Podobnie jak wiele innych rewolucyjnych technologii współczesnych, uczenie maszynowe było kiedyś science fiction. Jednak jego zastosowania w rzeczywistych branżach ogranicza tylko nasza wyobraźnia. W 2021 r. ostatnie innowacje w uczeniu maszynowym sprawiły, że wiele zadań stało się bardziej wykonalnych, wydajnych i precyzyjnych niż kiedykolwiek wcześniej.
Oparte na nauce o danych, uczenie maszynowe ułatwia nam życie. Odpowiednio przeszkoleni mogą wykonywać zadania wydajniej niż człowiek.
Zrozumienie możliwości i najnowszych innowacji technologii ML jest ważne dla firm, aby mogły nakreślić kurs na najbardziej efektywne sposoby prowadzenia działalności. Ważne jest również, aby być na bieżąco, aby utrzymać konkurencyjność w branży.
Modele uczenia maszynowego przeszły długą drogę, zanim zostały przyjęte do produkcji.
W tym artykule omówimy najnowsze innowacje w technologii uczenia maszynowego w 2021 roku wraz z różnymi przykładami korzyści, jakie ta technologia może przynieść Tobie i Twojej firmie.
Trend nr 1: Uczenie maszynowe bez kodu
Chociaż większość uczenia maszynowego jest obsługiwana i konfigurowana za pomocą kodu komputerowego, nie zawsze tak jest. Uczenie maszynowe bez kodu to sposób programowania aplikacji ML bez konieczności przechodzenia przez długie i żmudne procesy wstępnego przetwarzania, modelowania, projektowania algorytmów, zbierania nowych danych, ponownego szkolenia, wdrażania i innych. Niektóre z głównych zalet to:
Szybka realizacja. Bez żadnego kodu potrzebnego do napisania lub potrzeby debugowania, większość czasu spędzonego będzie na uzyskiwaniu wyników zamiast na rozwoju.
Niższe koszty. Ponieważ automatyzacja eliminuje potrzebę dłuższego czasu opracowywania, duże zespoły zajmujące się analizą danych nie są już potrzebne.
Prostota: ML bez kodu jest łatwiejszy w użyciu dzięki uproszczonemu formatowi przeciągania i upuszczania.
Uczenie maszynowe bez kodu wykorzystuje dane wejściowe typu „przeciągnij i upuść”, aby uprościć proces w następujący sposób:
- Zacznij od danych o zachowaniu użytkownika
- Przeciągnij i upuść dane treningowe
- Użyj pytania w prostym języku angielskim
- Oceń wyniki
- Wygeneruj raport prognozy
Ponieważ znacznie upraszcza to proces uczenia maszynowego, poświęcenie czasu na zostanie ekspertem nie jest konieczne. Chociaż sprawia to, że aplikacje do uczenia maszynowego są bardziej dostępne dla programistów, nie zastępuje bardziej zaawansowanych i dopracowanych projektów.
Może się jednak nadawać do prostych projektów predykcyjnych analizy danych, takich jak zyski detaliczne, dynamiczne ceny i wskaźniki zatrzymania pracowników.
Algorytmy bez kodu są najlepszym wyborem dla mniejszych firm, których nie stać na utrzymanie zespołu analityków danych. Chociaż przypadki użycia są ograniczone, ML bez kodu jest doskonałym wyborem do analizowania danych i przewidywania w czasie bez dużego rozwoju lub wiedzy specjalistycznej.
Trend nr 2: TinyML
W świecie coraz bardziej napędzanym przez rozwiązania IoT, TinyML pojawia się w miksie. Chociaż istnieją aplikacje do uczenia maszynowego na dużą skalę, ich użyteczność jest dość ograniczona. Często konieczne są aplikacje na mniejszą skalę. Może minąć trochę czasu, zanim żądanie internetowe wyśle dane do dużego serwera, aby zostały przetworzone przez algorytm uczenia maszynowego, a następnie odesłane. Zamiast tego bardziej pożądanym podejściem może być używanie programów ML na urządzeniach brzegowych.
