Поки 20% топменеджерів стверджують, що машинне навчання є суттєвою частиною їхнього бізнесу, не дивно, що вартість світового ринку машинного навчання, за деякими оцінками, сягне $117 млрд до кінця 2027 року.
Ми переклали матеріал Udacity про сім найбільш обговорюваних тенденцій у машинному навчанні у 2022 році.
Поки 20% топменеджерів стверджують, що машинне навчання є суттєвою частиною їхнього бізнесу, не дивно, що вартість світового ринку машинного навчання, за деякими оцінками, сягне $117 млрд до кінця 2027 року.
Ми переклали матеріал Udacity про сім найбільш обговорюваних тенденцій у машинному навчанні у 2022 році.
Не вимагає втручання людини, оскільки алгоритми призначені виявлення невидимих груп даних, і закономірностей. Цей тип навчання дає змогу переглядати дані та виявляти подібності.
Навчання без учителя ідеально підходить для компаній, які хочуть запровадити кроспродаж. Як основний метод використовується кластерний аналіз, який дозволяє отримувати дані для пошуку угруповань. З алгоритмів застосовуються метод К-середніх та ієрархічну кластеризацію.
Технологія no-code, або програмування без написання коду, стає дедалі популярнішою. DataRobot, Clarifai та Teachable Machines — усе це платформи, які дають змогу компаніям створювати продукти, не залучаючи інженера чи розробника.
Замість складного кодування використовується простий спосіб оперування елементами інтерфейсу Drag and Drop. Так можна заощадити багато часу та грошей, які зазвичай ідуть на технічних фахівців. Багато бізнес-аналітики не працюють із кодом на просунутому рівні, тому технології no-code (без коду) та low-code (з невеликою участю розробників) усе частіше застосовуються у вирішенні аналітичних завдань. У машинному навчанні навіть досвідчені інженери використовують low-code інструменти розроблення рішень.
Дозволяє автоматизувати традиційний ручний процес, наприклад, маркування даних. Працювати з AutoML може будь-хто. Великий плюс — знижується ціна людської помилки. З іншого боку, автоматизація процесів значно скорочує час витрати — ті ж аналіз і моделювання даних виконуються набагато швидше.
Бюджет теж залишається цілішим: наприклад, використовуючи напів-і самоконтрольоване навчання ви не витрачаєтеся на анотаторів для маркування даних, оскільки кількість даних, помічених вручну, буде зведена до мінімуму.
MLOPs фокусується на ефективності моделей машинного навчання, коли вони знаходяться на стадії розгортання та обслуговування. Передбачає взаємодію Data Science фахівців із членами команди, які контролюють процеси, щоб максимально прискорити роботу. Цей спосіб допомагає розв’язувати проблему неефективної комунікації.
Розробка програмного забезпечення проходить шляхом найменшого опору внаслідок досвіду взаємодії з навколишнім середовищем. Цей метод використовує систему винагороди та покарання і дозволяє машині вчитися, експериментуючи з потенційним напрямом, а потім вирішуючи, яка з них принесе максимальну винагороду, що дозволяє ефективно шукати розв’язання проблем.
RPA дозволяє системі автоматизувати будь-який процес, що повторюється. У цей час користувач може зосередитись на інших завданнях, які потребують критичного мислення. RPA вимагає попередньо визначити предмет перед тим, як RPA-бот зможе його обробити. Мінімальне відхилення призведе до збою роботи робота. Машинне навчання, вбудоване в RPA, дозволяє зробити внесення змін у процес набагато гнучкішим.
Цей метод набирає популярності для моделей ІІ та машинного навчання, де використовується апаратне обладнання з обмеженими можливостями (це, наприклад, мікроконтролери або лічильники комунальних послуг). Алгоритми призначені для розпізнавання простих команд за голосами чи жестами.
Почніть із курсів: Введення в машинне навчання за допомогою PyTorch або Введення в машинне навчання за допомогою TensorFlow у розділі «Школа штучного інтелекту» від Udacity.
Уже знайомі з основами машинного навчання та хочете покращити свої навички? Ознайомтеся з програмами нано-освіти для інженера з машинного навчання для Microsoft Azure та DevOps-інженера.
