Net als veel andere revolutionaire technologieën van de moderne tijd, was machine learning ooit sciencefiction. De toepassingen ervan in echte industrieën worden echter alleen beperkt door onze verbeeldingskracht. In 2021 hebben recente innovaties op het gebied van machine learning veel taken haalbaarder, efficiënter en nauwkeuriger gemaakt dan ooit tevoren.

Aangedreven door datawetenschap, machine learning maakt ons leven gemakkelijker. Als ze goed zijn opgeleid, kunnen ze taken efficiënter uitvoeren dan een mens.

Inzicht in de mogelijkheden en recente innovaties van ML-technologie is belangrijk voor bedrijven, zodat ze een koers kunnen uitstippelen voor de meest efficiënte manier van zakendoen. Het is ook belangrijk om up-to-date te blijven om het concurrentievermogen in de industrie te behouden.

Machine learning-modellen hebben een lange weg afgelegd voordat ze in productie werden genomen.

In dit artikel bespreken we de nieuwste innovaties op het gebied van machine learning-technologie in 2021 met verschillende voorbeelden van hoe deze technologie u en uw bedrijf ten goede kan komen.

Trend #1: Machinaal leren zonder code

Hoewel veel van machine learning wordt afgehandeld en ingesteld met behulp van computercode, is dit niet langer altijd het geval. Machine learning zonder code is een manier om ML-applicaties te programmeren zonder de lange en moeizame processen van voorverwerking, modellering, het ontwerpen van algoritmen, het verzamelen van nieuwe gegevens, omscholing, implementatie en meer. Enkele van de belangrijkste voordelen zijn:

Snelle implementatie. Zonder dat er code hoeft te worden geschreven of debuggen nodig is, wordt de meeste tijd besteed aan het behalen van resultaten in plaats van aan ontwikkeling.

Lagere kosten. Omdat automatisering een langere ontwikkeltijd overbodig maakt, zijn grote datawetenschapsteams niet langer nodig.

Eenvoud: No-code ML is gemakkelijker te gebruiken vanwege het simplistische formaat voor slepen en neerzetten.

No-code machine learning maakt gebruik van slepen en neerzetten om het proces te vereenvoudigen tot het volgende:

• Begin met gegevens over gebruikersgedrag
• Trainingsgegevens slepen en neerzetten
• Gebruik een vraag in gewoon Engels
• Evalueer de resultaten
• Een voorspellingsrapport genereren

Omdat dit het machine learning-proces aanzienlijk vereenvoudigt, is het niet nodig om de tijd te nemen om een ​​expert te worden. Hoewel dit machine learning-applicaties toegankelijker maakt voor ontwikkelaars, is het geen vervanging voor meer geavanceerde en genuanceerde projecten.

Het kan echter geschikt zijn voor voorspellende projecten voor eenvoudige gegevensanalyse, zoals retailwinsten, dynamische prijzen en retentiepercentages van werknemers.

No-code-algoritmen zijn de beste keuze voor kleinere bedrijven die het zich niet kunnen veroorloven om een ​​team van datawetenschappers in dienst te houden. Hoewel de gebruiksscenario's beperkt zijn, is ML zonder code een uitstekende keuze voor het analyseren van gegevens en het maken van voorspellingen in de loop van de tijd zonder veel ontwikkeling of expertise.

Trend #2: TinyML

In een wereld die steeds meer wordt aangedreven door IoT-oplossingen, maakt TinyML zijn weg naar de mix. Hoewel er grootschalige machine learning-toepassingen bestaan, is hun bruikbaarheid vrij beperkt. Kleinere toepassingen zijn vaak nodig. Het kan even duren voordat een webverzoek gegevens naar een grote server verzendt voordat het wordt verwerkt door een machine learning-algoritme en vervolgens wordt teruggestuurd. In plaats daarvan zou een meer wenselijke benadering kunnen zijn om ML-programma's op edge-apparaten te gebruiken.

Door ML-programma's op kleinere schaal op IoT-edge-apparaten uit te voeren, kunnen we een lagere latentie, een lager stroomverbruik, een lagere vereiste bandbreedte en de privacy van de gebruiker garanderen. Omdat de gegevens niet naar een dataverwerkingscentrum hoeven te worden gestuurd, worden latentie, bandbreedte en stroomverbruik aanzienlijk verminderd. De privacy wordt ook gehandhaafd omdat de berekeningen volledig lokaal worden gemaakt.

