Тенденции Машинного Обучения (ML) в 2023 году

Содержание

#1. Что означает ML
#2. Где применяется машинное обучение уже сейчас по данным Google
#3. Базовые параметры для улучшения качества ML
#4. Лучшие тенденции машинного обучения в 2023 году
#5. Инновации low-code и no-code
#6. Метавселенные
#7. Обработка естественной речи
#8. Комбинация машинного обучения с интернетом
#9. Главные тенденции технологического сегмента с использованием машинного обучения на 2023 год по мнению Gartner

Нынешнее десятилетие 2020 года может изменить ход развития людей и все благодаря активному развитию и внедрению искусственного интеллекта и машинного обучения. Масштабы работы инноваций очевидны по причине эффективности способностей в различных сферах деятельности. Машинное обучение совместно с ИИ помогает людям обрабатывать большие объемы данных. Современные тенденции в этом направлении в 2023-2024 годах могут привести к масштабным инновациям, и попробуем разобрать лучшие направления на 2023 год.

Что означает ML

Техническое обеспечение постоянно улучшается, получает инновационные разработки, а специалистам необходимо перестраивать свои методы работы, работать с новыми инструментами. Как только появился ИИ, началось создание тенденций машинного обучения. Это одна из основополагающих технологий данного направления, которая базируется на ряде действий, отдельных алгоритмов. Все это позволяет машинам проводить эффективный анализ, принимать решения, исходя из аналитических данных, но нет жесткого следования правилам.

ИИ способен находить закономерности при выполнении сложных процессов, в котором много дополнительных параметров и факторов. Подобная методика создана для упрощения работы человека, особенно, когда нужно анализировать большой поток информации. Использование ML дает возможность получать четкие ответы на конкретные вопросы, исходя из чего, формируются правильные выводы для работы, иных задач.

При помощи ИИ и машинного обучения люди начали создавать отдельные нейросети с человеческой моделью поведения. В результате исключается ряд ошибок при выполнении конкретных задач. Главная цель ML – исключение ручных проверок, чтобы автоматизировать работу. В процессе развития инновации, машины не просто обучаются, но могут запоминать конкретные действия, предоставляя более правильные ответы и варианты для принятия решений.

Где применяется машинное обучение уже сейчас по данным Google

Машинное обучение применимо во многих сферах человеческой деятельности. При помощи его оптимизируется работа финансовых учреждений, предприятий по производству, ресторанов и др. Нередко технологию можно увидеть в чат-ботах или в области онлайн торговли.

Корпорация Google выделила основные области использование ML, которые активно применяют инновацию:

1. Образование – внедрение ИИ дало возможность создать эффективные обучающие системы, которые симулируют поведение преподавателя. Они могут определить уровень знаний ученика, провести анализ ответов, поставить оценку и создать индивидуальный план обучения. К примеру, ВВС США применяют систему SHERLOCK, которая учит пилотов определять и находить технические поломки в самолетах.
2. Поисковые системы – активно применяют машинное обучение для улучшения собственного функционала. Google внедрила разработку для распознавания речи, поиска картинок и другой информации. В 2019 году была представлена самообучающаяся нейросеть Teachable machine 2.0, которая может определить речь, интонацию. Пользователи обучают нейросеть без кодов при помощи обычной камеры и микрофона, экспортируя данные на сайты, в приложения и т.д.
3. Digital-маркетинг – внедрение технологии в эту область дает глубокую персонализацию клиента, а компании могут работать с ним на личном уровне, что сближает обе стороны. За счет машин происходит фокусировка на конкретном клиенте в удобное для него время, что усиливает эффективность продаж. Получение правильных данных о пользователях помогает узнать поведение и реакции клиентов, что упрощает принятие тех или иных решений. К примеру, Nova применяет ML для отправки электронных писем с персонализацией под человека. Машины понимают, какие письма ранее получали максимальную конверсию, подстраиваясь, получая улучшение продаж.
4. Здравоохранение – особенно актуально использование ML в этой сфере. Компания IBM имеет в разработке Watson в виде отдельного компьютера для медицинской диагностики. Технология принимает большой поток информации, изображения, чтобы с точностью в 99% определить раковые клетки. В настоящее время подобный прибор используют в клиниках США, Бангкока и Индии. Для ускорения развития подобной программы IBM в 2016 году начала работать с 16 медицинскими клиниками и технологическими проектами.

Это только малая часть направлений, где уже активно применяют машинное обучение. Ниже будут представлены тенденции и тренды на 2023 год, к которым нужно присмотреться уже сегодня.

Базовые параметры для улучшения качества ML

Основной процесс по приему решений с помощью ИИ базируется на 3 параметрах:

1. Информационная база – разные типы выборки, которые дает клиент или отдельно заносит разработчик. При помощи их происходит развитие машины.
2. Признаки – потребности, которые должна делать машины, что позволяет достигать конкретных параметров и свойств, создавая единую концепцию работы.
3. Алгоритмы – ряд моделей, благодаря которым работает программа.

Чем больше данных получил ИИ, тем лучше, точнее будут приниматься решения машиной. К примеру, для работы с сообщения на почте, программе нужно заложить спам, рекламу, классические слова для продаж (купить, заработок и т.д.) и другие ненужные данные, которые она будет фильтровать. При помощи заложенной базы ИИ автоматически отфильтрует письма, разделяя их на категории, аналогично работают и другие модели. Работа с информационной базой – самый большой и трудоемкий процесс.

Второй параметр в виде признаков включает:

• возраст клиента;
• стать;
• доходы;
• образование.

Подобная информация важна для бизнес-процессов. Точный набор зависит от целей и вида деятельности, поэтому выбираются персонально. От корректности внесения их зависит качество и точность выполнения работы машиной. Лучше всего не ставить жестких ограничивающих правил, чтобы не искажать информацию и не получать ряд ошибок при выполнении поставленных задач.

Алгоритмы включают ряд действий машин. От корректности их выбора зависит скорость обработки информации, качество.

Лучшие тенденции машинного обучения в 2023 году

Сложно не заметить, что технологии ежегодно развиваются, получают инвестиции, особенно в цифровой и ИТ-сфере. В результате разработчикам необходимо пользоваться инновациями для решения поставленных задач. По причине небольших сроков на выполнение работы и высоких технологических ожиданий, часто используют машинное обучение, ИИ. На данный технологиями пользуются крупные фонды, компании, к примеру, Google, Netflix, eBay, но после 2020 началось активное внедрение машинного обучения в торговые площадки, небольшие фирмы. Это упрощает работу, аналитику. Популярность направления будет сохраняться в 2023 году, до 2025 года планируется активная фаза развития. Ниже представлены основные тенденции машинного обучения на 2023 год.

Инновации low-code и no-code

Согласно статистическим данным, компании, применяющие ИИ и машинное обучение, могут вызвать всплеск тенденции ИИ в 2023-2024 году. Главная проблема – недостаток квалифицированных кадров, за счет которых внедрение технологий замедляется. Исключить подобный разрыв позволяет технология low-code или no-code.

Подобная разработка дает возможность специалистам, которые не работают с ИИ, применять приложения на базе машинного обучения и искусственного интеллекта. Разработки без кода обладают простым интерфейсом, но управляют сложнейшими системами. Спрос на разработчиков и квалифицированных сотрудников ИИ вызывает потребность в приложениях с низким кодом. Технологии такого рода можно рассмотреть в качестве одной из главных тенденций в 2023 году за счет гибкости, скорости и экономии времени, расходов.

Метавселенные

Предполагается, что метавселенные будут частью эволюционирования сети Интернет, когда случится полноценный переход на Web 3.0. Это отдельные платформы с цифровым миром, под видом отдельной вселенной. Люди могут совместно проводить время, строить бизнес, зарабатывать деньги и просто жить в этой вселенной.

На метавселенные появился большой спрос с момента пандемии Covid-19 и тенденция сохраняется, что может вызвать новый тренд для ИИ в 2023 году. Машинное обучение и ИИ позволят максимально облегчить сами платформы и будут важным звеном для развития, «жизни» подобных проектов. К примеру, боты с ИИ смогут помогать людям выбирать определенные услуги. За счет ML есть возможность обеспечивать иммерсивный пользовательский опыт.

AI и ML – связывающая составляющая между элементами метавселенной (3D-анимация, виртуальная реальность и др.). Многие компании, бренды и производители уже несколько лет входят в часть цифрового мира и самый выраженный пример – Facebook.

Обработка естественной речи

Эта тенденция самая обсуждаемая и НЛП помогает упростить многие повседневные задачи. При помощи обработки естественного языка удаляется потребность ручного ввода и поиска контента. Машина автоматически распознает голос и речь с помощью программного обеспечения.

Основные приложения, применяющие NLP в бизнесе:

• анализ настроения;
• перевод;
• извлечение текстовой составляющей;
• группировка тематик;
• чат-боты.

Возможности такого элемента машинного обучения постоянно расширяются, создаются новые методики общения, которые сложно отличать от настоящего человека. Самые обычные существующие примеры:

• Alexa;
• Siri;
• Google Assist.

Приложения способны преобразовать язык человека в числовую форму, после чего происходит чтение и понимание машинами всей речи. Эти процессы осуществляются при помощи заранее настроенных алгоритмов. Чат-боты – не менее популярный пример, который подходит для любой сферы деятельности, среди них больницы, образовательные учреждения или центры помощи клиентам.

Комбинация машинного обучения с интернетом

Подобная тенденция была в 2022 и сохраниться в 2023 году, поскольку является одной из обсуждаемых по причине перехода на сети 5G, что даст возможность начать работу с интернет-вещами. Высокие скоростные показатели смогут не только обеспечивать быстрой реакцией, но и работать с большими объемами данных.

