Как и многие другие революционные технологии современности, машинное обучение когда-то было научной фантастикой. Однако его применение в реальных отраслях промышленности ограничено только нашим воображением. В 2021 году последние инновации в области машинного обучения сделали множество задач более выполнимыми, эффективными и точными, чем когда-либо прежде.

На основе науки о данных, обучение с помощью машины делает нашу жизнь проще. При правильном обучении они могут выполнять задачи более эффективно, чем человек.

Понимание возможностей и последних инноваций технологии машинного обучения важно для предприятий, чтобы они могли проложить курс для наиболее эффективных способов ведения своего бизнеса. Также важно быть в курсе последних событий, чтобы поддерживать конкурентоспособность в отрасли.

Модели машинного обучения прошли долгий путь, прежде чем были внедрены в производство.

В этой статье мы обсудим последние инновации в технологии машинного обучения в 2021 году с различными примерами того, как эта технология может принести пользу вам и вашему бизнесу.

Тенденция № 1: машинное обучение без кода

Хотя большая часть машинного обучения обрабатывается и настраивается с помощью компьютерного кода, это уже не всегда так. Машинное обучение без кода — это способ программирования приложений машинного обучения без долгих и трудоемких процессов предварительной обработки, моделирования, разработки алгоритмов, сбора новых данных, переобучения, развертывания и многого другого. Некоторые из основных преимуществ:

Быстрая реализация. Без необходимости написания кода или необходимости отладки большая часть времени будет потрачена на получение результатов, а не на разработку.

Более низкие затраты. Поскольку автоматизация устраняет необходимость в более длительном времени разработки, больше не нужны большие группы специалистов по обработке и анализу данных.

Простота: ML без кода проще в использовании из-за его упрощенного формата перетаскивания.

Машинное обучение без кода использует перетаскивание входных данных, чтобы упростить процесс до следующего:

• Начните с данных о поведении пользователей
• Перетащите тренировочные данные
• Используйте вопрос на простом английском языке
• Оцените результаты
• Создать прогнозный отчет

Поскольку это значительно упрощает процесс машинного обучения, нет необходимости тратить время на то, чтобы стать экспертом. Хотя это делает приложения машинного обучения более доступными для разработчиков, это не заменяет более сложные и тонкие проекты.

Однако он может подойти для прогнозных проектов простого анализа данных, таких как розничная прибыль, динамическое ценообразование и показатели удержания сотрудников.

Алгоритмы без кода — лучший выбор для небольших компаний, которые не могут позволить себе содержать команду специалистов по данным. Хотя его варианты использования ограничены, машинное обучение без кода — отличный выбор для анализа данных и прогнозирования с течением времени без особых разработок или опыта.

Тренд № 2: TinyML

В мире, который все больше зависит от решений IoT, TinyML становится все более популярным. Несмотря на то, что широкомасштабные приложения для машинного обучения существуют, их удобство использования весьма ограничено. Часто необходимы приложения меньшего масштаба. Для веб-запроса может потребоваться время, чтобы отправить данные на большой сервер, чтобы они были обработаны алгоритмом машинного обучения, а затем отправлены обратно. Вместо этого более желательным подходом может быть использование программ машинного обучения на периферийных устройствах.

Запуская программы машинного обучения меньшего масштаба на периферийных устройствах IoT, мы можем добиться меньшей задержки, меньшего энергопотребления, меньшей требуемой полосы пропускания и обеспечить конфиденциальность пользователей. Поскольку данные не нужно отправлять в центр обработки данных, задержка, пропускная способность и энергопотребление значительно сокращаются. Конфиденциальность также поддерживается, поскольку вычисления производятся исключительно локально.

Эта трендовая инновация находит широкое применение в таких секторах, как диагностическое обслуживание промышленных центров, здравоохранение, сельское хозяйство и т. д. Эти отрасли используют устройства IoT с алгоритмами TinyML для отслеживания и прогнозирования собранных данных. Например, Солнечный комар — это проект IoT, который использует TinyML для измерения присутствия комаров в режиме реального времени. Это может создать системы раннего предупреждения об эпидемиях заболеваний, например, от комаров.

Тенденция № 3: AutoML

По своей цели аналогичен машинному обучению без кода, AutoML стремится сделать создание приложений машинного обучения более доступным для разработчиков. Поскольку машинное обучение становится все более полезным в различных отраслях, готовые решения пользуются большим спросом. Auto-ML стремится восполнить этот пробел, предоставляя доступное и простое решение, не зависящее от экспертов по машинному обучению.

Специалисты по данным, работающие над проектами машинного обучения, должны сосредоточиться на предварительной обработке данных, разработке функций, моделировании, проектировании нейронных сетей, если в проекте задействовано глубокое обучение, постобработке и анализе результатов. Поскольку эти задачи очень сложны, AutoML упрощает их за счет использования шаблонов.

Примером этого является АвтоГлюон, готовое решение для текстовых, графических и табличных данных. Это позволяет разработчикам быстро создавать прототипы решений для глубокого обучения и получать прогнозы, не прибегая к помощи экспертов по науке о данных.

AutoML предлагает улучшенные инструменты маркировки данных и обеспечивает возможность автоматической настройки архитектур нейронных сетей. Традиционно маркировка данных выполнялась вручную сторонними работниками. Это влечет за собой большой риск из-за человеческой ошибки. Поскольку AutoML умело автоматизирует большую часть процесса маркировки, риск человеческой ошибки намного ниже. Это также снижает трудозатраты, позволяя компаниям уделять больше внимания анализу данных. Поскольку AutoML снижает такие затраты, анализ данных, искусственный интеллект и другие решения станут дешевле и доступнее для компаний на рынке.

Еще один пример AutoML в действии — OpenAI. ДАЛЛ-И и КЛИП (контрастное языковое изображение перед обучением) модели. Эти две модели объединяют текст и изображения для создания новых визуальных дизайнов на основе текстового описания. Одним из первых примеров этого в действии является то, как модели можно использовать для создания изображений на основе входного описания «кресло в форме авокадо». Эта технология имеет много интересных применений, таких как создание оригинальных изображений для SEO статей, создание макетов новых продуктов и быстрое генерирование идей продукта.

Тенденция № 4: Управление эксплуатацией машинного обучения (MLOPs)

Управление эксплуатацией машинного обучения (MLOps) — это практика разработки программных решений для машинного обучения с упором на надежность и эффективность. Это новый способ улучшить разработку решений для машинного обучения, чтобы сделать их более полезными для бизнеса.

Машинное обучение и ИИ можно разрабатывать с помощью традиционных дисциплин разработки, но уникальные черты этой технологии означают, что она может лучше подходить для другой стратегии. млн операций в секунду предоставляет новую формулу, которая объединяет разработку систем ML и развертывание систем ML в единый согласованный метод.

Одна из причин, почему MLOps необходимы, заключается в том, что мы имеем дело со все большим количеством данных в больших масштабах, что требует большей степени автоматизации. Одним из основных элементов MLOps является жизненный цикл системы, представленный дисциплиной DevOps.

Понимание жизненного цикла систем машинного обучения необходимо для понимания важности MLOps.

1. Разработка модели на основе бизнес-целей
2. Собирайте, обрабатывайте и подготавливайте данные для модели ML
3. Обучайте и настраивайте модель машинного обучения
4. Проверить модель машинного обучения
5. Разверните программное решение с интегрированной моделью
6. Отслеживайте и перезапускайте процесс, чтобы улучшить модель машинного обучения.

Одним из преимуществ MLOps является то, что он может легко работать с масштабируемыми системами. Решить эти проблемы в больших масштабах сложно из-за небольших групп специалистов по обработке и анализу данных, пробелов во внутренней коммуникации между командами, меняющихся целей и многого другого.

