Come molte altre tecnologie rivoluzionarie dei giorni nostri, l'apprendimento automatico una volta era fantascienza. Tuttavia, le sue applicazioni nelle industrie del mondo reale sono limitate solo dalla nostra immaginazione. Nel 2021, le recenti innovazioni nell'apprendimento automatico hanno reso molti compiti più fattibili, efficienti e precisi che mai.

Alimentato dalla scienza dei dati, machine learning ci semplifica la vita. Se adeguatamente addestrati, possono completare le attività in modo più efficiente di un essere umano.

Comprendere le possibilità e le recenti innovazioni della tecnologia ML è importante per le aziende in modo che possano tracciare un percorso per i modi più efficienti di condurre la propria attività. È anche importante rimanere aggiornati per mantenere la competitività nel settore.

I modelli di machine learning hanno fatto molta strada prima di essere adottati in produzione.

In questo articolo discuteremo delle ultime innovazioni nella tecnologia di apprendimento automatico nel 2021 con vari esempi di come questa tecnologia può avvantaggiare te e la tua azienda.

Trend n. 1: apprendimento automatico senza codice

Sebbene gran parte dell'apprendimento automatico venga gestito e configurato utilizzando il codice del computer, non è più sempre così. L'apprendimento automatico senza codice è un modo per programmare le applicazioni ML senza dover passare attraverso i lunghi e ardui processi di pre-elaborazione, modellazione, progettazione di algoritmi, raccolta di nuovi dati, riqualificazione, distribuzione e altro ancora. Alcuni dei principali vantaggi sono:

Implementazione rapida. Senza alcun codice necessario da scrivere o la necessità di eseguire il debug, la maggior parte del tempo sarà dedicato all'ottenimento dei risultati anziché allo sviluppo.

Costi inferiori. Poiché l'automazione elimina la necessità di tempi di sviluppo più lunghi, non sono più necessari grandi team di data science.

Semplicità: No-code ML è più facile da usare grazie al suo semplice formato drag and drop.

L'apprendimento automatico senza codice utilizza gli input di trascinamento della selezione per semplificare il processo in quanto segue:

• Inizia con i dati sul comportamento degli utenti
• Trascina e rilascia i dati di allenamento
• Usa una domanda in un inglese semplice
• Valuta i risultati
• Genera un rapporto di previsione

Poiché ciò semplifica notevolmente il processo di apprendimento automatico, non è necessario dedicare del tempo a diventare un esperto. Sebbene ciò renda le applicazioni di apprendimento automatico più accessibili agli sviluppatori, non sostituisce progetti più avanzati e sfumati.

Tuttavia, può essere adatto per semplici progetti predittivi di analisi dei dati come profitti al dettaglio, prezzi dinamici e tassi di fidelizzazione dei dipendenti.

Gli algoritmi senza codice sono la scelta migliore per le aziende più piccole che non possono permettersi di mantenere un team di scienziati dei dati. Sebbene i suoi casi d'uso siano limitati, il machine learning senza codice è un'ottima scelta per analizzare i dati e fare previsioni nel tempo senza una grande quantità di sviluppo o esperienza.

Tendenza n. 2: TinyML

In un mondo sempre più guidato dalle soluzioni IoT, TinyML si fa strada nel mix. Sebbene esistano applicazioni di apprendimento automatico su larga scala, la loro usabilità è piuttosto limitata. Spesso sono necessarie applicazioni su scala ridotta. L'invio di dati a un server di grandi dimensioni da parte di una richiesta Web può richiedere tempo affinché vengano elaborati da un algoritmo di apprendimento automatico e quindi rispediti. Invece, un approccio più desiderabile potrebbe essere l'utilizzo di programmi ML su dispositivi perimetrali.

Eseguendo programmi ML su scala ridotta su dispositivi IoT edge, possiamo ottenere una latenza inferiore, un consumo energetico inferiore, una larghezza di banda richiesta inferiore e garantire la privacy degli utenti. Poiché i dati non devono essere inviati a un centro di elaborazione dati, la latenza, la larghezza di banda e il consumo energetico vengono notevolmente ridotti. Anche la privacy è mantenuta poiché i calcoli vengono effettuati interamente a livello locale.

