// Тренды

Главные Тренды и Технологии Машинного Обучения в 2022

Содержание

#1. Что такое машинное обучение, и где применяется?
#2. Что нужно для максимизации качества машинного обучения?
#3. Какие тренды и методики будут популярны в сфере машинного обучения в 2022 году?
#4. Объединение машинного обучения с сетью интернет
#5. Автоматизация процесса машинного обучения
#6. Повышение уровня кибербезопасности
#7. Расширенный интеллект
#8. Автоматизирование задач
#9. Появление абсолютно новых профессий 
#10. Переосмысление всего процесса развития и обучения 
#11. Увеличение этических показателей искусственного интеллекта
#12. Оптимизация процессов в понимании естественной речи
#13. Основные выводы по усовершенствованию и трендам машинного обучения в 2022 году

Появились вопросы?
Юрий Мусиенко
Автор статьи
Merehead занимается разработкой веб проектов

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 использования машинного обучения и принципы их работы, предлагается более глубоко ознакомиться с самим инструментом.

Что такое машинное обучение, и где применяется?

Где применяется машинное обучение

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 технологии 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?

Составляющие 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

Составляющие Internet of things

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

Процесс автоматизации процесса машинного обучения

Раз я затронул 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.

Хочется отдельно отметить высокий потенциал от применения машинного обучения в разработке интеллектуального антивируса. Применение такого программного обеспечения поможет проводить полноценную идентификацию совершенно любого вирусного кода или опасного программного обеспечения. Это станет возможным благодаря анализу ряда параметров:

  • поведение вредоносных программ;
  • отличие кода;
  • сравнение старых вирусов с новыми модификациями.
Все это даст возможность использовать антивирус как усовершенствованную и максимально эффективную модель. Уже сейчас многие компании проводят интеграцию машинного обучения в программы кибербезопасности. Наиболее сильно в этом преуспели Alphabet и Sqrrl.

Расширенный интеллект

Теперь поговорим подробнее о суперинтелекте. Расширенный интеллект – это комплекс средств и способов, за счет которых гарантируется достижение максимального уровня производительности человеческого интеллекта. Augmented Intelligence показывает высочайший потенциал в разных сферах промышленности. Благодаря ему опыт работников возрастает быстрыми темпами. Для того чтобы организация могла добиться самых лучших результатов и в дальнейшем поддерживать конкурентоспособность, необходимо использовать максимальные возможности искусственного интеллекта. Использование Augmented Intelligence обладает несколькими преимуществами:

Автоматизирование задач

За счет процесса автоматизации все сложные задачи выполняются с высоким уровнем точности. Расширенный интеллект значительно повышает производительность труда благодаря автоматизированию задач, что в свою очередь дает сотрудникам больше времени для выполнения более сложных процессов. 

Появление абсолютно новых профессий 

Раз я заговорила об автоматизации задач, то стоит уточнить, что активное внедрение в жизнь расширенного интеллекта ни в коем случае не приведет к потере рабочих мест. Наоборот, это влечет за собой появление новых специальностей. Например, тренер роботов, детектив данных или же менеджеры по развитию бизнеса AI. Также отдельное внимание хочу уделить консультантам высокого уровня. Это люди, которые отличаются наличием навыков сбора, анализа информации для создания определенных целей. 

Переосмысление всего процесса развития и обучения 

Сотрудники всегда должны быть осведомлены об инновациях, внедряющихся в мир современных технологий. Именно поэтому персонал нужно обучать использованию программ, предназначенных для решения сложных задач. В идеале, компании собирают информацию о работниках с целью анализа их навыков и опыта, чтобы в дальнейшем разработать персонализированные решения для эффективного обучения. Искусственный интеллект помогает сотрудникам понять, насколько инновационные технологии могут развить их творческие, интеллектуальные способности. 

Стоит отметить, что развитие искусственного сверх интеллекта создает некую утопию, где роботы – это верные спутники, которые на автомате решают все бизнес-потребности компании. Однако важно не забывать о когнитивных способностях человека. 

Хочу сказать, что в данный момент сложно утверждать, насколько далеки реалии сегодняшнего мира от Augmented Intelligence. Исходя из этого, можно сделать вывод, что расширенный интеллект пока остается резервным решением.

