2024 年に続く機械学習開発ガイド

機械学習について読んだとき、何が思い浮かびますか? 機械学習の開発は、学習に焦点を当てた機械と同じくらいシンプルです。

しかし、定義はこの小さな説明に限定されるのでしょうか?

デジタル業界の技術進歩は AI/ML アルゴリズムを活用しています。 そして、これらのトレンドとテクノロジーは、さまざまな分野のビジネス業界に新たな利点をもたらしました。

レポートによると、機械学習の市場規模は、2028 年までに世界のプラットフォームで約 31 兆 3,600 億ドルになると予測されています。したがって、これらの統計は、さまざまな方法で機械学習戦術が高度に使用されていることを示しています。

したがって、ビジネスに組み込む新しい機械学習開発トレンドを見つけたい場合は、このブログにアクセスしてさらに詳しく調べてください。

デジタル市場における機械学習開発の概要

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、ビジネス分野で普及しているテクノロジーです。 ただし、機械学習は、機械が以前のデータから学習できるようにする AI の一部です。 したがって、追加のコマンドを使用せずに決定を下す必要はありません。 ML のアルゴリズムは予測をはるかに超えています。 レポートによると、機械学習開発の世界市場は、CAGR 率 38.8% で成長し、2029 年までに 2,099 億 1,000 万ドルに達すると予想されています。

インテリジェントな意思決定プロセスをサポートするさまざまなアルゴリズムもあります。 したがって、機械学習は企業組織だけでなく、従業員にとっても不可欠です。 ML プロフェッショナルが増加していることに気づき、統合により管理チームにとってすべてが容易になります。

機械学習開発の重要性

「データはお金だ」という今日の有名な格言によれば、データは古くから強力なツールとなっています。 初期の頃は紙による出席がトレンドでしたが、今はそれを打ち込む時期です。そのため、古い慣行から新しい慣行への移行は大したプロセスではありませんでした。

最新のデータ主導の意思決定は、収益から利益へ、そして投資家への意思決定に至るまで、企業に最大限のメリットをもたらします。 機械学習は、企業の将来の能力を引き出す鍵となります。 また、進行中のデジタル市場で競合他社に先んじることも可能になります。

機械学習の統合のメリット

1. パーソナライゼーション

すべての企業は、ユーザーがいつでも企業とつながることができるように、独自の市場アイデンティティを持つ必要があります。 ここでは、ML テクノロジーを使用して顧客とのつながりを開始できます。 ML は将来を見据えたテクノロジーとして、ビジネスをさまざまな段階で成長させるためにカスタマイズされたユーザー推奨事項を提供します。

2. 予測

機械学習は、ビジネスで使用されているものについてシームレスな予測を得るのに最適なテクノロジーです。 今後のイベントに関する情報を取得して、将来の開発傾向を予測するのに役立ちます。 そして、その期待はデジタル市場の競争で常に優位に立つのに役立ちます。 予測を行うことで、ビジネス リスクに対処することもできます。

3. 自動化

人間にとって、反復的なビジネスタスクが多忙になる場合があります。 したがって、ビジネス プロセスの速度とパフォーマンスを最適化するには、限られた時間内で複雑なタスクに焦点を当てる機械学習が最適な選択です。 また、ML を通じてデータセットの処理を実現し、高速で正確な結果を得ることができます。

機械学習開発のユースケース

オンライン ユーザーは、何らかの形で機械学習に直面します。 最も一般的な例には、製品またはコンテンツの推奨事項が含まれます。 Google 検索エンジンを探索する場合でも、YouTube でビデオを検索する場合でも、ML アルゴリズムが選択に役立つことを知ってください。

別の例には、Apple の Siri、Amazon の Alexa、Google アシスタントなどの仮想アシスタントが含まれます。 彼らは自動音声認識 (ASR) とコンピューター音声認識を利用して、人間の言葉を文字形式に翻訳します。 現在では、Web サイト上で、より適切にナビゲートし、顧客の質問に答えることを可能にするチャットボットをいくつか見ることもできます。

