La fel ca multe alte tehnologii revoluționare ale zilei moderne, învățarea automată a fost cândva știință ficțiune. Cu toate acestea, aplicațiile sale în industriile din lumea reală sunt limitate doar de imaginația noastră. În 2021, inovațiile recente în învățarea automată au făcut o mulțime de sarcini mai fezabile, mai eficiente și mai precise decât oricând.

Susținut de știința datelor, masina de învățare ne face viața mai ușoară. Când sunt instruiți corespunzător, ei pot îndeplini sarcinile mai eficient decât un om.

Înțelegerea posibilităților și inovațiilor recente ale tehnologiei ML este importantă pentru companii, astfel încât acestea să poată planifica un curs pentru cele mai eficiente moduri de a-și desfășura afacerea. De asemenea, este important să fii la curent pentru a menține competitivitatea în industrie.

Modelele de învățare automată au parcurs un drum lung înainte de a fi adoptate în producție.

În acest articol, vom discuta despre cele mai recente inovații în tehnologia învățării automate în 2021, cu diverse exemple despre modul în care această tehnologie vă poate aduce beneficii dvs. și afacerii dvs.

Trend #1: Învățare automată fără cod

Deși o mare parte din învățarea automată este gestionată și configurată folosind codul computerului, acest lucru nu mai este întotdeauna cazul. Învățarea automată fără cod este o modalitate de programare a aplicațiilor ML fără a fi nevoie să treacă prin procesele lungi și dificile de preprocesare, modelare, proiectare de algoritmi, colectare de date noi, reinstruire, implementare și multe altele. Unele dintre principalele avantaje sunt:

Implementare rapidă. Fără să fie nevoie să fie scris vreun cod sau să fie nevoie de depanare, cea mai mare parte a timpului petrecut va fi pentru obținerea de rezultate în loc de dezvoltare.

Costuri mai mici. Deoarece automatizarea elimină necesitatea unui timp de dezvoltare mai lung, echipele mari de știință a datelor nu mai sunt necesare.

Simplitate: ML fără cod este mai ușor de utilizat datorită formatului simplist de glisare și plasare.

Învățarea automată fără cod folosește intrări drag and drop pentru a simplifica procesul în următoarele:

• Începeți cu datele despre comportamentul utilizatorului
• Trageți și plasați datele de antrenament
• Folosiți o întrebare în limba engleză simplă
• Evaluează rezultatele
• Generați un raport de predicție

Deoarece acest lucru simplifică foarte mult procesul de învățare automată, nu este necesar să vă acordați timp pentru a deveni expert. Deși acest lucru face aplicațiile de învățare automată mai accesibile dezvoltatorilor, nu este un substitut pentru proiecte mai avansate și mai nuanțate.

Cu toate acestea, poate fi potrivit pentru proiecte predictive simple de analiză a datelor, cum ar fi profiturile retail, prețurile dinamice și ratele de păstrare a angajaților.

Algoritmii fără cod sunt cea mai bună alegere pentru companiile mai mici care nu își pot permite să mențină o echipă de cercetători ai datelor. Deși cazurile sale de utilizare sunt limitate, ML fără cod este o alegere excelentă pentru analiza datelor și pentru a face predicții în timp, fără o mare cantitate de dezvoltare sau expertiză.

Trend #2: TinyML

Într-o lume din ce în ce mai condusă de soluții IoT, TinyML își face loc în mix. Deși există aplicații de învățare automată la scară largă, capacitatea de utilizare a acestora este destul de limitată. Aplicații la scară mai mică sunt adesea necesare. Poate dura timp pentru ca o solicitare web să trimită date către un server mare pentru ca acestea să fie procesate de un algoritm de învățare automată și apoi trimise înapoi. În schimb, o abordare mai dezirabilă ar putea fi utilizarea programelor ML pe dispozitive de vârf.

Prin rularea programelor ML la scară mai mică pe dispozitive IoT edge, putem obține o latență mai mică, un consum mai mic de energie, o lățime de bandă necesară mai mică și să asigurăm confidențialitatea utilizatorilor. Deoarece datele nu trebuie trimise către un centru de procesare a datelor, latența, lățimea de bandă și consumul de energie sunt mult reduse. De asemenea, confidențialitatea este menținută, deoarece calculele sunt efectuate în întregime local.

