Przewodnik po rozwoju uczenia maszynowego, który warto zastosować w 2024 r

Co przychodzi Ci na myśl, gdy czytasz o uczeniu maszynowym? Rozwój uczenia maszynowego jest tak prosty, jak maszyna skupiająca się na uczeniu się.

Ale czy definicja ogranicza się do tego małego opisu?

Postęp technologiczny w branży cyfrowej wykorzystuje algorytmy AI/ML. Te trendy i technologie przyniosły nowe korzyści branżom biznesowym w różnych sektorach.

Według raportów wielkość rynku Machine Learning szacuje się na około 31,36 miliardów dolarów dla platform globalnych do 2028 roku. Statystyki te wskazują zatem na duże wykorzystanie taktyk uczenia maszynowego na różne sposoby.

Dlatego jeśli chcesz również znaleźć nowe trendy w rozwoju uczenia maszynowego, które możesz uwzględnić w swojej firmie, zajrzyj na tego bloga, aby dowiedzieć się więcej.

Przegląd rozwoju uczenia maszynowego na rynku cyfrowym

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) to technologie powszechnie stosowane w sektorach biznesowych. Jednak uczenie maszynowe jest częścią sztucznej inteligencji, która pozwala maszynom uczyć się na podstawie wcześniejszych danych. Nie ma więc potrzeby podejmowania jakichkolwiek decyzji bez dodatkowych poleceń. Algorytmy ML wykraczają daleko poza przewidywania. Według raportów globalny rynek rozwoju uczenia maszynowego będzie rósł w tempie CAGR wynoszącym 38,8% do 209,91 miliardów dolarów do 2029 roku.

Istnieją również różne algorytmy wspierające inteligentny proces decyzyjny. Zatem nie dla organizacji biznesowych uczenie maszynowe jest niezbędne także dla pracowników. Ponieważ zauważamy wzrost liczby specjalistów ML, integracja ułatwia kadrze zarządzającej wszystko.

Znaczenie rozwoju uczenia maszynowego

Według znanego dziś powiedzenia „Dane to pieniądz” od wieków stały się one potężnym narzędziem. Na początku frekwencja w gazetach była popularna, ale teraz nadszedł czas, aby wkroczyć do akcji. Zatem przejście od starych praktyk do nowych nie było ogromnym procesem.

Najnowsze decyzje oparte na danych oferują przedsiębiorstwom najwięcej od przychodów do zysków i decyzji dla inwestorów. Uczenie maszynowe jest kluczem do odblokowania przyszłych możliwości firmy biznesowej. Pozwala im także wyprzedzić konkurencję na trwającym rynku cyfrowym.

Korzyści z integracji uczenia maszynowego

1. Personalizacja

Każda firma powinna mieć swoją unikalną tożsamość rynkową, aby umożliwić użytkownikom nawiązanie z nią kontaktu w dowolnym momencie. Tutaj możesz wykorzystać technologię ML, aby nawiązać kontakt z klientami. Jako technologia zorientowana na przyszłość, ML zapewnia dostosowane rekomendacje użytkowników, aby rozwijać Twoją firmę na różnych płaszczyznach.

2. Prognozowanie

Uczenie maszynowe to najlepsza technologia umożliwiająca uzyskiwanie płynnych prognoz dotyczących wszystkiego, z czego korzysta firma. Pomaga uzyskać informacje o nadchodzących wydarzeniach, aby przewidzieć przyszłe trendy rozwojowe. A oczekiwanie pomaga utrzymać się na czele konkurencji na rynku cyfrowym. Prognozowanie pozwala nawet na walkę z ryzykiem biznesowym.

3. Automatyzacja

Są chwile, kiedy powtarzalne zadania biznesowe stają się dla ludzi gorączkowe. Dlatego, aby zoptymalizować szybkość i wydajność procesów biznesowych, najlepszym wyborem jest Machine Learning, ponieważ koncentruje się na złożonych zadaniach w ograniczonym czasie. Ponadto dzięki uczeniu maszynowemu można przetwarzać zbiory danych w celu uzyskania dokładnych wyników z dużą szybkością.

Przypadki użycia rozwoju uczenia maszynowego

Użytkownik online w taki czy inny sposób styka się z uczeniem maszynowym. Najczęstsze przykłady obejmują rekomendacje produktów lub treści. Niezależnie od tego, czy przeglądasz wyszukiwarkę Google, czy szukasz filmu na YouTube, wiedz, że algorytmy ML pomagają Ci w wyborze.

Innym przykładem są wirtualni asystenci, tacy jak Siri firmy Apple, Alexa firmy Amazon czy Asystent Google. Opierają się na automatycznym rozpoznawaniu mowy (ASR) i komputerowym rozpoznawaniu mowy, aby tłumaczyć ludzkie słowa na format pisany. Teraz na stronach internetowych możesz zobaczyć także kilka chatbotów, które pozwalają na lepszą nawigację i odpowiadanie na zapytania klientów.