Deze trending innovatie heeft veel toepassingen in sectoren zoals voorspellend onderhoud voor industriële centra, gezondheidszorg, landbouw en meer. Deze industrieën gebruiken IoT-apparaten met TinyML-algoritmen om verzamelde gegevens bij te houden en voorspellingen te doen. Bijvoorbeeld, Solar Scare Mug is een IoT-project dat TinyML gebruikt om de aanwezigheid van muggen in realtime te meten. Dit kan vroegtijdige waarschuwingssystemen genereren voor ziekte-epidemieën door bijvoorbeeld muggen.

Trend #3: AutoML

In doelstelling vergelijkbaar met ML zonder code, AutoML heeft tot doel het bouwen van machine learning-applicaties toegankelijker te maken voor ontwikkelaars. Omdat machine learning steeds nuttiger is geworden in verschillende industrieën, is er veel vraag naar kant-en-klare oplossingen. Auto-ML wil de kloof overbruggen door een toegankelijke en eenvoudige oplossing te bieden die niet afhankelijk is van de ML-experts.

Gegevenswetenschappers die aan machine learning-projecten werken, moeten zich concentreren op het voorbewerken van de gegevens, het ontwikkelen van functies, het modelleren, het ontwerpen van neurale netwerken als deep learning is betrokken bij het project, nabewerking en resultaatanalyse. Aangezien deze taken zeer complex zijn, biedt AutoML vereenvoudiging door het gebruik van sjablonen.

Een voorbeeld hiervan is AutoGluon, een kant-en-klare oplossing voor tekst, afbeeldingen en tabelgegevens. Hierdoor kunnen ontwikkelaars snel prototypes van deep learning-oplossingen maken en voorspellingen krijgen zonder dat er experts op het gebied van datawetenschap nodig zijn.

AutoML brengt verbeterde tools voor het labelen van gegevens naar de tafel en maakt de mogelijkheid van automatische afstemming van neurale netwerkarchitecturen mogelijk. Traditioneel werd het labelen van gegevens handmatig gedaan door uitbestede arbeid. Dit brengt een groot risico met zich mee door menselijke fouten. Omdat AutoML een groot deel van het etiketteringsproces op gepaste wijze automatiseert, is het risico op menselijke fouten veel kleiner. Dit verlaagt ook de arbeidskosten, waardoor bedrijven veel sterker kunnen focussen op data-analyse. Omdat AutoML dit soort kosten verlaagt, worden data-analyse, kunstmatige intelligentie en andere oplossingen goedkoper en toegankelijker voor bedrijven in de markt.

Een ander voorbeeld van AutoML in actie is OpenAI's DALL-E en CLIP (contrastieve taalbeeld pre-training) modellen. Deze twee modellen combineren tekst en afbeeldingen om nieuwe visuele ontwerpen te creëren op basis van een op tekst gebaseerde beschrijving. Een van de eerste voorbeelden hiervan in actie is hoe de modellen kunnen worden gebruikt om afbeeldingen te genereren op basis van de invoerbeschrijving "fauteuil in de vorm van een avocado". Deze technologie heeft veel interessante toepassingen, zoals het maken van originele afbeeldingen voor artikel-SEO, het maken van mockups van nieuwe producten en het snel genereren van productideeën.

Trend #4: Machine Learning Operationalisatie Management (MLops)

Machine Learning Operationalization Management (MLOps) is een praktijk voor het ontwikkelen van machine learning-softwareoplossingen met een focus op betrouwbaarheid en efficiëntie. Dit is een nieuwe manier om de manier waarop machine learning-oplossingen worden ontwikkeld te verbeteren om ze nuttiger te maken voor bedrijven.

Machine learning en AI kunnen worden ontwikkeld met traditionele ontwikkelingsdisciplines, maar door de unieke eigenschappen van deze technologie is deze mogelijk beter geschikt voor een andere strategie. MLops biedt een nieuwe formule die de ontwikkeling van ML-systemen en de implementatie van ML-systemen combineert in één consistente methode.

Een van de redenen waarom MLOps nodig is, is dat we te maken hebben met steeds meer data op grotere schaal, wat een grotere mate van automatisering vereist. Een van de belangrijkste elementen van MLOps is de levenscyclus van systemen, geïntroduceerd door de DevOps-discipline.

Het begrijpen van de levenscyclus van ML-systemen is essentieel om het belang van MLOps te begrijpen.

1. Ontwerp een model op basis van bedrijfsdoelen
2. Gegevens verwerven, verwerken en voorbereiden voor het ML-model
3. ML-model trainen en afstemmen
4. Valideer ML-model
5. Implementeer de softwareoplossing met geïntegreerd model
6. Bewaak en herstart het proces om het ML-model te verbeteren

Een van de voordelen van MLOps is dat het gemakkelijk schaalsystemen kan aanspreken. Het is moeilijk om deze problemen op grotere schaal aan te pakken vanwege kleine datawetenschapsteams, hiaten in de interne communicatie tussen teams, veranderende doelstellingen en meer.

