Wie viele andere revolutionäre Technologien der heutigen Zeit war maschinelles Lernen einst Science-Fiction. Seine Anwendungen in der realen Welt sind jedoch nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt. Im Jahr 2021 haben die jüngsten Innovationen im maschinellen Lernen viele Aufgaben machbarer, effizienter und präziser gemacht als je zuvor.

Angetrieben durch Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen macht unser Leben einfacher. Wenn sie richtig geschult sind, können sie Aufgaben effizienter erledigen als ein Mensch.

Für Unternehmen ist es wichtig, die Möglichkeiten und jüngsten Innovationen der ML-Technologie zu verstehen, damit sie die Weichen für die effizienteste Art der Geschäftsabwicklung stellen können. Es ist auch wichtig, auf dem Laufenden zu bleiben, um die Wettbewerbsfähigkeit in der Branche zu erhalten.

Modelle des maschinellen Lernens haben einen langen Weg zurückgelegt, bevor sie in die Produktion übernommen wurden.

In diesem Artikel besprechen wir die neuesten Innovationen der Machine Learning-Technologie im Jahr 2021 mit verschiedenen Beispielen, wie diese Technologie Ihnen und Ihrem Unternehmen zugute kommen kann.

Trend Nr. 1: Maschinelles Lernen ohne Code

Obwohl ein Großteil des maschinellen Lernens mithilfe von Computercode abgewickelt und eingerichtet wird, ist dies nicht mehr immer der Fall. No-Code Machine Learning ist eine Möglichkeit, ML-Anwendungen zu programmieren, ohne die langen und mühsamen Prozesse der Vorverarbeitung, Modellierung, Entwicklung von Algorithmen, Erfassung neuer Daten, Umschulung, Bereitstellung und mehr durchlaufen zu müssen. Einige der wichtigsten Vorteile sind:

Schnelle Umsetzung. Ohne dass Code geschrieben werden muss oder Debugging erforderlich ist, wird die meiste Zeit auf das Erzielen von Ergebnissen und nicht auf die Entwicklung aufgewendet.

Geringere Kosten. Da durch die Automatisierung längere Entwicklungszeiten entfallen, sind keine großen Data-Science-Teams mehr erforderlich.

Einfachheit: No-Code ML ist aufgrund seines einfachen Drag-and-Drop-Formats einfacher zu verwenden.

Beim maschinellen Lernen ohne Code werden Drag-and-Drop-Eingaben verwendet, um den Prozess wie folgt zu vereinfachen:

• Beginnen Sie mit Daten zum Nutzerverhalten
• Trainingsdaten per Drag & Drop verschieben
• Verwenden Sie eine Frage in einfachem Englisch
• Bewerten Sie die Ergebnisse
• Vorhersagebericht erstellen

Da dies den maschinellen Lernprozess stark vereinfacht, ist es nicht notwendig, sich die Zeit zu nehmen, ein Experte zu werden. Dies macht Machine-Learning-Anwendungen zwar für Entwickler zugänglicher, ist jedoch kein Ersatz für fortgeschrittene und nuancierte Projekte.

Es kann jedoch für einfache Datenanalyse-Vorhersageprojekte wie Einzelhandelsgewinne, dynamische Preisgestaltung und Mitarbeiterbindungsraten geeignet sein.

No-Code-Algorithmen sind die beste Wahl für kleinere Unternehmen, die es sich nicht leisten können, ein Team von Data Scientists zu unterhalten. Obwohl die Anwendungsfälle begrenzt sind, ist No-Code-ML eine gute Wahl, um Daten zu analysieren und Vorhersagen im Laufe der Zeit ohne viel Entwicklung oder Fachwissen zu treffen.

Trend Nr. 2: TinyML

In einer Welt, die zunehmend von IoT-Lösungen angetrieben wird, hält TinyML Einzug in den Mix. Es gibt zwar umfangreiche Machine-Learning-Anwendungen, deren Nutzbarkeit jedoch ziemlich eingeschränkt ist. Anwendungen in kleinerem Maßstab sind oft erforderlich. Es kann einige Zeit dauern, bis eine Webanfrage Daten an einen großen Server sendet, damit sie von einem maschinellen Lernalgorithmus verarbeitet und dann zurückgesendet werden. Stattdessen könnte ein wünschenswerterer Ansatz darin bestehen, ML-Programme auf Edge-Geräten zu verwenden.