Uruchamiając programy ML na mniejszą skalę na urządzeniach brzegowych IoT, możemy osiągnąć mniejsze opóźnienia, mniejsze zużycie energii, niższą wymaganą przepustowość i zapewnić prywatność użytkowników. Ponieważ dane nie muszą być wysyłane do centrum przetwarzania danych, opóźnienia, przepustowość i zużycie energii są znacznie zmniejszone. Zachowana jest również prywatność, ponieważ obliczenia są wykonywane wyłącznie lokalnie.
Ta popularna innowacja ma wiele zastosowań w sektorach takich jak konserwacja predykcyjna dla ośrodków przemysłowych, branża opieki zdrowotnej, rolnictwo i nie tylko. Branże te wykorzystują urządzenia IoT z algorytmami TinyML do śledzenia i przewidywania zebranych danych. Na przykład, Słoneczna panika komar to projekt IoT, który wykorzystuje TinyML do pomiaru obecności komarów w czasie rzeczywistym. Może to generować systemy wczesnego ostrzegania przed epidemiami chorób, na przykład z powodu komarów.
Trend 3: AutoML
Podobny w celu do ML bez kodu, AutoML ma na celu ułatwienie programistom tworzenia aplikacji do uczenia maszynowego. Ponieważ uczenie maszynowe staje się coraz bardziej przydatne w różnych branżach, istnieje duże zapotrzebowanie na gotowe rozwiązania. Auto-ML ma na celu wypełnienie luki poprzez zapewnienie dostępnego i prostego rozwiązania, które nie polega na ekspertach ML.
Naukowcy zajmujący się danymi pracujący nad projektami uczenia maszynowego muszą skoncentrować się na wstępnym przetwarzaniu danych, opracowywaniu funkcji, modelowaniu, projektowaniu sieci neuronowych, jeśli w projekcie jest zaangażowane uczenie głębokie, przetwarzaniu końcowym i analizie wyników. Ponieważ te zadania są bardzo złożone, AutoML zapewnia uproszczenie dzięki użyciu szablonów.
Przykładem tego jest AutoGluon, gotowe rozwiązanie do obsługi danych tekstowych, graficznych i tabelarycznych. Pozwala to programistom na szybkie tworzenie prototypów rozwiązań do uczenia głębokiego i uzyskiwanie prognoz bez potrzeby korzystania z ekspertów z dziedziny nauki danych.
AutoML wprowadza do tabeli ulepszone narzędzia do etykietowania danych i umożliwia automatyczne dostrajanie architektur sieci neuronowych. Tradycyjnie etykietowanie danych było wykonywane ręcznie przez pracowników zewnętrznych. Stwarza to duże ryzyko z powodu błędu ludzkiego. Ponieważ AutoML trafnie automatyzuje większość procesu etykietowania, ryzyko błędu ludzkiego jest znacznie mniejsze. Zmniejsza to również koszty pracy, pozwalając firmom znacznie bardziej skoncentrować się na analizie danych. Ponieważ AutoML zmniejsza tego rodzaju koszty, analiza danych, sztuczna inteligencja i inne rozwiązania staną się tańsze i bardziej dostępne dla firm na rynku.
Innym przykładem działania AutoML jest OpenAI DALL-E i CLIP (kontrastywny obraz językowy przedtreningowy) modele. Te dwa modele łączą tekst i obrazy, aby tworzyć nowe projekty wizualne na podstawie opisu tekstowego. Jednym z pierwszych przykładów tego w działaniu jest to, jak można wykorzystać modele do generowania obrazów na podstawie wejściowego opisu „fotel w kształcie awokado”. Technologia ta ma wiele ciekawych zastosowań, takich jak tworzenie oryginalnych zdjęć do SEO artykułów, tworzenie makiet nowych produktów oraz szybkie generowanie pomysłów produktowych.