Questa innovazione di tendenza ha una grande quantità di applicazioni in settori come la manutenzione predittiva per centri industriali, industrie sanitarie, agricoltura e altro ancora. Questi settori utilizzano dispositivi IoT con algoritmi TinyML per tracciare e fare previsioni sui dati raccolti. Per esempio, Zanzara Solare è un progetto IoT che utilizza TinyML per misurare la presenza di zanzare in tempo reale. Ciò può generare sistemi di allerta precoce per epidemie di malattie causate dalle zanzare, ad esempio.

Tendenza n. 3: AutoML

Simile nell'obiettivo al ML senza codice, AutoML mira a rendere la creazione di applicazioni di apprendimento automatico più accessibile per gli sviluppatori. Poiché l'apprendimento automatico è diventato sempre più utile in vari settori, le soluzioni standard sono state molto richieste. Auto-ML mira a colmare il divario fornendo una soluzione accessibile e semplice che non si basa sugli esperti di ML.

Gli scienziati dei dati che lavorano su progetti di apprendimento automatico devono concentrarsi sulla pre-elaborazione dei dati, sullo sviluppo di funzionalità, sulla modellazione, sulla progettazione di reti neurali se il progetto prevede l'apprendimento profondo, la post-elaborazione e l'analisi dei risultati. Poiché queste attività sono molto complesse, AutoML fornisce la semplificazione tramite l'uso di modelli.

Un esempio di questo è AutoGluone, una soluzione pronta all'uso per dati di testo, immagini e tabulari. Ciò consente agli sviluppatori di prototipare rapidamente soluzioni di deep learning e ottenere previsioni senza la necessità di esperti di data science.

AutoML offre strumenti di etichettatura dei dati migliorati e consente la possibilità di sintonizzazione automatica delle architetture di rete neurale. Tradizionalmente, l'etichettatura dei dati è stata eseguita manualmente da manodopera esternalizzata. Ciò comporta un grande rischio a causa dell'errore umano. Poiché AutoML automatizza in modo appropriato gran parte del processo di etichettatura, il rischio di errore umano è molto più basso. Ciò riduce anche i costi del lavoro, consentendo alle aziende di concentrarsi molto più fortemente sull'analisi dei dati. Poiché AutoML riduce questo tipo di costi, l'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale e altre soluzioni diventeranno più economiche e più accessibili alle aziende del mercato.

Un altro esempio di AutoML in azione è OpenAI's DALL-E e CLIP (pre-formazione dell'immagine del linguaggio contrastivo). Questi due modelli combinano testo e immagini per creare nuovi design visivi da una descrizione basata su testo. Uno dei primi esempi di ciò in azione è il modo in cui i modelli possono essere utilizzati per generare immagini in base alla descrizione dell'input "poltrona a forma di avocado". Questa tecnologia ha molte applicazioni interessanti, come la creazione di immagini originali per la SEO degli articoli, la creazione di prototipi di nuovi prodotti e la generazione rapida di idee di prodotto.

Trend n. 4: gestione dell'operatività nell'apprendimento automatico (MLOps)

Machine Learning Operationalization Management (MLOps) è una pratica di sviluppo di soluzioni software di machine learning con particolare attenzione all'affidabilità e all'efficienza. Questo è un nuovo modo per migliorare il modo in cui vengono sviluppate le soluzioni di apprendimento automatico per renderle più utili per le aziende.

L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale possono essere sviluppati con le discipline di sviluppo tradizionali, ma i tratti unici di questa tecnologia significano che potrebbe essere più adatta per una strategia diversa. MLOp fornisce una nuova formula che combina lo sviluppo dei sistemi ML e l'implementazione dei sistemi ML in un unico metodo coerente.

Uno dei motivi per cui MLOps è necessario è che abbiamo a che fare con sempre più dati su scale più grandi che richiedono maggiori gradi di automazione. Uno degli elementi principali di MLOps è il ciclo di vita dei sistemi, introdotto dalla disciplina DevOps.

Comprendere il ciclo di vita dei sistemi ML è essenziale per comprendere l'importanza di MLOps.

1. Progettare un modello basato sugli obiettivi di business
2. Acquisire, elaborare e preparare i dati per il modello ML
3. Addestra e sintonizza il modello ML
4. Convalida modello ML
5. Distribuisci la soluzione software con il modello integrato
6. Monitora e riavvia il processo per migliorare il modello ML

Uno dei vantaggi di MLOps è che può facilmente indirizzare sistemi di scala. È difficile affrontare questi problemi su larga scala a causa dei piccoli team di data science, delle lacune nella comunicazione interna tra i team, del cambiamento degli obiettivi e altro ancora.

Quando utilizziamo la progettazione incentrata sull'obiettivo aziendale, possiamo raccogliere meglio i dati e implementare soluzioni ML durante l'intero processo. Queste soluzioni devono prestare molta attenzione alla pertinenza dei dati, alla creazione di funzionalità, alla pulizia, alla ricerca di host di servizi cloud appropriati e alla facilità di formazione del modello dopo la distribuzione in un ambiente di produzione.

Riducendo la variabilità e garantendo coerenza e affidabilità, MLOps può essere un'ottima soluzione per le aziende su larga scala.

Kubernetes è uno strumento DevOps che si è dimostrato efficiente per l'allocazione delle risorse hardware per i carichi di lavoro AI/ML, ovvero memoria, CPU, GPU e storage. Kubernetes implementa la scalabilità automatica e fornisce l'ottimizzazione delle risorse di elaborazione in tempo reale.

Trend n. 5: apprendimento profondo completo

L'ampia diffusione di framework di deep learning e le esigenze aziendali di essere in grado di includere soluzioni di deep learning nei prodotti hanno portato all'emergere di una grande domanda di "full stack deep learning".

Che cosa è l' apprendimento profondo completo? Immaginiamo che tu abbia ingegneri di deep learning altamente qualificati che hanno già creato per te un modello di deep learning fantasioso. Ma subito dopo la creazione del modello di deep learning sono solo alcuni file che non sono collegati al mondo esterno in cui vivono i tuoi utenti.

Come passaggio successivo, gli ingegneri devono avvolgere il modello di deep learning in un'infrastruttura:

• Backend su cloud
• Applicazione mobile
• Alcuni dispositivi edge (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano, ecc.)

La richiesta di deep learning full stack si traduce nella creazione di librerie e framework che aiutano gli ingegneri ad automatizzare alcune attività di spedizione (come il chitra progetto fa) e corsi di formazione che aiutano gli ingegneri ad adattarsi rapidamente alle nuove esigenze aziendali (come l'open source fullstack deep learning progetti).

Trend n. 6: reti avversarie generali (GAN)

Tecnologia GAN è un modo per produrre soluzioni più efficaci per implementazioni come la differenziazione tra diversi tipi di immagini. Le reti neurali generative producono campioni che devono essere controllati da reti discriminanti che eliminano il contenuto generato indesiderato. Simile ai rami del governo, le reti avversarie generali offrono controlli e contrappesi al processo e aumentano la precisione e l'affidabilità.

È importante ricordare che un modello discriminativo non può descrivere le categorie che gli vengono date. Può utilizzare solo la probabilità condizionale per differenziare i campioni tra due o più categorie. I modelli generativi si concentrano su cosa sono queste categorie e distribuiscono la probabilità congiunta.

Un'utile applicazione di questa tecnologia è l'identificazione di gruppi di immagini. Con questo in mente, sono possibili attività su larga scala come la rimozione di immagini, la ricerca di immagini simili e altro ancora. Un'altra importante applicazione dei GAN è compito di generazione di immagini.

Trend #7: ML senza supervisione

Man mano che l'automazione migliora, sono necessarie sempre più soluzioni di data science senza intervento umano. Il machine learning non supervisionato è una tendenza promettente per vari settori e casi d'uso. Sappiamo già dalle tecniche precedenti che le macchine non possono imparare nel vuoto. Devono essere in grado di acquisire nuove informazioni e analizzare tali dati per la soluzione che forniscono. Tuttavia, questo in genere richiede che gli scienziati dei dati umani immettano tali informazioni nel sistema.

Il machine learning non supervisionato si concentra su dati non etichettati. Senza la guida di uno scienziato dei dati, i programmi di apprendimento automatico senza supervisione devono trarre le proprie conclusioni. Questo può essere utilizzato per studiare rapidamente le strutture di dati per identificare modelli potenzialmente utili e utilizzare queste informazioni per migliorare e automatizzare ulteriormente il processo decisionale.

Una tecnica che può essere utilizzata per analizzare i dati è il clustering. Raggruppando i punti dati con funzionalità condivise, i programmi di apprendimento automatico possono comprendere i set di dati e i relativi modelli in modo più efficiente.

Trend #8: Apprendimento per rinforzo

Nell'apprendimento automatico, ci sono tre paradigmi: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. Nell'apprendimento per rinforzo, il sistema di apprendimento automatico apprende dalle esperienze dirette con il suo ambiente. L'ambiente può utilizzare un sistema di ricompensa/punizione per assegnare valore alle osservazioni che vede il sistema ML. In definitiva, il sistema vorrà raggiungere il più alto livello di ricompensa o valore, simile all'addestramento di rinforzo positivo per gli animali.