Această inovație în tendințe are o mulțime de aplicații în sectoare precum întreținerea predictivă pentru centre industriale, industriile de sănătate, agricultură și multe altele. Aceste industrii utilizează dispozitive IoT cu algoritmi TinyML pentru a urmări și a face predicții asupra datelor colectate. De exemplu, țânțar sperietor solar este un proiect IoT care folosește TinyML pentru a măsura prezența țânțarilor în timp real. Acest lucru poate genera sisteme de avertizare timpurie pentru epidemiile de boli de la țânțari, de exemplu.

Trend #3: AutoML

Similar ca obiectiv cu ML fără cod, AutoML își propune să facă construirea aplicațiilor de învățare automată mai accesibilă pentru dezvoltatori. Deoarece învățarea automată a devenit din ce în ce mai utilă în diverse industrii, soluțiile standard au fost la mare căutare. Auto-ML își propune să reducă decalajul oferind o soluție accesibilă și simplă, care nu se bazează pe experții ML.

Oamenii de știință de date care lucrează la proiecte de învățare automată trebuie să se concentreze pe preprocesarea datelor, dezvoltarea de caracteristici, modelarea, proiectarea rețelelor neuronale dacă în proiect este implicată învățarea profundă, postprocesarea și analiza rezultatelor. Deoarece aceste sarcini sunt foarte complexe, AutoML oferă simplificare prin utilizarea șabloanelor.

Un exemplu în acest sens este AutoGluon, o soluție disponibilă pentru text, imagini și date tabulare. Acest lucru le permite dezvoltatorilor să prototipeze rapid soluții de deep learning și să obțină predicții fără a fi nevoie de experți în știința datelor.

AutoML aduce instrumente îmbunătățite de etichetare a datelor și permite posibilitatea de reglare automată a arhitecturilor de rețele neuronale. În mod tradițional, etichetarea datelor a fost făcută manual de către forță de muncă externalizată. Acest lucru aduce un mare risc din cauza erorii umane. Deoarece AutoML automatizează în mod adecvat o mare parte a procesului de etichetare, riscul de eroare umană este mult mai mic. Acest lucru reduce, de asemenea, costurile cu forța de muncă, permițând companiilor să se concentreze mult mai mult pe analiza datelor. Deoarece AutoML reduce aceste tipuri de costuri, analiza datelor, inteligența artificială și alte soluții vor deveni mai ieftine și mai accesibile companiilor de pe piață.

Un alt exemplu de AutoML în acțiune este OpenAI DALL-E și CLIP (preantrenamentul imaginii limbajului contrastant) modele. Aceste două modele combină text și imagini pentru a crea noi modele vizuale dintr-o descriere bazată pe text. Unul dintre primele exemple ale acestui lucru în acțiune este modul în care modelele pot fi folosite pentru a genera imagini pe baza descrierii de intrare „fotoliu în formă de avocado”. Această tehnologie are multe aplicații interesante, precum crearea de imagini originale pentru SEO articole, crearea de machete de produse noi și generarea rapidă de idei de produse.

Tendința #4: Managementul operaționalizării învățării automate (MLOps)

Managementul operaționalizării învățării automate (MLOps) este o practică de dezvoltare a soluțiilor software de învățare automată cu accent pe fiabilitate și eficiență. Acesta este un mod nou de a îmbunătăți modul în care soluțiile de învățare automată sunt dezvoltate pentru a le face mai utile pentru companii.

Învățarea automată și IA pot fi dezvoltate cu discipline de dezvoltare tradiționale, dar trăsăturile unice ale acestei tehnologii înseamnă că poate fi mai potrivită pentru o strategie diferită. MLOps oferă o nouă formulă care combină dezvoltarea sistemelor ML și implementarea sistemelor ML într-o singură metodă consecventă.

Unul dintre motivele pentru care MLOps este necesar este că avem de-a face cu tot mai multe date la scară mai mare, ceea ce necesită grade mai mari de automatizare. Unul dintre elementele majore ale MLOps este ciclul de viață al sistemelor, introdus de disciplina DevOps.

Înțelegerea ciclului de viață al sistemelor ML este esențială pentru înțelegerea importanței MLOps.

1. Proiectați un model bazat pe obiectivele de afaceri
2. Achiziționați, procesați și pregătiți date pentru modelul ML
3. Antrenați și reglați modelul ML
4. Validați modelul ML
5. Implementați soluția software cu model integrat
6. Monitorizați și reporniți procesul pentru a îmbunătăți modelul ML

Unul dintre avantajele MLOps este că se poate adresa cu ușurință sistemelor de scară. Este dificil să faceți față acestor probleme la scară mai mare din cauza echipelor mici de știință a datelor, a lacunelor în comunicarea internă între echipe, a obiectivelor în schimbare și multe altele.

