8 лучших трендов ML на 2024 год
Машинное обучение становится ключевой технологией. Бизнесы внедряют его для улучшения клиентского опыта и оптимизации операций. Но возникают проблемы конфиденциальности данных и нехватка специалистов. Требуется этическое использование с возможным ростом надежных моделей
Машинное обучение - одна из самых популярных технологий в 2021 году. И в 2023 оно будет таким же. В этой статье я собрал список трендов в области машинного обучения, которые будут продолжать разгораться на рынке в годы, которые предстоят.
С появлением искусственного интеллекта во всех сферах жизни произошел огромный рост использования технологий машинного обучения. В ближайшие годы также ожидается появление новых технологий для лучшего анализа и интерпретации данных. Поскольку спрос на такие решения растет с каждым днем, становится важным сосредоточиться на том, что ждет ML и ИИ в будущем.
Но машинное обучение - это сложная тема, с новыми трендами, методиками и инструментами, появляющимися быстро. Это может создать проблемы для организаций, которые пытаются следовать за последними разработками.
Чтобы помочь решить эту проблему, я составил список из 8 основных трендов в области машинного обучения на 2024 год. Это ключевые тренды, которые, по моему мнению, повлияют на большинство организаций, использующих машинное обучение в ближайшие годы.
Сегодня бизнес становится умнее и успешнее благодаря науке о данных и машинному обучению. Крупные технологические гиганты, такие как Facebook, Amazon, Google, Microsoft и многие другие, успешны только потому, что они полагаются на ИИ, машинное обучение и науку о данных.
Внедряя машинное обучение в бизнес, ваша компания может собирать ценные знания, анализировать их и формулировать конкурентоспособные и инновационные бизнес-стратегии. Стратегии, основанные на анализе данных, привели к повышению удовлетворенности и опыта клиентов.
Вот топ 8 трендов в области машинного обучения, которые помогают бизнесу расти, внедряя машинное обучение в их повседневную деятельность.
С появлением искусственного интеллекта во всех сферах жизни произошел огромный рост использования технологий машинного обучения. В ближайшие годы также ожидается появление новых технологий для лучшего анализа и интерпретации данных. Поскольку спрос на такие решения растет с каждым днем, становится важным сосредоточиться на том, что ждет ML и ИИ в будущем.
Но машинное обучение - это сложная тема, с новыми трендами, методиками и инструментами, появляющимися быстро. Это может создать проблемы для организаций, которые пытаются следовать за последними разработками.
Чтобы помочь решить эту проблему, я составил список из 8 основных трендов в области машинного обучения на 2024 год. Это ключевые тренды, которые, по моему мнению, повлияют на большинство организаций, использующих машинное обучение в ближайшие годы.
Сегодня бизнес становится умнее и успешнее благодаря науке о данных и машинному обучению. Крупные технологические гиганты, такие как Facebook, Amazon, Google, Microsoft и многие другие, успешны только потому, что они полагаются на ИИ, машинное обучение и науку о данных.
Внедряя машинное обучение в бизнес, ваша компания может собирать ценные знания, анализировать их и формулировать конкурентоспособные и инновационные бизнес-стратегии. Стратегии, основанные на анализе данных, привели к повышению удовлетворенности и опыта клиентов.
Вот топ 8 трендов в области машинного обучения, которые помогают бизнесу расти, внедряя машинное обучение в их повседневную деятельность.
1. Разработка с низким или нулевым кодом
В ближайшие годы ожидается увеличение числа проектов по машинному обучению и спроса на специалистов по обработке данных. Хотя это хорошие новости, это также создаст проблему в плане поиска талантов. Платформы с низким кодом/без кода для машинного обучения уже начали появляться, но они не станут основными до 2024 года.