Trend 4: Zarządzanie operacjonalizacją uczenia maszynowego (MLOps)
Machine Learning Operationalization Management (MLOps) to praktyka opracowywania oprogramowania do uczenia maszynowego z naciskiem na niezawodność i wydajność. To nowatorski sposób na ulepszenie sposobu opracowywania rozwiązań uczenia maszynowego, aby były bardziej przydatne dla firm.
Uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję można rozwijać za pomocą tradycyjnych dyscyplin programistycznych, ale unikalne cechy tej technologii oznaczają, że może być lepiej dopasowana do innej strategii. MLOps zapewnia nową formułę, która łączy rozwój systemów ML i wdrażanie systemów ML w jedną spójną metodę.
Jednym z powodów, dla których MLOps jest konieczny, jest to, że mamy do czynienia z coraz większą ilością danych na większą skalę, co wymaga większego stopnia automatyzacji. Jednym z głównych elementów MLOps jest cykl życia systemów, wprowadzony przez dyscyplinę DevOps.
Zrozumienie cyklu życia systemów ML jest niezbędne do zrozumienia znaczenia MLOps.
- Zaprojektuj model w oparciu o cele biznesowe
- Pozyskiwanie, przetwarzanie i przygotowywanie danych do modelu ML
- Trenuj i dostosowuj model ML
- Sprawdź poprawność modelu ML
- Wdróż oprogramowanie ze zintegrowanym modelem
- Monitoruj i restartuj proces, aby ulepszyć model ML
Jedną z zalet MLOps jest to, że może łatwo adresować systemy o dużej skali. Trudno jest poradzić sobie z tymi problemami na większą skalę ze względu na małe zespoły zajmujące się analizą danych, luki w komunikacji wewnętrznej między zespołami, zmieniające się cele i nie tylko.
Kiedy stosujemy projektowanie ukierunkowane na cele biznesowe, możemy lepiej gromadzić dane i wdrażać rozwiązania ML w całym procesie. Rozwiązania te muszą zwracać szczególną uwagę na trafność danych, tworzenie funkcji, czyszczenie, znajdowanie odpowiednich hostów usług w chmurze oraz łatwość uczenia modeli po wdrożeniu w środowisku produkcyjnym.
Zmniejszając zmienność oraz zapewniając spójność i niezawodność, MLOps może być doskonałym rozwiązaniem dla przedsiębiorstw na dużą skalę.
Kubernetes to narzędzie DevOps, które okazało się wydajne w przydzielaniu zasobów sprzętowych dla obciążeń AI/ML, a mianowicie pamięci, procesora CPU, procesora graficznego i magazynu. Kubernetes implementuje automatyczne skalowanie i zapewnia optymalizację zasobów obliczeniowych w czasie rzeczywistym.
Trend nr 5: Pełne uczenie głębokie
Szerokie rozpowszechnienie ram głębokiego uczenia się i potrzeb biznesowych, aby móc włączyć rozwiązania uczenia głębokiego do produktów, doprowadziło do pojawienia się dużego zapotrzebowania na „pełne uczenie głębokie”.
Co to jest pełne uczenie głębokie? Wyobraźmy sobie, że masz wysoko wykwalifikowanych inżynierów głębokiego uczenia się, którzy już stworzyli dla Ciebie jakiś fantazyjny model głębokiego uczenia się. Ale zaraz po stworzeniu modelu głębokiego uczenia to tylko kilka plików, które nie są połączone ze światem zewnętrznym, w którym mieszkają Twoi użytkownicy.
W następnym kroku inżynierowie muszą umieścić model uczenia głębokiego w pewnej infrastrukturze:
- Backend w chmurze
- Aplikacja mobilna
- Niektóre urządzenia brzegowe (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano itp.)
Zapotrzebowanie na pełne uczenie głębokie skutkuje tworzeniem bibliotek i struktur, które pomagają inżynierom zautomatyzować niektóre zadania związane z wysyłką (takie jak chitra projekt) oraz kursy edukacyjne, które pomagają inżynierom szybko dostosować się do nowych potrzeb biznesowych (np. open source pełne uczenie głębokie projektowanie).
