แนวโน้มการเรียนรู้ของเครื่อง 6 อันดับแรกในปี 2565

หากเราดูโครงสร้างของเทคโนโลยีแล้ว แมชชีนเลิร์นนิงจะตกเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์อย่างแน่นอน แมชชีนเลิร์นนิงสร้างอัลกอริธึมที่ช่วยให้เครื่องเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้นและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก ตัวอย่างเช่น การทดสอบซอฟต์แวร์เป็นตัวอย่างคลาสสิกของการนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ในหลายองค์กร รวมถึงบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Google, Apple, Facebook และเร็วๆ นี้

นักวิเคราะห์บางคนคาดการณ์ว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะได้รับความนิยมอย่างล้นหลามภายในปี 2567 โดยจะมีการเติบโตสูงสุดในปี 2565 และ 2566

เหตุใดเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงจึงได้รับการพัฒนาขึ้นซึ่งมีลักษณะทางเทคนิคค่อนข้างมาก แต่เหตุผลพื้นฐานสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยีนี้คือการสร้างวิธีการที่จะช่วยให้นักพัฒนาและผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีสร้างแอปพลิเคชันและโซลูชันได้อย่างรวดเร็ว ดังนั้น เทคโนโลยีนี้จึงได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อลดภาระงานของผู้ทดสอบที่ทำงานเกี่ยวกับตัวแปรจำนวนมาก ซึ่งอาจอยู่นอกขอบเขตความสามารถของมนุษย์ ผลลัพธ์ของเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องเหล่านี้ ทำให้โอกาสในการได้คำตอบที่ถูกต้องแม่นยำสูงขึ้น และผู้เชี่ยวชาญสามารถวิเคราะห์คำตอบได้อย่างถูกต้องและได้ข้อสรุปที่ถูกต้อง

ภายใต้เครื่องมือนี้ ปัญญาประดิษฐ์มีโอกาสที่จะสร้างชุดโครงข่ายประสาทเทียมของตนเอง โดยพื้นฐานแล้วหมายความว่ามันให้โมเดล AI เพื่อสร้างแบบจำลองของสมองมนุษย์ โมเดลประเภทนี้ช่วยในการได้รับประสบการณ์และขจัดความคลุมเครือและข้อผิดพลาดในอนาคต

วัตถุประสงค์หลักของแมชชีนเลิร์นนิงคือการกำจัดการตรวจสอบของมนุษย์ทั้งหมดหรือบางส่วน สิ่งนี้ยังช่วยให้ผู้ทดสอบสามารถดำเนินการกระบวนการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนใดๆ โดยอัตโนมัติได้อย่างสมบูรณ์ ดังนั้น เราสามารถพูดได้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงใช้สำหรับการคาดการณ์ที่แม่นยำ

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงครอบคลุมหลายด้าน โดเมน และกิจกรรม กรณีศึกษาที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงสามารถเห็นได้ในภาคส่วนต่างๆ เช่น ธนาคาร ร้านอาหาร หน่วยการผลิต และแม้แต่ปั๊มน้ำมัน

ให้เราดูแนวโน้มของแมชชีนเลิร์นนิงที่กำลังจะเกิดขึ้นในปี 2022 และปีต่อๆ ไป เมื่อพูดถึงเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง

1. อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งและการเรียนรู้ของเครื่อง

เทรนด์แรกและสำคัญที่สุดของแมชชีนเลิร์นนิงที่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีส่วนใหญ่รอคอยเทรนด์นี้อย่างใจจดใจจ่อ การพัฒนาในพื้นที่นี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อการปรับใช้ 5G ซึ่งจะกลายเป็นพื้นฐานสำหรับ IoT เนื่องจาก 5G มีความเร็วเครือข่ายสูง อุปกรณ์จะสามารถรับและถ่ายโอนข้อมูลได้ในอัตราที่เร็วขึ้น ผ่านอุปกรณ์ IoT อุปกรณ์อื่นๆ บนเครือข่ายสามารถเชื่อมต่อโดยใช้อินเทอร์เน็ต ทุกปี เราเห็นการใช้อุปกรณ์ IoT ที่เชื่อมต่อกับเครือข่ายเพิ่มขึ้นอย่างมาก ทำให้ปริมาณข้อมูลที่แลกเปลี่ยนเพิ่มขึ้นตามสัดส่วน

2. การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถพัฒนาโมเดลเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผล ด้วยเหตุนี้ เราจะเห็นการพัฒนาส่วนใหญ่เกิดขึ้นในพื้นที่ของการแก้ปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ โดยพื้นฐานแล้ว AutoML ใช้เพื่อสร้างแบบจำลองที่มีความยั่งยืนสูงซึ่งสามารถช่วยในการรับประสิทธิภาพการทำงาน ในพื้นที่การพัฒนา ซึ่งผู้เชี่ยวชาญสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมมากนัก

3. ปรับปรุงความปลอดภัยทางไซเบอร์

ด้วยการถือกำเนิดของเทคโนโลยี แอพพลิเคชั่นและอุปกรณ์ส่วนใหญ่กลายเป็นสมาร์ท โดยมีความก้าวหน้าอย่างมากในเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม เนื่องจากอุปกรณ์อัจฉริยะเหล่านี้เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตอยู่ตลอดเวลา จึงมีความจำเป็นที่จะต้องมีความปลอดภัยเพิ่มขึ้นสำหรับอุปกรณ์เหล่านี้ ด้วยการใช้แมชชีนเลิร์นนิง ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีสามารถพัฒนาโมเดลป้องกันไวรัสที่สามารถหยุดการโจมตีทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้นและลดภัยคุกคามได้

4. จริยธรรมในปัญญาประดิษฐ์

ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง มีความกังวลอย่างมากในการกำหนดจริยธรรมเกี่ยวกับเทคโนโลยีเหล่านี้ เทคโนโลยีที่ทันสมัยกว่า จริยธรรมก็ควรมีความทันสมัยเช่นกัน การขาดจริยธรรมเหล่านี้จะส่งผลให้เครื่องจักรไม่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดในที่สุด สิ่งนี้ค่อนข้างชัดเจนในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองที่เราเห็นในตลาดปัจจุบัน ความล้มเหลวของรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองนั้นเกิดจากความล้มเหลวของปัญญาประดิษฐ์ในตัวซึ่งเป็นแกนหลักของรถ หากคุณวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง มีสองสาเหตุหลักที่ทำให้เกิดความล้มเหลวนี้

1. นักพัฒนามีอคติอย่างมากในการเลือกข้อมูล ตัวอย่างเช่น พวกเขาใช้ข้อมูลที่ปัจจัยส่วนใหญ่เอื้ออำนวย
2. โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่ล้มเหลวเนื่องจากมีเทคนิคการควบคุมข้อมูลไม่เพียงพอ

5. ระบบอัตโนมัติของกระบวนการทำความเข้าใจคำพูดตามธรรมชาติ

เราเห็นการแบ่งปันข้อมูลมากมายเกี่ยวกับเทคโนโลยีบ้านอัจฉริยะ ซึ่งใช้งานได้จริงกับลำโพงอัจฉริยะในทางเทคนิค เนื่องจากการใช้ผู้ช่วยเสียงอัจฉริยะ เช่น Google, Siri และ Alexa กระบวนการจึงค่อนข้างง่าย และสร้างการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์อัจฉริยะผ่านการควบคุมแบบไม่สัมผัส โปรแกรมเหล่านี้มีความแม่นยำสูงอยู่แล้วในแง่ของการจดจำเสียงของมนุษย์

ไปเป็นวันที่กระบวนการข้างต้นถูกดำเนินการผ่านชุดคำสั่งและกรอบไวยากรณ์ที่เข้มงวด ทุกวันนี้ แมชชีนเลิร์นนิงคือคำตอบของข้อกำหนดนี้ และดำเนินการตามกระบวนการได้เร็วกว่า

6. เครือข่ายฝ่ายตรงข้ามทั่วไป

General Adversarial Networks หรือที่เรียกว่า GAN ซึ่งถือเป็นเทรนด์การเรียนรู้ของเครื่องที่กำลังจะเกิดขึ้น ซึ่งจะสร้างตัวอย่างที่ต้องตรวจสอบโดยเครือข่ายที่มีลักษณะการเลือกปฏิบัติ และสามารถกำจัดเนื้อหาที่ไม่ต้องการได้ทุกประเภท เช่นเดียวกับที่รัฐบาลมีหลายสาขา GAN ช่วยในเรื่องความแม่นยำและความน่าเชื่อถือด้วยการตรวจสอบและถ่วงดุล

นวัตกรรมเป็นกุญแจสำคัญสำหรับธุรกิจในการบรรลุเป้าหมาย และพวกเขาควรหาวิธีใหม่ๆ ที่ไม่เหมือนใครในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีในลักษณะเดียวกัน แมชชีนเลิร์นนิงคืออนาคต และทุกองค์กรกำลังปรับเทคโนโลยีสายพันธุ์ใหม่นี้

ความคิดสุดท้าย

วัตถุประสงค์ของการออกแบบแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อช่วยในสิ่งต่างๆ เช่น การทำนายที่แม่นยำ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้บุคคลต่างๆ เช่น นักการตลาด พนักงานไอที และเจ้าของธุรกิจ ด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง บุคคลเหล่านี้สามารถตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและสร้างโซลูชันหรือผลิตภัณฑ์ใหม่ นับตั้งแต่ที่ปัญญาประดิษฐ์เข้ามาเกี่ยวข้อง เครื่องก็สามารถเรียนรู้ จดจำ และสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำได้ เมื่อกล่าวถึงแนวโน้มของแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งแน่นอนว่าเป็นสิ่งที่คาดการณ์ไว้ แมชชีนเลิร์นนิงจะเคลื่อนไปในทิศทางที่สูงขึ้นเสมอ