Kamar sauran fasahohin juyin juya hali na zamanin yau, koyan na'ura ya taɓa zama almara na kimiyya. Duk da haka, aikace-aikacen sa a cikin masana'antun duniya suna iyakance kawai ta tunaninmu. A cikin 2021, sabbin abubuwa na kwanan nan a cikin koyan injin sun sanya ayyuka da yawa mafi dacewa, inganci, kuma daidai fiye da kowane lokaci.

Ta hanyar ilimin kimiyyar bayanai, injin inji yana saukaka rayuwar mu. Lokacin da aka horar da su yadda ya kamata, za su iya kammala ayyuka cikin inganci fiye da ɗan adam.

Fahimtar yuwuwar da sabbin sabbin fasahohin ML na baya-bayan nan yana da mahimmanci ga ‘yan kasuwa domin su iya tsara kwas don ingantattun hanyoyin gudanar da kasuwancin su. Hakanan yana da mahimmanci a ci gaba da kasancewa da zamani don kiyaye gasa a cikin masana'antar.

Samfuran koyon inji sun yi nisa sosai kafin a ɗauke su zuwa samarwa.

A cikin wannan labarin, za mu tattauna sababbin sababbin abubuwa a cikin fasahar koyon inji a cikin 2021 tare da misalai daban-daban na yadda wannan fasaha za ta iya amfanar ku da kasuwancin ku.

Trend #1: No-Code Machine Learning

Kodayake yawancin koyo na inji ana sarrafa su kuma ana saita su ta amfani da lambar kwamfuta, wannan ba koyaushe yake faruwa ba. Koyon na'ura mai lamba hanya ce ta shirye-shiryen aikace-aikacen ML ba tare da yin tafiya ta cikin dogon lokaci mai wahala ba na aiwatarwa, ƙirar ƙira, ƙira algorithms, tattara sabbin bayanai, sake horarwa, turawa, da ƙari. Wasu daga cikin manyan fa'idodin sune:

Saurin aiwatarwa. Ba tare da wani lambar da ake buƙatar rubutawa ba ko buƙatar gyarawa, yawancin lokacin da aka kashe zai kasance akan samun sakamako maimakon ci gaba.

Ƙananan farashi. Tun da sarrafa kansa yana kawar da buƙatar tsawon lokacin haɓakawa, manyan ƙungiyoyin kimiyyar bayanai ba su da mahimmanci.

Daidai: No-code ML yana da sauƙin amfani saboda sauƙin ja da jujjuyawar sa.

Koyon na'ura mara lamba yana amfani da ja da sauke bayanai don sauƙaƙe tsari zuwa cikin masu zuwa:

• Fara da bayanan halayen mai amfani
• Jawo da sauke bayanan horo
• Yi amfani da tambaya a cikin bayyanannen Turanci
• Auna sakamakon
• Ƙirƙirar rahoton hasashen

Tun da yake wannan yana sauƙaƙa tsarin koyon injin, ɗaukar lokaci don zama gwani ba lallai bane. Ko da yake wannan yana sa aikace-aikacen koyon na'ura ya fi dacewa ga masu haɓakawa, ba madadin ƙarin ci-gaba da ayyukan da ba su dace ba.

Duk da haka, yana iya dacewa da sauƙi na ƙididdigar ƙididdiga na ayyukan tsinkaya kamar ribar dillali, farashi mai ƙarfi, da ƙimar riƙe ma'aikata.

No-code algorithms shine mafi kyawun zaɓi ga ƙananan kamfanoni waɗanda ba za su iya samun damar kula da ƙungiyar masana kimiyyar bayanai ba. Kodayake shari'o'in amfani da shi suna da iyaka, ML ba-code shine babban zaɓi don nazarin bayanai da yin tsinkaya akan lokaci ba tare da babban ci gaba ko ƙwarewa ba.

Trend #2: TinyML

A cikin duniyar da ke ƙara haɓaka ta hanyar hanyoyin IoT, TinyML yana yin hanyar shiga cikin haɗin gwiwa. Yayin da manyan aikace-aikacen koyon injin ke wanzu, amfanin su yana da iyaka. Ƙananan aikace-aikacen ma'auni suna da mahimmanci sau da yawa. Yana iya ɗaukar lokaci kafin buƙatun yanar gizo don aika bayanai zuwa babban uwar garken don sarrafa shi ta hanyar koyon algorithm na inji sannan a mayar da shi. Madadin haka, hanyar da ta fi dacewa ita ce yin amfani da shirye-shiryen ML akan na'urori masu gefe.