Atunci când utilizăm designul care pune în primul rând obiectivul de afaceri, putem colecta mai bine date și putem implementa soluții ML pe parcursul întregului proces. Aceste soluții trebuie să acorde o atenție deosebită relevanței datelor, creării de caracteristici, curățării, găsirii gazdelor de servicii cloud adecvate și ușurinței instruirii modelului după implementarea într-un mediu de producție.

Prin reducerea variabilității și asigurarea coerenței și fiabilității, MLOps poate fi o soluție excelentă pentru întreprinderile la scară.

Kubernetes este un instrument DevOps care s-a dovedit a fi eficient pentru alocarea resurselor hardware pentru sarcinile de lucru AI/ML, și anume memorie, CPU, GPU și stocare. Kubernetes implementează scalarea automată și oferă optimizarea resurselor de calcul în timp real.

Tendința #5: Învățare profundă completă

Răspândirea pe scară largă a cadrelor de învățare profundă și afacerile trebuie să poată include soluții de învățare profundă în produse a condus la apariția unei cereri mari de „învățare profundă full-stack”.

Ce este învățare profundă full-stack? Să ne imaginăm că aveți ingineri de învățare profundă cu înaltă calificare care au creat deja un model de învățare profundă fantezist pentru dvs. Dar imediat după crearea modelului de învățare profundă sunt doar câteva fișiere care nu sunt conectate la lumea exterioară în care locuiesc utilizatorii tăi.

Ca următor pas, inginerii trebuie să înglobeze modelul de deep learning într-o infrastructură:

• Backend pe un nor
• Aplicatie de mobil
• Unele dispozitive de vârf (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano etc.)

Cererea de deep learning full-stack are ca rezultat crearea de biblioteci și cadre care ajută inginerii să automatizeze unele sarcini de expediere (cum ar fi chitra proiectul face) și cursuri de educație care îi ajută pe ingineri să se adapteze rapid la noile nevoi de afaceri (cum ar fi open source fullstackdeelearning proiecte).

Trend #6: General Adversarial Networks (GAN)

Tehnologia GAN este o modalitate de a produce soluții mai puternice pentru implementări, cum ar fi diferențierea între diferitele tipuri de imagini. Rețelele neuronale generative produc mostre care trebuie verificate de rețele discriminatorii care aruncă conținutul generat nedorit. Similar cu ramurile guvernamentale, General Adversarial Networks oferă verificări și echilibre procesului și sporesc acuratețea și fiabilitatea.

Este important să ne amintim că un model discriminativ nu poate descrie categoriile pe care le oferă. Poate folosi doar probabilitatea condiționată pentru a diferenția eșantioanele între două sau mai multe categorii. Modelele generative se concentrează pe ceea ce sunt aceste categorii și distribuie probabilitatea comună.

O aplicație utilă a acestei tehnologii este pentru identificarea grupurilor de imagini. Având în vedere acest lucru, sunt posibile activități la scară largă, cum ar fi eliminarea imaginilor, căutarea de imagini similare și multe altele. O altă aplicație importantă a GAN-urilor este sarcina de generare a imaginii.

Trend #7: ML nesupravegheat

Pe măsură ce automatizarea se îmbunătățește, sunt necesare din ce în ce mai multe soluții pentru știința datelor fără intervenția umană. ML nesupravegheat este o tendință care arată promițătoare pentru diverse industrii și cazuri de utilizare. Știm deja din tehnicile anterioare că mașinile nu pot învăța în vid. Ei trebuie să fie capabili să ia informații noi și să analizeze acele date pentru soluția pe care o oferă. Cu toate acestea, acest lucru necesită de obicei ca oamenii de știință de date umane să introducă acele informații în sistem.

ML nesupravegheat se concentrează pe datele neetichetate. Fără îndrumarea unui cercetător de date, programele de învățare automată nesupravegheate trebuie să tragă propriile concluzii. Acesta poate fi folosit pentru a studia rapid structurile de date pentru a identifica tipare potențial utile și pentru a utiliza aceste informații pentru a îmbunătăți și automatiza în continuare luarea deciziilor.

O tehnică care poate fi folosită pentru a investiga datele este gruparea. Prin gruparea punctelor de date cu funcții partajate, programele de învățare automată pot înțelege mai eficient seturile de date și modelele acestora.