Open AIのGPT-3をご存知ですか？ これは英語の記事でトレーニングされたニューラル ネットワークであり、テキスト プロンプトに対する回答を生成します。 ビジネスのパフォーマンス向上に役立つ、業界固有の ML の使用法をいくつか次に示します。

1. 電子商取引と小売

機械学習は将来の売上を予測し、企業組織が収益、供給、その他の要因を計画できるようにします。 このテクノロジーは、大量のデータ、メモリ、計算時間の制限にも対応します。

ビジネスオーナーは、コンピュータビジョンを使用してパーソナライゼーションと在庫管理を行うことができます。 機械学習は不正行為を検出し、広告と価格設定サービスをカスタマイズする推奨システムにリアルタイムで消費者を関与させます。

2. Eラーニング

機械学習は、学習体験をカスタマイズし、生徒の成績を向上させ、教育リソースを最適化することで教育に革命をもたらします。 機械学習を使用すると、大量のデータを分析して傾向やパターンを見つけることができます。

また、このテクノロジーを使用すると、教育者が生徒の要件を指示し、学習者に的を絞った介入を提供できるようになります。 機械学習は、スケジュール設定や採点などの管理タスクも自動化できます。

3. ヘルスケア

機械学習は、医療機関が視覚アシスタント、医療画像分析、仮想看護を使用して治療、診断、患者エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。

このハイテク技術は、手術時の音声の認識や音声のミュートにも役立ちます。 医薬品製造会社は機械学習を使用して、製造試験で医薬品を発見します。

4. 財務

金融サービス企業は、リスク評価、パーソナライズされたバンキング、アルゴリズム取引、顧客サービスなどに機械学習を使用しています。

また、クレジット カードの防御と異常検出にも役立ち、詐欺から保護します。

5. 保険

保険会社は、顧客のニーズや他の保険商品に関する他のユーザーの経験に応じて、顧客に選択肢を提供します。

機械学習は、保険金請求と引受業務の処理にメリットをもたらします。

6. サプライチェーンと物流

機械学習システムにより、物流企業やサプライ チェーン企業は、交通管理、生産性、倉庫の最適化、乗客の安全性を向上させることができます。

ML テクノロジーは、交通監視、ドライバー サポート、正確な遅延予測、予知メンテナンスなどのサービスも提供します。

機械学習テクノロジーの利点と課題

機械学習は、業界や企業に必要な多くのサービスを提供します。

そのうえ。

このテクノロジーは、さまざまな記事から重要な情報を効率的かつ迅速に見つけます。

利点

ビジネス タスクに機械学習を導入する組織にとっての主な利点は次のとおりです。

• 時間の節約: 機械学習ドキュメント検索を使用すると、質問に関連する何千ものテキストから回答を検索できます。
• 費用対効果の高い:このテクノロジーは、予測監視と予防措置を提供することにより、メンテナンス機器の費用を節約します。
• 生産性の向上:機械学習は、予測モデリングと需要予測を使用してビジネス プロセスを最適化できます。
• ユーザー エクスペリエンス: チャットボットと仮想アシスタントは顧客のリクエストを迅速に解決できます。顧客データ分析を使用して、カスタマイズされたオファーを送信できます。
• 古いビジネスの課題に対する最新のソリューション: 古いビジネスの開発が高価で多忙になった場合、機械学習は従来のプログラミング システムの限界を超えるために存在します。

課題

非常に多くのメリットがあるにもかかわらず、機械学習は完璧ではありません。 ここではその課題をいくつか紹介します。

• プライバシー: 機械学習アルゴリズムの複雑さは、AI 分野の主な問題です。アルゴリズムのトレーニングと改善には大量のデータが必要ですが、これにはプライバシーのリスクが伴います。 また、顧客はデータの安全性についても懸念しています。
• 機械学習のバイアス: データセットでトレーニングされた ML アルゴリズムが母集団を除外したり、間違いを含んでいる場合、不正確または差別的な世界モデルが生成される可能性があります。たとえば、Amazon の AI 採用ツールには、データの前処理が不十分なために意図しないバイアスが生じています。
• 配置: 一部のウェブ専門家は、AI テクノロジーが全人類を滅ぼすのではないかと懸念しています。 そして最悪の点は、手遅れになるまでそれが来るのが見えないことです。 AIの開発を遅らせるよう多くの人々が請願しています。

