By Rachel Roumeliotis

Yapay zekanın (AI) işletmelerin çalışma şeklini değiştirdiği ve uzun vadede bir işletmeye ne kadar yardımcı olabileceği gerçeğini hepimiz kabullendik. Geçtiğimiz birkaç yılda bu anlayış, yapay zeka teknolojilerini deneyen, değerlendiren ve şimdi bunu özellikle üretim dağıtımlarında kullanan şirketlerin sayısında bir artışa neden oldu.

Elbette kuruluşlar yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) gibi yeni teknolojileri benimsediğinde yavaş yavaş yeni alanların teknolojiden nasıl etkilenebileceğini düşünmeye başlıyorlar. Bu, üretim ve lojistik, üretim, BT ve müşteri hizmetleri dahil olmak üzere birçok sektörü kapsayabilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanımı işletmelerin işleyişinde ve farklı şekillerde kullanılabilecekleri şekilde kökleşmiş hale geldiğinde kuruluşlar, gelişen ihtiyaçlara uyum sağlamalarına yardımcı olacak yeni bilgiler kazanabilecektir.

O'Reilly'nin öğrenme platformunu derinlemesine inceleyerek, teknoloji ve iş dünyası liderlerinin bilmesi gereken farklı trendler ve konular hakkında çeşitli bilgiler keşfedilebilir. Bu onların işlerini daha iyi anlamalarını sağlayacak ve işletmelerinin gelişmeye devam etmesini sağlayacaktır.

Son birkaç ayda platformun kullanıcı kullanımını analiz ettik ve AI ve ML'de en popüler ve en çok aranan konuları keşfettik. Aşağıda bize AI ve ML'nin durumunun nerede olduğuna ve nihayetinde nereye doğru gittiğine dair daha geniş bir resim sunan en önemli bulgulardan bazılarını inceleyeceğiz.

Yapay zeka makine öğrenimindeki büyümeyi geride bırakıyor

Her şeyden önce analizimiz yapay zekaya olan ilginin nasıl artmaya devam ettiğine ışık tuttu. 2018 ile 2019 karşılaştırıldığında yapay zekaya katılım %58 arttı; bu, 5'da yalnızca %2019 artan çok daha büyük makine öğrenimi konusundaki büyümeyi çok geride bıraktı. Tüm yapay zeka ve makine öğrenimi konuları toplandığında, bu, tüm kullanımın yaklaşık %5'ini oluşturuyor. platformdaki etkinlik.

Bu, veri mühendisliği (kullanım etkinliğinin %8'i) ve veri bilimi (kullanım etkinliğinin %5'i) gibi üst düzey, köklü konulardan biraz daha az olsa da, bu konulara olan ilgi, veri biliminden %50 daha hızlı arttı. Veri yönetimi konularına olan ilginin azalması nedeniyle veri mühendisliği aslında aynı dönemde yaklaşık %8 oranında azaldı.

Ayrıca kuruluşların gelişmiş araç ve yöntemleri denediğine dair ilk işaretleri de keşfettik. Bulgularımız arasında denetimsiz öğrenme içeriğine katılım muhtemelen en ilginç olanlardan biridir. Denetimsiz öğrenmede, bir yapay zeka algoritması, önceden var olan etiketler veya sınıflandırmalar olmadan, minimum insan denetimi veya rehberliği ile bir veri kümesinde önceden tespit edilmemiş kalıpları aramak üzere eğitilir. Denetimsiz öğrenme konularının kullanımı 2018'de %53, 172'da ise %2019 arttı.

Peki bu büyümeyi yönlendiren şey nedir? Yöntemlerinin (kümeleme ve ilişkilendirme) ve uygulamalarının (sinir ağları) adları tanıdık olsa da denetimsiz öğrenme, çoğu kişi ve çoğu kullanım durumu için makine öğreniminin varsayılan stratejisi olarak hizmet eden denetimli öğrenme muadili kadar iyi anlaşılmamıştır. .

Denetimsiz öğrenme etkinliğindeki bu artış, muhtemelen, denetimli yöntemlerle kolaylıkla ele alınamayan kullanım durumlarıyla karşı karşıya kalan daha gelişmiş kullanıcıların terimin yanı sıra kullanımları, faydaları ve gereksinimleri hakkındaki aşinalık eksikliğinden kaynaklanmaktadır.

