Руководство по развитию машинного обучения, которому стоит следовать в 2024 году

Что приходит вам на ум, когда вы читаете о машинном обучении? Разработка машинного обучения так же проста, как машина, ориентированная на обучение.

Но ограничивается ли определение этим небольшим описанием?

Технологический прогресс в цифровой индустрии использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения. И эти тенденции и технологии принесли новые преимущества для бизнес-отраслей в различных секторах.

По имеющимся данным, к 2028 году объем рынка машинного обучения для глобальных платформ составит около 31,36 миллиарда долларов. Таким образом, эти статистические данные указывают на широкое использование тактик машинного обучения различными способами.

Поэтому, если вы также хотите узнать о новых тенденциях развития машинного обучения, которые можно использовать в своем бизнесе, погрузитесь в этот блог, чтобы узнать больше.

Обзор развития машинного обучения на цифровом рынке

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) являются распространенными технологиями в бизнес-секторах. Однако машинное обучение — это часть ИИ, которая позволяет машинам учиться на предыдущих данных. Таким образом, нет необходимости принимать какие-либо решения без дополнительных команд. Алгоритмы МО выходят далеко за рамки предсказаний. Согласно отчетам, к 2029 году мировой рынок разработки машинного обучения будет расти среднегодовыми темпами на 38,8% до $209,91 млрд.

Существуют также различные алгоритмы, поддерживающие интеллектуальный процесс принятия решений. Таким образом, машинное обучение важно не только для коммерческих организаций, но и для сотрудников. Поскольку мы замечаем рост числа специалистов в области ML, интеграция упрощает работу управленческой команды.

Важность развития машинного обучения

Согласно известной сегодня поговорке «Данные — это деньги», на века они стали мощным инструментом. Раньше посещаемость газет была в тренде, но сейчас самое время действовать. Таким образом, переход от старых практик к новым не был огромным процессом.

Новейшие решения, основанные на данных, предлагают предприятиям максимальную отдачу от доходов до прибыли и решений для инвесторов. Машинное обучение — это ключ к раскрытию будущих способностей коммерческой фирмы. Это также позволяет им оставаться впереди конкурентов на постоянно развивающемся цифровом рынке.

Преимущества интеграции машинного обучения

1. Персонализация

Каждый бизнес должен иметь свою уникальную рыночную идентичность, чтобы пользователи могли связаться с ним в любое время. Здесь вы можете использовать технологию ML, чтобы начать общаться со своими клиентами. Будучи технологией, ориентированной на будущее, ML предоставляет индивидуальные рекомендации пользователям для развития вашего бизнеса в различных направлениях.

2. Прогнозирование

Машинное обучение — лучшая технология, позволяющая получать точные прогнозы относительно того, что использует бизнес. Помогает получить информацию о предстоящих событиях, чтобы спрогнозировать будущие тенденции развития. И ожидание помогает оставаться на вершине конкуренции на цифровом рынке. Прогнозирование позволяет даже бороться с бизнес-рисками.

3. Автоматизация

Бывают случаи, когда повторяющиеся бизнес-задачи становятся для людей утомительными. Таким образом, для оптимизации скорости и производительности бизнес-процессов машинное обучение является лучшим выбором, поскольку оно фокусируется на выполнении сложных задач за ограниченное время. Кроме того, с помощью машинного обучения вы можете обрабатывать наборы данных и получать точные результаты на высокой скорости.

Варианты использования разработки машинного обучения

Онлайн-пользователь так или иначе сталкивается с машинным обучением. Наиболее распространенные примеры включают рекомендации по продукту или контенту. Исследуете ли вы поисковую систему Google или ищете видео на YouTube, знайте, что алгоритмы машинного обучения помогут вам сделать выбор.

Другой пример касается виртуальных помощников, таких как Siri от Apple, Alexa от Amazon или Google Assistant. Они полагаются на автоматическое распознавание речи (ASR) и компьютерное распознавание речи для перевода человеческих слов в письменный формат. Теперь вы также можете увидеть на веб-сайтах несколько чат-ботов, которые позволяют вам лучше ориентироваться и отвечать на вопросы клиентов.