2024 年に続く機械学習のトレンド

Grand View Research (GVR) によると、人工知能の世界市場規模は 2030 年に 1 兆 8,000 億ドルに拡大すると予想されています。

ここでは、機械学習から今後数年間に予想される主なトレンドを紹介します。

#トレンド 1 - エージェント型人工知能

最新のモデルでは人間の入力による反応が必要です。 しかし、事後対応モデルから事前対応モデルへの移行が起こっています。 したがって、高度な AI エージェントは、干渉されることなく目標を設定するために適切に動作します。

たとえば、森林火災の疑わしい兆候を検出する監視システムや、動的リアルタイムで投資ポートフォリオを管理する金融代理店などです。

#トレンド 2 - オープンソースの機械学習

オープンソース モデルの台頭により、人工知能の民主化が進んでいます。 Github によるデータ ソースにより、生産的な AI プロジェクトに対するクリエイターのエンゲージメントの波が見られました。

オープンソース AI はコストを削減し、明確さを促進しますが、悪用の懸念は依然として残ります。

#トレンド 3 - マルチモーダル機械学習

最新の新しい AI は、テキストの作成、在庫の最適化、ゲームのプレイなどの仕事を行うのに最適です。 しかし、今後数年間で状況は変わりつつあります。

OpenAI の GPT-4 は、テキスト、音声、画像を処理し、人間の感覚能力を模倣し、間もなく続く他のモデルでも使用します。

#トレンド 4 - シャドウ AI

シャドウ AI は、ビジネス組織内での AI の不正使用としても知られています。 機械学習がユーザーにとってより身近になるにつれて、シャドウ AI は脅威になります。 テクノロジーの専門家は現在、データプライバシーの侵害に懸念を抱いています。 企業は今後、自社と顧客を守るために AI テクノロジー ポリシーを導入することになります。

#トレンド 5 - 機械学習のセキュリティ リスクと倫理

機械学習には多くの倫理的懸念が含まれます。 その中には、ディープフェイク、ランサムウェア、フィッシング攻撃などがあります。 そして、2024 年以降、テクノロジーの進歩に対するこうした懸念がさらに多くなるでしょう。

#トレンド 6 - 機械学習の要件

AI と機械学習の人材は 2024 年も引き続き急増すると予想されます。最も必要とされるポジションは次のとおりです。

• MLOps
• ML プログラミング
• データサイエンス
• データ分析
• オペレーション

#トレンド 7 - パーソナライズされた企業生成モデル

ChatGPT のような大きなツールが消費者の注目を集めているため、企業はカスタマイズされたモデルに傾いています。 これらのモデルは、ヘルスケアや金融などの重要なニッチ向けに調整されており、プライバシーと効率を提供します。

最後の行

機械学習はまだ新興テクノロジーとみなされています。 ビジネス組織は、競合他社に先んじて機械学習を実装するさまざまな機会を利用できます。

このテクノロジーは、多くの場合、思ったよりも安価です。 深層学習アルゴリズムをゼロからトレーニングするには多大な労力がかかります。 しかし現在では、開発時間を短縮できるパッケージ化された人工知能ソリューションがあります。 これにより、ML 開発プロセスのステージ 5 にスキップできます。

では、ビジネス組織を自動化するために機械学習を導入したいと考えているでしょうか? バンガロールのトップソフトウェア開発会社に無料の機械学習コンサルティングを依頼してください。私たちは、特定の組織のニーズに合わせて機械学習を導入できるように、ビジネスオーナーに望ましいロードマップを提案します。

ご予約をいただき、すぐにご連絡いたします。