojnega učenja (AutoML) se pojavlja kot novo področje, ki ga je mogoče uporabiti tako za raziskovalne kot poslovne aplikacije, saj lahko poenostavi postopek, skrajša čas, potreben za izdelavo modela, in izboljša zmogljivost.

Strojno učenje je mogoče uporabiti za težave v resničnem svetu na različne načine-od pridobivanja podatkov do analize modelov napovedovanja. Nedvomno je mogoče avtomatizirati vse korake, hkrati pa zagotoviti popolnoma optimiziran model in pripravljen za napovedovanje. AutoML želi avtomatizirati ta proces od konca do konca.

Samodejno strojno učenje pomaga tudi pri uporabi najboljših orodij in praks strojnega učenja, ki prihranijo čas in vire. Tukaj lahko razmislite o primeru Microsoft Azure ki vam pomaga hitro zgraditi in uvesti modele napovedovanja. 

Hiper avtomatizacija in strojno učenje 

Hyper Automation je nova tehnologija, ki jo je uvedla Gartner kjer bodo blagovne znamke in organizacije hitro prepoznale in avtomatizirale kompleksne poslovne naloge. Gartner tudi predvideva, da bodo blagovne znamke do leta 2024 z izvajanjem tehnik hiper-avtomatizacije in prenovljenimi funkcionalnimi metodami doživele nenadno znižanje operativnih stroškov za 30%. 

Prej hiper-avtomatizacija ni bila tako priljubljena, vendar je korona-pandemija spodbudila sprejetje te nastajajoče tehnologije, kjer tehnike AI in ML avtomatizirajo več poslovnih nalog in delujejo kot glavni gonilniki. 

Ne, ta tehnologija ni omejena le na naloge, povezane z avtomatizacijo robotskih procesov. Pravzaprav je to prvi korak k implementaciji tovrstne tehnološke rešitve. Dejansko sta ML in AI pomembna sestavina hiper-avtomatizacije. 

Da bi dosegli učinkovitost v organizaciji, se procesi in orodja hiper-avtomatizacije ne morejo zanašati na enotne programske rešitve; Gotovo so se morali prilagoditi spreminjajočim se razmeram in se odzvati na nepredstavljive situacije. 

Uporaba ML za aplikacije za kibernetsko varnost 

Uporaba strojnega učenja in njegovih algoritmov se v več panogah nenehno povečuje, ena od teh panog je kibernetske varnosti. Strojno učenje ponuja številne aplikacije za to industrijo, od protivirusne programske opreme za boj proti kibernetskemu kriminalu do groženj identitete, preden se dejansko zgodi. 

AI in ML pomagata organizacijam in blagovnim znamkam, da nadgradijo svojo strategijo preselitve v oblak in izboljšajo delovanje drugih povezanih tehnologij, kot so veliki podatki, AI in napovedna analiza. Predvideva se, da bo uporaba AI in ML na področju kibernetske varnosti kmalu presegla $ 38.2 milijarde s 2026.

Kibernetska varnost je sestavljena iz številnih podatkovnih točk, AI pa jih z naprednimi algoritmi razjasni, obdela in filtrira, medtem ko ML tukaj analizira pretekle podatke in pripravi rešitve, ki jih je mogoče uporabiti v prihodnosti. Na podlagi prejšnjih podatkov bo sistem ponudil predloge o različnih vzorcih za preprečevanje groženj in zlonamerne programske opreme. 

Začetki podjetja FinTech in bančne institucije uporabljajo tehnologijo ML, ki svojim sistemom doda več plasti, prepozna grožnje in avtomatizira zapletena opravila. Poleg tega se lahko strojno učenje uporablja tudi za ublažitev kršitev in omogoča blagovnim znamkam, da se odzovejo na kibernetske napade brez pomoči ljudi. 

Ml za učinkovito trženje

Tržna dinamika se nenehno razvija s preferencami strank in inovacijami v tehnologijah. Če želijo podjetja preživeti na zaostrenem konkurenčnem trgu, morajo sprejeti stalne tržne trende, kot so družbeni mediji, SEO, prilagojene tehnike trženja po e-pošti in še veliko več. 

Tudi Elluminatiinc.com izjavil, da prilagojene strategije trženja po e -pošti ustvarjajo prodajne priložnosti in spodbujajo prisotnost podjetij, hkrati pa prinašajo donosne rezultate. Obstajajo pa številne trženjske tehnike; tržnikom je postalo težko izbrati enega in okrepiti spletno prisotnost. 

Vendar pa bi tržnikom postalo precej enostavno oblikovati poslovne strategije, če bi predhodno analizirali vedenje in vzorce uporabnikov. Za določitev uporabnikovih želja se lahko strojno učenje uporabi za pridobivanje podatkov in iskanje rešitev, ki prinašajo pozitivne rezultate. 

Skratka, sprejetje tehnologije strojnega učenja bo koristilo marketinški areni in pomagalo tržnikom, da bodo s strankami postali bolj prilagojeni, kot še nikoli doslej. 

Sinhronizacija strojnega učenja in IoT 

Skupno število povezav aktivnih naprav po vsem svetu

vir: ImpactQA 

Internet stvari, imenovan IoT, je tehnologija, ki ni več v začetni fazi. To je razvita tehnologija, ki vzpostavlja povezavo med določenimi napravami in napravami po omrežju. Danes poslovni svet doživlja različne Učinki interneta stvari ki prej niso bili predvideni. Vsaka od teh povezav ima možnost medsebojnega delovanja. Sprejetje interneta stvari se v nekaterih panogah povečuje in obstaja verjetnost, da bo do leta 2025 na voljo več kot 64 milijard naprav interneta stvari. 

Glavni namen teh povezanih naprav je zbiranje informacij, ki jih je mogoče oceniti in obdelati za sprejemanje premišljenih odločitev. Tu se strojno učenje izkaže za zelo priročnega, saj ga lahko uporabimo za pretvorbo podatkov, zbranih z različnih naprav, v pomembne in uporabne rezultate. 

Na primer, v industrijskih okoljih lahko omrežja IoT po vsem objektu zbirajo podatke o delovanju in zmogljivosti, ki jih sistemi za umetno inteligenco kasneje analizirajo za izboljšanje in povečanje proizvodnih zmogljivosti, povečanje učinkovitosti in napovedovanje, kdaj bodo stroji potrebovali vzdrževanje.

Prihodnost ML: se šele začenja 

V novo desetletje upamo, da izvajanje trendov strojnega učenja moti različne panoge. Več podjetij je že vključilo strojno učenje v svoje poslovne procese in ti trendi naj bi se v prihodnjih letih občutno povečali.

Izvajanje AI/ML bo organizaciji najbolj koristilo, če bo izkoristila najnovejše raziskave in trende za razvoj in izvajanje naslednje najboljše rešitve.

Avtor Bio

Brijesh Vadukiya

Brijesh Vadukiya je tehnološki aktivist in navdušen bloger. Moja glavna skrb je izobraževanje ljudi, ki jih zanima tehnologija. Strastno pomagam ljudem pri vseh vidikih rešitev SaaS, spletnem dostavljanju, digitalni marketing in druge sorodne teme, ki polepšajo jutrišnji svet. Rad pišem koristne in poučne vsebine, ki blagovnim znamkam pomagajo pri poslovanju. 

Tags:

ashi

0 Komentarji

Morda bo všeč tudi

Naročite se na naše e-novice

Naročite se na naše e-novice

Pridružite se našemu poštnemu seznamu in prejemajte najnovejše novice in posodobitve naše ekipe.

Uspešno ste vpisani!

Delite to