Инструменты разработки с низким кодом и без кода подходят для пользователей, у которых нет навыков программирования. Платформы с низким кодом/без кода позволяют пользователям создавать программы путем перетаскивания и отпускания элементов или без ручного кодирования. Это может сделать машинное обучение доступным для бизнес-пользователей, помимо специалистов по обработке данных, обеспечивая развертывание модели и ее применение в корпоративной экосистеме компании. Инструменты разработки с низким кодом также предлагают интеграцию API и возможности искусственного интеллекта и машинного обучения для создания инновационных и продуктивных приложений быстрее.
Инструменты разработки с низким кодом и без кода подходят для пользователей, у которых нет навыков программирования. Платформы с низким кодом/без кода позволяют пользователям создавать программы путем перетаскивания и отпускания элементов или без ручного кодирования. Это может сделать машинное обучение доступным для бизнес-пользователей, помимо специалистов по обработке данных, обеспечивая развертывание модели и ее применение в корпоративной экосистеме компании. Инструменты разработки с низким кодом также предлагают интеграцию API и возможности искусственного интеллекта и машинного обучения для создания инновационных и продуктивных приложений быстрее.
2. Повышение удобства работы с данными
Следующий тренд в нашем списке - использование машинного обучения для улучшения опыта пользователей. Опыт клиента - один из самых важных элементов в любой отрасли. Компании все чаще обращаются к передовым технологиям, чтобы улучшить опыт своих клиентов и оставаться конкурентоспособными.
Технология машинного обучения помогает бизнесам эффективно использовать корпоративные данные в своих интересах и интересах своих клиентов. Сочетание науки о данных и машинного обучения помогает бизнесам использовать данные для предоставления увлекательных опытов. Популярный пример использования в этом контексте - это Facebook.
Машинное обучение и искусственный интеллект могут использоваться для предоставления персонализированных рекомендаций людям в зависимости от их предпочтений, местоположения и истории покупок. Netflix, Spotify, Amazon и другие крупные платформы используют машинное обучение для определения интересов своих пользователей, что позволяет им рекомендовать подобные варианты, которые могут быть для них актуальными.
Кроме того, машинное обучение также позволяет лучше управлять запросами клиентов в службе поддержки. Оно помогает предоставлять ответы на запросы клиентов с использованием обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Это позволяет сэкономить значительное время и ресурсы для агентов службы поддержки, так как им не приходится реагировать вручную в большинстве случаев.
Технология машинного обучения помогает бизнесам эффективно использовать корпоративные данные в своих интересах и интересах своих клиентов. Сочетание науки о данных и машинного обучения помогает бизнесам использовать данные для предоставления увлекательных опытов. Популярный пример использования в этом контексте - это Facebook.
Машинное обучение и искусственный интеллект могут использоваться для предоставления персонализированных рекомендаций людям в зависимости от их предпочтений, местоположения и истории покупок. Netflix, Spotify, Amazon и другие крупные платформы используют машинное обучение для определения интересов своих пользователей, что позволяет им рекомендовать подобные варианты, которые могут быть для них актуальными.
Кроме того, машинное обучение также позволяет лучше управлять запросами клиентов в службе поддержки. Оно помогает предоставлять ответы на запросы клиентов с использованием обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Это позволяет сэкономить значительное время и ресурсы для агентов службы поддержки, так как им не приходится реагировать вручную в большинстве случаев.
3. MLOps и DataOps для управления данными
MLOps, или операции машинного обучения, и DataOps - важные примеры использования DSML на предприятиях. MLOps и DataOps используются для управления данными и стратегического планирования с помощью ИИ, ML и данных.
Они в основном способствуют повышению качества обслуживания клиентов и делают приложения более интеллектуальными. По оценкам Deloitte, к 2025 году рынок решений MLOps вырастет с 350 миллионов долларов в 2019 году до 4 миллиардов долларов.
Они в основном способствуют повышению качества обслуживания клиентов и делают приложения более интеллектуальными. По оценкам Deloitte, к 2025 году рынок решений MLOps вырастет с 350 миллионов долларов в 2019 году до 4 миллиардов долларов.