Ta hanyar gudanar da ƙananan shirye-shiryen ML akan na'urorin gefen IoT, za mu iya cimma ƙarancin jinkiri, ƙarancin amfani da wutar lantarki, ƙananan bandwidth da ake buƙata, da tabbatar da sirrin mai amfani. Tun da ba a buƙatar aika bayanan zuwa cibiyar sarrafa bayanai, latency, bandwidth, da amfani da wutar lantarki suna raguwa sosai. Hakanan ana kiyaye sirrin tunda ana yin lissafin gabaɗaya a cikin gida.

Wannan bidi'a mai tasowa tana da aikace-aikace da yawa a sassa kamar kiyaye tsinkaya ga cibiyoyin masana'antu, masana'antar kiwon lafiya, aikin gona, da ƙari. Waɗannan masana'antu suna amfani da na'urorin IoT tare da TinyML algorithms don waƙa da yin tsinkaya akan bayanan da aka tattara. Misali, Solar Scare Sauro aikin IoT ne wanda ke amfani da TinyML don auna kasancewar sauro a ainihin lokacin. Wannan na iya haifar da tsarin faɗakarwa da wuri don cututtukan cututtuka daga sauro, alal misali.

Trend #3: AutoML

Mai kama da makasudin ba-kodi ML, AutoML yana da nufin sanya aikace-aikacen koyon injin gini mafi sauƙi ga masu haɓakawa. Tun da koyan na'ura ya ƙara zama mai amfani a masana'antu daban-daban, mafita na kan layi sun kasance cikin buƙata mai yawa. Auto-ML yana nufin cike gibin ta hanyar samar da mafita mai sauƙi kuma mai sauƙi wanda baya dogara ga masana ML.

Masana kimiyyar bayanai da ke aiki akan ayyukan koyo na inji dole ne su mai da hankali kan tsara bayanan, haɓaka fasali, ƙirar ƙira, tsara hanyoyin sadarwa na jijiyoyi idan zurfin ilmantarwa yana cikin aikin, sarrafa bayanai, da kuma nazarin sakamakon. Tun da waɗannan ayyuka suna da rikitarwa sosai, AutoML yana ba da sauƙi ta hanyar amfani da samfuri.

Misalin wannan shi ne AutoGluon, mafita na waje don rubutu, hoto, da bayanan tabular. Wannan yana ba masu haɓaka damar yin saurin yin samfuri mai zurfi na koyo da kuma samun tsinkaya ba tare da buƙatar ƙwararrun kimiyyar bayanai ba.

AutoML yana kawo ingantattun kayan aikin lakabin bayanai zuwa teburin kuma yana ba da damar yuwuwar daidaitawa ta atomatik na gine-ginen cibiyar sadarwar jijiyoyi. A al'adance, ana yin lakabin bayanai da hannu ta hanyar aiki da aka fitar. Wannan yana kawo haɗari mai yawa saboda kuskuren ɗan adam. Tunda AutoML yana sarrafa yawancin tsarin lakabin, haɗarin kuskuren ɗan adam ya ragu sosai. Wannan kuma yana rage farashin aiki, yana bawa kamfanoni damar mai da hankali sosai kan nazarin bayanai. Tun da AutoML yana rage waɗannan nau'ikan farashi, nazarin bayanai, basirar wucin gadi, da sauran mafita za su zama mai rahusa kuma mafi sauƙi ga kamfanoni a kasuwa.

Wani misali na AutoML a aikace shine OpenAI's DALL-E da CLIP (hoton harshe mai sabani kafin horo) samfuri. Waɗannan samfuran guda biyu sun haɗa rubutu da hotuna don ƙirƙirar sabbin ƙirar gani daga bayanin tushen rubutu. Ɗaya daga cikin misalan farko na wannan a cikin aiki shine yadda za a iya amfani da ƙirar don samar da hotuna bisa bayanin shigarwar "kujerar hannu a cikin siffar avocado." Wannan fasaha yana da aikace-aikace masu ban sha'awa da yawa, irin su ƙirƙirar hotuna na asali don labarin SEO, ƙirƙirar izgili na sababbin samfurori, da sauri samar da ra'ayoyin samfur.