Trend nr 6: Ogólne sieci przeciwników (GAN)
Technologia GAN to sposób na tworzenie silniejszych rozwiązań dla wdrożeń, takich jak rozróżnianie różnych rodzajów obrazów. Generatywne sieci neuronowe wytwarzają próbki, które muszą być sprawdzane przez sieci dyskryminacyjne, które wyrzucają niechcianą wygenerowaną zawartość. Podobnie jak oddziały rządowe, General Adversarial Networks oferują kontrolę i równowagę procesu oraz zwiększają dokładność i niezawodność.
Należy pamiętać, że model dyskryminacyjny nie może opisywać kategorii, które jest mu dany. Może używać tylko prawdopodobieństwa warunkowego do rozróżniania próbek między dwiema lub większą liczbą kategorii. Modele generatywne skupiają się na tym, czym są te kategorie i rozkładają wspólne prawdopodobieństwo.
Przydatnym zastosowaniem tej technologii jest identyfikacja grup obrazów. Mając to na uwadze, możliwe są zadania na dużą skalę, takie jak usuwanie obrazów, wyszukiwanie podobnych obrazów i wiele innych. Innym ważnym zastosowaniem GAN jest zadanie generowania obrazu.
Trend nr 7: Nienadzorowane ML
Wraz z poprawą automatyzacji potrzebnych jest coraz więcej rozwiązań do analizy danych bez interwencji człowieka. Nienadzorowana ML to obiecujący trend dla różnych branż i przypadków użycia. Wiemy już z poprzednich technik, że maszyny nie mogą się uczyć w próżni. Muszą być w stanie zebrać nowe informacje i przeanalizować je pod kątem rozwiązania, które dostarczają. Jednak zazwyczaj wymaga to od naukowców zajmujących się danymi ludzkimi, aby wprowadzili te informacje do systemu.
Nienadzorowana ML skupia się na danych nieoznakowanych. Bez wskazówek od analityka danych nienadzorowane programy uczenia maszynowego muszą wyciągnąć własne wnioski. Można to wykorzystać do szybkiego badania struktur danych w celu zidentyfikowania potencjalnie użytecznych wzorców i wykorzystania tych informacji do usprawnienia i dalszej automatyzacji procesu decyzyjnego.
Jedną z technik, którą można wykorzystać do badania danych, jest grupowanie. Grupując punkty danych ze współdzielonymi funkcjami, programy uczenia maszynowego mogą wydajniej rozumieć zestawy danych i ich wzorce.
Trend nr 8: Uczenie się przez wzmacnianie
W uczeniu maszynowym istnieją trzy paradygmaty: uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem. W uczeniu ze wzmocnieniem system uczenia maszynowego uczy się na podstawie bezpośrednich doświadczeń ze swoim otoczeniem. Środowisko może używać systemu nagród/kar do przypisywania wartości obserwacjom, które widzi system ML. Ostatecznie system będzie chciał osiągnąć najwyższy poziom nagrody lub wartości, podobny do pozytywnego treningu wzmacniającego dla zwierząt.
Ma to ogromne zastosowanie w grach wideo i grach planszowych. Jednak gdy bezpieczeństwo jest krytyczną cechą aplikacji, wzmocnienie ML może nie być najlepszym pomysłem. Ponieważ algorytm wyciąga wnioski za pomocą przypadkowych działań, może celowo podejmować niebezpieczne decyzje w procesie uczenia się. Może to zagrażać użytkownikom, jeśli nie zostanie zaznaczone. Opracowywane są bezpieczniejsze systemy uczenia się przez wzmacnianie, które pomogą w rozwiązaniu tego problemu, uwzględniające bezpieczeństwo w swoich algorytmach.
Gdy uczenie się ze wzmocnieniem może wykonywać zadania w prawdziwym świecie bez wybierania niebezpiecznych lub szkodliwych działań, RL będzie o wiele bardziej pomocnym narzędziem w arsenale naukowców zajmujących się danymi.