Ayrıca, denetimsiz öğrenmeyi destekleyen açık kaynaklı araçların, kitaplıkların ve eğitimlerin çeşitliliğinin yanı sıra, sinir ağlarında ve derin öğrenmede denetimsiz öğrenmenin gözle görülür başarısının da ilgimize yardımcı olması muhtemeldir.

Derin Öğrenmenin Dirilişi

Derin öğrenme 2019'da biraz azalsa da hâlâ tüm AI ve ML kullanımının %22'sini oluşturuyordu. Ayrıca başarısının, kullanılmayan veya ihmal edilen diğer bazı fikirlerin yeniden canlanmasına yardımcı olduğundan da şüpheleniyoruz. Bunun en büyük örneği pekiştirmeli öğrenmedir. Bu konu, 1,500'den bu yana %2017'ün üzerinde büyüyerek üstel bir büyüme yaşadı.

10'da etkileşim oranları %2019 düşerken bile, derin öğrenmenin kendisi, yapay zekayı değerlendiren şirketler arasında en popüler makine öğrenimi yöntemlerinden biri; birçok şirket, üretimdeki kullanım durumlarını desteklemek için bu tekniği seçiyor. Çoğu insanın halihazırda teknolojiyle aktif olarak ilgilenmesi nedeniyle derin öğrenme konularına katılım durağanlaşmış olabilir, bu da büyümenin yavaşlayabileceği anlamına gelebilir.

Doğal dil işleme, istikrarlı bir büyüme gösteren başka bir konudur. Büyüme oranı çok yüksek olmasa da (15'de %2018 ve 9'da %2019 büyüdü), doğal dil işleme, platformumuzdaki tüm AI ve ML kullanımının yaklaşık %12'sini oluşturuyor. Bu iki konunun son iki yılda yaşadığı önemli büyümeye rağmen, bu, denetimsiz öğrenmenin payının yaklaşık 6 katı ve takviyeli öğrenme kullanımının payının 5 katı civarındadır.

Ancak tüm AI/ML yöntemleri eşit şekilde ele alınmaz. Örneğin, sohbet robotlarına olan ilgi azalıyor gibi görünüyor; etkileşim 17'de %2018 ve 34'da %2019 azaldı. Bunun nedeni muhtemelen sohbet robotlarının yapay zekanın ilk uygulamalarından biri olması ve muhtemelen yapay zekanın göreceli olgunluğunun bir yansımasıdır. başvuru.

Denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenmeye artan katılım, kuruluşların gelişmiş analitik araç ve yöntemleriyle denemeler yaptığını gösteriyor. Bu araçlar ve teknikler, karar desteği, etkileşimli oyunlar ve gerçek zamanlı perakende öneri motorları dahil olmak üzere işletmelerin deneyebileceği ve yararlanabileceği yeni kullanım senaryolarının önünü açıyor. Kuruluşların sorunları çözmek, üretkenliği artırmak, süreçleri hızlandırmak ve yeni ürün ve hizmetler sunmak için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanmaya devam edeceğini ancak hayal edebiliyoruz.

Kuruluşlar analitik teknolojileri benimsedikçe kendileri ve dünyaları hakkında daha fazlasını keşfediyorlar. Özellikle makine öğreniminin benimsenmesi, bir kuruluşun her seviyesindeki insanları, bir kuruluşun kendisi hakkında bildiğini düşündüğü şeyleri sorgulayan sorular sormaya teşvik eder.

Makine öğrenimi ve yapay zeka ile kendimiz hakkında yeni, farklı ve bazen zor sorular sormayı öğrenirken bize yardımcı olacak yeni bilgi nesnelerini yüzeye çıkaracak şekilde makineler eğitiyoruz. Tüm göstergelere göre bu konuda bir miktar başarı elde ediyor gibiyiz. Geleceğin neler getireceğini kim bilebilir ama teknolojiler akıllandıkça daha da bağımlı hale geleceğimize şüphe yok.

Kaynak: https://www.fintechnews.org/the-future-growth-of-ai-and-ml/