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August 24, 2023
Wie viele andere bahnbrechende Technologien unserer Zeit galt auch das Machine Learning ursprünglich als Science Fiction. Die jüngsten Fortschritte im Bereich des Machine Learning haben viele Aufgaben möglicher, effizienter und präziser gemacht als je zuvor im Jahr 2022. Auf Datenwissenschaft basierendes Machine Learning macht unser Leben einfacher. Sie können Aufgaben schneller erledigen als Menschen, wenn sie richtig trainiert werden. Damit Unternehmen einen Weg finden, wie sie ihr Business am effizientesten betreiben können, müssen sie zunächst die Möglichkeiten und aktuellen Fortschritte der ML-Technologie verstehen. Hier sind die wichtigsten Trends im Bereich des Machine Learning, die sich auf die Wirtschaft auswirken werden:
Obwohl ein Großteil des Machine Learning immer noch mit Computercode ausgeführt und konfiguriert wird, ist dies nicht immer der Fall. Machine Learning ohne Code ist eine Methode, um Anwendungen des Machine Learning zu entwickeln, ohne die langwierigen und zeitraubenden Prozesse der Vorverarbeitung, Modellierung, Erstellung von Algorithmen, Sammlung neuer Daten, Umschulung, Bereitstellung usw. durchlaufen zu müssen. Für kleinere Unternehmen, die es sich nicht leisten können, ein Team von Datenwissenschaftlern einzustellen, sind No-Code-Algorithmen die beste Option. Trotz seiner Einschränkungen ist Machine Learning ohne Code eine hervorragende Option für die Analyse von Daten und die Erstellung von Vorhersagen im Zeitverlauf, ohne dass ein großer Entwicklungsaufwand oder viel Fachwissen erforderlich ist.
MLOps (Machine Learning Operationalization Management) ist eine Methode zur Entwicklung von Software für Machine Learning, die sich auf Zuverlässigkeit und Effizienz konzentriert. Es ist ein einzigartiger Ansatz, um die Entwicklung von Lösungen für Machine Learning zu verbessern, damit sie für Unternehmen nützlicher sind. Machine Learning und künstliche Intelligenz können mit Standardentwicklungsmethoden entwickelt werden, aber die einzigartigen Eigenschaften dieser Technologie können einen anderen Ansatz erfordern. MLOps führt eine neue Formel ein, die die Entwicklung und Bereitstellung von Systemen des Machine Learning in einem einzigen Prozess vereinheitlicht. Der Systemlebenszyklus, der von der DevOps-Disziplin eingeführt wurde, ist einer der wichtigsten Aspekte von MLOps. Einer der Vorteile von MLOps ist, dass es leicht auf große Systeme angewendet werden kann. Aufgrund der begrenzten Anzahl von Data Science-Teams, Lücken in der internen Kommunikation zwischen den Teams, sich ändernden Zielen und anderen Faktoren ist es eine Herausforderung, diese Probleme in größerem Maßstab anzugehen.
Die GAN-Technologie ist eine Methode zur Entwicklung leistungsfähigerer Lösungen für Aufgaben wie die Unterscheidung zwischen verschiedenen Arten von Bildern. Generative neuronale Netze erzeugen Muster, die von diskriminativen neuronalen Netzen überprüft werden müssen, die das nicht benötigte generierte Material herausfiltern. Generische diskriminatorische neuronale Netze sorgen wie Regulatoren für die Kontrolle und Ausgewogenheit des Prozesses und erhöhen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass ein diskriminierendes Modell keine Kategorien erklären kann, die ihm nicht zur Verfügung stehen. Nur die bedingte Wahrscheinlichkeit kann verwendet werden, um Stichproben zwischen zwei oder mehr Kategorien zu unterscheiden. Generische Modelle konzentrieren sich auf die Identifizierung dieser Gruppen und die Verteilung der gemeinsamen Wahrscheinlichkeiten.
Diese Technik kann verwendet werden, um Gruppen von Bildern zu erkennen, was eine nützliche Anwendung darstellt. Umfangreiche Operationen wie das Entfernen von Bildern, die Suche nach ähnlichen Bildern und vieles mehr können mit dieser Technik durchgeführt werden.
Der weit verbreitete Einsatz von Deep-Learning-Frameworks und die Notwendigkeit für Unternehmen, Deep-Learning-Lösungen in ihre Produkte zu integrieren, haben zu einer starken Nachfrage nach „Full-Stack Deep Learning“ geführt. Was ist „Full-Stack Deep Learning“ und wie funktioniert es? Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Team von äußerst fähigen Deep-Learning-Ingenieuren, die bereits ein ausgeklügeltes Deep-Learning-Modell für Sie entwickelt haben. Bei der Erstellung des Deep-Learning-Modells wurden jedoch nur einige wenige Dateien verwendet, die nicht mit der Außenwelt verbunden sind, in der sich Ihre Benutzer befinden. Der Wunsch nach einem umfassenden Deep Learning führt zur Entwicklung von Bibliotheken und Frameworks, die den Ingenieuren bei der Automatisierung verschiedener Versandaktivitäten helfen, sowie zu Schulungskursen, die den Ingenieuren helfen, sich schnell an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen.