4. Нехватка квалифицированных специалистов по обработке данных
Согласно данным Indeed, среднегодовая базовая зарплата для специалистов по обработке данных в 2024 году в США составляет $109,802, а в Великобритании - £49,077. Специалисты по обработке данных получают высокие зарплаты из-за того, что они помогают вашему бизнесу стать успешным. Добыча, очистка, анализ и преобразование данных являются ключевыми для успеха бизнеса, потому что данные - это золото.
В результате мы увидим растущий тренд к найму большего числа начинающих специалистов по обработке данных и инженеров по машинному обучению.
Нехватка квалифицированных специалистов также отражается в росте зарплат для экспертов по машинному обучению. Среднегодовая базовая зарплата для специалистов по обработке данных увеличилась на 21% с 2017 года, согласно Glassdoor.
К 2024 году инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке данных будут одними из самых востребованных профессионалов во всех отраслях.
В результате мы увидим растущий тренд к найму большего числа начинающих специалистов по обработке данных и инженеров по машинному обучению.
Нехватка квалифицированных специалистов также отражается в росте зарплат для экспертов по машинному обучению. Среднегодовая базовая зарплата для специалистов по обработке данных увеличилась на 21% с 2017 года, согласно Glassdoor.
К 2024 году инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке данных будут одними из самых востребованных профессионалов во всех отраслях.
5. Больше продуктов на основе искусственного интеллекта
Рынок продуктов на основе искусственного интеллекта становится все больше. Больше продуктов на основе искусственного интеллекта будут продолжать появляться от маленьких компаний, а также от крупных технологических компаний, таких как Apple и Amazon. Эти продукты будут решать конкретные проблемы в хорошо определенных нишах.
От автономных автомобилей до автономного всего, новые продукты на основе искусственного интеллекта, построенные на машинном обучении, будут решать все системы, которые раньше управлялись людьми. Преобразование и новые тенденции в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2024 году сделают бизнесы очень конкурентоспособными. Ваш бизнес может увеличить стоимость и качество существующих традиционных продуктов и услуг, интегрируя технологии на основе искусственного интеллекта.
От автономных автомобилей до автономного всего, новые продукты на основе искусственного интеллекта, построенные на машинном обучении, будут решать все системы, которые раньше управлялись людьми. Преобразование и новые тенденции в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2024 году сделают бизнесы очень конкурентоспособными. Ваш бизнес может увеличить стоимость и качество существующих традиционных продуктов и услуг, интегрируя технологии на основе искусственного интеллекта.
6. Микросервисы и контейнеризация станут новой нормой для инфраструктуры ML
Микросервисы и контейнеризация - два тренда, которые набирают обороты в мире разработки за последние несколько лет. Идея состоит в том, что вместо одного большого монолитного приложения у вас может быть ряд меньших сервисов (микросервисов), работающих внутри контейнеров, которые создаются и разворачиваются независимо. Эти микросервисы могут быть использованы в нескольких проектах и могут быть развернуты в любой среде.
То же самое относится и к приложениям машинного обучения. Архитектура микросервисов делает проще масштабирование вашего приложения путем запуска нескольких экземпляров контейнеров параллельно. Это позволяет лучше обрабатывать тяжелые рабочие нагрузки и снижать задержку в вашем приложении. Это также позволяет вносить инкрементальные обновления в ваши модели машинного обучения без необходимости пересоздавать все приложение заново.
То же самое относится и к приложениям машинного обучения. Архитектура микросервисов делает проще масштабирование вашего приложения путем запуска нескольких экземпляров контейнеров параллельно. Это позволяет лучше обрабатывать тяжелые рабочие нагрузки и снижать задержку в вашем приложении. Это также позволяет вносить инкрементальные обновления в ваши модели машинного обучения без необходимости пересоздавать все приложение заново.
