Ein Leitfaden zur Entwicklung des maschinellen Lernens, der im Jahr 2024 befolgt werden soll

Was fällt Ihnen ein, wenn Sie über maschinelles Lernen lesen? Die Entwicklung maschinellen Lernens ist so einfach wie eine Maschine, die sich auf das Lernen konzentriert.

Aber ist die Definition auf diese kleine Beschreibung beschränkt?

Der technologische Fortschritt in der digitalen Industrie nutzt KI/ML-Algorithmen. Und diese Trends und Technologien brachten branchenübergreifend neue Vorteile für die Unternehmensbranche.

Berichten zufolge wird die Größe des Marktes für maschinelles Lernen für die globalen Plattformen bis 2028 voraussichtlich rund 31,36 Milliarden US-Dollar betragen. Diese Statistiken deuten also auf den hohen Einsatz von Taktiken des maschinellen Lernens auf verschiedene Weise hin.

Wenn Sie also auch neue Entwicklungstrends im Bereich maschinelles Lernen finden möchten, die Sie in Ihr Unternehmen integrieren können, lesen Sie diesen Blog, um mehr darüber zu erfahren.

Überblick über die Entwicklung des maschinellen Lernens im digitalen Markt

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind in der Wirtschaft vorherrschende Technologien. Allerdings ist maschinelles Lernen ein Teil der KI, der es Maschinen ermöglicht, aus ihren bisherigen Daten zu lernen. Es besteht also keine Notwendigkeit, Entscheidungen ohne zusätzliche Befehle zu treffen. Die Algorithmen von ML gehen weit über Vorhersagen hinaus. Berichten zufolge wird der globale Markt für die Entwicklung maschinellen Lernens bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 38,8 % auf 209,91 Milliarden US-Dollar wachsen.

Darüber hinaus gibt es verschiedene Algorithmen, die den intelligenten Entscheidungsprozess unterstützen. Maschinelles Lernen ist also nicht nur für Unternehmen, sondern auch für Mitarbeiter von entscheidender Bedeutung. Da wir einen Anstieg an ML-Fachkräften feststellen, macht die Integration dem Managementteam alles einfacher.

Die Bedeutung der maschinellen Lernentwicklung

Einem berühmten Sprichwort zufolge „Daten sind Geld“ sind Daten seit Jahrhunderten ein mächtiges Werkzeug. In den frühen Zeiten lag die Anwesenheit auf Papier im Trend, aber jetzt ist es an der Zeit, einzugreifen. Die Umstellung von alten auf neue Praktiken war also kein großer Prozess.

Die neuesten datengesteuerten Entscheidungen bieten Unternehmen das Beste vom Umsatz über den Gewinn bis hin zu Entscheidungen für Investoren. Maschinelles Lernen ist der Schlüssel zur Erschließung der Zukunftsfähigkeiten eines Unternehmens. Es ermöglicht ihnen auch, im aktuellen digitalen Markt der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Vorteile der Integration von maschinellem Lernen

1. Personalisierung

Jedes Unternehmen sollte über eine einzigartige Marktidentität verfügen, damit Benutzer jederzeit mit ihnen in Kontakt treten können. Hier können Sie die ML-Technologie nutzen, um mit Ihren Kunden in Kontakt zu treten. Als zukunftsorientierte Technologie bietet ML individuelle Benutzerempfehlungen, um Ihr Unternehmen in verschiedenen Bereichen auszubauen.

2. Prognose

Maschinelles Lernen ist die beste Technologie, um nahtlose Prognosen darüber zu erhalten, was ein Unternehmen nutzt. Es hilft Ihnen, Informationen über bevorstehende Ereignisse zu erhalten, um zukünftige Entwicklungstrends vorherzusagen. Und die Vorfreude hilft dabei, im Wettbewerb auf dem digitalen Markt den Überblick zu behalten. Mithilfe von Prognosen können Sie sogar geschäftlichen Risiken entgegenwirken.

