Giống như nhiều công nghệ mang tính cách mạng khác của thời hiện đại, học máy từng là khoa học viễn tưởng. Tuy nhiên, các ứng dụng của nó trong các ngành công nghiệp thế giới thực chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng của chúng ta. Vào năm 2021, những đổi mới gần đây trong học máy đã làm cho rất nhiều nhiệm vụ trở nên khả thi, hiệu quả và chính xác hơn bao giờ hết.
Được hỗ trợ bởi khoa học dữ liệu, học máy làm cho cuộc sống của chúng tôi dễ dàng hơn. Khi được đào tạo đúng cách, họ có thể hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả hơn một con người.
Hiểu được các khả năng và những đổi mới gần đây của công nghệ ML là điều quan trọng đối với các doanh nghiệp để họ có thể vạch ra một lộ trình cho những cách thức hiệu quả nhất để tiến hành hoạt động kinh doanh của mình. Điều quan trọng là luôn cập nhật để duy trì khả năng cạnh tranh trong ngành.
Các mô hình học máy đã trải qua một chặng đường dài trước khi được đưa vào sản xuất.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về những cải tiến mới nhất trong công nghệ học máy vào năm 2021 với nhiều ví dụ khác nhau về cách công nghệ này có thể mang lại lợi ích cho bạn và doanh nghiệp của bạn.
Xu hướng # 1: Học máy không mã
Mặc dù phần lớn việc học máy được xử lý và thiết lập bằng mã máy tính, nhưng điều này không còn xảy ra nữa. Máy học không mã là một cách lập trình các ứng dụng ML mà không cần phải trải qua các quá trình xử lý trước, mô hình hóa, thiết kế thuật toán, thu thập dữ liệu mới, đào tạo lại, triển khai và hơn thế nữa. Một số lợi thế chính là:
Thực hiện nhanh chóng. Nếu không có bất kỳ mã nào cần được viết hoặc cần gỡ lỗi, phần lớn thời gian dành cho việc nhận kết quả thay vì phát triển.
Giá rẻ. Vì tự động hóa loại bỏ nhu cầu về thời gian phát triển lâu hơn, các nhóm khoa học dữ liệu lớn không còn cần thiết nữa.
Đơn giản: ML không mã dễ sử dụng hơn do định dạng kéo và thả đơn giản.
Máy học không mã sử dụng đầu vào kéo và thả để đơn giản hóa quy trình thành những điều sau:
- Bắt đầu với dữ liệu hành vi của người dùng
- Kéo và thả dữ liệu đào tạo
- Sử dụng một câu hỏi bằng tiếng Anh đơn giản
- Đánh giá kết quả
- Tạo báo cáo dự đoán
Vì điều này đơn giản hóa đáng kể quá trình học máy, nên việc dành thời gian để trở thành chuyên gia là không cần thiết. Mặc dù điều này làm cho các ứng dụng học máy dễ tiếp cận hơn với các nhà phát triển, nhưng nó không thể thay thế cho các dự án nâng cao và sắc thái hơn.
Tuy nhiên, nó có thể phù hợp với các dự án dự đoán phân tích dữ liệu đơn giản như lợi nhuận bán lẻ, định giá động và tỷ lệ giữ chân nhân viên.
Các thuật toán không mã là lựa chọn tốt nhất cho các công ty nhỏ hơn không đủ khả năng duy trì một nhóm các nhà khoa học dữ liệu. Mặc dù các trường hợp sử dụng của nó bị hạn chế, ML không mã là một lựa chọn tuyệt vời để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán theo thời gian mà không cần quá nhiều phát triển hoặc chuyên môn.
Xu hướng # 2: TinyML
Trong một thế giới ngày càng được thúc đẩy bởi các giải pháp IoT, TinyML đã tiến vào sự kết hợp. Trong khi các ứng dụng học máy quy mô lớn tồn tại, khả năng sử dụng của chúng khá hạn chế. Các ứng dụng quy mô nhỏ hơn thường là cần thiết. Có thể mất thời gian để một yêu cầu web gửi dữ liệu đến một máy chủ lớn để nó được xử lý bằng thuật toán học máy và sau đó được gửi lại. Thay vào đó, một cách tiếp cận mong muốn hơn có thể là sử dụng các chương trình ML trên các thiết bị cạnh.