Questo ha una grande applicazione nei videogiochi e nei giochi da tavolo AI. Tuttavia, quando la sicurezza è una caratteristica fondamentale dell'applicazione, il rinforzo ML potrebbe non essere l'idea migliore. Poiché l'algoritmo giunge a conclusioni con azioni casuali, può deliberatamente prendere decisioni non sicure nel processo di apprendimento. Questo può mettere in pericolo gli utenti se lasciato deselezionato. Ci sono sistemi di apprendimento per rinforzo più sicuri in fase di sviluppo per aiutare con questo problema che tengono conto della sicurezza per i loro algoritmi.

Una volta che l'apprendimento per rinforzo può completare le attività nel mondo reale senza scegliere azioni pericolose o dannose, RL sarà uno strumento molto più utile nell'arsenale di uno scienziato dei dati.

Trend #9: Apprendimento con pochi colpi, un colpo e zero colpi

La raccolta dei dati è essenziale per le pratiche di apprendimento automatico. Tuttavia, è anche uno dei compiti più noiosi e può essere soggetto a errori se eseguito in modo errato. Le prestazioni dell'algoritmo di apprendimento automatico dipendono in larga misura dalla qualità e dal tipo di dati forniti. Un modello addestrato a riconoscere varie razze di cani domestici avrebbe bisogno di un nuovo addestramento al classificatore per riconoscere e classificare i lupi selvatici.

L'apprendimento di pochi colpi si concentra su dati limitati. Sebbene ciò abbia dei limiti, ha varie applicazioni in campi come la classificazione delle immagini, il riconoscimento facciale e la classificazione del testo. Sebbene non richieda una grande quantità di dati per produrre un modello utilizzabile, non può essere utilizzato per soluzioni estremamente complesse.

Analogamente, un colpo di apprendimento utilizza ancora meno dati. Tuttavia, ha alcune utili applicazioni per il riconoscimento facciale. Ad esempio, si potrebbe confrontare una foto d'identità fornita dal passaporto con l'immagine di una persona attraverso una fotocamera. Ciò richiede solo dati già presenti e non necessita di un ampio database di informazioni.

Apprendimento a colpo zero è una prospettiva inizialmente confusa. Come possono funzionare gli algoritmi di apprendimento automatico senza dati iniziali? I sistemi Zero Shot ML osservano un soggetto e utilizzano le informazioni su quell'oggetto per prevedere in quale classificazione potrebbero ricadere. Questo è possibile per gli umani. Ad esempio, un essere umano che non aveva mai visto una tigre prima ma aveva visto un gatto domestico sarebbe probabilmente in grado di identificare la tigre come una specie di animale felino.

Sebbene gli oggetti osservati non vengano visualizzati durante l'addestramento, l'algoritmo ML può comunque classificare gli oggetti osservati in categorie. Questo è molto utile per la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti, l'elaborazione del linguaggio naturale e altre attività.

Un notevole esempio di applicazione di apprendimento a breve termine è la scoperta di farmaci. In questo caso, il modello viene addestrato per ricercare nuove molecole e rilevare quelle utili che possono essere aggiunte a nuovi farmaci. Le nuove molecole che non sono state sottoposte a studi clinici possono essere tossiche o inefficaci, quindi è fondamentale addestrare il modello utilizzando un numero ridotto di campioni.

Apprendimento automatico: una potenza verso il futuro

Con la scienza dei dati e l'apprendimento automatico, le industrie stanno diventando sempre più avanzate di giorno in giorno. In alcuni casi, ciò ha reso la tecnologia necessaria per rimanere competitiva. Tuttavia, l'utilizzo di questa tecnologia da solo non può che portarci lontano. Abbiamo bisogno di innovare per raggiungere obiettivi in ​​modi nuovi e unici per puntare davvero un angolo nel mercato e irrompere in nuovi futuri che in precedenza si pensava fossero fantascienza.

Ogni obiettivo richiede metodi diversi per essere raggiunto. Parlare con esperti di ciò che è meglio per la tua azienda può aiutarti a capire quali tecnologie, come l'apprendimento automatico, possono migliorare l'efficienza della tua attività e aiutarti a raggiungere la tua visione di supportare i tuoi clienti.

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