Trend #4: Gudanar da Ayyukan Koyan Injin (MLOps)

Gudanar da Ayyukan Koyon Na'ura (MLOps) al'ada ce ta haɓaka hanyoyin haɓaka software na koyon injin tare da mai da hankali kan dogaro da inganci. Wannan sabuwar hanya ce ta inganta yadda ake samar da hanyoyin koyon injin don sanya su zama masu amfani ga kasuwanci.

Ana iya haɓaka koyo na inji da AI tare da horo na ci gaban al'ada, amma halaye na musamman na wannan fasaha yana nufin cewa yana iya zama mafi dacewa da dabarun daban. MLOps yana ba da sabuwar dabara wacce ta haɗu da haɓaka tsarin ML da tura tsarin ML zuwa madaidaiciyar hanya guda ɗaya.

Ɗaya daga cikin dalilan da ya sa MLOps ya wajaba shine muna hulɗa da ƙarin bayanai akan manyan ma'auni waɗanda ke buƙatar manyan digiri na sarrafa kansa. Ɗaya daga cikin manyan abubuwan MLOps shine tsarin tsarin rayuwa, wanda horon DevOps ya gabatar.

Fahimtar tsarin rayuwar ML yana da mahimmanci don fahimtar mahimmancin MLOps.

1. Zana samfurin bisa ga manufofin kasuwanci
2. Sami, sarrafa da shirya bayanai don ƙirar ML
3. Horo da tune samfurin ML
4. Tabbatar da samfurin ML
5. Ƙaddamar da maganin software tare da ƙirar ƙira
6. Saka idanu da sake farawa tsari don inganta ƙirar ML

Ɗaya daga cikin fa'idodin MLOps shine cewa yana iya magance tsarin sikeli cikin sauƙi. Yana da wahala a magance waɗannan matsalolin a ma'auni masu girma saboda ƙananan ƙungiyoyin kimiyyar bayanai, gibi a cikin sadarwar cikin gida tsakanin ƙungiyoyi, canza maƙasudi, da ƙari.

Lokacin da muka yi amfani da manufar kasuwanci-ƙira ta farko, za mu iya tattara bayanai mafi kyau da aiwatar da mafita na ML gabaɗayan aikin. Wadannan mafita suna buƙatar kula da mahimmancin bayanai, ƙirƙirar fasalin, tsaftacewa, gano ma'aikatan sabis na girgije masu dacewa, da sauƙi na horar da samfurin bayan ƙaddamarwa zuwa yanayin samarwa.

Ta hanyar rage sauye-sauye da tabbatar da daidaito da aminci, MLOps na iya zama babban mafita ga kamfanoni a sikelin.

Kubernetes kayan aiki ne na DevOps wanda ya tabbatar da inganci don rarraba kayan masarufi don ayyukan AI/ML, wato, ƙwaƙwalwar ajiya, CPU, GPU, da ajiya. Kubernetes yana aiwatar da sikeli ta atomatik kuma yana ba da ingantaccen kayan aikin lissafin lokaci.

Trend #5: Cikakken Koyo Mai zurfi

Yaduwar tsarin ilmantarwa mai zurfi da kasuwanci yana buƙatar samun damar haɗawa da hanyoyin ilmantarwa mai zurfi a cikin samfurori ya haifar da buƙatu mai girma na "cikakken koyo mai zurfi".

Mene ne cikakken koyo mai zurfi? Bari mu yi tunanin kuna da ƙwararrun injiniyoyi masu zurfi waɗanda suka riga sun ƙirƙira muku wani kyakkyawan tsarin ilmantarwa mai zurfi. Amma daidai bayan ƙirƙirar ƙirar ilmantarwa mai zurfi kawai ƴan fayiloli ne waɗanda ba su da alaƙa da duniyar waje inda masu amfani da ku ke zaune.

A matsayin mataki na gaba, injiniyoyi dole ne su haɗa ƙirar koyo mai zurfi cikin wasu abubuwan more rayuwa:

• Baya akan gajimare
• Aikace-aikacen hannu
• Wasu na'urorin gefen (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano, da sauransu)

Bukatar cikakken tarin zurfafa ilmantarwa yana haifar da ƙirƙirar ɗakunan karatu da tsarin da ke taimakawa injiniyoyi su sarrafa wasu ayyukan jigilar kaya (kamar chitra aikin yana yi) da darussan ilimi waɗanda ke taimaka wa injiniyoyi su daidaita da sauri zuwa sabbin buƙatun kasuwanci (kamar buɗaɗɗen tushe cikakken bayani ayyukan).