3. Automatisierung

Es gibt Zeiten, in denen sich wiederholende Geschäftsaufgaben für Menschen zur Hektik werden. Um die Geschwindigkeit und Leistung von Geschäftsprozessen zu optimieren, ist maschinelles Lernen daher die beste Wahl, da es sich auf komplexe Aufgaben in begrenzter Zeit konzentriert. Außerdem können Sie durch ML die Verarbeitung der Datensätze erreichen, um präzise Ergebnisse mit hoher Geschwindigkeit zu erhalten.

Anwendungsfälle der maschinellen Lernentwicklung

Ein Online-Benutzer ist auf die eine oder andere Weise mit maschinellem Lernen konfrontiert. Zu den häufigsten Beispielen gehören Produkt- oder Inhaltsempfehlungen. Egal, ob Sie die Google-Suchmaschine erkunden oder auf YouTube nach einem Video suchen, seien Sie sich darüber im Klaren, dass ML-Algorithmen Ihnen bei der Auswahl helfen.

Ein weiteres Beispiel sind virtuelle Assistenten wie Siri von Apple, Alexa von Amazon oder Google Assistant. Sie verlassen sich auf automatische Spracherkennung (ASR) und Computer-Spracherkennung, um menschliche Wörter in ein geschriebenes Format zu übersetzen. Jetzt können Sie auch mehrere Chatbots auf Websites sehen, mit denen Sie besser navigieren und Kundenanfragen beantworten können.

Kennen Sie GPT-3 von Open AI? Es handelt sich um ein neuronales Netzwerk, das auf englischsprachige Artikel trainiert wird und Antworten auf Textaufforderungen liefert. Einige weitere branchenspezifische Anwendungen von ML, die Unternehmen zu besseren Leistungen verhelfen, sind wie folgt:

1. E-Commerce und Einzelhandel

Maschinelles Lernen prognostiziert zukünftige Umsätze, damit Unternehmen Umsätze, Lieferungen und andere Faktoren planen können. Die Technologie bewältigt auch große Datenmengen, Speicher- und Rechenzeitbeschränkungen.

Geschäftsinhaber können Computer Vision zur Personalisierung und Verwaltung des Lagerbestands nutzen. Maschinelles Lernen erkennt Betrug und bindet Echtzeit-Verbraucher in Empfehlungssysteme ein, um Werbung und Preisgestaltung individuell anzupassen.

2. E-Learning

Maschinelles Lernen revolutioniert die Bildung, indem es Lernerfahrungen individuell gestaltet, die Ergebnisse der Schüler verbessert und Bildungsressourcen optimiert. Mit maschinellem Lernen können Sie Datenmengen analysieren, um Trends und Muster zu erkennen.

Darüber hinaus ermöglicht die Technologie den Pädagogen, die Anforderungen der Schüler zu vermitteln und den Lernenden gezielte Interventionen anzubieten. Maschinelles Lernen kann auch Verwaltungsaufgaben wie Terminplanung und Benotung automatisieren.

3. Gesundheitswesen

Maschinelles Lernen hilft Gesundheitsorganisationen, Behandlung, Diagnose und Patientenerfahrung durch visuelle Assistenten, medizinische Bildanalyse und virtuelle Pflege zu verbessern.

Die High-Tech-Technologie hilft auch bei der Erkennung von Ton- und Sprachstummschaltungen bei Operationen. Arzneimittelhersteller nutzen maschinelles Lernen, um Arzneimittel in Herstellungsversuchen zu entdecken.

4. Finanzen

Finanzdienstleistungsunternehmen nutzen maschinelles Lernen für Risikobewertung, personalisiertes Banking, algorithmischen Handel, Kundenservice und vieles mehr.

Es hilft auch bei der Kreditkartenabwehr und der Erkennung von Anomalien, um Betrug vorzubeugen.