Wanneer we gebruik maken van een bedrijfsdoelgericht ontwerp, kunnen we tijdens het hele proces beter gegevens verzamelen en ML-oplossingen implementeren. Deze oplossingen moeten veel aandacht besteden aan gegevensrelevantie, het maken van functies, het opschonen, het vinden van geschikte cloudservicehosts en het gemak van modeltraining na implementatie in een productieomgeving.

Door de variabiliteit te verminderen en consistentie en betrouwbaarheid te garanderen, kan MLOps een geweldige oplossing zijn voor ondernemingen op grote schaal.

Kubernetes is een DevOps-tool die is bewezen efficiënt te zijn voor het toewijzen van hardwarebronnen voor AI/ML-workloads, namelijk geheugen, CPU, GPU en opslag. Kubernetes implementeert automatisch schalen en biedt realtime optimalisatie van computerbronnen.

Trend #5: Full-stack diep leren

Brede verspreiding van deep learning-frameworks en zakelijke behoeften om deep learning-oplossingen in producten op te nemen, leidde tot de opkomst van een grote vraag naar "full-stack deep learning".

Wat is full-stack diep leren? Stel je voor dat je hooggekwalificeerde deep learning-engineers hebt die al een mooi deep learning-model voor je hebben gemaakt. Maar direct na de creatie van het deep learning-model zijn het slechts een paar bestanden die niet zijn verbonden met de buitenwereld waar uw gebruikers wonen.

Als volgende stap moeten ingenieurs het deep learning-model in een infrastructuur verpakken:

• Backend op een cloud
• Mobiele applicatie
• Sommige edge-apparaten (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano, enz.)

De vraag naar full-stack deep learning resulteert in het creëren van bibliotheken en frameworks die technici helpen bij het automatiseren van bepaalde verzendtaken (zoals de chitra project doet) en opleidingscursussen die ingenieurs helpen zich snel aan te passen aan nieuwe zakelijke behoeften (zoals open source volledige stackdeeplearning projecten).

Trend #6: Algemene vijandige netwerken (GAN)

GAN-technologie is een manier om sterkere oplossingen voor implementaties te produceren, zoals het maken van onderscheid tussen verschillende soorten afbeeldingen. Generatieve neurale netwerken produceren samples die moeten worden gecontroleerd door discriminerende netwerken die ongewenste gegenereerde inhoud weggooien. Net als bij de overheid, bieden General Adversarial Networks checks and balances voor het proces en verhogen ze de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid.

Het is belangrijk om te onthouden dat een discriminerend model geen categorieën kan beschrijven die het krijgt. Het kan alleen voorwaardelijke waarschijnlijkheid gebruiken om steekproeven tussen twee of meer categorieën te onderscheiden. Generatieve modellen richten zich op wat deze categorieën zijn en verdelen gezamenlijke waarschijnlijkheid.

Een nuttige toepassing van deze technologie is het identificeren van groepen afbeeldingen. Met dit in gedachten zijn grootschalige taken zoals het verwijderen van afbeeldingen, het zoeken naar vergelijkbare afbeeldingen en meer mogelijk. Een andere belangrijke toepassing van GAN's is: taak voor het genereren van afbeeldingen.

Trend #7: ML zonder toezicht

Naarmate de automatisering verbetert, zijn er steeds meer datawetenschapsoplossingen nodig zonder menselijke tussenkomst. Unsupervised ML is een trend die veelbelovend is voor verschillende industrieën en gebruiksscenario's. Van eerdere technieken weten we al dat machines niet in een vacuüm kunnen leren. Ze moeten in staat zijn om nieuwe informatie op te nemen en die gegevens te analyseren voor de oplossing die ze bieden. Dit vereist echter meestal menselijke datawetenschappers om die informatie in het systeem in te voeren.

Unsupervised ML richt zich op niet-gelabelde gegevens. Zonder begeleiding van een datawetenschapper moeten niet-gecontroleerde machine learning-programma's hun eigen conclusies trekken. Dit kan worden gebruikt om snel datastructuren te bestuderen om potentieel bruikbare patronen te identificeren en deze informatie te gebruiken om de besluitvorming te verbeteren en verder te automatiseren.

Een techniek die kan worden gebruikt om gegevens te onderzoeken is clustering. Door datapunten te groeperen met gedeelde functies, kunnen machine learning-programma's datasets en hun patronen efficiënter begrijpen.