Trend #8: Învățare prin consolidare

În învățarea automată, există trei paradigme: învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea prin întărire. În învățarea prin consolidare, sistemul de învățare automată învață din experiențele directe cu mediul său. Mediul poate folosi un sistem de recompensă/pedeapsă pentru a atribui valoare observațiilor pe care le vede sistemul ML. În cele din urmă, sistemul va dori să atingă cel mai înalt nivel de recompensă sau valoare, similar antrenamentului de întărire pozitivă pentru animale.

Acest lucru are o mare aplicație în jocurile video și jocurile de masă AI. Cu toate acestea, atunci când siguranța este o caracteristică critică a aplicației, armarea ML poate să nu fie cea mai bună idee. Deoarece algoritmul ajunge la concluzii cu acțiuni aleatorii, poate lua în mod deliberat decizii nesigure în procesul de învățare. Acest lucru poate pune în pericol utilizatorii dacă nu este bifat. Există sisteme de învățare prin întărire mai sigure în dezvoltare pentru a ajuta cu această problemă, care iau în considerare siguranța pentru algoritmii lor.

Odată ce învățarea prin consolidare poate finaliza sarcini în lumea reală fără a alege acțiuni periculoase sau dăunătoare, RL va fi un instrument mult mai util în arsenalul unui cercetător de date.

Tendința #9: Învățare cu câteva lovituri, o singură lovitură și zero

Colectarea datelor este esențială pentru practicile de învățare automată. Cu toate acestea, este, de asemenea, una dintre cele mai obositoare sarcini și poate fi supusă unor erori dacă este făcută incorect. Performanța algoritmului de învățare automată depinde în mare măsură de calitatea și tipul datelor furnizate. Un model antrenat să recunoască diferite rase de câini domestici ar avea nevoie de o nouă pregătire pentru clasificatori pentru a recunoaște și a clasifica lupii sălbatici.

Învățarea în câteva fotografii se concentrează pe date limitate. Deși acest lucru are limitări, are diverse aplicații în domenii precum clasificarea imaginilor, recunoașterea facială și clasificarea textului. Deși nu necesită o cantitate mare de date pentru a produce un model utilizabil este util, acesta nu poate fi utilizat pentru soluții extrem de complexe.

De asemenea, învăţare dintr-o singură lovitură folosește și mai puține date. Cu toate acestea, are câteva aplicații utile pentru recunoașterea facială. De exemplu, s-ar putea compara o fotografie de identitate a pașaportului furnizată cu imaginea unei persoane printr-o cameră. Acest lucru necesită doar date care sunt deja prezente și nu necesită o bază de date mare de informații.

Învățare zero shot este o perspectivă inițial confuză. Cum pot funcționa algoritmii de învățare automată fără date inițiale? Sistemele zero shot ML observă un subiect și folosesc informații despre acel obiect pentru a prezice în ce clasificare se pot încadra. Acest lucru este posibil pentru oameni. De exemplu, un om care nu a văzut niciodată un tigru înainte, dar a văzut o pisică de casă, ar fi probabil capabil să identifice tigrul ca fiind un fel de animal felin.

Deși obiectele observate nu sunt văzute în timpul antrenamentului, algoritmul ML poate încă clasifica obiectele observate în categorii. Acest lucru este foarte util pentru clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor, procesarea limbajului natural și alte sarcini.

Un exemplu remarcabil de aplicație de învățare cu câteva lovituri este descoperirea de medicamente. În acest caz, modelul este antrenat pentru a cerceta noi molecule și a le detecta pe cele utile care pot fi adăugate în noi medicamente. Noile molecule care nu au trecut prin studii clinice pot fi toxice sau ineficiente, așa că este crucial să antrenăm modelul folosind un număr mic de mostre.

Învățare automată: puterea în viitor

Cu știința datelor și învățarea automată, industriile devin din ce în ce mai avansate pe zi ce trece. În unele cazuri, acest lucru a făcut ca tehnologia să fie necesară pentru a rămâne competitivă. Cu toate acestea, utilizarea acestei tehnologii pe cont propriu ne poate duce doar atât de departe. Trebuie să inovăm pentru a atinge obiective în moduri noi și unice pentru a pune cu adevărat un colț pe piață și a pătrunde în noi viitori despre care se credea anterior a fi science fiction.

Fiecare obiectiv necesită metode diferite de atins. Discuția cu experți despre ceea ce este mai bine pentru compania dvs. vă poate ajuta să înțelegeți ce tehnologii, cum ar fi învățarea automată, pot îmbunătăți eficiența afacerii dvs. și vă pot ajuta să vă îndepliniți viziunea de a vă sprijini clienții.

PlatoAi. Web3 Reimaginat. Inteligența datelor amplificată.
Faceți clic aici pentru a accesa.

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