2024 年机器学习开发指南

当您阅读机器学习时，您会想到什么？ 机器学习开发就像一台专注于学习的机器一样简单。

但定义仅限于这个小描述吗？

数字行业的技术进步利用了人工智能/机器学习算法。 这些趋势和技术为不同领域的商业行业带来了新的优势。

据报道，到 2028 年，全球平台的机器学习市场规模预计约为 313.6 亿美元。因此，这些统计数据表明机器学习策略以各种方式得到广泛使用。

因此，如果您还想找到新兴的机器学习发展趋势以纳入您的业务，请深入此博客探索更多信息。

数字市场机器学习发展概述

人工智能（AI）和机器学习（ML）是商业领域的流行技术。 然而，机器学习是人工智能的一部分，它允许机器从以前的数据中学习。 因此，无需额外命令就无需做出任何决定。 机器学习的算法远远超出了预测。 据报告，到 2029 年，机器学习开发全球市场将以 38.8% 的复合年增长率增长，达到 2099.1 亿美元。

还有各种算法支持智能决策过程。 所以，机器学习不仅对于商业组织来说，对于员工来说也是必不可少的。 当我们注意到机器学习专业人员的增加时，集成使管理团队的一切变得容易。

机器学习开发的重要性

根据当今的一句名言“数据就是金钱”，多年来它已成为一种强大的工具。 早期，纸质出勤是一种趋势，但现在是打卡的时候了。所以，从旧做法到新做法的转变并不是一个巨大的过程。

最新的数据驱动决策为企业提供了从收入到利润以及投资者决策的最大收益。 机器学习是释放商业公司未来能力的关键。 它还使他们能够在当前的数字市场中保持领先于竞争对手。

机器学习集成的好处

1. 个性化

每个企业都应该有其独特的市场标识，以帮助用户随时与他们建立联系。 在这里，您可以使用 ML 技术开始与客户建立联系。 作为一项面向未来的技术，机器学习提供定制的用户建议，以不同方式发展您的业务。

2. 预测

机器学习是对企业使用的任何内容进行无缝预测的最佳技术。 它可以帮助您获取有关即将发生的事件的信息，以预测未来的发展趋势。 而且，这种预期有助于在数字市场竞争中保持领先地位。 预测甚至可以帮助您应对业务风险。

3. 自动化

有时，重复性的业务任务对人类来说会变得忙碌。 因此，为了优化业务流程速度和性能，机器学习是最佳选择，因为它专注于有限时间内的复杂任务。 此外，通过机器学习，您可以实现数据集的处理，以高速获得准确的结果。

机器学习开发的用例

在线用户以这样或那样的方式面对机器学习。 最常见的示例包括产品或内容推荐。 无论您是探索 Google 搜索引擎还是在 YouTube 上搜索视频，机器学习算法都可以帮助您做出选择。

另一个例子涉及虚拟助手，例如苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa 或谷歌助手。 它们依靠自动语音识别 (ASR) 和计算机语音识别将人类单词翻译成书面格式。 现在，您还可以在网站上看到多个聊天机器人，它们可以让您更好地导航并回答客户的查询。

你知道 Open AI 的 GPT-3 吗？ 它是一个接受英语文章训练的神经网络，可以生成文本提示的答案。 机器学习的一些更特定行业的用途可以帮助企业取得更好的表现，如下所示：

1. 电商与零售

机器学习可以预测未来的销售情况，以便商业组织规划收入、供应和其他因素。 该技术还可以处理大量数据、内存和计算时间限制。

企业主可以使用计算机视觉进行个性化和管理库存。 机器学习可以检测欺诈行为，并吸引实时消费者使用推荐系统来定制广告和定价服务。

2. 电子学习

机器学习通过定制学习体验、提高学生成绩和优化教育资源彻底改变了教育。 通过机器学习，您可以分析大量数据以发现趋势和模式。

此外，该技术还允许教育工作者指导学生的要求并为学习者提供有针对性的干预措施。 机器学习还可以自动执行管理任务，例如安排和评分。

3. 医疗保健

机器学习使用视觉助手、医学图像分析和虚拟护理帮助医疗保健组织改善治疗、诊断和患者体验。

高科技技术还有助于在手术时识别声音和语音静音。 药品生产公司利用机器学习在生产试验中发现药物。

4. 财务

金融服务公司使用机器学习进行风险评估、个性化银行业务、算法交易、客户服务等。

它还有助于信用卡防御和异常检测，以防止欺诈。

5. 保险

保险公司根据客户的需求以及其他用户使用其他保险产品的经验为客户提供选择。

机器学习有利于处理索赔和承保。

6.供应链与物流

机器学习系统使物流和供应链公司能够改善交通管理、生产力、仓库优化和乘客安全。

机器学习技术还提供交通监控、驾驶员支持、精确的延误预测和预测性维护等服务。

机器学习技术的好处和挑战

机器学习为行业和公司提供许多必要的服务。

更重要的是。

该技术可以有效且快速地从不同文章中找到重要信息。

好处

以下是组织在其业务任务中实施机器学习的最大好处。

• 节省时间：机器学习文档搜索可让您从数千条与问题相关的文本中搜索答案。
• 成本效益高：该技术通过提供预测性监控和预防措施节省了维护设备的费用。
• 提高生产力：机器学习可以使用预测建模和需求预测来优化业务流程。
• 用户体验：聊天机器人和虚拟助理可以快速解决客户请求。它可以使用客户数据分析发送定制报价。
• 旧业务挑战的现代解决方案：当旧业务开发变得昂贵且忙碌时，机器学习可以超越传统编程系统的限制。

挑战

尽管机器学习有这么多好处，但它并不完美。 以下是它面临的一些挑战。

• 隐私：机器学习算法的高复杂性是人工智能领域的首要问题。训练和改进算法需要大量数据，存在隐私风险。 此外，客户还担心其数据的安全性。
• 机器学习偏差：如果在数据集上训练的机器学习算法排除了总体或包含错误，它们可能会产生不准确或具有歧视性的世界模型。例如，由于数据预处理不佳，亚马逊的人工智能招聘工具存在意外偏差。
• 结盟： 一些网络专家担心人工智能技术会毁灭全人类。 而且，最糟糕的是，我们甚至无法预见它的到来，直到为时已晚。 许多人请愿减缓人工智能的发展。

2024 年机器学习趋势

Grand View Research（GVR）预计，到 2030 年，全球人工智能市场规模将扩大至 1.8 万亿美元。

以下是未来几年机器学习的主要趋势。

#趋势 1-代理人工智能

最新的模型需要人类输入的反应。 但已经从被动模式转变为主动模式。 因此，先进的人工智能代理会相应地采取行动来设定目标，而不会受到干扰。

例如，用于检测森林火灾可疑迹象的监控系统或动态实时管理投资组合的金融代理。

#趋势 2 - 开源机器学习

随着开源模型的兴起，人工智能的民主化仍在继续。 Github 的数据源发现创作者参与高效人工智能项目的浪潮。

开源人工智能降低了成本并鼓励清晰度，但对滥用的担忧仍然存在。

#趋势 3-多模式机器学习

新的和当前的人工智能非常适合执行诸如编写文本、优化库存和玩游戏等工作。 但是，在未来几年，这种情况正在发生变化。

OpenAI 的 GPT-4 可以处理文本、声音和图片，模仿人类的感知能力，其他模型也将很快推出。

#趋势 4 - 影子 AI

影子人工智能，也称为商业组织内未经授权使用人工智能。 随着机器学习变得越来越容易为用户所接受，影子人工智能受到了威胁。 技术专家现在担心数据隐私泄露问题。 公司现在将引入人工智能技术政策来保护自己和客户。

#趋势 5-机器学习安全风险和道德

机器学习包含很多道德问题。 其中一些是深度造假、勒索软件和网络钓鱼攻击。 而且，在 2024 年及未来几年，我们将看到更多对技术进步的担忧。

#趋势 6-机器学习的要求

2024年人工智能和机器学习人才将继续激增。最需要的职位是

• MLOps
• 机器学习编程
• 数据科学
• 数据分析
• 运营

#趋势7-个性化企业生成模型

随着像 ChatGPT 这样的大型工具占据消费者的注意力，商业公司正在倾向于定制模型。 这些模型专为医疗保健和金融等重要领域量身定制，并提供隐私和效率。

最后几行

机器学习仍然被认为是一项新兴技术。 商业组织可以利用多种机会来实施机器学习，以保持领先于竞争对手。

该技术通常比您想象的要便宜。 从头开始训练深度学习算法需要大量工作。 但如今，已经有打包的人工智能解决方案需要更少的开发时间。 它允许您跳至 ML 开发过程的第 5 阶段。

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