Trend #8: Versterkend leren

In machine learning zijn er drie paradigma's: begeleid leren, niet-gesuperviseerd leren en versterkend leren. Bij versterkend leren leert het machine learning-systeem van directe ervaringen met zijn omgeving. De omgeving kan een beloning/strafsysteem gebruiken om waarde toe te kennen aan de waarnemingen die het ML-systeem ziet. Uiteindelijk zal het systeem het hoogste niveau van beloning of waarde willen bereiken, vergelijkbaar met positieve bekrachtigingstraining voor dieren.

Dit heeft veel toepassing in videogames en bordspel-AI. Wanneer veiligheid echter een cruciaal kenmerk van de toepassing is, is wapening ML misschien niet het beste idee. Omdat het algoritme met willekeurige acties tot conclusies komt, kan het tijdens het leerproces opzettelijk onveilige beslissingen nemen. Dit kan gebruikers in gevaar brengen als dit niet is aangevinkt. Er zijn veiligere leersystemen voor versterking in ontwikkeling om dit probleem te verhelpen en die rekening houden met veiligheid voor hun algoritmen.

Zodra versterkingsleren taken in de echte wereld kan voltooien zonder gevaarlijke of schadelijke acties te kiezen, zal RL een veel nuttiger hulpmiddel zijn in het arsenaal van een datawetenschapper.

Trend #9: Lessen met weinig schot, één schot en nul schot

Gegevensverzameling is essentieel voor machine learning-praktijken. Het is echter ook een van de meest vervelende taken en kan onderhevig zijn aan fouten als het verkeerd wordt uitgevoerd. De prestaties van het machine learning-algoritme zijn sterk afhankelijk van de kwaliteit en het type gegevens dat wordt verstrekt. Een model dat is getraind om verschillende rassen van gedomesticeerde honden te herkennen, zou een nieuwe classificatietraining nodig hebben om wilde wolven te herkennen en te categoriseren.

Weinig shot learning richt zich op beperkte gegevens. Hoewel dit beperkingen heeft, heeft het verschillende toepassingen op gebieden zoals beeldclassificatie, gezichtsherkenning en tekstclassificatie. Hoewel het handig is om niet veel gegevens te hebben om een ​​bruikbaar model te produceren, kan het niet worden gebruikt voor extreem complexe oplossingen.

Evenzo eenmalig leren gebruikt nog minder data. Het heeft echter enkele handige toepassingen voor gezichtsherkenning. Men zou bijvoorbeeld een verstrekte pasfoto kunnen vergelijken met het beeld van een persoon door een camera. Dit vereist alleen gegevens die al aanwezig zijn en heeft geen grote database met informatie nodig.

Nul-shot leren is een aanvankelijk verwarrend vooruitzicht. Hoe kunnen machine learning-algoritmen functioneren zonder initiële gegevens? Zero shot ML-systemen observeren een onderwerp en gebruiken informatie over dat object om te voorspellen in welke classificatie ze kunnen vallen. Dit is mogelijk voor mensen. Een mens die nog nooit eerder een tijger had gezien, maar wel een huiskat had gezien, zou de tijger bijvoorbeeld waarschijnlijk kunnen identificeren als een soort katachtig dier.

Hoewel de waargenomen objecten tijdens de training niet worden gezien, kan het ML-algoritme waargenomen objecten nog steeds in categorieën indelen. Dit is erg handig voor beeldclassificatie, objectdetectie, natuurlijke taalverwerking en andere taken.

Een opmerkelijk voorbeeld van een leertoepassing in een paar schoten is het ontdekken van geneesmiddelen. In dit geval wordt het model getraind om nieuwe moleculen te onderzoeken en bruikbare moleculen te detecteren die in nieuwe medicijnen kunnen worden toegevoegd. Nieuwe moleculen die geen klinische proeven hebben ondergaan, kunnen toxisch of ineffectief zijn, dus het is van cruciaal belang om het model te trainen met een klein aantal monsters.

Machine learning: de toekomst tegemoet

Met datawetenschap en machine learning worden industrieën met de dag geavanceerder. In sommige gevallen heeft dit de technologie nodig gemaakt om concurrerend te blijven. Het alleen gebruiken van deze technologie kan ons echter alleen tot nu toe brengen. We moeten innoveren om doelen op nieuwe en unieke manieren te bereiken om echt een hoek in de markt te spelen en nieuwe toekomsten binnen te dringen die voorheen als sciencefiction werden beschouwd.

Elke doelstelling vereist verschillende methoden om te bereiken. Door met experts te praten over wat het beste is voor uw bedrijf, kunt u begrijpen welke technologieën, zoals machine learning, de efficiëntie van uw bedrijf kunnen verbeteren en u kunnen helpen uw visie op het ondersteunen van uw klanten te verwezenlijken.

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.

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