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.

Также вы можете расширить потенциал этого проекта, используя данные из мира криптовалют. Высокие показатели доходности биткоина и эфира стимулирует трейдеров искать различные закономерности в прошлом. Вы можете помочь им, заняв нишу в этой области.

Прогнозы качества вина

Покупка новых и незнакомых вин может быть трудоемким процессом. Нет надежного способа узнать, является ли вино качественным, если только вы не эксперт, который учитывает различные факторы, такие как возраст и цена.

Набор данных о качестве вина способен стать перспективным проектом машинного обучения в 2024 году. Он может содержать различные детали, помогающие выбрать подходящий напиток, например:

• возраст
• консистенция
• цвет

Для того, чтобы реализовать этот проект, вы или ваша команда должны иметь опыт работы с визуализацией и исследованием данных, регрессионными моделями и программированием на языке R.

Сортировка ленты в социальных сетях Web 3

Существует небольшое количество социальных сетей web3, которые способны решить проблемы их web2 аналогов. С развитием этой отрасли, компании будут нуждаться в качественном алгоритме сортировки ленты.

Если вы ищите лучшие проекты машинного обучения в 2024 году, сортировка ленты в соцсетях web3 может стать отличным вариантом. Вы можете создать алгоритм, который способен определять какой из контента наиболее интересен пользователю, а какой нет.

Анализ мошеннических ICO

Желающих запустить и провести ICO проект с каждым годом становится все больше. В это же время количество заинтересованных и неграмотных инвесторов также растет. Опыт предыдущих лет показывает, что не каждый проект является добросовестным.

Так, на пике популярности ICO, в 2018 году было обнаружено более 80% мошеннических проектов. Появление проекта машинного обучения по анализу таких ICO в 2024 году смогло бы улучшить процесс инвестирования в крипто стартапы, а также принесло прибыль разработчикам.

Вот список данных, которые вам необходимо собрать:

• квалификация руководителей проекта
• токеномика
• код смарт-контракта

Для того, чтобы создать подобный проект придется проделать огромную работу. За последние 5 лет было проведено более десяти тысяч ICO. Энтузиастам, которые начнут этот проект обязательно потребуется команда опытных специалистов.

Распознавание активности человека с помощью смартфонов

Не все мобильные устройства предназначены для определения времени, когда мы занимаемся каким-то видом деятельности, например, бегом или ездой на велосипеде. Вы можете создать собственный проект машинного обучения в 2024 году, чтобы заполнить эту нишу.

Для этого вам понадобится набор данных, содержащий записи фитнес-активности нескольких человек, которые были собраны с помощью мобильных устройств, оснащенных инерционными датчиками.

Затем разработчики смогут построить модели классификации, которые будут точно предсказывать будущую активность пользователя.

Выявление фальшивых новостей

С ростом цифровых медиа и социальных сетей, распространение фальшивых новостей стало серьезной проблемой. Поэтому, для борьбы с этой тенденцией необходимы такие автоматизированные инструменты, как детектор на базе машинного обучения.

Выявление фальшивых новостей может стать отличным проектом в области машинного обучения. Он направлен на идентификацию и разграничение подлинных новостей и недостоверной или сфабрикованной информации. Он потенциально может включать в себя такие этапы, как:

• Сбор данных
• Предварительная обработка данных
• Обработка признаков
• Выбор модели и др.

Если вы всерьез решите заняться реализацией этого проекта в 2024 году, будьте готовы столкнуться с такими сложностями, как несбалансированность данных, атаки противника и обобщение.

Автоматизация классификации музыки

Идея данного проекта заключается в создании модели машинного обучения, которая классифицирует музыкальные образцы по различным жанрам. Цель проекта - предсказать жанр, используя аудиосигнал в качестве входных данных.

С помощью этого проекта, процесс выбора песен станет более быстрым и менее громоздким. Пользователям больше не нужно будет вручную классифицировать музыку, прослушивать большое количество песен, и только затем выбирать жанр.

Автоматизация классификации музыки позволяет легко находить такие ценные данные, как:

• тенденции
• популярные жанры
• исполнители

Для реализации этого проекта, вам понадобится набор данных, включающий в себя от 100 музыкальных произведений, аудиобиблиотека, визуализация аудиофайлов, спектрограммы и другие инструменты машинного обучения.

Сегментация клиентов с помощью машинного обучения

Зная различия между группами потребителей, компаниям легче принимать стратегические решения, касающиеся роста их продукта и маркетинга. Одним из наиболее эффективных инструментов сегментации клиентов, является машинное обучение.

Существуют различные методики сегментации клиентов, и они зависят от четырех типов параметров: 

• Географические. Можно группировать по странам, штатам, городам или почтовым индексам.
• Демографические. Связаны со структурой, размерами и перемещениями клиентов в пространстве и во времени.
• Поведенческие. Основаны на наблюдаемом в прошлом поведении клиентов, которое может быть использовано для прогнозирования будущих действий.
• Психологические. Такая сегментация, как правило, имеет дело с такими характеристиками, как личностные качества, установки или убеждения. 

Существует множество алгоритмов машинного обучения, каждый из которых подходит для решения определенного типа задач, например:

• задачи обработки естественного языка
• анализ временных рядов
• прогнозирование и тд

Одним из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения, который подходит для решения задач сегментации клиентов, является алгоритм кластеризации k-means. Существуют и другие варианты, такие как DBSCAN, Agglomerative Clustering или BIRCH.
Определение оптимального количества уникальных групп клиентов поможет вам понять, чем отличаются ваши потребители, и дать им именно то, что они хотят. Сегментация клиентов с помощью машинного обучения является обязательным условием, если вы хотите превзойти своих конкурентов и получить больше клиентов.

Заключение

ML - это одно из самых перспективных направлений в IT-индустрии. Для того, чтобы разрабатывать собственные проекты машинного обучения в 2024 году, вам потребуется не только опыт, но и грамотная команда.

Например, Merehead уже более 6 лет занимается разработкой в области IT, блокчейна и ИИ. Выбрав нас, вы получите эффективное выполнение заказа, над которым будут работать от 10 до 87 человек штата.

Если вы хотите получить уверенность в успешной разработке вашего продукта - свяжитесь с нами или оставьте свои данные для обратной связи!