Новые Проекты и Тренды Машинного Обучения 2024

Быстрый рост вычислительной мощности, доступность огромных массивов данных и прорывы в алгоритмических инновациях продвигают новые проекты и тенденции 2024 года к невиданным ранее рубежам.



В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее интригующих тенденций, которые переопределят возможности ML и будут способствовать его дальнейшему развитию. Дочитайте эту статью до конца, чтобы узнать о самых перспективных проектах в 2024 году и расширить возможности своей разработки.

Что такое Машинное Обучение?

Машинное обучение - это сегмент искусственного интеллекта, который предназначен для того, чтобы обеспечить самообучение компьютеров и выполнение операций без вмешательства человека.



Когда компьютер или система, созданная на основе машинного обучения, сталкивается с новым образцом данных, она способна:

• определять



• анализировать



• изменять



• выдавать ожидаемый результат

Сила, стоящая за самоидентификацией и анализом новых закономерностей в машинном обучении, заключается в сложных алгоритмах "распознавания образов", которые подсказывают им, где и что искать.







Отрасль набирает большую популярность среди разработчиков. Энтузиасты по всему миру создают новые идеи проектов на 2024 год, что также увеличивает спрос на специалистов в этой области.



Может показаться, что машинное обучение - это новая отрасль, которая появилась в течении последних 10 лет, однако концептуально она существует еще со времен Второй мировой войны.

Хронология Mашинного Обучения

Понимание прошлого, может дать более глубокое представление о том, какие тренды в 2024 году могут нас ожидать. Начиная с создания машины Тьюринга в 1936 году, сегодня известно более сотни применений машинного обучения в таких отраслях, как:

• фармацевтика



• робототехника



• промышленность



• наука и космос и др.

Бытовая техника с голосовой активацией, самоуправляемые автомобили и маркетинговые кампании в Интернете являются лишь некоторыми из всех приложений машинного обучения, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни.





Если взглянуть на хронологию развития машинного обучения, можно обнаружить множество скрытых фактов и усилий великих математиков, благодаря которым мы можем создавать лучшие проекты машинного обучения в 2024 году.



Рассмотрим хронологию развития машинного обучения детальнее:

• 1812 - 1913. Этот век создал математическую основу для развития машинного обучения. В этот период зародились теорема Байеса и цепи Маркова.



• Конец 1940-х годов. Появление первых компьютеров. Они были признаны машинами, которые могут "хранить данные". К этой эпохе относится знаменитый “Манчестерский ребенок”.



• 1950 год. Официальное рождение машинного обучения. Компьютерный гений Алан Тьюринг представил работу, в которой упомянул нечто под названием "игра в имитацию" и поразил мир вопросом "могут ли машины думать?".



• 1951 год. Первая нейронная сеть, которая была построена Марвином Мински и Дином Эдмондсом.



• 1974 год. Появление термина "машинное обучение”.



• 1996 год. Машина, разработанная компанией IBM, побеждает всемирно известного гроссмейстера Гарри Каспарова в шахматной игре.



• 2006 - 2017. Обратное распространение. Это важная техника, которую машины используют для распознавания образов. Она была разработана в этот период времени.

Пользуясь опытом предыдущих лет, разработчики по всему миру стремятся улучшить технологию за счет готовых или новых решений. В стремительно развивающемся мире, вы можете лишь предполагать возможные тренды в  2024 году.



Тем не менее, команда Merehead подготовила для вас наиболее вероятные направления ML, которые будут актуальны в ближайшие годы. Продолжайте читать эту статью, чтобы узнать о каждом из них!

Модели Машинного Обучения в 2024 году

Машинное обучение подразумевает предоставление большого объема данных компьютеру, чтобы он мог выполнять такие действия, как:

• обучение



• формирование прогнозов



• поиск закономерностей



• классификация данных

По мере того, как развивалась область машинного обучения, появлялись новые модели и способы ее реализации. Потребовалось более полувека, чтобы отсечь неэффективные варианты и выделить наиболее качественные из них.





Существует большое количество примеров, однако самыми популярными являются всего 3 модели машинного обучения в 2024 году.

Контролируемое обучение

Контролируемое обучение используется, когда данные состоят из примеров, которые четко описаны или обозначены. В этом случае у алгоритма есть руководитель - человек-эксперт, который действует как учитель и дает компьютеру правильные ответы.







Контролируемое обучение реализуется в несколько этапов, а именно:

• Компьютер обучается, используя заранее определенные данные, которые также называются "помеченными"



• В компьютер вводятся правильные ответы, что позволяет ему отличать корректные варианты решений



• Системе дается новый набор данных, которые она анализирует с помощью таких методов, как классификация и регрессия, чтобы предсказать правильный результат

Поскольку ответы включены в данные, алгоритм может "видеть", насколько точны его ответы, и улучшать их со временем. Контролируемое обучение используется для таких задач, как фильтрация спама в электронной почте, прогнозирования будущей цены акций и тд.

Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое обучение используется, когда учебные данные не имеют меток. Цель состоит в том, чтобы исследовать и обнаружить закономерности, структуры или взаимосвязи в данных без специальных указаний.







Кластеризация - это форма классификации без заранее определенных классов, которая является наиболее распространенной задачей неконтролируемого обучения. Она предполагает распределение данных по классам на основе признаков, скрытых в данных, например:

• сегментирование рынка



• типы клиентов

В этой модели машинного обучения в 2024 году алгоритм пытается найти похожие объекты и объединяет их в кластер без вмешательства человека.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением- это подход, при котором компьютерная программа обучается, взаимодействуя с окружающей средой. В данной модели задача или проблема связана не с данными, а с окружающей средой, например, видеоигрой или улицей города (в контексте самодвижущихся автомобилей).



Путем проб и ошибок этот подход позволяет компьютерным программам автоматически определять наилучшие действия в определенном контексте, чтобы оптимизировать свою работу.



Компьютер получает обратную связь в виде вознаграждения или наказания в зависимости от своих действий и постепенно учится играть в игру или водить машину в городе.

Тренды Машинного Обучения 2024

По мере развития технологий, появляются новые подходы и решения для их реализации. Чтобы вы оставались в курсе последних обновлений, команда Merehead подготовила список топ тенденций машинного обучения 2024 года. Давайте разберем их детальнее.

No-Code ML

No-Code машинное обучение - это процесс использования программных инструментов и платформ, которые позволяют создавать и внедрять модели машинного обучения без необходимости кодирования или технических знаний.







Эти инструменты и платформы предоставляют визуальный интерфейс, который позволяет пользователям реализовать такие функции, как:

• перетаскивание компонентов



• постановка параметров машинного обучения



• обучение модели с помощью предварительно созданных алгоритмов

Тенденция No-Code призвана демократизировать машинное обучение и сделать эту технологию более доступной для нетехнических пользователей. Это позволяет предприятиям использовать возможности ИИ без необходимости привлечения дорогостоящих консультантов и обладания специализированными навыками.







Существует большое количество ниш, в которых вы можете создать проекты машинного обучения в 2024 году. No-Code подходит для таких направлений и приложений, как:

• Прогностическая аналитика. No-code ML можно использовать для построения моделей, которые позволяют прогнозировать будущие тенденции и выявлять потенциальные риски.



• Распознавание изображений и речи. Это позволяет предприятиям автоматизировать такие задачи, как маркировка фотографий и голосовые сообщения.



• Чат-боты и виртуальные помощники. Они могут взаимодействовать с клиентами и предоставлять персонализированную помощь.



• Обнаружение мошенничества. В зависимости от сферы деятельности вашего бизнеса, с помощью No-code ML, вы можете находить уязвимости и предостеречь пользователей от потенциальных потерь.



• Оптимизация цепочек поставок. Такой подход сможет снизить расходы и повысить эффективность вашего предприятия.

Платформы No-code машинного обучения обеспечивают целый ряд преимуществ, включая доступность, скорость, экономическую эффективность, гибкость и инновации. Тем не менее, они все же требует тщательного планирования, чтобы обеспечить точность, надежность и безопасность моделей.