Когда мы используем дизайн, ориентированный на бизнес-цели, мы можем лучше собирать данные и внедрять решения ML на протяжении всего процесса. Эти решения должны уделять пристальное внимание релевантности данных, созданию функций, очистке, поиску подходящих хостов облачных служб и простоте обучения модели после развертывания в производственной среде.

Уменьшая изменчивость и обеспечивая согласованность и надежность, MLOps может стать отличным решением для крупных предприятий.

Kubernetes — это инструмент DevOps, который доказал свою эффективность при распределении аппаратных ресурсов для рабочих нагрузок AI/ML, а именно памяти, ЦП, графического процессора и хранилища. Kubernetes реализует автоматическое масштабирование и обеспечивает оптимизацию вычислительных ресурсов в реальном времени.

Тенденция № 5: Глубокое обучение с полным стеком

Широкое распространение фреймворков глубокого обучения и потребность бизнеса в возможности включать решения для глубокого обучения в продукты привели к возникновению большого спроса на «глубокое обучение с полным стеком».

Что такое полное глубокое обучение? Давайте представим, что у вас есть высококвалифицированные инженеры по глубокому обучению, которые уже создали для вас какую-то причудливую модель глубокого обучения. Но сразу после создания модели глубокого обучения это всего лишь несколько файлов, не связанных с внешним миром, в котором живут ваши пользователи.

В качестве следующего шага инженеры должны внедрить модель глубокого обучения в некоторую инфраструктуру:

• Бэкенд в облаке
• Мобильное приложение
• Некоторые периферийные устройства (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano и т. д.)

Спрос на глубокое обучение с полным стеком приводит к созданию библиотек и фреймворков, которые помогают инженерам автоматизировать некоторые задачи доставки (например, читра делает проект) и образовательные курсы, которые помогают инженерам быстро адаптироваться к новым потребностям бизнеса (например, полный стекглубокое обучение проекты).

Тенденция № 6: Общие состязательные сети (GAN)

технология ГАН — это способ создания более надежных решений для таких реализаций, как различение различных типов изображений. Генеративные нейронные сети производят образцы, которые должны быть проверены дискриминационными сетями, которые отбрасывают нежелательный сгенерированный контент. Подобно ветвям власти, General Adversarial Networks предлагают систему сдержек и противовесов для процесса и повышают точность и надежность.

Важно помнить, что дискриминантная модель не может описывать заданные ей категории. Он может использовать только условную вероятность, чтобы различать выборки между двумя или более категориями. Генеративные модели фокусируются на том, что представляют собой эти категории, и распределяют совместную вероятность.

Полезным применением этой технологии является идентификация групп изображений. Имея это в виду, возможны крупномасштабные задачи, такие как удаление изображений, поиск похожих изображений и многое другое. Еще одним важным применением GAN является задача генерации изображения.

Тенденция № 7: машинное обучение без присмотра

По мере совершенствования автоматизации требуется все больше и больше решений для обработки данных без вмешательства человека. Неконтролируемое машинное обучение — это перспективная тенденция для различных отраслей и вариантов использования. Мы уже знаем из предыдущих методов, что машины не могут учиться в вакууме. Они должны иметь возможность получать новую информацию и анализировать эти данные для решения, которое они предлагают. Однако для этого обычно требуется, чтобы ученые-данные вводили эту информацию в систему.

Неконтролируемое машинное обучение фокусируется на неразмеченных данных. Без руководства специалиста по данным неконтролируемые программы машинного обучения должны делать собственные выводы. Это можно использовать для быстрого изучения структур данных, выявления потенциально полезных шаблонов и использования этой информации для улучшения и дальнейшей автоматизации процесса принятия решений.

Одним из методов, который можно использовать для исследования данных, является кластеризация. Группируя точки данных с общими функциями, программы машинного обучения могут более эффективно понимать наборы данных и их закономерности.

Тренд № 8: Обучение с подкреплением

В машинном обучении есть три парадигмы: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. При обучении с подкреплением система машинного обучения учится на непосредственном опыте взаимодействия с окружающей средой. Окружающая среда может использовать систему вознаграждения/наказания, чтобы присваивать ценность наблюдениям, которые видит система машинного обучения. В конечном счете, система захочет достичь наивысшего уровня вознаграждения или ценности, подобно дрессировке с положительным подкреплением для животных.