Durch die Ausführung kleinerer ML-Programme auf IoT-Edge-Geräten können wir eine geringere Latenz, einen geringeren Stromverbrauch und eine geringere erforderliche Bandbreite erreichen und die Privatsphäre der Benutzer gewährleisten. Da die Daten nicht an ein Rechenzentrum gesendet werden müssen, werden Latenz, Bandbreite und Stromverbrauch stark reduziert. Die Privatsphäre wird auch gewahrt, da die Berechnungen vollständig lokal durchgeführt werden.

Diese Trendinnovation hat viele Anwendungen in Bereichen wie der vorausschauenden Wartung für Industriezentren, Gesundheitsindustrie, Landwirtschaft und mehr. Diese Branchen verwenden IoT-Geräte mit TinyML-Algorithmen, um gesammelte Daten zu verfolgen und Vorhersagen zu treffen. Zum Beispiel, Sonnenschreck-Mücke ist ein IoT-Projekt, das TinyML verwendet, um das Vorhandensein von Mücken in Echtzeit zu messen. Dadurch können beispielsweise Frühwarnsysteme für Krankheitsepidemien durch Mücken generiert werden.

Trend Nr. 3: AutoML

Ähnlich objektiv wie No-Code-ML, AutoML zielt darauf ab, das Erstellen von Anwendungen für maschinelles Lernen für Entwickler zugänglicher zu machen. Da maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen immer nützlicher wird, sind Lösungen von der Stange sehr gefragt. Auto-ML zielt darauf ab, die Lücke zu schließen, indem es eine zugängliche und einfache Lösung bietet, die nicht auf ML-Experten angewiesen ist.

Data Scientists, die an Machine-Learning-Projekten arbeiten, müssen sich auf die Vorverarbeitung der Daten, die Entwicklung von Funktionen, die Modellierung, den Entwurf neuronaler Netze, wenn Deep Learning in das Projekt involviert ist, die Nachbearbeitung und die Ergebnisanalyse konzentrieren. Da diese Aufgaben sehr komplex sind, bietet AutoML eine Vereinfachung durch die Verwendung von Vorlagen.

Ein Beispiel dafür ist AutoGluon, eine Standardlösung für Text-, Bild- und Tabellendaten. Auf diese Weise können Entwickler schnell Prototypen von Deep-Learning-Lösungen erstellen und Vorhersagen erhalten, ohne dass Data-Science-Experten benötigt werden.

AutoML bringt verbesserte Datenkennzeichnungstools auf den Tisch und ermöglicht die Möglichkeit der automatischen Abstimmung neuronaler Netzwerkarchitekturen. Traditionell erfolgt die Datenkennzeichnung manuell durch ausgelagerte Arbeitskräfte. Dies birgt ein hohes Risiko aufgrund von menschlichem Versagen. Da AutoML einen Großteil des Etikettierungsprozesses auf geeignete Weise automatisiert, ist das Risiko menschlicher Fehler viel geringer. Dadurch werden auch die Arbeitskosten gesenkt, sodass sich Unternehmen viel stärker auf die Datenanalyse konzentrieren können. Da AutoML diese Art von Kosten senkt, werden Datenanalyse, künstliche Intelligenz und andere Lösungen billiger und für Unternehmen auf dem Markt zugänglicher.

Ein weiteres Beispiel für AutoML in Aktion sind OpenAIs DALL-E und CLIP (Kontrastive Sprachbild-Vortraining) Modelle. Diese beiden Modelle kombinieren Text und Bilder, um aus einer textbasierten Beschreibung neue visuelle Designs zu erstellen. Eines der ersten Beispiele dafür ist die Verwendung der Modelle zur Generierung von Bildern basierend auf der Eingabebeschreibung „Sessel in Form einer Avocado“. Diese Technologie hat viele interessante Anwendungen, wie zum Beispiel die Erstellung von Originalbildern für die Artikel-SEO, die Erstellung von Modellen neuer Produkte und die schnelle Generierung von Produktideen.

