2022年の機械学習のトレンドトップ6

公開: 2021-12-24

テクノロジーの構造を見ると、機械学習は間違いなく人工知能のサブセットに分類されます。機械学習は、機械がデータをよりよく理解し、データに基づいた意思決定を行うのに役立つアルゴリズムを生成します。たとえば、ソフトウェアテストは、Google、Apple、Facebookなどの巨人を含む多くの組織での機械学習の実装の典型的な例です。

一部のアナリストによると、機械学習は2024年までに絶大な人気を博し、2022年と2023年に最大の勢いで普及すると予想しています。

機械学習テクノロジーが開発された理由は、本質的に非常に技術的なものですが、このテクノロジーを開発した根本的な理由は、開発者やITプロフェッショナルがアプリケーションやソリューションを迅速に生成するのに役立つ方法を作成することでした。したがって、この技術は、おそらく人間の能力の範囲外である大量の変数に取り組んでいたテスターの仕事を容易にするために開発されました。これらの機械学習ツールの結果として、正確な回答を得る可能性が高くなり、専門家は回答を正しく分析して正しい結論を導き出すことができました。

このツールを条件として、人工知能には独自のニューラルネットワークのセットを作成する機会があります。これは本質的に、人間の脳のレプリカを作成するためのAIモデルを提供することを意味します。この種のモデルは、経験を積むのに役立ち、将来のあらゆる種類のあいまいさや間違いを取り除きます。

機械学習の主な目的は、あらゆる種類の人間によるチェックを完全にまたは部分的に排除することです。これにより、テスターはあらゆる種類の複雑な分析プロセスを完全に自動化できます。したがって、正確な予測を行うために機械学習が使用されていると言えます。

機械学習の使用法は、複数の領域、ドメイン、およびアクティビティをカバーします。機械学習のユースケースは、銀行、レストラン、製造部門、さらにはガソリンスタンドなどのセクターで見られます。

機械学習テクノロジーに関しては、2022年以降の今後の機械学習のトレンドをいくつか見てみましょう。

1.モノのインターネットと機械学習

ほとんどの技術専門家がこの特定のトレンドを熱心に待っている、最初で最も重要な機械学習のトレンド。この分野での開発は、5Gの採用に大きな影響を与え、IoTの基盤となります。 5Gのネットワーク速度は非常に速いため、デバイスはより高速で情報を送受信できるようになります。 IoTデバイスを介して、ネットワーク上の他のデバイスをインターネットを使用して接続できます。毎年、ネットワークに接続されているIoTデバイスの使用が大幅に増加し、交換される情報の量が比例して増加しています。

2.自動機械学習

自動化された機械学習を実装することで、専門家は生産性と効率の向上に役立つ効率的な技術モデルを開発できます。この結果として、効率的なタスク解決の分野でほとんどの開発が行われていることがわかります。 AutoMLは基本的に、プログラミングの知識があまりなくても専門家がアプリケーションを開発できる開発スペースで、作業効率を引き出すのに役立つ持続可能性の高いモデルを作成するために使用されます。

3.サイバーセキュリティの向上

テクノロジーの出現により、ほとんどのアプリケーションとアプライアンスはスマートになり、テクノロジーはかなり進歩しました。ただし、これらのスマートアプライアンスは常にインターネットに接続されているため、これらのアプライアンスのセキュリティを強化する必要があります。機械学習を使用することで、技術専門家は潜在的なサイバー攻撃を阻止し、脅威を最小限に抑えることができるアンチウイルスモデルを開発できます。

4.人工知能の倫理

人工知能や機械学習などの新しいテクノロジーの開発に伴い、これらのテクノロジーに関するいくつかの倫理を定義することに深刻な懸念が生じています。より現代的な技術、倫理もまた現代的でなければなりません。これらの倫理が欠如していると、機械が効率的に機能できなくなり、最終的には誤った決定につながります。これは、今日の市場で見られる自家用車で非常に明白です。自走式車の故障は、車のコアである人工知能の故障によるものです。根本原因分析を行う場合、この失敗の主な理由は2つあります

データの選択に関しては、開発者は非常に偏っています。たとえば、ほとんどの要因が有利なデータを使用します。
データモデレーション技術が不足しているため、ほとんどの機械学習モデルは失敗します

5.自然な音声理解プロセスの自動化

スマートスピーカーで技術的に機能するスマートホームテクノロジーについて、多くの情報が共有されています。 Google、Siri、Alexaなどのインテリジェントな音声アシスタントを使用しているため、プロセスは比較的単純化されており、非接触制御を介してスマートアプライアンスとの接続を確立します。これらのプログラムは、人間の声を認識するという点ですでに高い精度を持っています。

上記のプロセスが一連のコマンドと厳密な構文フレームワークによって実行されていた時代は終わりました。今日、機械学習はこの要件の答えであり、プロセスを比較的高速に実行します。

6.一般的な敵対的ネットワーク

GANとも呼ばれる一般的な敵対的ネットワークは、本質的に識別力のあるネットワークでチェックする必要のあるサンプルを生成し、あらゆる種類の不要なコンテンツを排除できる、今後の機械学習のトレンドと見なされます。政府が複数の支部を持っているように、GANはチェックとバランスを提供することにより、正確さと信頼性を支援します。

イノベーションは企業が目標を達成するための鍵であり、テクノロジーを活用するための新しい独自の方法を見つける必要があります。機械学習は未来であり、すべての組織がこの新しい種類のテクノロジーを採用しています。

最終的な考え

機械学習を設計する目的は、正確な予測を行うなどの支援を行うことでした。このテクノロジーは、マーケター、IT従業員、ビジネスオーナーなどのさまざまなペルソナを支援します。機械学習テクノロジーの助けを借りて、これらのペルソナは情報に基づいた意思決定を行い、新しいソリューションや製品を作成できます。人工知能が関与して以来、マシンには正確な結果を学習、記憶、生成する機能があります。もちろん予想されるこれらの機械学習の傾向に言及すると、機械学習は常に上向きの軌道に乗って移動します。