2024 年機器學習開髮指南

當您閱讀機器學習時，您會想到什麼？ 機器學習開發就像一台專注於學習的機器一樣簡單。

但定義僅限於這個小描述嗎？

數位產業的技術進步利用了人工智慧/機器學習演算法。 這些趨勢和技術為不同領域的商業產業帶來了新的優勢。

據報道，到 2028 年，全球平台的機器學習市場規模預計約為 313.6 億美元。因此，這些統計數據表明機器學習策略以各種方式廣泛使用。

因此，如果您還想找到新興的機器學習發展趨勢以納入您的業務，請深入此部落格探索更多資訊。

數位市場機器學習發展概述

人工智慧（AI）和機器學習（ML）是商業領域的流行技術。 然而，機器學習是人工智慧的一部分，它允許機器從先前的數據中學習。 因此，無需額外命令就無需做出任何決定。 機器學習的演算法遠遠超出了預測。 據報告，到 2029 年，機器學習開發全球市場將以 38.8% 的複合年增長率成長，達到 2,099.1 億美元。

還有各種演算法支援智慧決策過程。 所以，機器學習不僅對商業組織來說，對員工來說也是不可或缺的。 當我們注意到機器學習專業人員的增加時，整合使管理團隊的一切變得容易。

機器學習開發的重要性

根據當今的一句名言“數據就是金錢”，多年來它已成為一種強大的工具。 在早期，紙質出勤是一種趨勢，但現在是打卡的時候了。所以，從舊做法到新做法的轉變並不是一個巨大的過程。

最新的數據驅動決策為企業提供了從收入到利潤以及投資者決策的最大收益。 機器學習是釋放商業公司未來能力的關鍵。 它還使他們能夠在當前的數位市場中保持領先於競爭對手。

機器學習整合的好處

1. 個性化

每個企業都應該有其獨特的市場標識，以幫助用戶隨時與他們建立聯繫。 在這裡，您可以使用 ML 技術開始與客戶建立聯繫。 作為一項面向未來的技術，機器學習提供客製化的使用者建議，以不同方式發展您的業務。

2. 預測

機器學習是對企業使用的任何內容進行無縫預測的最佳技術。 它可以幫助您獲取有關即將發生的事件的信息，以預測未來的發展趨勢。 而且，這種預期有助於在數位市場競爭中保持領先地位。 預測甚至可以幫助您應對業務風險。

3. 自動化

有時，重複性的商業任務對人類來說會變得忙碌。 因此，為了優化業務流程速度和效能，機器學習是最佳選擇，因為它專注於有限時間內的複雜任務。 此外，透過機器學習，您可以實現資料集的處理，以高速獲得準確的結果。

機器學習開發的用例

線上用戶以這樣或那樣的方式面對機器學習。 最常見的範例包括產品或內容推薦。 無論您是探索 Google 搜尋引擎還是在 YouTube 上搜尋視頻，機器學習演算法都可以幫助您做出選擇。

另一個例子涉及虛擬助手，例如蘋果的 Siri、亞馬遜的 Alexa 或谷歌助手。 它們依靠自動語音辨識 (ASR) 和電腦語音辨識將人類單字翻譯成書面格式。 現在，您還可以在網站上看到多個聊天機器人，它們可以讓您更好地導航並回答客戶的查詢。

你知道 Open AI 的 GPT-3 嗎？ 它是一個接受英語文章訓練的神經網絡，可以產生文字提示的答案。 機器學習的一些更特定行業的用途可以幫助企業取得更好的表現，如下所示：