Trend #4: Operationalisierungsmanagement für maschinelles Lernen (MLOps)

Machine Learning Operationalization Management (MLOps) ist eine Methode zur Entwicklung von Softwarelösungen für maschinelles Lernen mit Fokus auf Zuverlässigkeit und Effizienz. Dies ist ein neuartiger Weg, um die Art und Weise zu verbessern, wie maschinelle Lernlösungen entwickelt werden, um sie für Unternehmen nützlicher zu machen.

Maschinelles Lernen und KI können mit traditionellen Entwicklungsdisziplinen entwickelt werden, aber die einzigartigen Eigenschaften dieser Technologie bedeuten, dass sie möglicherweise besser für eine andere Strategie geeignet ist. MLOps bietet eine neue Formel, die die Entwicklung von ML-Systemen und die Bereitstellung von ML-Systemen in einer einzigen konsistenten Methode kombiniert.

Einer der Gründe, warum MLOps notwendig ist, ist, dass wir mit immer mehr Daten in größerem Maßstab umgehen, was einen höheren Automatisierungsgrad erfordert. Eines der Hauptelemente von MLOps ist der Systemlebenszyklus, der von der DevOps-Disziplin eingeführt wurde.

Das Verständnis des Lebenszyklus von ML-Systemen ist unerlässlich, um die Bedeutung von MLOps zu verstehen.

1. Entwerfen Sie ein Modell basierend auf den Geschäftszielen
2. Daten für das ML-Modell erfassen, verarbeiten und aufbereiten
3. Trainieren und optimieren Sie das ML-Modell
4. ML-Modell validieren
5. Stellen Sie die Softwarelösung mit integriertem Modell bereit
6. Prozess überwachen und neu starten, um das ML-Modell zu verbessern

Einer der Vorteile von MLOps besteht darin, dass es problemlos Skalensysteme adressieren kann. Aufgrund kleiner Data-Science-Teams, Lücken in der internen Kommunikation zwischen Teams, sich ändernden Zielen und mehr ist es schwierig, diese Probleme in größerem Maßstab zu lösen.

Wenn wir Business Objective-First-Design verwenden, können wir während des gesamten Prozesses besser Daten sammeln und ML-Lösungen implementieren. Diese Lösungen müssen der Datenrelevanz, der Erstellung von Funktionen, der Bereinigung, der Suche nach geeigneten Cloud-Service-Hosts und der einfachen Modellschulung nach der Bereitstellung in einer Produktionsumgebung besondere Aufmerksamkeit schenken.

Durch die Reduzierung der Variabilität und die Gewährleistung von Konsistenz und Zuverlässigkeit können MLOps eine großartige Lösung für große Unternehmen sein.

Kubernetes ist ein DevOps-Tool, das sich als effizient für die Zuweisung von Hardwareressourcen für KI/ML-Workloads erwiesen hat, nämlich Arbeitsspeicher, CPU, GPU und Speicher. Kubernetes implementiert die automatische Skalierung und bietet eine Optimierung der Computerressourcen in Echtzeit.

Trend #5: Full-Stack Deep Learning

Die breite Verbreitung von Deep-Learning-Frameworks und Geschäftsanforderungen, um Deep-Learning-Lösungen in Produkte integrieren zu können, führte zu einer großen Nachfrage nach „Full-Stack-Deep-Learning“.

Was ist  Full-Stack Deep Learning? Stellen wir uns vor, Sie haben hochqualifizierte Deep-Learning-Ingenieure, die bereits ein ausgefallenes Deep-Learning-Modell für Sie erstellt haben. Aber direkt nach der Erstellung des Deep-Learning-Modells sind es nur wenige Dateien, die nicht mit der Außenwelt Ihrer Benutzer verbunden sind.

Als nächsten Schritt müssen Ingenieure das Deep-Learning-Modell in eine Infrastruktur einbinden:

• Backend in einer Cloud
• Mobile-Anwendung
• Einige Edge-Geräte (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano usw.)