Trend #6: General Adversarial Networks (GAN)

GAN fasahar wata hanya ce ta samar da mafita mai ƙarfi don aiwatarwa kamar bambancewa tsakanin nau'ikan hotuna daban-daban. Cibiyoyin sadarwa na jijiyoyi suna samar da samfurori waɗanda dole ne a bincika su ta hanyar cibiyoyin sadarwa masu wariya waɗanda ke fitar da abubuwan da ba a so ba. Hakazalika da rassan gwamnati, Janar Adversarial Networks suna ba da bincike da ma'auni ga tsari da haɓaka daidaito da aminci.

Yana da mahimmanci a tuna cewa samfurin wariya ba zai iya kwatanta nau'ikan da aka ba shi ba. Yana iya amfani da yuwuwar sharadi kawai don bambance samfurori tsakanin nau'i biyu ko fiye. Samfuran ƙira suna mai da hankali kan menene waɗannan rukunan kuma suna rarraba yiwuwar haɗin gwiwa.

Amfani mai amfani na wannan fasaha shine don gano ƙungiyoyin hotuna. Tare da wannan a zuciya, manyan ayyuka kamar cire hoto, binciken hoto iri ɗaya, da ƙari suna yiwuwa. Wani muhimmin aikace-aikacen GAN shine aikin tsara hoto.

Trend #7: ML mara kulawa

Kamar yadda aikin sarrafa kansa ke haɓaka, ana buƙatar ƙarin hanyoyin magance kimiyyar bayanai ba tare da sa hannun ɗan adam ba. ML mara kulawa shine yanayin da ke nuna alƙawari ga masana'antu daban-daban da shari'o'in amfani. Mun riga mun sani daga dabarun da suka gabata cewa injuna ba za su iya koyo a cikin sarari ba. Dole ne su iya ɗaukar sabbin bayanai kuma su bincika wannan bayanan don mafita da suka bayar. Koyaya, wannan yawanci yana buƙatar masana kimiyyar bayanan ɗan adam don ciyar da wannan bayanin a cikin tsarin.

ML mara kulawa yana mai da hankali kan bayanan da ba a yiwa lakabi ba. Ba tare da jagora daga masanin kimiyyar bayanai ba, shirye-shiryen koyon injin da ba sa kulawa dole ne su zana nasu shawarar. Ana iya amfani da wannan don nazarin tsarin bayanai da sauri don gano alamu masu amfani da amfani da wannan bayanin don haɓakawa da ƙara sarrafa yanke shawara.

Wata dabara da za a iya amfani da ita don bincika bayanai ita ce tari. Ta hanyar haɗa wuraren bayanai tare da abubuwan da aka raba, shirye-shiryen koyon injin na iya fahimtar saitin bayanai da tsarin su da kyau.

Trend #8: Ƙarfafa Koyo

A cikin koyan na'ura, akwai matakai guda uku: ilmantarwa mai kulawa, ilmantarwa mara kulawa, da ƙarfafa ilmantarwa. A cikin ƙarfafa koyo, tsarin koyon injin yana koya daga gogewa kai tsaye tare da muhallinta. Yanayin zai iya amfani da tsarin lada/hukunci don sanya ƙima ga abubuwan da tsarin ML ke gani. Daga ƙarshe, tsarin zai so ya cimma matsayi mafi girma na lada ko ƙima, kama da ingantaccen horo na ƙarfafawa ga dabbobi.

Wannan yana da babban aikace-aikace a wasan bidiyo da wasan allo AI. Koyaya, lokacin da aminci shine muhimmin fasalin aikace-aikacen, ƙarfafa ML bazai zama mafi kyawun ra'ayi ba. Tun da algorithm ya zo ga ƙarshe tare da ayyuka bazuwar, yana iya yin yanke shawara mara kyau da gangan a cikin tsarin koyo. Wannan na iya yin haɗari ga masu amfani idan ba a bincika ba. Akwai ingantaccen tsarin koyo na ƙarfafawa a cikin haɓakawa don taimakawa tare da wannan batun wanda ke ɗaukar aminci ga algorithms ɗin su.