Увеличение этических показателей искусственного интеллекта

Поскольку популяризация и уровень развития ИИ и машинного обучения идет вперед семимильными шагами, необходимо провести модернизацию этических аспектов деятельности. Это связано с тем, чтобы машины не имели возможности для принятия неверных решений, как например с работой новых беспилотных автомобилей. Наличие сбоев в их ИИ приводило к автомобильным авариям или к причинению вреда здоровью человека. Также программа может осуществлять предвзятые выводы, выделяя одну группу людей от другой. Это связано с двумя основными аспектами.
  1. Разработчики могут производить закладку данных с необъективными вариантами. Например, будет использоваться информация, в которой подавляющее большинство факторов будут превалировать над каким-нибудь аспектом, что послужит причиной постоянного склонения машины в пользу одной выборки.
  2. Отсутствие модерирования данных может привести обучение искусственного интеллекта на данных, которые он получает от пользователей. Это может стать причиной возникновения предрассудков в нейросети машины.
Подобные проблемы уже возникали у компании Amazon и Microsoft. В первом случае искусственный интеллект, который должен был помогать отбору кандидатов на разные должности, отдавал предпочтение мужчинам и игнорировал женские резюме, так как его выборка была построена на данных мужчин в большей степени.

Случай с компанией Microsoft был связан с их чат-ботом в Twitter. Он собирал данные из переписки с людьми, что привело к появлению расистских высказываний, к критике сексуальных меньшинств и к семитским взглядам. Поскольку не проводилось модерирование системы, бот выбрал позицию критики всех значимых вопросов. Во избежание скандала компании пришлось удалить чат и объявить о его неисправности. Также подобное случилось с антропоморфным роботом Софией, которая выдает неуместные фразы о захвате роботами человечества.

Без должного уровня контроля и проработки имеющихся у искусственного интеллекта баз данных и алгоритмов могут возникать подобные проблемы. Для этого необходимо применять усовершенствованные инструменты для машинного обучения.

В 2022 году будут активно проводиться обсуждения, и приниматься решения для ряда этических вопросов:

  • исключение возможностей смещения данных в пользу конкретного показателя;
  • максимизация безопасности принимаемых выводов;
  • достижение средних показателей между автоматизацией и ручным трудом;
  • использование ИИ в научных и образовательных сферах и многое другое.
Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения не исчерпается себя в наступающем году, поэтому я могу с уверенностью сказать, что этот тренд будет держаться в лидирующих позициях еще долгое время.

Оптимизация процессов в понимании естественной речи

Мы часто встречаем различную информацию о технологии «Умный дом», которая работает на основе умных колонок. Использование голосовых ассистентов Google, Alexa, Siri или Алиса не только упрощает некоторые процессы, но и позволяет осуществлять подключение умной техники для бесконтактного управления.

Уже сейчас эти программы могут вести более точное распознавание человеческого голоса. Канули в лету те времена, когда для работы необходимо было применять четкий набор команд без возможности отклонений и с использованием жестких синтаксических рамок.

Использование машинного обучения в этой сфере позволит существенно улучшить и развить эту технологию. Основное направление в области улучшения голосовых ассистентов – это предоставить возможность для распознавания интонаций и акцентов, по которым будут отслеживаться намерения пользователя. Это даст возможность максимально улучшить работу, и создать более эффективную модель, в которой будут исключены ошибки в запросах.

Основные выводы по усовершенствованию и трендам машинного обучения в 2022 году

Применение и внедрение искусственного интеллекта растет с огромной скоростью. Совсем скоро оно займет лидирующую позицию и получит массовое распространение во всех областях. Однако уровень подготовки специалистов находится не на должном уровне. Поэтому наша компания и создает такие информационные статьи для максимально комфортного отслеживания основных тенденций, которые призваны помочь урегулировать процесс машинного обучения и привести к его эффективности.

Уже сейчас такие корпорации как Microsoft, IBM, Google, Amazone и многие другие выделяют миллиардные бюджеты на развитие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Это служит масштабным и решающим толчком для продвижения и распространения этой системы во все сферы деятельности человека.

Будущее этой технологии позволяет создавать конкурентоспособные проекты для топовых и больших компаний. Также основываясь на данных автоматизированного просчета, можно будет создавать новые стартапы, которые будут максимально быстро развиваться и приносить прибыль.

Применяя автоматизированные процессы, решение задач будет проводиться быстрее без потери качества. Те моменты в проектах, над которыми большое количество времени трудятся люди, будут полностью отданы на анализ машинам с искусственным интеллектом.

Сейчас машинное обучение развивается и формируется в новых моделях с уникальными процессами. Оно имеет основание, что компьютер может учиться самостоятельно и при должном уровне воздействия и контроля. Это должно помочь избежать большого количества ошибочных решений и неверных выводов. Сейчас проходят различные тесты множество моделей. Исследователи хотят понять, насколько быстро и прогрессивно будет проходить обучение, какие алгоритмы являются правильными, и как решить вопрос с большим объемом негативной информации в сети, которая может повлиять на получение неверных выводов системы.

Веб Дизайн Галерея

наши работы

Есть вопросы? Задайте их здесь

Имя *
Email *
Телефон
Ваш бюджет
Сообщение
 

С 2015 года помогаем клиентам реализовывать идеи!

Подпишитесь на свежие статьи