Czy wiesz o GPT-3 Open AI? Jest to sieć neuronowa ucząca się artykułów w języku angielskim i generująca odpowiedzi na podpowiedzi tekstowe. Oto niektóre bardziej specyficzne dla branży zastosowania ML, które pomagają firmom osiągać lepsze wyniki:

1. Handel elektroniczny i handel detaliczny

Uczenie maszynowe przewiduje przyszłą sprzedaż, aby umożliwić organizacjom biznesowym planowanie przychodów, dostaw i innych czynników. Technologia radzi sobie również z dużymi ilościami danych, pamięcią i ograniczeniami czasowymi obliczeń.

Właściciele firm mogą używać wizji komputerowej do personalizacji i zarządzania zapasami. Uczenie maszynowe wykrywa oszustwa i angażuje konsumentów w czasie rzeczywistym w systemy rekomendacji w celu dostosowania usług reklamowych i cenowych.

2. E-learning

Uczenie maszynowe rewolucjonizuje edukację, dostosowując doświadczenia edukacyjne, poprawiając wyniki uczniów i optymalizując zasoby edukacyjne. Dzięki uczeniu maszynowemu możesz analizować ilości danych, aby znaleźć trendy i wzorce.

Technologia ta pozwala także nauczycielom informować uczniów o wymaganiach i oferować im ukierunkowane interwencje. Uczenie maszynowe może również automatyzować zadania administracyjne, takie jak planowanie i ocenianie.

3. Opieka zdrowotna

Uczenie maszynowe pomaga organizacjom opieki zdrowotnej ulepszyć leczenie, diagnostykę i doświadczenie pacjenta za pomocą asystentów wizualnych, analizy obrazu medycznego i wirtualnej pielęgniarstwa.

Zaawansowana technologia pomaga również w rozpoznawaniu wyciszenia dźwięku i mowy podczas operacji. Firmy produkujące leki wykorzystują uczenie maszynowe do odkrywania leków podczas prób produkcyjnych.

4. Finanse

Firmy świadczące usługi finansowe wykorzystują uczenie maszynowe do oceny ryzyka, bankowości spersonalizowanej, handlu algorytmicznego, obsługi klienta i wielu innych.

Pomaga także w ochronie kart kredytowych i wykrywaniu anomalii w celu ochrony przed oszustwami.

5. Ubezpieczenie

Towarzystwa ubezpieczeniowe zapewniają klientom możliwość wyboru zgodnie z ich potrzebami i doświadczeniami innych użytkowników z innymi produktami ubezpieczeniowymi.

Uczenie maszynowe przynosi korzyści w zakresie przetwarzania roszczeń i gwarantowania emisji.

6. Łańcuch dostaw i logistyka

Systemy uczenia maszynowego umożliwiają firmom zajmującym się logistyką i łańcuchem dostaw poprawę zarządzania ruchem, produktywności, optymalizacji magazynów i bezpieczeństwa pasażerów.

Technologia ML oferuje również usługi takie jak monitorowanie ruchu, wsparcie kierowców, precyzyjne prognozy opóźnień i konserwacja predykcyjna.

Korzyści i wyzwania technologii uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe oferuje wiele niezbędnych usług dla branży i firmy.

Co więcej.

Technologia skutecznie i znacznie szybciej wyszukuje istotne informacje z różnych artykułów.

Korzyści

Oto najważniejsze korzyści dla organizacji wdrażających Machine Learning w swoich zadaniach biznesowych.

• Oszczędność czasu : Wyszukiwanie dokumentów Machine Learning umożliwia wyszukiwanie odpowiedzi spośród tysięcy tekstów związanych z danym pytaniem.
• Opłacalność : technologia pozwala zaoszczędzić pieniądze na sprzęcie konserwacyjnym, zapewniając monitorowanie predykcyjne i środki zapobiegawcze.
• Większa produktywność : uczenie maszynowe może optymalizować procesy biznesowe za pomocą modelowania predykcyjnego i prognozowania popytu .
• Doświadczenie użytkownika : Chatboty i wirtualni asystenci mogą szybko odpowiadać na prośby klientów.Może wysyłać spersonalizowane oferty, korzystając z analizy danych klientów.
• Nowoczesne rozwiązanie dla starych wyzwań biznesowych : Kiedy rozwój starego biznesu staje się kosztowny i gorączkowy, uczenie maszynowe jest w stanie wyjść poza ograniczenia tradycyjnych systemów programowania.

Wyzwania

Pomimo tak wielu korzyści, uczenie maszynowe nie jest doskonałe. Oto niektóre z jego wyzwań.