Da zarar ƙarfafa koyo zai iya kammala ayyuka a cikin ainihin duniya ba tare da zabar ayyuka masu haɗari ko cutarwa ba, RL zai zama kayan aiki mafi taimako a cikin arsenal na masanin kimiyyar bayanai.

Trend #9: ƴan Shot, Shot Daya, & Sifili Shot Koyo

Tarin bayanai yana da mahimmanci don ayyukan koyon injin. Duk da haka, yana kuma ɗaya daga cikin ayyuka masu banƙyama kuma yana iya fuskantar kuskure idan aka yi kuskure. Ayyukan ilmantarwa na na'ura algorithm ya dogara sosai akan inganci da nau'in bayanan da aka bayar. Samfurin da aka horar da shi don gane nau'ikan karnuka na gida zai buƙaci sabon horo na ƙira don gane da rarraba wolf na daji.

Ɗaliban koyon harbi yana mai da hankali kan ƙayyadaddun bayanai. Yayin da wannan yana da iyakoki, yana da aikace-aikace daban-daban a fannoni kamar rarrabuwar hoto, tantance fuska, da rarrabuwar rubutu. Ko da yake ba buƙatar bayanai mai yawa don samar da samfurin da za a iya amfani da shi ba yana da taimako, ba za a iya amfani da shi don magance matsaloli masu wuyar gaske ba.

Haka kuma, harbi daya koyo yana amfani da ko da ƙasa da bayanai. Koyaya, yana da wasu aikace-aikace masu amfani don tantance fuska. Misali, mutum zai iya kwatanta hoton ID na fasfo da aka bayar da hoton mutum ta kyamara. Wannan kawai yana buƙatar bayanan da ya riga ya kasance kuma baya buƙatar babban rumbun bayanai na bayanai.

Sifili harbi koyo Haƙiƙa ce ta farko mai ruɗani. Ta yaya algorithms koyon injin ke aiki ba tare da bayanan farko ba? Sifili harbi ML Tsarukan kiyaye wani batu da kuma amfani da bayanai game da wannan abu don hango ko hasashen abin da rarrabẽwa za su iya shiga. Wannan yana yiwuwa ga mutane. Misali, mutumin da bai taba ganin damisa a baya ba amma ya ga wata gida mai yiwuwa zai iya gane damisar wata irin dabba ce.

Ko da yake ba a ganin abubuwan da aka lura yayin horo, ML algorithm na iya rarraba abubuwan da aka lura zuwa sassa. Wannan yana da matukar amfani don rarraba hoto, gano abu, sarrafa harshe na halitta da sauran ayyuka.

Babban misali na aikace-aikacen koyon harbin harbi shine gano magunguna. A wannan yanayin, ana horar da samfurin don bincika sababbin kwayoyin halitta da gano masu amfani waɗanda za a iya ƙarawa a cikin sababbin magunguna. Sabbin kwayoyin halittar da ba su shiga cikin gwaje-gwaje na asibiti ba na iya zama mai guba ko mara amfani, don haka yana da mahimmanci don horar da ƙirar ta amfani da ƙaramin adadin samfurori.

Koyon Injin: Ƙarfafawa zuwa Gaba

Tare da ilimin kimiyyar bayanai da koyan na'ura, masana'antu suna ƙara haɓaka kowace rana. A wasu lokuta, wannan ya sa fasahar da ta zama dole don ci gaba da yin gasa. Duk da haka, yin amfani da wannan fasaha da kansa zai iya kai mu zuwa yanzu. Muna buƙatar ƙirƙira don cimma maƙasudai a cikin sabon salo da kuma hanyoyi na musamman don haƙiƙanin ƙulli a kasuwa kuma mu shiga cikin sabbin abubuwan gaba waɗanda a baya ake tunanin almarar kimiyya ce.

Kowace manufa tana buƙatar hanyoyi daban-daban don cimmawa. Yin magana da masana game da abin da ya fi dacewa ga kamfanin ku zai iya taimaka muku fahimtar fasahar fasaha, kamar koyon injin, na iya inganta ingantaccen kasuwancin ku da kuma taimaka muku cimma burin ku na tallafawa abokan cinikin ku.

PlatoAi. Shafin yanar gizo3. Plarfafa Sirrin Bayanai.
Danna nan don samun dama.

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