IoT дает возможность подключать несколько устройств в одну сеть через интернет. Суть работы – сбор информации для последующего анализа и изучения. Подобный фактор считается основным для машинного обучения.

Работа с IoT проектами подходит для многих областей использования:

• здравоохранение;
• обучение;
• экология;
• торговля;
• ИТ-сфера.

Применение технологии сможет положительно сказаться на безопасности. Много современных стартапов имеют ошибки, способные дать утечку данных в сеть. При помощи машинного обучения, автоматизации быстро выполняется анализ возможных угроз с их дальнейшим устранением на начальной стадии.

Главные тенденции технологического сегмента с использованием машинного обучения на 2023 год по мнению Gartner

В ходе очередной конференции компания Gartner совместно с лучшими аналитиками обсудили основные тенденции на 2023 год, которые направлены на существенные экономические и технологические изменения. Они будут актуальны не только в течение 2023 года, но и последующие 5-7 лет. Основные из них:

1. «Креативный» искусственный интеллект – генеративный ИИ с методиками машинного обучения, которые могут учить новое и анализировать любую информацию. В дополнение машины будут выполнять декомпозицию объектов, формируя новые сущности. Подобная технология может применяться для программных кодов, которые используются при создании лекарств, в маркетинге. Этот инструмент может быть отличным решением для политической дезинформации в будущем.
2. Распределенное предприятие (Distributed Enterprise) – тенденция, которая набрала популярность во время пандемии, когда родилась гибридная модель работы традиционных офисных компаний с удаленными рабочими. В 2023 году, по ожиданиям Gartner, 75% фирм смогут на 25% ускорить приток доходности при помощи распределенного предприятия, в сравнении с компаниями старого образца. Во многом помогает освоению процесса ИИ и машинное обучение.
3. Автономные системы – платформы программного типа или те, которые имеют физическое самоуправление с механикой самообучения. Если сравнивать с автоматизированными системами сегодня, то автономные платформы могут динамически адаптировать собственные алгоритмы к конкретным условиям без обновления ПО. Классические модели инструментов программирования, обычная автоматизация, с ростом компаний в мире, не позволяют масштабироваться нужными темпами, в которых нуждается бизнес. Автономные системы с машинным обучением полностью решают проблему.
4. Гиперавтоматизация – подобная инновация дает быстрый рост для бизнеса, его устойчивость. Эти возможности достигаются при помощи высокой скорости определения, проверки, аналитики и автоматизации множества сложных процессов, которые невозможны без машинного обучения и ИИ.
5. Составные приложения – технологические платформы, позволяющие быстро адаптировать любые бизнес-процессы. Они дают безопасность, эффективность при любом виде изменений рынка. Архитектура составных приложений решает проблемы и по данным Gartner, предприятия, освоившие Composable Applications, могут в 2023 году на 80% опередить любого конкурента по скорости внедрения нового функционала.
6. Сеть кибербезопасности – полноценная концепция, позволяющая защищать любые цифровые активы, данные компании, независимо от их расположения. Считается, что в 2024 году количество предприятий, использующие кибербезопасность, могут уменьшить финансовые потери от отдельных ситуаций на 90%.

2021-2022 годы существенно ускорили применение цифровых технологий, ИИ, машинного обучения, появились новые тренды и тенденции. Согласно данным Gartner и других аналитических компаний в 2023 и последующих годах технологические решения активно начнут входить в бизнес, производство и прочие сферы деятельности, помогая повысить эффективность и безопасность работы.

В заключение нужно сказать, что будущее технологий лежит за ИИ и машинным обучением. В течение 2023 года и последующих 5-7 лет ML станет явным конкурентным преимуществом у крупных компаний, стартапов. Процессы, которые сегодня люди обрабатывают в ручном режиме, вскоре станут выполнять машины. Алгоритмы начнут применять не только в области экономики или бизнеса, но и подойдут для повседневных задач, что можно видеть сегодня в умных домах, гаджетах и т.д.

Машинное обучение уже получило новые формы и активно развивается, базируясь на концепции развития машин и возможности их обучения. Исследователи и разработчики уже тестируют возможность обучения машин при помощи полученной информации. Интерактивная составляющая важна, ведь технология может получать постоянный опыт, саморазвитие и самоадаптацию к текущим реалиям.

Используя автоматизацию для решения сложных задач, они станут выполняться быстрее, без ошибок и потери качества. Работа, для которой людям нужно тратить много энергии, сил и времени, постепенно передаются машинам, исключая рутинную работу.

Индия – одна из трудоемких стран мира признает потребность в использовании и интеграции машинного обучения и ИИ, ведь инновация может создавать новые рабочие места для молодых людей. В современном мире нет сегмента жизни, где не используется описанная в статье технология. Semrush Inc спрогнозировала, что в промежутке 2020-2027 гг. темпы ежегодного роста ИИ и машинного обучения составят 33,2%. В результате массового использования, принятия технологий, в этой сфере нужно повышать квалификацию не только специалистам, но и людям, далеким от инноваций.