Знаете ли вы о GPT-3 от Open AI? Это нейронная сеть, обученная на англоязычных статьях и выдающая ответы на текстовые подсказки. Ниже приведены некоторые более отраслевые способы использования машинного обучения, которые помогают предприятиям работать лучше:

1. Электронная коммерция и розничная торговля

Машинное обучение прогнозирует будущие продажи, что позволяет бизнес-организациям планировать доходы, поставки и другие факторы. Технология также обрабатывает большие объемы данных, памяти и ограничения по времени вычислений.

Владельцы бизнеса могут использовать компьютерное зрение для персонализации и управления запасами. Машинное обучение обнаруживает мошенничество и в режиме реального времени привлекает потребителей к системам рекомендаций для настройки рекламных и ценовых услуг.

2. Электронное обучение

Машинное обучение совершает революцию в образовании, настраивая процесс обучения, улучшая результаты учащихся и оптимизируя образовательные ресурсы. С помощью машинного обучения вы можете анализировать объемы данных, чтобы находить тенденции и закономерности.

Кроме того, технология позволяет преподавателям объяснять требования учащихся и предлагать целевые вмешательства для учащихся. Машинное обучение также может автоматизировать административные задачи, такие как планирование и выставление оценок.

3. Здравоохранение

Машинное обучение помогает организациям здравоохранения улучшить лечение, диагностику и качество обслуживания пациентов с помощью визуальных помощников, анализа медицинских изображений и виртуального ухода.

Высокие технологии также помогают распознать приглушение звука и речи во время операций. Компании-производители лекарств используют машинное обучение для обнаружения лекарств в ходе производственных испытаний.

4. Финансы

Компании, предоставляющие финансовые услуги, используют машинное обучение для оценки рисков, персонализированного банковского обслуживания, алгоритмической торговли, обслуживания клиентов и многого другого.

Это также помогает защитить кредитные карты и обнаружить аномалии для защиты от мошенничества.

5. Страхование

Страховые компании предоставляют клиентам выбор в соответствии с их потребностями и опытом других пользователей с другими страховыми продуктами.

Машинное обучение дает преимущества в обработке претензий и страховании.

6. Цепочка поставок и логистика

Системы машинного обучения позволяют логистическим компаниям и компаниям, занимающимся цепочками поставок, улучшить управление дорожным движением, производительность, оптимизацию складов и безопасность пассажиров.

Технология ML также предлагает такие услуги, как мониторинг дорожного движения, поддержка водителей, точные прогнозы задержек и профилактическое обслуживание.

Преимущества и проблемы технологии машинного обучения

Машинное обучение предлагает множество необходимых услуг для отрасли и компании.

Более того.

Технология эффективно и намного быстрее находит важную информацию из разных статей.

Преимущества

Вот основные преимущества для организаций, внедряющих машинное обучение в свои бизнес-задачи.

• Экономия времени : поиск документов с помощью машинного обучения позволяет искать ответы в тысячах текстов, связанных с вопросом.
• Экономичность : технология экономит деньги на техническом обслуживании оборудования, обеспечивая прогнозирующий мониторинг и профилактические меры.
• Повышение производительности . Машинное обучение позволяет оптимизировать бизнес-процессы с помощью прогнозного моделирования и прогнозирования спроса .
• Пользовательский опыт : чат-боты и виртуальные помощники могут быстро решать запросы клиентов.Он может отправлять индивидуальные предложения, используя аналитику данных клиентов.
• Современное решение проблем старого бизнеса . Когда развитие старого бизнеса становится дорогостоящим и беспокойным, машинное обучение способно выйти за рамки ограничений традиционных систем программирования.

Проблемы

Несмотря на множество преимуществ, машинное обучение не идеально. Вот некоторые из его проблем.

• Конфиденциальность . Высокая сложность алгоритмов машинного обучения является основной проблемой сектора искусственного интеллекта.Для обучения и улучшения алгоритмов требуется большой объем данных, что сопряжено с риском для конфиденциальности. Также клиенты беспокоятся о сохранности своих данных.
• Предвзятость машинного обучения . Если алгоритмы машинного обучения, обученные на наборах данных, исключают популяции или содержат ошибки, они могут создавать неточные или дискриминационные модели мира.Например, инструмент найма искусственного интеллекта Amazon имеет непреднамеренную предвзятость из-за плохой предварительной обработки данных.
• Выравнивание : Некоторые веб-эксперты опасаются, что технология искусственного интеллекта уничтожит все человечество. И, что самое худшее, мы даже не можем предвидеть этого, пока не становится слишком поздно. Многие люди призывают замедлить развитие ИИ.

