Написать нам
Категория: Тренды
10.06.2021

Главные Тренды и Технологии Машинного Обучения в 2022

Процесс автоматизации тестирования программного обеспечения напрямую связан с разработкой и обновлением инструментов искусственного интеллекта (ИИ). Machine Learning (ML) – это своего рода свод правил, норм, методик и алгоритмов, применяемых для создания ИИ, который будет обучаться на основе своего собственного опыта. Для этого используется большой массив данных, который приравнивается к определенным закономерностям. Чтобы понять тенденции и принципы их работы, предлагается более глубоко ознакомиться с самим инструментом.

Что такое машинное обучение, и где применяется?







Поскольку мы постоянно сталкиваемся с развитием технического обеспечения, специалисты вынуждены подстраиваться и применять разнообразные инструменты. С момента создания искусственного интеллекта ежегодно разрабатываются и придумываются различные тренды машинного обучения. Это один из аспектов этой технологии, который создает алгоритмы действий для осуществления машиной выводов и принятия решения на основе собранных баз данных. Все использование информации не привязано к жесткому следованию правилам. Искусственный интеллект может найти определенную последовательность и закономерность для решения сложных задач с большим количеством параметров.



Такая технология была разработана для того, чтобы максимально упростить работу тестировщиков с большими объемами переменных, которые человек не сможет проанализировать самостоятельно. Благодаря применению инструмента машинного обучения можно получить более точные ответы на вопросы и на их основе провести аналитику с правильными выводами.



На основе этого инструмента искусственный интеллект получает возможность создания собственной нейронной сети. Это дает возможность создать модель человеческого мозга. Это облегчает решение поставленных задач, и дает возможность использовать и получать опыт. Такая структура дает шанс для исключения большого количества ошибок в дальнейшем.



Основной целью машинного обучения является частичное или полное замещения ручных проверок. Это позволяет полностью автоматизировать работу тестировщиков в осуществлении сложных аналитических процессов.



На основе этого можно сказать, что первостепенной задачей Machine Learning является воспроизведение более точных прогнозов. Это позволит маркетологам, владельцам бизнеса и сотрудникам IT-сферы принимать верные решения при разработке и создании новых продуктов. В результате деятельности искусственного интеллекта машина получает возможность не только обучаться, но и запоминать, и воспроизводить наиболее правильный вариант.



Использование машинного обучения применяется во многих сферах деятельности. Оно позволяет оптимизировать работу банков, ресторанов, заводов и даже заправочных станций. Также ее часто можно встретить в сфере интернет-продаж и в организации работы чат-ботов.

Что нужно для максимизации качества машинного обучения?







Для более точного понимания принципа машинного обучения, я выделила несколько важных элементов в этой системе. Весь процесс принятия решений искусственным интеллектом строится на трех базовых параметрах.



  1. База данных. Этот фактор включает в себя выборки различного вида, которые предоставляет клиент или вносит программист. На их основе производится развитие машинного обучения.


  2. Признаки. Сюда относятся все необходимые потребности, которые должен выполнять продукт. Это позволяет добиться нужных характеристик и свойств, составляющих основную концепцию.


  3. Алгоритмы. Это своего рода методики, по которым работает программа для выявления ошибок.




Чтобы более доступно разобраться в этих базовых аспектах, необходимо более развернуто проанализировать каждый из них. Прежде всего предлагаю начать с данных. Чем больше информации будет заложено, тем четче и качественнее будет происходить процесс принятия решений. Объем и характер информации напрямую связан с видом задачи, которую машина должна решить.



Например, необходимо произвести фильтрацию входящих сообщений, чтобы отфильтровывать спам и рекламные рассылки. Для этого программа должна видеть примеры, на основе которых, она будет проводить выборку. Она должна уметь вычленять и распознавать стандартные рекламные фразы: купить, заработок дома, кредит, дополнительный доход и многое другое. На основе этих признаков система будет самостоятельно направлять эти письма в отдельную категорию. Этот же принцип применяется для создания других выборок. Это может быть упрощенный подбор товаров, создание вопросно-ответного бота или выявление ошибок в коде.



Самый большой объем работы связан именно с созданием баз данных. Они собираются вручную или автоматически. Первый вариант более затратный, но отличается высокой точностью. Второй проще, но он связан с возможностью допущения ошибок.