1. 電商與零售

機器學習可以預測未來的銷售情況，以便商業組織規劃收入、供應和其他因素。 該技術還可以處理大量資料、記憶體和計算時間限制。

企業主可以使用電腦視覺進行個人化和管理庫存。 機器學習可以偵測詐騙行為，並吸引即時消費者使用推薦系統來客製化廣告和定價服務。

2. 電子學習

機器學習透過客製化學習體驗、提高學生成績和優化教育資源徹底改變了教育。 透過機器學習，您可以分析大量資料以發現趨勢和模式。

此外，該技術還允許教育工作者指導學生的要求並為學習者提供有針對性的干預措施。 機器學習還可以自動執行管理任務，例如排程和評分。

3. 醫療保健

機器學習使用視覺助理、醫學影像分析和虛擬護理幫助醫療保健組織改善治療、診斷和患者體驗。

高科技技術還有助於在手術時識別聲音和語音靜音。 藥品生產公司利用機器學習在生產試驗中發現藥物。

4. 財務

金融服務公司使用機器學習進行風險評估、個人化銀行業務、演算法交易、客戶服務等。

它還有助於信用卡防禦和異常檢測，以防止詐欺。

5. 保險

保險公司根據客戶的需求以及其他使用者使用其他保險產品的經驗為客戶提供選擇。

機器學習有利於處理索賠和承保。

6.供應鏈與物流

機器學習系統使物流和供應鏈公司能夠改善交通管理、生產力、倉庫最佳化和乘客安全。

機器學習技術還提供交通監控、駕駛員支援、精確的延誤預測和預測性維護等服務。

機器學習技術的好處與挑戰

機器學習為產業和公司提供許多必要的服務。

更重要的是。

該技術可以有效且快速地從不同文章中找到重要資訊。

好處

以下是組織在其業務任務中實施機器學習的最大好處。

• 節省時間：機器學習文件搜尋可讓您從數千條與問題相關的文字中搜尋答案。
• 成本效益高：該技術透過提供預測性監控和預防措施節省了維護設備的費用。
• 提高生產力：機器學習可以使用預測建模和需求預測來優化業務流程。
• 使用者體驗：聊天機器人和虛擬助理可以快速解決客戶請求。它可以使用客戶數據分析發送客製化報價。
• 舊業務挑戰的現代解決方案：當舊業務開發變得昂​​貴且忙碌時，機器學習可以超越傳統程式設計系統的限制。

挑戰

儘管機器學習有這麼多好處，但它並不完美。 以下是它面臨的一些挑戰。

• 隱私：機器學習演算法的高複雜性是人工智慧領域的首要問題。訓練和改進演算法需要大量數據，存在隱私風險。 此外，客戶也擔心其資料的安全性。
• 機器學習偏差：如果在資料集上訓練的機器學習演算法排除了總體或包含錯誤，它們可能會產生不準確或歧視性的世界模型。例如，由於資料預處理不佳，亞馬遜的人工智慧招募工具有意外偏差。
• 結盟： 一些網路專家擔心人工智慧技術會毀滅全人類。 而且，最糟糕的是，我們甚至無法預見它的到來，直到為時已晚。 許多人請願減緩人工智慧的發展。

2024 年機器學習趨勢

Grand View Research（GVR）預計，到 2030 年，全球人工智慧市場規模將擴大至 1.8 兆美元。

以下是未來幾年機器學習的主要趨勢。

#趨勢 1-代理人工智慧

最新的模型需要人類輸入的反應。 但已從被動模式轉變為主動模式。 因此，先進的人工智慧代理會相應地採取行動來設定目標，而不會受到干擾。

例如，用於偵測森林火災可疑跡象的監控系統或動態即時管理投資組合的金融代理。

#趨勢 2 - 開源機器學習

隨著開源模型的興起，人工智慧的民主化仍在繼續。 Github 的資料來源發現創作者參與高效人工智慧專案的浪潮。

開源人工智慧降低了成本並鼓勵清晰度，但對濫用的擔憂仍然存在。

#趨勢 3-多模式機器學習

新的和當前的人工智慧非常適合執行諸如編寫文字、優化庫存和玩遊戲等工作。 但是，在未來幾年，這種情況正在改變。

OpenAI 的 GPT-4 可以處理文字、聲音和圖片，模仿人類的感知能力，其他模型也將很快推出。

#趨勢 4 - 影子 AI

影子人工智慧，也稱為商業組織內未經授權使用人工智慧。 隨著機器學習變得越來越容易為使用者所接受，影子人工智慧受到了威脅。 技術專家現在擔心資料隱私外洩問題。 公司現在將引入人工智慧技術政策來保護自己和客戶。

#趨勢 5-機器學習安全風險與道德

機器學習包含許多道德問題。 其中一些是深度造假、勒索軟體和網路釣魚攻擊。 而且，在 2024 年及未來幾年，我們將看到更多對技術進步的擔憂。

#趨勢 6-機器學習的要求

2024年人工智慧和機器學習人才將繼續激增。最需要的職位是

• MLOps
• 機器學習程式設計
• 數據科學
• 數據分析
• 營運

#趨勢7-個人化企業生成模型

隨著像 ChatGPT 這樣的大型工具佔據消費者的注意力，商業公司正在傾向於客製化模型。 這些模型專為醫療保健和金融等重要領域量身定制，並提供隱私和效率。

最後幾行

機器學習仍然被認為是一項新興技術。 商業組織可以利用多種機會來實施機器學習，以保持領先於競爭對手。

該技術通常比您想像的要便宜。 從頭開始訓練深度學習演算法需要大量工作。 但如今，已經有打包的人工智慧解決方案需要更少的開發時間。 它允許您跳至 ML 開發過程的第 5 階段。

那麼，您是否希望引進機器學習來自動化您的業務組織？ 在班加羅爾的頂級軟體開發公司獲得免費的機器學習諮詢。我們向企業主建議所需的路線圖，讓他們引進機器學習來滿足特定的組織需求。

預約並儘快與我們聯繫。