Теперь, когда машинное обучение лежит в основе многих технологий, от алгоритма рекомендаций Netflix до беспилотных автомобилей, предприятиям пора присмотреться. В этой статье мы обсудим будущее машинного обучения и его значение во всех отраслях.

Решения для машинного обучения продолжают вносить изменения в основные процессы бизнеса и становятся все более распространенными в нашей повседневной жизни. Прогнозируется, что мировой рынок машинного обучения вырастет с 8,43 млрд долларов в 2019 году до 117,19 млрд долларов к 2027 году.

Несмотря на то, что это популярная тема, термин «машинное обучение» часто используется как синоним понятия искусственного интеллекта. По сути, машинное обучение — это область искусственного интеллекта, основанная на алгоритмах, которые могут учиться на данных и принимать решения с минимальным вмешательством человека или без него.

Многие компании уже начали использовать алгоритмы машинного обучения из-за их потенциала для более точных прогнозов и бизнес-решений. В 2020 году для компаний, занимающихся машинным обучением, было привлечено 3,1 миллиарда долларов финансирования. Машинное обучение может привести к трансформационным изменениям во всех отраслях.

Сегодня, когда машинное обучение так заметно в нашей жизни, трудно представить себе будущее без него. Вот наши прогнозы развития машинного обучения в 2021 году и далее.

Квантовые вычисления могут определить будущее машинного обучения

Квантовые вычисления — это одно из достижений, которое может расширить возможности машинного обучения. Квантовые вычисления позволяют выполнять одновременные операции с несколькими состояниями, обеспечивая более быструю обработку данных. В 2019 году квантовый процессор Google выполнил задачу за 200 секунд, на выполнение которой у лучшего в мире суперкомпьютера ушло бы 10 000 лет.

Квантовое машинное обучение может улучшить анализ данных и получить более глубокое понимание. Такая повышенная производительность может помочь компаниям получить лучшие результаты, чем с помощью более традиционных методов машинного обучения.

Пока нет коммерчески готового квантового компьютера. Тем не менее, несколько крупных технологических компаний инвестируют в технологии, и рост квантового машинного обучения не за горами.

AutoML облегчит сквозной процесс разработки модели

Автоматизированное машинное обучение или AutoML автоматизирует процесс применения алгоритмов машинного обучения для выполнения реальных задач. AutoML упрощает процесс, так что человек или компания могут применять сложные модели и методы машинного обучения, не будучи экспертом в области машинного обучения.

AutoML позволяет более широкой аудитории использовать машинное обучение, что указывает на его потенциал для изменения технологического ландшафта. Специалист по данным может использовать AutoML в своих интересах, например, чтобы быстро найти алгоритмы, которые они могут использовать, или какие-либо алгоритмы были пропущены. Вот некоторые этапы разработки и развертывания модели машинного обучения, которую AutoML может автоматизировать:

  • Предварительная обработка данных — улучшение качества данных, преобразование неструктурированных данных в структурированные с помощью очистки данных, преобразования данных и сокращения данных и т. д.
  • Разработка функций: используйте автоматизацию с алгоритмами машинного обучения, чтобы создавать более адаптируемые функции на основе входных данных.
  • Извлечение признаков — используйте различные признаки или наборы данных для создания новых признаков, которые улучшат результаты и сократят размер обрабатываемых данных.
  • Выбор признаков — выберите для обработки только полезные признаки.
  • Выбор алгоритма и оптимизация гиперпараметров — автоматический выбор наилучших возможных гиперпараметров и алгоритмов.
  • Развертывание и мониторинг модели — развертывание модели на основе платформы и отслеживание состояния модели с помощью информационных панелей.

Отрасли, в которых стоит следить за прорывом машинного обучения

Здравоохранение и фармацевтика

Отрасль здравоохранения генерирует огромные объемы данных. Применение методов машинного обучения может в значительной степени способствовать улучшению прогнозов и методов лечения.

  • Прогноз заболевания. Развитие технологий улучшает прогнозирование и профилактику возможных заболеваний, а не лечение после постановки диагноза. Традиционный подход к прогнозированию заболеваний включает ограниченное количество переменных, таких как возраст, вес, рост, пол и т. д. Подход с машинным обучением позволяет анализировать более широкий спектр переменных на основе проведенных исследований, демографических данных пациентов, медицинских карт и других источников. , что может привести к лучшим результатам для прогнозирования заболеваний.
  • Обнаружение наркотиков. Разработка лекарств требует времени и денег. Согласно недавнему исследованию, средняя стоимость вывода нового препарата на рынок составляет 985 миллионов долларов. Используя наборы данных с химической структурой лекарственного соединения, алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать влияние лекарственного соединения на различные клеточные линии и гены и обнаруживать возможные побочные эффекты. Использование машинного обучения ускорит время тестирования лекарств, ускорив процесс вывода лекарства на рынок.
  • Электронные медицинские карты. Электронные медицинские карты (ЭМК) содержат огромные объемы данных в различных формах и из разных источников. Применение методов машинного обучения, таких как обработка естественного языка и обработка изображений, может помочь преобразовать данные в стандартный формат. Электронные медицинские карты, основанные на машинном обучении, могут упростить и улучшить процесс выявления клинических паттернов, что может привести к лучшим результатам прогнозирования.

Производство

Производители находятся только на ранних стадиях внедрения машинного обучения. В 2020 году только 9% респондентов использовали искусственный интеллект в своих бизнес-процессах.

Средства машинного обучения могут использоваться для различных производственных целей, включая мониторинг производительности и состояния оборудования, прогнозирование качества продукции и прогнозирование энергопотребления. Благодаря постоянным достижениям в области машинного обучения в ближайшем будущем можно ожидать увеличения количества роботов в производственных помещениях.

Помимо многих других преимуществ, использование машинного обучения в производстве может снизить затраты, улучшить контроль качества и улучшить управление цепочками поставок.

Автомобили и беспилотные автомобили

Tesla, Waymo и Honda входят в число компаний-разработчиков автомобилей, изучающих возможность развертывания беспилотных автомобилей. И хотя производители уже представили автомобили с частичной автоматизацией, полностью автономные транспортные средства все еще находятся в стадии разработки. Машинное обучение — одна из основных технологий, которая может помочь воплотить эти мечты в реальность.

Глубокое обучение, класс алгоритмов машинного обучения, может помочь улучшить восприятие и навигацию при производстве автономных транспортных средств, включая планирование пути, классификацию сцен и обнаружение препятствий и пешеходов.

По мере развития новых технологий алгоритмы машинного обучения могут использоваться более продуктивно. Будущее машинного обучения откроет множество возможностей для бизнеса. Убедитесь, что ваш бизнес готов максимально использовать то, что грядет.

Ищете эксперта, который поможет вам узнать больше о машинном обучении? Свяжитесь с нами сегодня!

Первоначально опубликовано Олей Жидик на https://eleks.com 16 июня 2021 г.