Конкурс - обирай кращий стартап та отримай навушники! 🎧

TinyML, No-code та навчання з підкріпленням: новітні тренди в машинному навчанні

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.

Залишити коментар
TinyML, No-code та навчання з підкріпленням: новітні тренди в машинному навчанні

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.

1. Навчання без учителя (Unsupervised Learning)

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.

Переглянути програму

2. No-code та low-code навчання

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.

Переглянути програму

3. Автоматизоване машинне навчання (AutoML)

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.

Переглянути програму

4. Управління експлуатацією машинного навчання (MLOPs)

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.

Переглянути програму

5. Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning)

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.

Переглянути програму

6. Роботизована автоматизація процесів (RPA)

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.

Переглянути програму

7. TinyML

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.

Переглянути програму

Чи зацікавлені у вивченні машинного навчання та штучного інтелекту?

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.

Більше курсів на Udacity

Українці можуть безкоштовно пройти курси з Python за партнерською програмою TEEI та DataCamp
Українці можуть безкоштовно пройти курси з Python за партнерською програмою TEEI та DataCamp
По темі
Українці можуть безкоштовно пройти курси з Python за партнерською програмою TEEI та DataCamp
Знижки до 85% на курси 7 освітніх платформ: Coursera Udemy Domestika та не тільки
Знижки до 85% на курси 7 освітніх платформ: Coursera, Udemy, Domestika та не тільки
По темі
Знижки до 85% на курси 7 освітніх платформ: Coursera, Udemy, Domestika та не тільки
Читайте головні ІТ-новини країни у нашому Telegram
Читайте головні ІТ-новини країни у нашому Telegram
По темі
Читайте головні ІТ-новини країни у нашому Telegram
Як фінтех-стартап запартнерився з ритейлером eStore та популярною криптобіржей

Історія про bill_line та checkout-сторінку

Ми запускаємо розсилку про українське IT-ком’юніті. Залиште email, аби розуміти більше. Прем’єра — скоро!
Дякую! На вказану адресу надіслано листа для підтвердження підписки.
Читайте також
В Україні запустили ще одні безоплатні ІТ-курси для дівчат: вчитимуть створювати застосунки на базі даних. Як податися
В Україні запустили ще одні безоплатні ІТ-курси для дівчат: вчитимуть створювати застосунки на базі даних. Як податися
В Україні запустили ще одні безоплатні ІТ-курси для дівчат: вчитимуть створювати застосунки на базі даних. Як податися
У EPAM стартував набір на Pre-Junior Program для старшокласників, які мріють увійти в IT: як податися
У EPAM стартував набір на Pre-Junior Program для старшокласників, які мріють увійти в IT: як податися
У EPAM стартував набір на Pre-Junior Program для старшокласників, які мріють увійти в IT: як податися
В Україні запустили безоплатні ІТ-курси для дівчат. Як подати заявку
В Україні запустили безоплатні ІТ-курси для дівчат. Як подати заявку
В Україні запустили безоплатні ІТ-курси для дівчат. Як подати заявку
Оголошено набір на курси від IT Generation: як подати заявку та яку спеціальність обрати?
Оголошено набір на курси від IT Generation: як подати заявку та яку спеціальність обрати?
Оголошено набір на курси від IT Generation: як подати заявку та яку спеціальність обрати?

Хочете повідомити важливу новину? Пишіть у Telegram-бот

Головні події та корисні посилання в нашому Telegram-каналі

Обговорення
Коментарів поки немає.