Die Nachfrage nach Full-Stack-Deep Learning führt zur Erstellung von Bibliotheken und Frameworks, die Ingenieuren dabei helfen, einige Versandaufgaben zu automatisieren (wie z Chitra Projekt tut) und Schulungskurse, die Ingenieuren helfen, sich schnell an neue Geschäftsanforderungen anzupassen (wie Open Source fullstackdeepearning Projekte).

Trend Nr. 6: General Adversarial Networks (GAN)

GAN-Technologie ist eine Möglichkeit, stärkere Lösungen für Implementierungen wie die Unterscheidung zwischen verschiedenen Arten von Bildern zu erzielen. Generative neuronale Netze erzeugen Stichproben, die von diskriminierenden Netzen überprüft werden müssen, die unerwünschten erzeugten Inhalt aussondern. Ähnlich wie Regierungsstellen bieten General Adversarial Networks Checks and Balances für den Prozess und erhöhen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit.

Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass ein diskriminierendes Modell keine Kategorien beschreiben kann, die ihm gegeben werden. Es kann nur die bedingte Wahrscheinlichkeit verwenden, um Stichproben zwischen zwei oder mehr Kategorien zu unterscheiden. Generative Modelle konzentrieren sich auf diese Kategorien und verteilen die gemeinsame Wahrscheinlichkeit.

Eine nützliche Anwendung dieser Technologie ist das Identifizieren von Bildgruppen. Vor diesem Hintergrund sind umfangreiche Aufgaben wie das Entfernen von Bildern, die Suche nach ähnlichen Bildern und mehr möglich. Eine weitere wichtige Anwendung von GANs ist Bildgenerierungsaufgabe.

Trend #7: Unbeaufsichtigte ML

Mit zunehmender Automatisierung werden immer mehr Data-Science-Lösungen ohne menschliches Zutun benötigt. Unsupervised ML ist ein vielversprechender Trend für verschiedene Branchen und Anwendungsfälle. Aus früheren Techniken wissen wir bereits, dass Maschinen im Vakuum nicht lernen können. Sie müssen in der Lage sein, neue Informationen aufzunehmen und diese Daten für die von ihnen bereitgestellte Lösung zu analysieren. Dies erfordert jedoch normalerweise, dass Human Data Scientists diese Informationen in das System einspeisen.

Unüberwachtes ML konzentriert sich auf nicht gekennzeichnete Daten. Ohne Anleitung durch einen Data Scientist müssen unbeaufsichtigte Machine-Learning-Programme ihre eigenen Schlüsse ziehen. Dies kann verwendet werden, um Datenstrukturen schnell zu untersuchen, um potenziell nützliche Muster zu identifizieren und diese Informationen zu verwenden, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und weiter zu automatisieren.

Eine Methode, mit der Daten untersucht werden können, ist das Clustering. Durch das Gruppieren von Datenpunkten mit gemeinsamen Funktionen können Machine-Learning-Programme Datensätze und ihre Muster effizienter verstehen.

Trend #8: Bestärkendes Lernen

Beim maschinellen Lernen gibt es drei Paradigmen: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Beim Reinforcement Learning lernt das maschinelle Lernsystem aus direkten Erfahrungen mit seiner Umgebung. Die Umgebung kann ein Belohnungs-/Bestrafungssystem verwenden, um den Beobachtungen, die das ML-System sieht, einen Wert zuzuordnen. Letztendlich möchte das System das höchste Belohnungs- oder Wertniveau erreichen, ähnlich wie beim Training mit positiver Verstärkung für Tiere.

Dies hat eine große Anwendung in der KI von Videospielen und Brettspielen. Wenn jedoch die Sicherheit ein kritisches Merkmal der Anwendung ist, ist die Bewehrung ML möglicherweise nicht die beste Idee. Da der Algorithmus mit zufälligen Aktionen zu Schlussfolgerungen kommt, kann er im Lernprozess bewusst unsichere Entscheidungen treffen. Dies kann Benutzer gefährden, wenn es nicht markiert ist. Es gibt sicherere Reinforcement-Learning-Systeme in der Entwicklung, die bei diesem Problem helfen und die Sicherheit für ihre Algorithmen berücksichtigen.

Sobald Reinforcement Learning Aufgaben in der realen Welt erledigen kann, ohne gefährliche oder schädliche Aktionen zu wählen, wird RL ein viel hilfreicheres Werkzeug im Arsenal eines Data Scientists sein.

Trend Nr. 9: Wenige Schüsse, One-Shot und Zero-Shot-Lernen

Die Datenerhebung ist für maschinelles Lernen unerlässlich. Es ist jedoch auch eine der mühsamsten Aufgaben und kann bei falscher Ausführung fehleranfällig sein. Die Leistung des maschinellen Lernalgorithmus hängt stark von der Qualität und Art der bereitgestellten Daten ab. Ein Modell, das darauf trainiert wurde, verschiedene Haushunderassen zu erkennen, würde ein neues Klassifikatortraining benötigen, um wilde Wölfe zu erkennen und zu kategorisieren.

Das Wenige-Shot-Learning konzentriert sich auf begrenzte Daten. Dies hat zwar Einschränkungen, hat jedoch verschiedene Anwendungen in Bereichen wie Bildklassifizierung, Gesichtserkennung und Textklassifizierung. Es ist zwar hilfreich, nicht viele Daten zu benötigen, um ein brauchbares Modell zu erstellen, aber es kann nicht für extrem komplexe Lösungen verwendet werden.

Ebenso One-Shot-Lernen verbraucht noch weniger Daten. Es hat jedoch einige nützliche Anwendungen für die Gesichtserkennung. Beispielsweise könnte man ein bereitgestelltes Passfoto mit dem Bild einer Person durch eine Kamera vergleichen. Dies erfordert nur Daten, die bereits vorhanden sind, und benötigt keine große Informationsdatenbank.

Zero-Shot-Lernen ist eine zunächst verwirrende Aussicht. Wie können maschinelle Lernalgorithmen ohne Ausgangsdaten funktionieren? Zero-Shot-ML-Systeme beobachten ein Subjekt und verwenden Informationen über dieses Objekt, um vorherzusagen, in welche Klassifizierung es fallen könnte. Dies ist für den Menschen möglich. Zum Beispiel könnte ein Mensch, der noch nie zuvor einen Tiger gesehen hatte, aber eine Hauskatze gesehen hatte, den Tiger wahrscheinlich als eine Art katzenartiges Tier identifizieren.

Obwohl die beobachteten Objekte während des Trainings nicht gesehen werden, kann der ML-Algorithmus beobachtete Objekte dennoch in Kategorien einteilen. Dies ist sehr nützlich für die Bildklassifizierung, Objekterkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere Aufgaben.

Ein bemerkenswertes Beispiel für eine Lernanwendung mit wenigen Schüssen ist die Wirkstoffforschung. In diesem Fall wird das Modell trainiert, um neue Moleküle zu erforschen und nützliche zu erkennen, die in neue Medikamente eingefügt werden können. Neue Moleküle, die keine klinischen Studien durchlaufen haben, können toxisch oder unwirksam sein, daher ist es wichtig, das Modell mit einer kleinen Anzahl von Proben zu trainieren.

Maschinelles Lernen: Power in die Zukunft

Mit Data Science und Machine Learning werden Industrien von Tag zu Tag fortschrittlicher. In einigen Fällen hat dies die Technologie notwendig gemacht, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die alleinige Nutzung dieser Technologie kann uns jedoch nur so weit bringen. Wir müssen innovativ sein, um Ziele auf neuartige und einzigartige Weise zu erreichen, um wirklich eine Ecke auf dem Markt zu behaupten und in eine neue Zukunft einzudringen, die früher als Science-Fiction galt.

Jedes Ziel erfordert unterschiedliche Methoden, um es zu erreichen. Wenn Sie mit Experten darüber sprechen, was das Beste für Ihr Unternehmen ist, können Sie verstehen, welche Technologien wie maschinelles Lernen die Effizienz Ihres Unternehmens verbessern und Ihre Vision von der Unterstützung Ihrer Kunden verwirklichen können.

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Quelle: https://www.iotforall.com/machine-learning-trends-to-impact-business-in-2021-2022