TinyML

Развитие искусственного интеллекта создает широкую платформу для инноваций, в которой с легкостью будут возникать новые тренды машинного обучения в 2024 году. Ярким примером является появление TinyML.



TinyML позволяет внедрить возможности машинного обучения в маломощные и работающие от батарей устройства, например:

• микроконтроллеры



• устройства Интернета вещей



• робототехника

Эта концепция, возможно, представляет собой будущее машинного обучения, поскольку она позволяет расширить охват и возможности технологии на более широкий список устройств.



Несмотря на ограниченные возможности, TinyML использует те же инструменты машинного обучения, что и более крупные системы. Они включают датчики, алгоритмы и инструменты анализа данных, которые обрабатывают информацию и выдают точные результаты.

AutoML

AutoML - это процесс выполнения задач машинного обучения путем применения процессов автоматизации. Для того, чтобы понять, почему AutoML является трендом в 2024 году, необходимо понять какую ценность он представляет.



Любые проекты машинного обучения в 2024 году будут выполняться в несколько этапов, а именно:

• Сбор данных для ML. Это может включать обработку отсутствующих и аномальных значений, преобразование их в числовые величины, конструирование и выбор признаков.



• Настройка гиперпараметров. Часто, разработчики пробуют различные решения, чтобы найти необходимый вариант.



• Развертывание модели машинного обучения. Этот этап также включает в себя установку дополнительных компонентов, таких как мониторинг и триггеры, которые помогают в обслуживании модели.

Цель AutoML - автоматизировать все вышеперечисленные этапы.







Таким образом, он может помочь неспециалистам начать использовать алгоритмы машинного обучения с минимальными знаниями в этой области. Более того, он помогает опытным разработчикам ML автоматизировать повторяющиеся задачи.

MLOps

Операции машинного обучения - это практика эффективной разработки, тестирования, развертывания и поддержки приложений машинного обучения в производстве. MLOps автоматизирует и контролирует весь жизненный цикл машинного обучения и обеспечивает беспрепятственное сотрудничество между разработчиками.







MLOps включает в себя ряд действий, а именно:

• разработка моделей



• обучение



• контроль версий



• тестирование и развертывание



• мониторинг и переобучение

MLOps это сочетания машинного обучения вместе с методами DevOps. Данная технология лучше всего подходит крупным предприятиям, которые обладают большой операционной деятельностью.



Merehead является лидирующей компанией разработчиком AI, ML, блокчейна, а также других IT-технологий. Если вы хотите разработать и интегрировать решения ИИ в свой бизнес - вы в правильном месте!

Генеративные адверсариальные сети

Генеративные адверсариальные сети - это тип модели машинного обучения, которая используется для генерации синтетических данных, похожих на заданный набор обучающих материалов.



GAN состоят из двух основных компонентов:

• Генератор. Сеть генератора принимает случайный шум и на его основе пытается генерировать синтетические данные, например изображения.



• Дискриминатор. Сеть дискриминатора действует как классификатор, который пытается отличить реальные данные из обучающего набора от синтетических, созданных генератором.

GAN нашли применение в различных областях, таких как генерация изображений, создание текстов и синтез видео. Технология значительно продвинула область искусственного интеллекта и имеет все шансы занять лидирующее место в списке лучших трендов в 2024 году.

Лучшие проекты машинного обучения в 2024

Идея о том, что различные устройства могут чему-то научиться на основе программирования и других данных выглядит как футуристическая и не применимая на практике концепция. Поэтому, чтобы разоблачить данный миф, команда Merehead подготовила для вас лучшие проекты машинного обучения в 2024 году, которые вы сможете реализовать в ближайшее время.

Прогнозирование цен на акции

Подобно прогнозированию продаж, прогнозы цен на акции основываются на массивах данных о прошлых ценах, индексах, волатильности и фундаментальных показателях. Данный проект может найти применение среди таких участников рынка, как:

• финансовые аналитики



• трейдеры



• розничные инвесторы

Для начала вам потребуется загрузить набор данных фондового рынка, а затем интегрировать их в процесс машинного обучения.