Trend nr 9: Nauka kilku strzałów, jednego strzału i zerowego strzału
Zbieranie danych jest niezbędne w przypadku praktyk uczenia maszynowego. Jest to jednak również jedno z najbardziej żmudnych zadań i może być obarczone błędem, jeśli zostanie wykonane nieprawidłowo. Wydajność algorytmu uczenia maszynowego w dużej mierze zależy od jakości i typu dostarczanych danych. Model wyszkolony do rozpoznawania różnych ras psów domowych wymagałby nowego szkolenia klasyfikatorów, aby rozpoznawać i kategoryzować dzikie wilki.
Nauka niewielu strzałów skupia się na ograniczonych danych. Chociaż ma to ograniczenia, ma różne zastosowania w dziedzinach takich jak klasyfikacja obrazów, rozpoznawanie twarzy i klasyfikacja tekstu. Chociaż nie wymaga dużej ilości danych do stworzenia użytecznego modelu, nie można go wykorzystać do bardzo złożonych rozwiązań.
Podobnie, nauka jednym strzałem wykorzystuje jeszcze mniej danych. Ma jednak kilka przydatnych aplikacji do rozpoznawania twarzy. Na przykład można porównać dostarczone zdjęcie paszportowe z wizerunkiem osoby widzianym w aparacie. Wymaga to tylko danych, które już są obecne i nie wymaga dużej bazy danych.
Nauka zerowego strzału jest początkowo mylącą perspektywą. Jak algorytmy uczenia maszynowego mogą działać bez danych początkowych? Systemy Zero shot ML obserwują podmiot i wykorzystują informacje o tym obiekcie, aby przewidzieć, do jakiej klasyfikacji mogą się wpisać. To jest możliwe dla ludzi. Na przykład człowiek, który nigdy wcześniej nie widział tygrysa, ale widział kota domowego, prawdopodobnie byłby w stanie zidentyfikować tygrysa jako jakiegoś rodzaju kotowatego zwierzęcia.
Chociaż obserwowane obiekty nie są widoczne podczas uczenia, algorytm ML może nadal klasyfikować obserwowane obiekty do kategorii. Jest to bardzo przydatne do klasyfikacji obrazów, wykrywania obiektów, przetwarzania języka naturalnego i innych zadań.
Znakomitym przykładem zastosowania uczenia się za pomocą kilku strzałów jest odkrywanie leków. W tym przypadku model jest szkolony do badania nowych cząsteczek i wykrywania użytecznych, które można dodać do nowych leków. Nowe molekuły, które nie przeszły badań klinicznych, mogą być toksyczne lub nieskuteczne, dlatego kluczowe jest przeszkolenie modelu przy użyciu niewielkiej liczby próbek.
Uczenie maszynowe: wkraczanie w przyszłość
Dzięki nauce o danych i uczeniu maszynowemu branże z dnia na dzień stają się coraz bardziej zaawansowane. W niektórych przypadkach sprawiło to, że technologia jest niezbędna do utrzymania konkurencyjności. Jednak samo korzystanie z tej technologii może nas zaprowadzić tylko do tej pory. Musimy wprowadzać innowacje, aby osiągać cele w nowatorski i wyjątkowy sposób, aby naprawdę zagłębić się w rynek i wkroczyć w nowe przyszłości, które wcześniej uważano za science fiction.
Każdy cel wymaga innych metod do osiągnięcia. Rozmowa z ekspertami o tym, co jest najlepsze dla Twojej firmy, może pomóc Ci zrozumieć, jakie technologie, takie jak uczenie maszynowe, mogą poprawić efektywność Twojej firmy i pomóc w realizacji Twojej wizji wspierania klientów.
PlatonAi. Nowa koncepcja sieci Web3. Wzmocniona analiza danych.
Kliknij tutaj, aby uzyskać dostęp.
Źródło: https://www.iotforall.com/machine-learning-trends-to-impact-business-in-2021-2022