Bằng cách chạy các chương trình ML quy mô nhỏ hơn trên các thiết bị IoT, chúng tôi có thể đạt được độ trễ thấp hơn, tiêu thụ điện năng thấp hơn, băng thông yêu cầu thấp hơn và đảm bảo quyền riêng tư của người dùng. Vì dữ liệu không cần phải gửi đến trung tâm xử lý dữ liệu, độ trễ, băng thông và mức tiêu thụ điện năng được giảm đáng kể. Quyền riêng tư cũng được duy trì vì các tính toán được thực hiện hoàn toàn tại địa phương.
Xu hướng đổi mới này có rất nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như bảo trì dự đoán cho các trung tâm công nghiệp, ngành chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp, v.v. Các ngành công nghiệp này sử dụng các thiết bị IoT với thuật toán TinyML để theo dõi và đưa ra dự đoán về dữ liệu thu thập được. Ví dụ, Muỗi sợ năng lượng mặt trời là một dự án IoT sử dụng TinyML để đo lường sự hiện diện của muỗi trong thời gian thực. Ví dụ, điều này có thể tạo ra các hệ thống cảnh báo sớm về dịch bệnh từ muỗi.
Xu hướng # 3: AutoML
Tương tự về mục tiêu đối với ML không mã, Tự động nhằm mục đích giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng học máy dễ tiếp cận hơn. Kể từ khi máy học ngày càng trở nên hữu ích hơn trong các ngành công nghiệp khác nhau, các giải pháp có sẵn ngày càng có nhu cầu cao. Auto-ML nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách bằng cách cung cấp một giải pháp dễ tiếp cận và đơn giản mà không phụ thuộc vào các chuyên gia ML.
Các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong các dự án học máy phải tập trung vào việc xử lý trước dữ liệu, phát triển các tính năng, mô hình hóa, thiết kế mạng nơ-ron nếu học sâu tham gia vào dự án, xử lý hậu kỳ và phân tích kết quả. Vì những tác vụ này rất phức tạp, AutoML cung cấp sự đơn giản hóa thông qua việc sử dụng các mẫu.
Một ví dụ về điều này là AutoGluon, một giải pháp có sẵn cho văn bản, hình ảnh và dữ liệu dạng bảng. Điều này cho phép các nhà phát triển nhanh chóng tạo mẫu các giải pháp học sâu và nhận dự đoán mà không cần đến các chuyên gia khoa học dữ liệu.
AutoML mang đến các công cụ ghi nhãn dữ liệu được cải tiến cho bảng và cho phép khả năng tự động điều chỉnh các kiến trúc mạng nơ-ron. Theo truyền thống, việc ghi nhãn dữ liệu được thực hiện thủ công bởi lao động thuê ngoài. Điều này mang lại rất nhiều rủi ro do lỗi của con người. Vì AutoML tự động hóa phần lớn quy trình ghi nhãn một cách khéo léo, nên nguy cơ mắc lỗi của con người thấp hơn nhiều. Điều này cũng làm giảm chi phí lao động, cho phép các công ty tập trung mạnh hơn nhiều vào phân tích dữ liệu. Vì AutoML làm giảm các loại chi phí này, phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và các giải pháp khác sẽ trở nên rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn đối với các công ty trên thị trường.
Một ví dụ khác về AutoML đang hoạt động là OpenAI's DALL-E và CLIP (đào tạo trước hình ảnh ngôn ngữ tương phản) các mô hình. Hai mô hình này kết hợp văn bản và hình ảnh để tạo ra các thiết kế trực quan mới từ mô tả dựa trên văn bản. Một trong những ví dụ ban đầu của việc này là cách các mô hình có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh dựa trên mô tả đầu vào “chiếc ghế bành hình quả bơ”. Công nghệ này có nhiều ứng dụng thú vị, chẳng hạn như tạo ảnh gốc để SEO bài viết, tạo mô hình sản phẩm mới và nhanh chóng tạo ra ý tưởng sản phẩm.