• Prywatność : Wysoka złożoność algorytmów uczenia maszynowego jest głównym problemem sektora sztucznej inteligencji.Do szkolenia i ulepszania algorytmów wymagana jest duża ilość danych, co stwarza ryzyko dla prywatności. Klienci obawiają się także o bezpieczeństwo swoich danych.
• Błąd uczenia maszynowego : jeśli algorytmy uczenia maszynowego przeszkolone na zbiorach danych wykluczają populacje lub zawierają błędy, mogą tworzyć niedokładne lub dyskryminujące modele świata.Na przykład narzędzie do zatrudniania sztucznej inteligencji firmy Amazon ma niezamierzone stronniczość ze względu na słabe wstępne przetwarzanie danych.
• Wyrównanie : Niektórzy eksperci internetowi obawiają się, że technologia sztucznej inteligencji zniszczy całą ludzkość. A najgorsze jest to, że nie możemy tego przewidzieć, dopóki nie będzie za późno. Wiele osób zwraca się z petycją o spowolnienie rozwoju sztucznej inteligencji.

Trendy w zakresie uczenia maszynowego, które warto śledzić w 2024 r

Według Grand View Research lub GVR wielkość globalnego rynku sztucznej inteligencji wzrośnie do 1,8 biliona dolarów w 2030 roku.

Oto najważniejsze trendy, których możesz się spodziewać w ciągu najbliższych kilku lat w zakresie uczenia maszynowego .

#Trend 1- Agentyczna sztuczna inteligencja

Najnowsze modele wymagają reakcji ze strony człowieka. Następuje jednak przejście od modeli reaktywnych do modeli proaktywnych. Dlatego zaawansowani agenci AI działają odpowiednio, aby wyznaczać cele bez ingerencji.

Na przykład systemy monitorujące wykrywające podejrzane oznaki pożaru lasu lub agenci finansowi zarządzający portfelami inwestycyjnymi w dynamicznym czasie rzeczywistym.

#Trend 2 – Uczenie maszynowe typu open source

Demokratyzacja sztucznej inteligencji postępuje wraz z rozwojem modeli open source. Źródło danych z Githuba wykazało falę zaangażowania twórców w produktywne projekty AI.

Sztuczna inteligencja typu open source zmniejsza koszty i zapewnia przejrzystość, ale nadal istnieją obawy dotyczące niewłaściwego użycia.

#Trend 3 – Multimodalne uczenie maszynowe

Nowa i aktualna sztuczna inteligencja jest idealna do wykonywania takich zadań, jak pisanie tekstu, optymalizacja zasobów i granie w gry. Jednak w nadchodzących latach to się zmieni.

GPT-4 OpenAI przetwarza tekst, dźwięk i obrazy, naśladując ludzkie zdolności zmysłowe, a wkrótce pojawią się inne modele.

#Trend 4 – Sztuczna inteligencja cieni

Shadow AI jest również znane jako nieupoważnione użycie sztucznej inteligencji w organizacjach biznesowych. Ponieważ uczenie maszynowe staje się coraz bardziej dostępne dla użytkowników, sztuczna inteligencja cieni staje się groźna. Eksperci ds. technologii są obecnie zaniepokojeni naruszeniami prywatności danych. Firmy wprowadzą teraz zasady dotyczące technologii sztucznej inteligencji, aby chronić siebie i swoich klientów.

#Trend 5 – Zagrożenia i etyka bezpieczeństwa uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe wiąże się z wieloma problemami etycznymi. Niektóre z nich to głębokie podróbki, oprogramowanie ransomware i ataki phishingowe. W 2024 r. i w nadchodzących latach takich obaw związanych z postępem technologicznym będzie więcej.

#Trend 6 – Wymóg uczenia maszynowego

W 2024 r. liczba talentów w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego będzie nadal rosła. Najbardziej pożądane stanowiska to:

• MLOps
• Programowanie ML
• Nauka o danych
• Analiza danych
• Operacje

#Trend 7 – Spersonalizowany model generacyjny przedsiębiorstwa

Ponieważ duże narzędzia, takie jak ChatGPT, przyciągają uwagę konsumentów, firmy skłaniają się ku niestandardowym modelom. Modele te są dostosowane do kluczowych nisz, takich jak opieka zdrowotna i finanse, oraz zapewniają prywatność i wydajność.

Ostatnie linie

Uczenie maszynowe jest nadal uważane za technologię wschodzącą. Organizacje biznesowe mogą skorzystać z kilku możliwości wdrożenia uczenia maszynowego, aby wyprzedzić konkurencję.

Technologia ta jest często tańsza niż myślisz. Szkolenie algorytmu głębokiego uczenia się od zera wymaga dużo pracy. Jednak obecnie dostępne są pakiety rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji, które wymagają krótszego czasu programowania. Pozwala przejść do etapu 5 procesu rozwoju ML.

Jeśli więc chcesz wprowadzić uczenie maszynowe w celu zautomatyzowania organizacji biznesowej? Skorzystaj z bezpłatnej konsultacji dotyczącej uczenia maszynowego w wiodącej firmie zajmującej się tworzeniem oprogramowania w Bangalore .Sugerujemy pożądany plan działania właścicielom firm, aby umożliwić im wprowadzenie uczenia maszynowego w celu dopasowania do konkretnych potrzeb organizacji.

Zarezerwuj termin i skontaktuj się z nami już wkrótce.