Машинное обучение (ML) – это замечательная инновация, о которой знают почти все. Исследование показывает, что 77% устройств используют машинное обучение. От социального мероприятия устройств SMART до предложений Netflix по таким предметам, как Alexa от Amazon и Google Home, службы искусственного интеллекта провозглашают самые современные творческие стратегии для компаний и повседневные рутины. В наступающем 2021 году мы готовы наблюдать некоторые важные тенденции машинного обучения и искусственного интеллекта, которые могут изменить нашу экономическую, социальную и промышленную деятельность.

Индустрия AI-ML быстро развивается и дает компаниям широкие возможности для развития, чтобы добиться критических изменений. По данным Gartner, около 37% всех рассмотренных компаний используют машинное обучение в своем бизнесе, и, по оценкам, к 2022 году около 80% современных достижений будут сосредоточены на искусственном интеллекте и машинном обучении.

За последние несколько лет было сделано несколько открытий и инноваций в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Однако до сих пор лишь немногим компаниям удалось применить их для достижения ключевых бизнес-целей.

С ростом спроса и интереса к этим технологиям в этой области появляется множество новых тенденций. Просто если вы являетесь технологом, способным или связанным с инновациями в любом качестве, интересно посмотреть, что будет дальше в области машинного обучения.

Машинное обучение в гиперавтоматизации

Гиперавтоматизация, мегатенденция в области ИТ, определенная Gartner, представляет собой вероятность того, что почти все в организации, что можно автоматизировать, — например, унаследованные бизнес-процессы — должно быть автоматизировано. Пандемия усилила признание идеи «цифровой автоматизации процессов» и «интеллектуальной автоматизации процессов».

Машинное обучение и искусственный интеллект являются жизненно важными и важными движущими силами гиперавтоматизации (наряду с различными инновациями, такими как инструменты автоматизации процессов). Действия по гиперавтоматизации не могут быть успешными при использовании статического упакованного программного обеспечения. Автоматизированные бизнес-процессы должны были уметь приспосабливаться к изменяющимся ситуациям и реагировать на непредвиденные обстоятельства.

Прогнозирование рынка и бизнес-анализ;

Исследование временных рядов было мейнстримом в течение последних нескольких лет и по-прежнему остается горячей тенденцией в текущем году. При таком подходе эксперты собирают и проверяют набор данных за период, который затем анализируется и используется для принятия разумных решений. Сети машинного обучения могут давать предположения с точностью до 95 процентов, когда они обучаются с использованием различных наборов данных.

Мы ожидаем, что в 2021 году и далее организации смогут объединять рекуррентные нейронные сети для высокоточного прогнозирования. Например, решения для машинного обучения можно использовать для обнаружения скрытых закономерностей и точных прогнозов. Реальным примером этого является то, что страховые компании распознают возможное мошенничество.

Это может быть им дорого как-то.

Автоматизация

Марк Андриссен много говорил о том, что «программное обеспечение разрушает планету», и в наши дни кажется, что каждая компания стремится к организации программного обеспечения в своем сердце. В 2021 году появятся новые тенденции в области технологий, и, как следствие, неспособность справиться с этим приведет к увеличению технологического долга для предприятий. В конце концов, этот долг придется возвращать с процентами. Таким образом, в отличие от инноваций в области внедрения технологий в этом году, мы, возможно, планируем обнаружить движение в расходах на технологии. Бюджеты предприятий будут по-прежнему видеть переход от ИТ к более важным видам деятельности компании. Лидеры будут перекачивать дополнительные инвестиции в операции по увеличению доходов, поскольку рыночная стоимость заменяет скорость из-за наиболее важной метрики DevOps.

Основное внимание при разработке программного обеспечения и инвестициях в технологии обработки данных будет уделяться внедрению ИИ. Автоматизация современных технологий станет одной из различных тем 2021 года. Продукты на основе искусственного интеллекта, такие как Tamr, Paxata и Informatica CLAIRE, которые, следовательно, выявляют и исправляют выбросы, копии записей и различные дефекты, будут продолжать учиться распознавать, потому что они лучше подходят для очистки больших данных и сохранения согласованности в масштабе.

Пересечение ML и IoT

Интернет вещей в последнее время является быстрорастущим сектором. По оценкам экономического аналитика Transforma Insights, мировой рынок IoT вырастет до 24,1 млрд устройств в 2030 году, что принесет доход 1,5 трлн долларов США.

Использование машинного обучения все больше переплетается с IoT. Машинное обучение, искусственный интеллект, глубокое обучение, например, сейчас используются для того, чтобы сделать устройства и услуги IoT умнее и лучше. В любом таком случае преимущества идут в обе стороны, учитывая, что машинному обучению и ИИ для эффективной работы требуется огромный объем данных — именно то, что обеспечивают сети датчиков и устройств IoT.

Например, в промышленных условиях сети Интернета вещей могут собирать информацию о работе и производительности по всему производственному предприятию, которая затем анализируется системами искусственного интеллекта для оптимизации производительности производственной системы, повышения производительности и прогнозирования необходимости обслуживания машин.

Более быстрая вычислительная мощность

Аналитики искусственного интеллекта лишь близки к началу понимания возможностей искусственных нейронных сетей и наилучшего способа их организации. Это означает, что в наступающем году алгоритмические прорывы начнут проявляться как невероятная тенденция прагматических достижений и новых систем решения проблем. Облачные приложения машинного обучения также набирают обороты, поскольку сторонние поставщики облачных услуг продвигают реализацию алгоритмов машинного обучения в облаке. Искусственный интеллект может решить широкий спектр неблагоприятных проблем, требующих интуиции и принятия решений. Однако, не имея возможности понять рекомендацию машины, люди вообразили бы, что принять это предложение будет трудно. Благодаря четким линиям перспектива дальнейшего роста в промежуточный период повышает прозрачность и объяснимость алгоритмов ИИ.

Обучение с подкреплением (RL)

В ближайшие годы предприятия, как правило, будут использовать обучение с подкреплением (RL). Это уникальное приложение глубокого обучения, которое использует свои знания для улучшения собранных данных.

В смысле обучения с подкреплением программирование ИИ настраивается на различные условия, которые описывают, какую операцию может выполнять машина. В свете различных действий и результатов машина обнаруживает действия, которые необходимо выполнить для достижения желаемой конечной цели.

Прекрасным примером обучения с подкреплением является чат-бот, который отвечает на основные запросы пользователей, такие как приветствия, бронирование заказов, консультационные звонки. Создание компаний машинного обучения

RL можно использовать, чтобы сделать чат-бота более изобретательным, добавив к нему последовательные слова — например, путем разделения потенциальных клиентов и перемещения вызовов к соответствующему сервисному агенту. Другие приложения RL включают робототехнику для планирования бизнес-стратегии, управление движением роботов, промышленную автоматизацию и управление самолетами.

Вывод

Мы с нетерпением ждем возможности увидеть, как эти достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта работают вместе и какие технологии они привнесут в 2021 году.

Сфера применения ИИ и МО широка и варьируется от одной организации к другой. Организации должны быть в курсе последних событий и находить способы использовать эти тенденции и решения для достижения новых высот. Напишите нам, чтобы определить, как мы можем поддержать ваш бизнес в области искусственного интеллекта, машинного обучения и других сопутствующих услуг.