Признаки также играют важную роль. В бизнесе к ним можно отнести: возраст покупателя, пол, уровень дохода, образование и многое другое. Набор признаков зависит от характера работы, целей и направления. Поэтому для машины он подбирается индивидуально. Правильность внесения характеристик полностью регулирует качество работы машины. Основным правилом для их создания является исключение возможности жесткого ограничения. Это может стать причиной наличия искаженного восприятия, что приведет к допуску ошибок в итоговой работе.



Алгоритмы – это система последовательных действий, необходимых для решения поставленной задачи. Это своего рода список методик, которыми руководствуется машина. Выбор правильного алгоритма влияет на скорость принятия решения и качество обработки данных.

Какие тренды и методики будут популярны в сфере машинного обучения в 2022 году?



Мы все отмечаем высокий темп развития и работы технического прогресса в IT-индустрии. Поэтому программисты вынуждены проводить разработки и использовать инновационные инструменты для решения поставленных задач. Темп развития настолько высок, что итоговые сроки выхода продукта устанавливаются на минимальном уровне, а технологические возможности и свойства гаджетов или приложений увеличиваются.



Поэтому большой популярностью пользуется искусственный интеллект и его машинное обучение. Его используют такие крупные компании как Google, Netflix, eBay и многие другие большие и мелкие торговые площадки. Благодаря этому работа с их продуктами становится максимально комфортной и простой. Аналитики предсказывают, что популяризация машинного обучения будет расти вплоть до 2024 года, а самый активный рост будет происходить в 2022 и 2023 годах.



Уже сейчас разрабатываются и выпускаются различные инструменты для работы с машинным обучением, которые выйдут на первый план в 2022 году. Предлагаю более детально рассмотреть основные тренды, которые будут помогать улучшению разработки и повлияют на повсеместную интеграцию машинного обучения.



Объединение машинного обучения с сетью интернет







Это наиболее обсуждаемый и долгожданный тренд. Его активизация связана с развитием и началом использования сети 5G, которая станет платформой для разработки интернет-вещей. Благодаря высокой скорости устройства будут не только быстро реагировать, но и смогут передавать и получать больший объем информации.



IoT-технология позволяет объединять в единую сеть несколько устройств при помощи интернета. С каждым годом процент выпуска и объемы производства интернет-вещей растет. Основная суть их работы связана со сбором данных, которые будут подвергаться анализу и изучению для максимизации предоставления полезной информации. Этот параметр является ключевым для определения важности машинного обучения.



Применение IoT проектов затрагивает большое количество различных сфер. Это может быть экология, медицина, обучение, торговля, IT-сфера и многое другое. Предполагается, что к 2022 году появится большое количество различных корпоративных IoT систем, которые на 80 % будут иметь возможность машинного обучения.



Также использование этой технологии поможет максимизировать показатель безопасности. Новые технологии могут содержать большое количество ошибок, которые станут причиной утечки данных в сеть. Поскольку все элементы интернет-вещей подключены к ним напрямую, необходимо проанализировать возможность внешних угроз и устранить их на начальных этапах. Это также связано с автоматизацией тестовых исследований с использованием машинного обучения.

Автоматизация процесса машинного обучения







Раз я затронула тему автоматизации, стоит поговорить о ней подробней. Этот процесс развития также является трендом наступающего года. Это позволяет специалистам разрабатывать более эффективные модели, которые будут отличаться высоким уровнем производительности. При этом все разработки будут направлены на сохранение высокого качества решения задач.



Наиболее популярным примером подобного инструмента является AutoML. Его использование подходит для обучения пользовательских моделей высокого класса. С его помощью можно будет проводить улучшение работы даже при наличии минимальных знаний в программировании.



Также этот продукт может быть максимально полезен для профильных специалистов. Применение AutoML поможет проводить процесс обучения, не затрачивая при этом большого количества времени, но не жертвуя качеством итоговой работы. Как пример использования этого продукта можно выделить Microsoft Azure. Его применение позволит создавать более развернутые модели для прогнозирования.

Повышение уровня кибербезопасности



Благодаря высокому уровню технического прогресса, мы все чаще сталкиваемся с использованием приложений или техники с постоянным доступом в интернет. Это становится актуальным фактором для улучшения уровня безопасности и постоянной работы над способами защиты персональных данных.



Применение машинного обучения позволит создавать инновационные модели различных антивирусных программ, принимать полноценное участие в борьбе с киберпреступностью и хакерскими атаками, а также обеспечит создание усовершенствованной модели для минимизации других киберугроз.
Написать нам
Имя*:
Email*:
Сообщение: