// Trends

Тенденції Машинного Навчання (ML), на які Варто Звернути Увагу у 2023 році

Зміст

#1. Що означає ML
#2. Де застосовується машинне навчання вже зараз за даними Google
#3. Базові параметри для поліпшення якості ML
#4. Найкращі тенденції машинного навчання у 2023 році
#5. Інновації low-code і no-code
#6. Метавсесвіти
#7. Обробка природної мови
#8. Комбінація машинного навчання з інтернетом
#9. Головні тенденції технологічного сегмента з використанням машинного навчання на 2023 рік на думку Gartner

Нинішнє десятиліття 2020 року може змінити хід розвитку людей і все завдяки активному розвитку та впровадженню штучного інтелекту і машинного навчання. Масштаби роботи інновацій очевидні через ефективність здібностей у різних сферах діяльності. Машинне навчання спільно з ШІ допомагає людям обробляти великі обсяги даних. Сучасні тенденції в цьому напрямку у 2023-2024 роках можуть призвести до масштабних інновацій, і спробуємо розібрати найкращі напрямки на 2023 рік.

Що означає ML

Технічне забезпечення постійно поліпшується, отримує інноваційні розробки, а фахівцям необхідно перебудовувати свої методи роботи, працювати з новими інструментами. Щойно з'явився ШІ, почалося створення тенденцій машинного навчання. Це одна з основоположних технологій цього напряму, яка базується на низці дій, окремих алгоритмів. Усе це дає змогу машинам проводити ефективний аналіз, ухвалювати рішення, виходячи з аналітичних даних, але немає жорсткого дотримання правил.

ШІ здатний знаходити закономірності під час виконання складних процесів, у якому багато додаткових параметрів і чинників. Подібна методика створена для спрощення роботи людини, особливо, коли потрібно аналізувати великий потік інформації. Використання ML дає можливість отримувати чіткі відповіді на конкретні питання, виходячи з чого, формуються правильні висновки для роботи, інших завдань.

За допомогою ШІ та машинного навчання люди почали створювати окремі нейромережі з людською моделлю поведінки. У результаті виключається низка помилок під час виконання конкретних завдань. Головна мета ML - виключення ручних перевірок, щоб автоматизувати роботу. У процесі розвитку інновації, машини не просто навчаються, а й можуть запам'ятовувати конкретні дії, надаючи правильніші відповіді та варіанти для ухвалення рішень.

4 основні види машинного навчання

4 основні види машинного навчання

Де застосовується машинне навчання вже зараз за даними Google

Машинне навчання застосовується в багатьох сферах людської діяльності. За допомогою його оптимізується робота фінансових установ, підприємств з виробництва, ресторанів тощо. Нерідко технологію можна побачити в чат-ботах або в галузі онлайн торгівлі.

Where to employ AI and ML?

Сфери, де можна використовувати AI і ML

 

Корпорація Google виділила основні сфери використання ML, які активно застосовують інновацію:

  1. Освіта - впровадження ШІ дало можливість створити ефективні навчальні системи, які симулюють поведінку викладача. Вони можуть визначити рівень знань учня, провести аналіз відповідей, поставити оцінку і створити індивідуальний план навчання. Наприклад, ВПС США застосовують систему SHERLOCK, яка вчить пілотів визначати і знаходити технічні поломки в літаках.
  2. Пошукові системи - активно застосовують машинне навчання для поліпшення власного функціоналу. Google впровадила розробку для розпізнавання мови, пошуку картинок та іншої інформації. У 2019 році було презентовано самонавчальну нейромережу Teachable machine 2.0, яка може визначити мову, інтонацію. Користувачі навчають нейромережу без кодів за допомогою звичайної камери і мікрофона, експортуючи дані на сайти, у застосунки тощо.
  3. Digital-маркетинг - впровадження технології в цю сферу дає глибоку персоналізацію клієнта, а компанії можуть працювати з ним на особистому рівні, що зближує обидві сторони. Завдяки машинам відбувається фокусування на конкретному клієнті в зручний для нього час, що посилює ефективність продажів. Отримання правильних даних про користувачів допомагає дізнатися про поведінку і реакції клієнтів, що спрощує прийняття тих чи інших рішень. Наприклад, Nova застосовує ML для надсилання електронних листів із персоналізацією під людину. Машини розуміють, які листи раніше отримували максимальну конверсію, підлаштовуючись, отримуючи поліпшення продажів.
  4. Охорона здоров'я - особливо актуальне використання ML у цій сфері. Компанія IBM має в розробці Watson у вигляді окремого комп'ютера для медичної діагностики. Технологія приймає великий потік інформації, зображення, щоб з точністю в 99% визначити ракові клітини. Наразі подібний прилад використовують у клініках США, Бангкока та Індії. Для прискорення розвитку подібної програми IBM у 2016 році почала працювати з 16 медичними клініками і технологічними проектами.
Це тільки мала частина напрямків, де вже активно застосовують машинне навчання. Нижче будуть представлені тенденції та тренди на 2023 рік, до яких потрібно придивитися вже сьогодні.

Базові параметри для поліпшення якості ML

Основний процес з прийняття рішень за допомогою ШІ базується на 3 параметрах:
  1. Інформаційна база - різні типи вибірки, які дає клієнт або окремо заносить розробник. Завдяки їм відбувається розвиток машини.
  2. Ознаки - потреби, які має робити машина, що дає змогу досягати конкретних параметрів і властивостей, створюючи єдину концепцію роботи.
  3. Алгоритми - низка моделей, завдяки яким працює програма.
Що більше даних отримав ШІ, то краще, точніше ухвалюватиметься рішення машиною. Наприклад, для роботи з повідомленнями на пошті, програмі потрібно закласти спам, рекламу, класичні слова для продажів (купити, заробіток тощо) та інші непотрібні дані, які вона буде фільтрувати. За допомогою закладеної бази ШІ автоматично відфільтрує листи, розділяючи їх на категорії, аналогічно працюють і інші моделі. Робота з інформаційною базою - найбільший і трудомісткий процес.

Другий параметр у вигляді ознак включає:

  • вік клієнта;
  • стать;
  • доходи;
  • освіту.
Подібна інформація важлива для бізнес-процесів. Точний набір залежить від цілей і виду діяльності, тому вибираються персонально. Від коректності внесення їх залежить якість і точність виконання роботи машиною. Найкраще не ставити жорстких обмежувальних правил, щоб не спотворювати інформацію і не отримувати низку помилок під час виконання поставлених завдань.

Алгоритми включають низку дій машин. Від коректності їх вибору залежить швидкість обробки інформації, а також якість.

Functional divisions of companies that use AI and ML projects

Функціональні підрозділи компаній, де використовують проекти з AI та ML

Найкращі тенденції машинного навчання у 2023 році

Складно не помітити, що технології щорічно розвиваються, отримують інвестиції, особливо в цифровій та ІТ-сфері. У результаті розробникам необхідно користуватися інноваціями для вирішення поставлених завдань. Унаслідок невеликих термінів на виконання роботи і високих технологічних очікувань, часто використовують машинне навчання, ШІ. Наразі технологіями користуються великі фонди, компанії, наприклад, Google, Netflix, eBay, але після 2020 почалося активне впровадження машинного навчання в торгові майданчики, невеликі фірми. Це спрощує роботу, аналітику. Популярність напряму зберігатиметься у 2023 році, до 2025 року планується активна фаза розвитку. Нижче представлені основні тенденції машинного навчання на 2023 рік.

Інновації low-code і no-code

Згідно зі статистичними даними, компанії, що застосовують ШІ та машинне навчання, можуть спричинити сплеск тенденції ШІ у 2023-2024 році. Головна проблема - нестача кваліфікованих кадрів, за рахунок яких впровадження технологій сповільнюється. Виключити подібний розрив дає змогу технологія low-code або no-code.

Подібна розробка дає можливість фахівцям, які не працюють зі ШІ, застосовувати додатки на базі машинного навчання і штучного інтелекту. Розробки без коду мають простий інтерфейс, але керують складними системами. Попит на розробників і кваліфікованих співробітників ШІ викликає потребу в додатках із низьким кодом. Технології такого роду можна розглянути як одну з головних тенденцій у 2023 році за рахунок гнучкості, швидкості та економії часу, витрат.

Main differences between No-code and Low-code

Основні відмінності No-code і Low-code

Метавсесвіти

Передбачається, що метавсесвіти будуть частиною еволюціонування мережі Інтернет, коли станеться повноцінний перехід на Web 3.0. Це окремі платформи з цифровим світом, під виглядом окремого всесвіту. Люди можуть спільно проводити час, будувати бізнес, заробляти гроші і просто жити в цьому всесвіті.

На метавсесвіти з'явився великий попит з моменту пандемії Covid-19 і тенденція зберігається, що може спричинити новий тренд для ШІ 2023 року. Машинне навчання і ШІ дадуть змогу максимально полегшити самі платформи і будуть важливою ланкою для розвитку, "життя" подібних проєктів. Наприклад, боти з ШІ зможуть допомагати людям обирати певні послуги. За рахунок ML є можливість забезпечувати імерсивний користувацький досвід.

Machine learning helps to improve conflict management in metaverses.

Машинне навчання допомагає поліпшити управління конфліктами в метавсесвітах

AI і ML - сполучна складова між елементами метавсесвіту (3D-анімація, віртуальна реальність тощо). Багато компаній, брендів і виробників уже кілька років входять до частини цифрового світу і найвиразніший приклад - Facebook.

Обробка природної мови

Ця тенденція найбільш обговорювана і НЛП допомагає спростити багато повсякденних завдань. За допомогою обробки природної мови видаляється потреба ручного введення і пошуку контенту. Машина автоматично розпізнає голос і мову за допомогою програмного забезпечення.

Основні додатки, що застосовують NLP у бізнесі:

  • аналіз настрою;
  • переклад;
  • вилучення текстової складової;
  • групування тематик;
  • чат-боти.
Можливості такого елемента машинного навчання постійно розширюються, створюються нові методики спілкування, які складно відрізнити від справжньої людини. Найзвичайніші існуючі приклади:
  • Alexa;
  • Siri;
  • Google Assist.
Додатки здатні перетворити мову людини в числову форму, після чого відбувається читання і розуміння машинами всієї мови. Ці процеси здійснюються за допомогою заздалегідь налаштованих алгоритмів. Чат-боти - не менш популярний приклад, який підходить для будь-якої сфери діяльності, серед них лікарні, освітні установи або центри допомоги клієнтам.

Clinical voice signal processing and machine learning

Клінічна обробка сигналів мовлення та машинне навчання

Комбінація машинного навчання з інтернетом

Подібна тенденція була у 2022 і збережеться у 2023 році, оскільки є однією із обговорюваних внаслідок переходу на мережі 5G, що дасть змогу розпочати роботу з інтернет-речами. Високі швидкісні показники зможуть не тільки забезпечувати швидкою реакцією, а й працювати з великими обсягами даних.

The role of machine learning and IoT

Роль машинного навчання та IoT

IoT дає можливість підключати кілька пристроїв в одну мережу через інтернет. Суть роботи - збір інформації для подальшого аналізу та вивчення. Подібний фактор вважається основним для машинного навчання.

Робота з IoT проєктами підходить для багатьох сфер використання:

  • охорона здоров'я;
  • навчання;
  • екологія;
  • торгівля;
  • ІТ-сфера.
Застосування технології зможе позитивно позначитися на безпеці. Багато сучасних стартапів мають помилки, здатні дати витік даних у мережу. За допомогою машинного навчання, автоматизації швидко виконується аналіз можливих загроз з їх подальшим усуненням на початковій стадії.

Головні тенденції технологічного сегмента з використанням машинного навчання на 2023 рік на думку Gartner

Під час чергової конференції компанія Gartner спільно з найкращими аналітиками обговорили основні тенденції на 2023 рік, які спрямовані на суттєві економічні та технологічні зміни. Вони будуть актуальні не тільки протягом 2023 року, а й наступні 5-7 років. Основні з них:
  1. "Креативний" штучний інтелект - генеративний ШІ з методиками машинного навчання, що можуть навчати нового та аналізувати будь-яку інформацію. На додаток машини виконуватимуть декомпозицію об'єктів, формуючи нові сутності. Подібна технологія може застосовуватися для програмних кодів, які використовуються при створенні ліків, у маркетингу. Цей інструмент може бути чудовим рішенням для політичної дезінформації в майбутньому.
  2. Розподілене підприємство (Distributed Enterprise) - тенденція, яка набрала популярності під час пандемії, коли народилася гібридна модель роботи традиційних офісних компаній з віддаленими робітниками. У 2023 році, за очікуваннями Gartner, 75% фірм зможуть на 25% прискорити приплив прибутковості за допомогою розподіленого підприємства, як порівняти з компаніями старого зразка. Багато в чому допомагає освоєнню процесу ШІ і машинне навчання.
  3. Автономні системи - платформи програмного типу або ті, які мають фізичне самоврядування з механікою самонавчання. Якщо порівнювати з автоматизованими системами сьогодні, то автономні платформи можуть динамічно адаптувати власні алгоритми до конкретних умов без оновлення ПЗ. Класичні моделі інструментів програмування, звичайна автоматизація, зі зростанням компаній у світі, не дають змоги масштабуватися потрібними темпами, яких потребує бізнес. Автономні системи з машинним навчанням повністю вирішують проблему.
  4. Гіперавтоматизація - подібна інновація дає швидке зростання для бізнесу, його стійкість. Ці можливості досягаються за допомогою високої швидкості визначення, перевірки, аналітики та автоматизації безлічі складних процесів, які неможливі без машинного навчання та ШІ.
  5. Складові додатки - технологічні платформи, що дають змогу швидко адаптувати будь-які бізнес-процеси. Вони дають безпеку, ефективність за будь-якого виду змін ринку. Архітектура складових застосунків розв'язує проблеми, і, за даними Gartner, підприємства, що освоїли Composable Applications, можуть у 2023 році на 80% випередити будь-якого конкурента за швидкістю впровадження нового функціоналу.
  6. Мережа кібербезпеки - повноцінна концепція, що дає змогу захищати будь-які цифрові активи, дані компанії, незалежно від їхнього розташування. Вважається, що у 2024 році кількість підприємств, які використовують кібербезпеку, можуть зменшити фінансові втрати від окремих ситуацій на 90%.
2021-2022 роки суттєво прискорили застосування цифрових технологій, ШІ, машинного навчання, з'явилися нові тренди та тенденції. Згідно з даними Gartner та інших аналітичних компаній у 2023 і наступних роках технологічні рішення активно почнуть входити в бізнес, виробництво та інші сфери діяльності, допомагаючи підвищити ефективність і безпеку роботи.

Насамкінець потрібно сказати, що майбутнє технологій лежить за ШІ та машинним навчанням. Протягом 2023 року і наступних 5-7 років ML стане явною конкурентною перевагою у великих компаній, стартапів. Процеси, які сьогодні люди обробляють у ручному режимі, незабаром стануть виконувати машини. Алгоритми почнуть застосовувати не тільки в галузі економіки або бізнесу, а й підійдуть для повсякденних завдань, що можна бачити сьогодні в розумних будинках, гаджетах тощо.

Машинне навчання вже набуло нових форм і активно розвивається, базуючись на концепції розвитку машин і можливості їхнього навчання. Дослідники та розробники вже тестують можливість навчання машин за допомогою одержаної інформації. Інтерактивна складова важлива, адже технологія може отримувати постійний досвід, саморозвиток і самоадаптацію до поточних реалій.

Використовуючи автоматизацію для вирішення складних завдань, вони стануть виконуватися швидше, без помилок і втрати якості. Робота, для якої людям потрібно витрачати багато енергії, сил і часу, поступово передаються машинам, виключаючи рутинну роботу.

Індія - одна з трудомістких країн світу визнає потребу у використанні та інтеграції машинного навчання та ШІ, адже інновація може створювати нові робочі місця для молодих людей. У сучасному світі немає сегмента життя, де не використовується описана в статті технологія. Semrush Inc спрогнозувала, що в проміжку 2020-2027 рр. темпи щорічного зростання ШІ та машинного навчання становитимуть 33,2%. Унаслідок масового використання, прийняття технологій, у цій сфері потрібно підвищувати кваліфікацію не тільки фахівцям, а й людям, далеким від інновацій.

Відгуки наших клієнтів

Розробка гнучної екосистеми на основі технології блокчейн

Запитання консультанту

Ім'я *
Email *
Телефон
Повідомлення
 

Виникли питання?

Telegram

З 2015 року ми допомагаємо втілити ідеї клієнтів в якісний продукт.

Веб Дизайн Галерея

наші роботи