5. Versicherung

Versicherungsunternehmen bieten ihren Kunden Wahlmöglichkeiten entsprechend ihren Bedürfnissen und den Erfahrungen anderer Benutzer mit anderen Versicherungsprodukten.

Maschinelles Lernen kommt der Bearbeitung von Schadensfällen und dem Underwriting zugute.

6. Lieferkette und Logistik

Mithilfemaschineller Lernsysteme können Logistik- und Lieferkettenunternehmen das Verkehrsmanagement, die Produktivität, die Lageroptimierung und die Passagiersicherheit verbessern.

Die ML-Technologie bietet außerdem Dienste wie Verkehrsüberwachung, Fahrerunterstützung, präzise Verzögerungsprognosen und vorausschauende Wartung.

Vorteile und Herausforderungen der maschinellen Lerntechnologie

Maschinelles Lernen bietet einer Branche und einem Unternehmen viele notwendige Dienste.

Was ist mehr.

Die Technologie findet wesentliche Informationen aus verschiedenen Artikeln effektiv und viel schneller.

Vorteile

Hier sind die wichtigsten Vorteile für Unternehmen, die maschinelles Lernen in ihren Geschäftsaufgaben implementieren.

• Zeitsparend : Mit der Dokumentensuche für maschinelles Lernen können Sie nach Antworten aus Tausenden von Texten suchen, die sich auf die Frage beziehen.
• Kostengünstig : Die Technologie spart Geld für Wartungsgeräte, indem sie vorausschauende Überwachung und vorbeugende Maßnahmen bietet.
• Höhere Produktivität : Maschinelles Lernen kann Geschäftsprozesse durch prädiktive Modellierung und Nachfrageprognosen optimieren .
• Benutzererfahrung : Chatbots und virtuelle Assistenten können Kundenanfragen schnell lösen.Mithilfe der Kundendatenanalyse können individuelle Angebote versendet werden.
• Moderne Lösung für alte Geschäftsherausforderungen : Wenn die Entwicklung alter Unternehmen teuer und hektisch wird, ist maschinelles Lernen dazu da, die Grenzen traditioneller Programmiersysteme zu überwinden.

Herausforderungen

Trotz so vieler Vorteile ist maschinelles Lernen nicht perfekt. Hier sind einige seiner Herausforderungen.

• Datenschutz : Die hohe Komplexität maschineller Lernalgorithmen ist das Hauptproblem des KI-Sektors.Für das Training und die Verbesserung von Algorithmen sind große Datenmengen erforderlich, was ein Risiko für die Privatsphäre darstellt. Außerdem sind Kunden um die Sicherheit ihrer Daten besorgt.
• Verzerrung durch maschinelles Lernen : Wenn auf Datensätzen trainierte ML-Algorithmen Populationen ausschließen oder Fehler enthalten, können sie ungenaue oder diskriminierende Weltmodelle erzeugen.Beispielsweise weist das KI-Einstellungstool von Amazon aufgrund einer schlechten Datenvorverarbeitung unbeabsichtigte Verzerrungen auf.
• Ausrichtung : Einige Webexperten befürchten, dass die KI-Technologie die gesamte Menschheit zerstören wird. Und das Schlimmste ist, dass wir es erst dann sehen können, wenn es zu spät ist. Es gibt eine Petition von vielen Menschen, die KI-Entwicklung zu verlangsamen.

Trends im Bereich maschinelles Lernen, die im Jahr 2024 folgen werden

Laut Grand View Research oder GVR wird die globale Marktgröße für künstliche Intelligenz im Jahr 2030 auf 1,8 Billionen US-Dollar anwachsen.

Hier sind die Top-Trends, die Sie in den nächsten Jahren vom maschinellen Lernen erwarten können .

#Trend 1 – Agentische künstliche Intelligenz

Die neuesten Modelle erfordern Reaktionen durch menschliche Eingaben. Es gibt jedoch einen Wandel von reaktiven zu proaktiven Modellen. Daher handeln die fortschrittlichen KI-Agenten entsprechend, um ohne Beeinträchtigung Ziele zu setzen.

Zum Beispiel Überwachungssysteme zur Erkennung verdächtiger Anzeichen eines Waldbrandes oder Finanzagenten, die Anlageportfolios in dynamischer Echtzeit verwalten.

#Trend 2 – Open-Source-Maschinelles Lernen

Die Demokratisierung der künstlichen Intelligenz geht mit dem Aufkommen von Open-Source-Modellen weiter. Eine Datenquelle von Github ergab eine Welle des Engagements von Entwicklern bei produktiven KI-Projekten.

Open-Source-KI senkt die Kosten und fördert die Klarheit, doch es bestehen weiterhin Bedenken hinsichtlich eines Missbrauchs.

#Trend 3 – Multimodales maschinelles Lernen

Die neue und aktuelle KI eignet sich perfekt für Aufgaben wie das Schreiben von Texten, die Optimierung des Inventars und das Spielen von Spielen. Aber in den kommenden Jahren wird sich das ändern.

GPT-4 von OpenAI verarbeitet Text, Ton und Bilder und ahmt die menschlichen Sinnesfähigkeiten nach; weitere Modelle folgen in Kürze.

#Trend 4 – Schatten-KI

Schatten-KI wird auch als unbefugter Einsatz von KI in Unternehmensorganisationen bezeichnet. Da maschinelles Lernen für Benutzer immer zugänglicher wird, wird Schatten-KI immer bedrohlicher. Den Technologieexperten geht es nun um Datenschutzverstöße. Unternehmen werden nun Richtlinien zur KI-Technologie einführen, um sich und ihre Kunden zu schützen.

#Trend 5 – Sicherheitsrisiken und Ethik des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen bringt viele ethische Bedenken mit sich. Bei einigen davon handelt es sich um Deep Fakes, Ransomware und Phishing-Angriffe. Und im Jahr 2024 und in den kommenden Jahren werden wir solche Sorgen um den technologischen Fortschritt noch häufiger erleben.

#Trend 6 – Die Voraussetzung für maschinelles Lernen

Talente im Bereich KI und maschinelles Lernen werden im Jahr 2024 weiter zunehmen. Die am meisten nachgefragten Positionen sind

• MLOps
• ML-Programmierung
• Datenwissenschaft
• Datenanalyse
• Operationen

#Trend 7 – Personalisiertes generatives Unternehmensmodell

Da große Tools wie ChatGPT die Aufmerksamkeit der Verbraucher dominieren, tendieren Unternehmen zu maßgeschneiderten Modellen. Diese Modelle sind auf wichtige Nischen wie Gesundheitswesen und Finanzen zugeschnitten und bieten Privatsphäre und Effizienz.

Die letzten Zeilen

Maschinelles Lernen gilt immer noch als aufstrebende Technologie. Unternehmen können mehrere Möglichkeiten nutzen, maschinelles Lernen zu implementieren, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Die Technik ist oft günstiger als man denkt. Das Training eines Deep-Learning-Algorithmus von Grund auf erfordert viel Arbeit. Heutzutage gibt es jedoch Paketlösungen für künstliche Intelligenz, die weniger Entwicklungszeit erfordern. Damit können Sie zu Stufe 5 des ML-Entwicklungsprozesses springen.

Wenn Sie also maschinelles Lernen einführen möchten, um Ihre Unternehmensorganisation zu automatisieren? Nehmen Sie an einer kostenlosen Beratung zum maschinellen Lernen beim führenden Softwareentwicklungsunternehmen in Bangalore teil .Wir schlagen den Geschäftsinhabern die gewünschte Roadmap vor, damit sie maschinelles Lernen einführen können, um den spezifischen organisatorischen Anforderungen gerecht zu werden.

Vereinbaren Sie einen Termin und nehmen Sie bald Kontakt mit uns auf.