Это имеет большое применение в видеоиграх и настольных играх AI. Однако, когда безопасность является критически важной функцией приложения, машинное обучение с подкреплением может быть не лучшей идеей. Поскольку алгоритм приходит к выводам со случайными действиями, в процессе обучения он может намеренно принимать небезопасные решения. Это может поставить под угрозу пользователей, если оставить их без внимания. Для решения этой проблемы разрабатываются более безопасные системы обучения с подкреплением, которые учитывают безопасность своих алгоритмов.

Как только обучение с подкреплением сможет выполнять задачи в реальном мире, не выбирая опасных или вредных действий, RL станет гораздо более полезным инструментом в арсенале специалиста по данным.

Тенденция № 9: обучение с небольшим количеством шагов, с одним выстрелом и без него

Сбор данных необходим для практики машинного обучения. Тем не менее, это также одна из самых утомительных задач, и при ее неправильном выполнении могут возникнуть ошибки. Производительность алгоритма машинного обучения сильно зависит от качества и типа предоставляемых данных. Модель, обученная распознавать различные породы домашних собак, потребует нового обучения классификатору, чтобы распознавать и классифицировать диких волков.

Обучение с небольшим количеством выстрелов фокусируется на ограниченных данных. Хотя у этого есть ограничения, у него есть различные приложения в таких областях, как классификация изображений, распознавание лиц и классификация текста. Хотя для создания пригодной для использования модели полезно не требовать большого количества данных, ее нельзя использовать для чрезвычайно сложных решений.

Кроме того, обучение одним выстрелом использует еще меньше данных. Тем не менее, у него есть несколько полезных приложений для распознавания лиц. Например, можно сравнить предоставленную фотографию паспортного удостоверения с изображением человека через камеру. Для этого требуются только те данные, которые уже имеются, и не требуется большая база данных информации.

Обучение с нулевым выстрелом изначально запутанная перспектива. Как алгоритмы машинного обучения могут работать без исходных данных? Системы машинного обучения Zero Shot наблюдают за объектом и используют информацию об этом объекте, чтобы предсказать, к какой классификации он может попасть. Это возможно для человека. Например, человек, который никогда раньше не видел тигра, но видел домашнюю кошку, вероятно, сможет идентифицировать тигра как какое-то кошачье животное.

Хотя наблюдаемые объекты не видны во время обучения, алгоритм ML все же может классифицировать наблюдаемые объекты по категориям. Это очень полезно для классификации изображений, обнаружения объектов, обработки естественного языка и других задач.

Замечательным примером приложения для обучения в несколько приемов является открытие лекарств. В этом случае модель обучают исследовать новые молекулы и обнаруживать полезные, которые можно добавлять в новые лекарства. Новые молекулы, не прошедшие клинические испытания, могут быть токсичными или неэффективными, поэтому очень важно обучать модель на небольшом количестве образцов.

Машинное обучение: шаг в будущее

Благодаря науке о данных и машинному обучению отрасли с каждым днем ​​становятся все более и более продвинутыми. В некоторых случаях это сделало технологию необходимой для сохранения конкурентоспособности. Тем не менее, использование этой технологии само по себе может только продвинуть нас до сих пор. Нам необходимо внедрять инновации для достижения целей новыми и уникальными способами, чтобы по-настоящему закрепиться на рынке и прорваться в новое будущее, которое раньше считалось фантастикой.

Каждая цель требует различных методов для достижения. Разговор с экспертами о том, что лучше для вашей компании, может помочь вам понять, какие технологии, такие как машинное обучение, могут повысить эффективность вашего бизнеса и помочь вам реализовать свое видение поддержки ваших клиентов.

PlatoAi. Web3 в новом свете. Расширенный анализ данных.
Щелкните здесь, чтобы получить доступ.

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