Тенденции машинного обучения, которым стоит следовать в 2024 году

По данным Grand View Research или GVR, объем мирового рынка искусственного интеллекта вырастет до 1,8 триллиона долларов в 2030 году.

Вот основные тенденции, которые можно ожидать в ближайшие несколько лет от машинного обучения .

#Тенденция 1 – Агентский искусственный интеллект

Новейшие модели требуют реакции человека. Но происходит переход от реактивных моделей к проактивным. Таким образом, продвинутые агенты ИИ действуют соответствующим образом, ставя цели без вмешательства.

Например, системы мониторинга для обнаружения подозрительных признаков лесного пожара или финансовые агенты, управляющие инвестиционными портфелями в динамическом режиме реального времени.

#Тенденция 2. Машинное обучение с открытым исходным кодом

Демократизация искусственного интеллекта продолжается с появлением моделей с открытым исходным кодом. Источник данных Github обнаружил волну вовлечения авторов в продуктивные проекты искусственного интеллекта.

ИИ с открытым исходным кодом снижает затраты и способствует ясности, но сохраняются опасения по поводу неправильного использования.

#Тенденция 3. Мультимодальное машинное обучение

Новый и текущий ИИ идеально подходит для выполнения таких задач, как написание текста, оптимизация инвентаря и игры. Но в ближайшие годы ситуация изменится.

GPT-4 от OpenAI обрабатывает текст, звук и изображения, имитируя способности человеческих органов чувств; вскоре появятся и другие модели.

Тренд 4. Теневой искусственный интеллект

Теневой ИИ также известен как несанкционированное использование ИИ в бизнес-организациях. Поскольку машинное обучение становится все более доступным для пользователей, теневой ИИ становится угрозой. Технологические эксперты теперь обеспокоены нарушениями конфиденциальности данных. Теперь компании будут внедрять политику в области технологий искусственного интеллекта, чтобы защитить себя и своих клиентов.

#Тенденция 5. Риски безопасности и этика машинного обучения

Машинное обучение включает в себя множество этических проблем. Некоторые из них представляют собой глубокие фейки, программы-вымогатели и фишинговые атаки. И в 2024 году и в ближайшие годы мы увидим больше подобных опасений по поводу технологического прогресса.

#Тенденция 6. Требования к машинному обучению

Таланты в области искусственного интеллекта и машинного обучения продолжат расти в 2024 году. Наиболее востребованными позициями являются

• МЛОпс
• МО-программирование
• Наука о данных
• Анализ данных
• Операции

#Тенденция 7. Генеративная модель персонализированного предприятия

Поскольку такие крупные инструменты, как ChatGPT, доминируют над вниманием потребителей, коммерческие фирмы склоняются к индивидуальным моделям. Эти модели адаптированы для таких важных ниш, как здравоохранение и финансы, и обеспечивают конфиденциальность и эффективность.

Последние строки

Машинное обучение по-прежнему считается новой технологией. Бизнес-организации могут использовать несколько возможностей для внедрения машинного обучения, чтобы оставаться впереди конкурентов.

Технология зачастую дешевле, чем вы думаете. Обучение алгоритму глубокого обучения с нуля требует много работы. Но сегодня существуют комплексные решения искусственного интеллекта, которые требуют меньше времени на разработку. Это позволяет перейти к пятому этапу процесса разработки машинного обучения.

Итак, если вы хотите внедрить машинное обучение для автоматизации вашей бизнес-организации? Получите бесплатную консультацию по машинному обучению в ведущей компании по разработке программного обеспечения в Бангалоре .Мы предлагаем владельцам бизнеса желаемую дорожную карту, позволяющую им внедрить машинное обучение в соответствии с конкретными потребностями организации.

Запишитесь на прием и свяжитесь с нами в ближайшее время.