Xu hướng # 4: Quản lý vận hành máy học (MLOps)
Quản lý Vận hành Máy học (MLOps) là một hoạt động phát triển các giải pháp phần mềm máy học tập trung vào độ tin cậy và hiệu quả. Đây là một cách mới để cải tiến cách phát triển các giải pháp máy học để làm cho chúng hữu ích hơn cho các doanh nghiệp.
Học máy và AI có thể được phát triển với các ngành phát triển truyền thống, nhưng những đặc điểm độc đáo của công nghệ này có nghĩa là nó có thể phù hợp hơn với một chiến lược khác. MLOps cung cấp một công thức mới kết hợp phát triển hệ thống ML và triển khai hệ thống ML thành một phương pháp nhất quán duy nhất.
Một trong những lý do tại sao MLOps là cần thiết là chúng tôi đang xử lý ngày càng nhiều dữ liệu ở quy mô lớn hơn, đòi hỏi mức độ tự động hóa cao hơn. Một trong những yếu tố chính của MLOps là vòng đời của hệ thống, được giới thiệu bởi kỷ luật DevOps.
Hiểu được vòng đời của hệ thống ML là điều cần thiết để hiểu được tầm quan trọng của MLOps.
- Thiết kế mô hình dựa trên mục tiêu kinh doanh
- Thu thập, xử lý và chuẩn bị dữ liệu cho mô hình ML
- Đào tạo và điều chỉnh mô hình ML
- Xác thực mô hình ML
- Triển khai giải pháp phần mềm với mô hình tích hợp
- Theo dõi và khởi động lại quá trình để cải thiện mô hình ML
Một trong những ưu điểm của MLOps là nó có thể dễ dàng giải quyết các hệ thống có quy mô. Rất khó để giải quyết những vấn đề này ở quy mô lớn hơn vì các nhóm khoa học dữ liệu nhỏ, khoảng cách trong giao tiếp nội bộ giữa các nhóm, thay đổi mục tiêu và hơn thế nữa.
Khi sử dụng thiết kế ưu tiên mục tiêu kinh doanh, chúng ta có thể thu thập dữ liệu và triển khai các giải pháp ML tốt hơn trong toàn bộ quy trình. Các giải pháp này cần chú ý chặt chẽ đến mức độ liên quan của dữ liệu, tạo tính năng, dọn dẹp, tìm máy chủ dịch vụ đám mây thích hợp và dễ dàng đào tạo mô hình sau khi triển khai đến môi trường sản xuất.
Bằng cách giảm thiểu sự thay đổi và đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy, MLOps có thể là một giải pháp tuyệt vời cho các doanh nghiệp ở quy mô lớn.
Kubernetes là một công cụ DevOps đã được chứng minh là hiệu quả để phân bổ tài nguyên phần cứng cho khối lượng công việc AI / ML, cụ thể là bộ nhớ, CPU, GPU và bộ nhớ. Kubernetes thực hiện tự động mở rộng quy mô và cung cấp tối ưu hóa tài nguyên máy tính theo thời gian thực.
Xu hướng # 5: Học sâu toàn diện
Việc phổ biến rộng rãi các khuôn khổ học sâu và nhu cầu kinh doanh để có thể đưa các giải pháp học sâu vào sản phẩm đã dẫn đến sự xuất hiện của nhu cầu lớn về “học sâu toàn diện”.
Là gì học sâu toàn diện? Hãy tưởng tượng bạn có các kỹ sư học sâu có trình độ cao đã tạo ra một số mô hình học sâu ưa thích cho bạn. Nhưng ngay sau khi tạo ra mô hình học sâu, đó chỉ là một vài tệp không được kết nối với thế giới bên ngoài nơi người dùng của bạn sống.
Bước tiếp theo, các kỹ sư phải đưa mô hình học sâu vào một số cơ sở hạ tầng:
- Backend trên một đám mây
- Ứng dụng di động
- Một số thiết bị cạnh (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano, v.v.)
Nhu cầu của việc học sâu toàn diện dẫn đến việc tạo ra các thư viện và khuôn khổ giúp các kỹ sư tự động hóa một số nhiệm vụ vận chuyển (như chitra dự án) và các khóa học giáo dục giúp các kỹ sư nhanh chóng thích ứng với các nhu cầu kinh doanh mới (như mã nguồn mở fullstackdeeplearning dự án).
Xu hướng # 6: Mạng đối thủ chung (GAN)
Công nghệ GAN là một cách tạo ra các giải pháp mạnh mẽ hơn cho việc triển khai, chẳng hạn như phân biệt giữa các loại hình ảnh khác nhau. Các mạng nơ-ron tạo ra các mẫu phải được kiểm tra bởi các mạng phân biệt để loại bỏ nội dung được tạo ra không mong muốn. Tương tự như các chi nhánh của chính phủ, Mạng đối thủ chung cung cấp các kiểm tra và cân bằng cho quy trình, đồng thời tăng độ chính xác và độ tin cậy.
Điều quan trọng cần nhớ là một mô hình phân biệt không thể mô tả các danh mục mà nó được đưa ra. Nó chỉ có thể sử dụng xác suất có điều kiện để phân biệt các mẫu giữa hai hoặc nhiều danh mục. Các mô hình sinh tập trung vào những danh mục này là gì và phân phối xác suất chung.
Một ứng dụng hữu ích của công nghệ này là xác định các nhóm hình ảnh. Với ý nghĩ này, các tác vụ quy mô lớn như xóa hình ảnh, tìm kiếm hình ảnh tương tự, v.v. đều có thể thực hiện được. Một ứng dụng quan trọng khác của GAN là nhiệm vụ tạo hình ảnh.
Xu hướng # 7: ML không được giám sát
Khi tự động hóa được cải thiện, ngày càng nhiều giải pháp khoa học dữ liệu cần thiết mà không cần sự can thiệp của con người. ML không giám sát là một xu hướng cho thấy nhiều hứa hẹn đối với các ngành và trường hợp sử dụng khác nhau. Chúng ta đã biết từ các kỹ thuật trước đây rằng máy móc không thể học trong chân không. Họ phải có khả năng lấy thông tin mới và phân tích dữ liệu đó cho giải pháp mà họ cung cấp. Tuy nhiên, điều này thường yêu cầu các nhà khoa học dữ liệu của con người cung cấp thông tin đó vào hệ thống.
ML không được giám sát tập trung vào dữ liệu không được gắn nhãn. Nếu không có hướng dẫn từ nhà khoa học dữ liệu, các chương trình học máy không được giám sát phải tự đưa ra kết luận. Điều này có thể được sử dụng để nhanh chóng nghiên cứu cấu trúc dữ liệu để xác định các mẫu hữu ích tiềm năng và sử dụng thông tin này để cải thiện và tự động hóa hơn nữa việc ra quyết định.
Một kỹ thuật có thể được sử dụng để điều tra dữ liệu là phân cụm. Bằng cách nhóm các điểm dữ liệu với các tính năng được chia sẻ, các chương trình máy học có thể hiểu các tập dữ liệu và các mẫu của chúng hiệu quả hơn.
Xu hướng # 8: Học tập củng cố
Trong học máy, có ba mô hình: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Trong học tập củng cố, hệ thống học máy học hỏi từ những trải nghiệm trực tiếp với môi trường của nó. Môi trường có thể sử dụng hệ thống thưởng / phạt để gán giá trị cho những quan sát mà hệ thống ML nhận thấy. Cuối cùng, hệ thống sẽ muốn đạt được mức phần thưởng hoặc giá trị cao nhất, tương tự như huấn luyện tăng cường tích cực cho động vật.
Điều này có rất nhiều ứng dụng trong trò chơi điện tử và trò chơi hội đồng AI. Tuy nhiên, khi an toàn là một tính năng quan trọng của ứng dụng, thì ML tăng cường có thể không phải là ý tưởng tốt nhất. Vì thuật toán đưa ra kết luận với các hành động ngẫu nhiên, nó có thể cố tình đưa ra các quyết định không an toàn trong quá trình học. Điều này có thể gây nguy hiểm cho người dùng nếu không được chọn. Có những hệ thống học tập củng cố an toàn hơn đang được phát triển để giúp giải quyết vấn đề này có tính đến sự an toàn cho các thuật toán của chúng.
Một khi học tăng cường có thể hoàn thành các nhiệm vụ trong thế giới thực mà không cần chọn các hành động nguy hiểm hoặc có hại, RL sẽ là một công cụ hữu ích hơn nhiều trong kho vũ khí của nhà khoa học dữ liệu.
Xu hướng # 9: Học vài cú sút, một cú sút và không bắn
Thu thập dữ liệu là điều cần thiết cho thực hành học máy. Tuy nhiên, nó cũng là một trong những công việc tẻ nhạt nhất và có thể gặp lỗi nếu thực hiện không đúng cách. Hiệu suất của thuật toán học máy phụ thuộc nhiều vào chất lượng và loại dữ liệu được cung cấp. Một mô hình được đào tạo để nhận ra các giống chó nhà khác nhau sẽ cần được đào tạo về phân loại mới để nhận biết và phân loại sói hoang dã.
Rất ít học bắn tập trung vào dữ liệu hạn chế. Mặc dù điều này có những hạn chế, nhưng nó có nhiều ứng dụng khác nhau trong các lĩnh vực như phân loại hình ảnh, nhận dạng khuôn mặt và phân loại văn bản. Mặc dù không yêu cầu nhiều dữ liệu để tạo ra một mô hình có thể sử dụng là hữu ích, nhưng nó không thể được sử dụng cho các giải pháp cực kỳ phức tạp.
Tương tự như vậy, học một lần thậm chí sử dụng ít dữ liệu hơn. Tuy nhiên, nó có một số ứng dụng hữu ích để nhận dạng khuôn mặt. Ví dụ, người ta có thể so sánh ảnh ID hộ chiếu được cung cấp với ảnh của một người qua máy ảnh. Điều này chỉ yêu cầu dữ liệu đã có sẵn và không cần một cơ sở dữ liệu thông tin lớn.
Học không bắn là một triển vọng ban đầu khó hiểu. Làm thế nào các thuật toán học máy có thể hoạt động mà không có dữ liệu ban đầu? Hệ thống Zero shot ML quan sát một đối tượng và sử dụng thông tin về đối tượng đó để dự đoán chúng có thể rơi vào phân loại nào. Điều này có thể xảy ra đối với con người. Ví dụ, một người chưa bao giờ nhìn thấy hổ trước đây nhưng đã nhìn thấy một con hổ có thể có thể xác định con hổ là một loại động vật họ mèo.
Mặc dù các đối tượng quan sát không được nhìn thấy trong quá trình huấn luyện, thuật toán ML vẫn có thể phân loại các đối tượng quan sát thành các loại. Điều này rất hữu ích cho việc phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các tác vụ khác.
Một ví dụ đáng chú ý về ứng dụng học tập vài phát là khám phá ma túy. Trong trường hợp này, người mẫu đang được đào tạo để nghiên cứu các phân tử mới và phát hiện những phân tử hữu ích có thể được thêm vào trong các loại thuốc mới. Các phân tử mới chưa trải qua thử nghiệm lâm sàng có thể độc hại hoặc không hiệu quả, vì vậy điều quan trọng là phải đào tạo mô hình bằng cách sử dụng một số lượng nhỏ mẫu.
Học máy: Tiếp sức cho tương lai
Với khoa học dữ liệu và máy học, các ngành công nghiệp ngày càng trở nên tiên tiến hơn. Trong một số trường hợp, điều này đã làm cho công nghệ trở nên cần thiết để duy trì tính cạnh tranh. Tuy nhiên, việc sử dụng công nghệ này của riêng nó chỉ có thể giúp chúng ta phát triển. Chúng ta cần phải đổi mới để đạt được các mục tiêu theo những cách mới lạ và độc đáo để thực sự chiếm lĩnh một góc thị trường và thâm nhập vào những tương lai mới mà trước đây được cho là khoa học viễn tưởng.
Mỗi mục tiêu đòi hỏi các phương pháp khác nhau để đạt được. Trao đổi với các chuyên gia về những gì tốt nhất cho công ty của bạn có thể giúp bạn hiểu những công nghệ nào, chẳng hạn như học máy, có thể cải thiện hiệu quả của doanh nghiệp và giúp bạn đạt được tầm nhìn hỗ trợ khách hàng của mình.
PlatoAi. Web3 được mô phỏng lại. Khuếch đại dữ liệu thông minh.
Nhấn vào đây để truy cập.
Nguồn: https://www.iotforall.com/machine-learning-trends-to-impact-business-in-2021-2022