7. Модели машинного обучения станут более надежными, проверяемыми и интерпретируемыми
Следующим большим трендом, который мы ожидаем увидеть, является появление более надежных, проверяемых и интерпретируемых моделей. В настоящее время мы все еще находимся в фазе, когда большинство систем машинного обучения являются "черными ящиками". Внутреннее устройство этих систем машинного обучения трудно понять и объяснить. Это делает их трудными для проверки и осмотра на наличие ошибок или предвзятости, которые могут быть ненамеренно внесены.
Мы уже видели несколько отличных подходов к созданию более понятных моделей, включая:
Однако мы ожидаем, что в ближайшие несколько лет будет разработано и развернуто еще множество подходов, подобных этим.
Мы уже видели несколько отличных подходов к созданию более понятных моделей, включая:
- Прогнозные модели, использующие линейную регрессию внутри
- Деревья решений, которые можно визуально проверить, чтобы понять логику за решениями системы
- Генеративно-состязательные сети (GAN), которые могут создавать текст и изображения, похожие на человеческие (хотя GAN также довольно непредсказуемы)
Однако мы ожидаем, что в ближайшие несколько лет будет разработано и развернуто еще множество подходов, подобных этим.
8. Проблемы с конфиденциальностью данных станут хуже, прежде чем улучшатся
Проблемы с конфиденциальностью данных станут хуже, прежде чем станут лучше. В ближайшее время компаниям будет легко нарушать конфиденциальность потребителей по ошибке или из-за плохих практик безопасности. Но в конечном итоге ожидания потребителей и регулирование заставят компании относиться к защите данных более серьезно, что приведет к значительным изменениям в их бизнес-моделях.
Системы искусственного интеллекта будут более осведомлены об этических вопросах — но насколько они действительно будут более этичными, пока что остается под вопросом. Это частично связано с продвижениями в области машинного обучения, обработки естественного языка (NLP) и других методов искусственного интеллекта, но также потому, что технологи все более внимательно размышляют о этике искусственного интеллекта.
Системы искусственного интеллекта будут более осведомлены об этических вопросах — но насколько они действительно будут более этичными, пока что остается под вопросом. Это частично связано с продвижениями в области машинного обучения, обработки естественного языка (NLP) и других методов искусственного интеллекта, но также потому, что технологи все более внимательно размышляют о этике искусственного интеллекта.
Почему машинное обучение приобретает все большее значение?
По мере роста бизнеса его цели в основном направлены на увеличение удовлетворенности клиентов, быть в курсе событий и, в конечном итоге, стать лидерами на рынке в своей нише. Компании могут достигать своих целей с помощью данных или информации, которая для них актуальна.
Такие данные включают информацию о клиентах бизнеса, поведении пользователей, покупательных привычках, данных конкурентов для анализа и даже потребностях и желаниях клиентов относительно продукта. Исследование Statista (2021 года) показывает, что 57% улучшения опыта клиента представляют собой основные случаи использования машинного обучения и искусственного интеллекта. Это доказывает, что опыт клиента можно улучшить, внедрив науку о данных и машинное обучение.
Такие данные включают информацию о клиентах бизнеса, поведении пользователей, покупательных привычках, данных конкурентов для анализа и даже потребностях и желаниях клиентов относительно продукта. Исследование Statista (2021 года) показывает, что 57% улучшения опыта клиента представляют собой основные случаи использования машинного обучения и искусственного интеллекта. Это доказывает, что опыт клиента можно улучшить, внедрив науку о данных и машинное обучение.
Заключение
Спасибо за то, что дочитали до этого места. Надеюсь, вы нашли этот пост ценным — мы знаю, что здесь много информации. И хотя будущее всегда трудно предсказать, и мнения могут измениться за одну ночь, этот список поможет вам подготовиться к тому, с чем вам, возможно, придется столкнуться впереди. Будь то что-то, что вы уже делаете сегодня, или что-то новое, что может появиться, здесь должно быть более чем достаточно информации, чтобы принять обоснованное решение относительно вашей стратегии машинного обучения.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи