Data science

นวัตกรรมแมชชีนเลิร์นนิ่ง 10 อันดับแรกที่น่าจับตามองในปี 2021

ภาพรวมของนวัตกรรมการเรียนรู้ของเครื่องใน 2021 การใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงในโลกแห่งความเป็นจริงทำให้งานประจำวันของเราเป็นไปได้ รวดเร็วขึ้น มีประสิทธิภาพ และแม่นยำยิ่งขึ้น ขับเคลื่อนโดยวิทยาศาสตร์ข้อมูล หากแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกอบรมอย่างถูกต้อง พวกเขาจะสามารถทำงานได้เร็วกว่ามนุษย์ ผู้นำธุรกิจหลายรายทั่วโลกกำลังใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อความได้เปรียบทางการแข่งขันและเพื่อให้สอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กรและความสนใจของพนักงาน ต่อไปนี้คือแอปพลิเคชันและนวัตกรรมระดับแนวหน้าของแมชชีนเลิร์นนิงใน 2021 การเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีโค้ด: ML ที่ไม่มีโค้ดเป็นวิธีการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน ML โดยไม่ต้องผ่านขั้นตอนการประมวลผล การสร้างแบบจำลอง การออกแบบอัลกอริทึม การปรับใช้ การฝึกอบรมซ้ำ และอื่นๆ ที่ใช้เวลานานและน่าเบื่อ มันเร็วกว่าและง่ายกว่ามากในการนำไปใช้และยังคุ้มค่าอีกด้วย Tiny ML: ไมโครคอนโทรลเลอร์คือคีย์เวิร์ดสำหรับ Tiny ML พวกเขาสามารถย่อเครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึกให้พอดีกับระบบฮาร์ดแวร์ขนาดเล็ก มีประโยชน์มากเมื่อพูดถึงรถยนต์ ตู้เย็น และมิเตอร์สาธารณูปโภคอื่นๆ เฟรมเวิร์กเครื่องฝังตัวแบบใหม่เหล่านี้ยังช่วยให้อุปกรณ์ AI-IoT ประสิทธิภาพสูงทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ Quantum ML: พื้นที่สหวิทยาการที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมผสมกับการเรียนรู้ของเครื่องเรียกว่า Quantum ML ช่วยให้ช่างเทคนิคสามารถสร้างอัลกอริธึม ML แบบคลาสสิกและนำไปใช้กับวงจรควอนตัมเพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม เนื่องจากคุณลักษณะใหม่นี้ในเทคโนโลยีควอนตัม การสำรวจอวกาศ การทำความเข้าใจอนุภาคนาโน และการวิจัยขั้นสูงอื่นๆ จึงเป็นไปได้ Auto ML: Auto ML มีเป้าหมายเพื่อสร้างแอปพลิเคชัน ML ที่นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น มันเชื่อมช่องว่างด้วยการจัดหาโซลูชันที่เข้าถึงได้ซึ่งไม่ต้องพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญ ML Auto ML ให้ความเรียบง่ายแก่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานในโครงการการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้เทมเพลต MLOps: การจัดการการดำเนินงานการเรียนรู้ของเครื่อง (MLOps) เป็นโซลูชันซอฟต์แวร์ ML ที่พัฒนาขึ้นใหม่โดยเน้นที่ความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพ เป็นขั้นตอนในการพัฒนาโซลูชั่น ML ให้สามารถนำไปใช้ในธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น มันทำให้การจัดการกับข้อมูลในสเกลที่ใหญ่ขึ้นเป็นอัตโนมัติได้ง่ายขึ้น ทำให้เกิดข้อผิดพลาดน้อยที่สุด TOP MACHINE LEARNING ระบบแนะนำที่เราใช้ในชีวิตประจำวันของเรา โครงการการเรียนรู้เครื่องจักรชั้นนำที่สามารถทำได้โดยใช้ PYTHON CAREER TWIST: TOP MACHINE LEARNING JOBS เพื่อปรับใช้ ML สุดสัปดาห์นี้ใน Cybersecurity: หนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือการปรับปรุงระดับของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ แอพพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริธึม ML ถูกใช้เพื่อสร้างซอฟต์แวร์ป้องกันไวรัสอัจฉริยะที่สามารถระบุไวรัสหรือมัลแวร์ได้อย่างรวดเร็วด้วยพฤติกรรมที่ผิดปกติ ML ที่ไม่มีผู้ดูแล: เทคโนโลยีนี้เน้นที่ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ หากไม่มีคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ML ที่ไม่ได้รับการดูแลสามารถสรุปผลได้ ใช้เพื่อศึกษาข้อมูลอย่างรวดเร็วจากโครงสร้างที่ไม่สามารถระบุได้ เพื่อดึงรูปแบบที่เป็นประโยชน์และใช้ข้อมูลนั้นในการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ วิศวกรรม AI: การบูรณาการปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องทำให้เกิดอาชีพใหม่ที่เรียกว่าวิศวกรรม AI เป็นกลยุทธ์ที่คล่องตัวสำหรับบริษัทในการมอบประสิทธิภาพ ความน่าเชื่อถือ ความสามารถในการขยายขนาดที่ยอดเยี่ยม ซึ่งจะทำให้การลงทุนใน AI ประสบความสำเร็จ Reinforcement Learning: ในการเรียนรู้การเสริมแรง ระบบ ML สามารถเรียนรู้จากการสัมผัสกับสภาพแวดล้อมโดยตรง สภาพแวดล้อมสามารถใช้ระบบการให้รางวัลหรือการลงโทษเพื่อกำหนดค่าเฉพาะให้กับผลลัพธ์ที่ได้จากแอปพลิเคชัน แต่ไม่ว่าด้วยวิธีใด การใช้วิธีนี้จะช่วยให้ระบบ ML มีความแม่นยำสูงสุด เทคโนโลยี GAN: เทคโนโลยีเครือข่ายฝ่ายตรงข้ามทั่วไป (GAN) เป็นวิธีการผลิตโซลูชันที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นสำหรับการนำไปใช้งาน เช่น การแยกความแตกต่างระหว่างรูปภาพประเภทต่างๆ โครงข่ายประสาทเทียมสร้างตัวอย่างที่ได้รับการตรวจสอบโดยการเลือกปฏิบัติเครือข่ายเพื่อกำจัดเนื้อหาที่ไม่ต้องการ

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button