8 Machine Learning Trends i 2022

Hvad er Machine Learning (ML)?

Machine Learning involverer computer algoritmer, der lærer mønstre ved at se eksempler i stedet for at programmere dem med regler, som i traditionel softwareprogrammering.

Nogle af de mange anvendelser af ML i 2022 og derefter omfatter:

• Sundhedsorganisationer kan forudsige sygdomme og patientdiagnostik kan ændre sig for læger
• Sociale netværk kan forudsige, hvilke to personer der er mere tilbøjelige til at ramme plet sammen på et datingprogram
• Forebygge svindel i finansielle tjenester og kreditkorttransaktioner
• Forskere kan opdage genmutationsmønstre, der kan vise sig at være kræftfremkaldende

Automatisk Machine Learning

Automatiseret Machine Learning (AutoML) viser et markant skift i, hvordan mange store virksomheder ser på Machine Learning i år. Behovet for dygtige Machine Learning ingeniører og programmører stiger, så efterspørgslen er større end udbuddet for disse profiler. Derfor er der en betydelig vækst i værktøjer, der giver større adgang til ML.

Tidligere manuelle ML-processer, inklusive datamærkning, giver næsten alle mulighed for at bruge dette værktøj, men der er mindre chance for menneskelige fejl.

De fleste dele af Machine Learning processen kan automatiseres i dag, endda implementering.

Et større behov for mærkning af data skaber en ny mærkningsindustri, der involverer mennesker i billigere lande i Østeuropa og Indien.

AI-drevet konceptuelt design

Kunstig intelligens er historisk blevet brugt til at strømline dataprocesser såvel som i sproglige analyser. Disse er ideelle detail-, finans- og sundhedsapplikationer til gentagne opgaver.

OpenAI har dog udviklet nye modeller, der kombinerer billeder og sprog for at skabe et visuelt design ud fra tekstbeskrivelser.

Foreløbigt arbejde viser, at modeller kan lære at lave unikke visuelle designs. Et eksempel er en lænestol formet som en avocado, der blev skabt ved at forsyne AI med en billedtekst, der blot hed "avocadostol".

Nogle kunstig intelligens og ML-eksperter tror, ​​at denne type modellering vil gøre det muligt for AI snart at blive brugt i kreative områder. For eksempel forventes det, at de kan bruges i arkitektur og mode.

Tiny ML

Tiny ML er en ny metode til at udvikle ML- og AI-modeller. De bruger enheder med hardware, såsom controllere, der driver køretøjer, forsyningsmålere og endda køleskabe.

Algorithmer i lille ML kan bruges til at analysere bevægelser og stemmekommandoer og til at identificere velkendte lyde, såsom en dør, der smækker eller et skud.

ML og AI Cybersikkerhed

Maskiner bliver mere komplicerede, så vi forventer, at cybersikkerhed bliver endnu mere relevant i 2022 og derefter. Så det er forståeligt, at efterhånden som teknologien udvikler sig, kommer cyberkriminelle op med nye, snedige måder at angribe datasikkerheden på.

Internettet er naturligvis den hyppigste måde, hackere iværksætter cyberangreb på. Men cybersikkerhed og Machine Learning bliver udnyttet inden for cybersikkerhedsområdet. Hvordan?

ML's relevans afhænger af dets evne til at lære af et miljø i forandring, så AI-sikkerhedsforanstaltninger bliver skabt for at forbedre databeskyttelsen.

Om et par år forudsiger nogle industri insidere, at AI-algoritmer kan opdage og stoppe ændrede cybertrusler. Disse automatiserede ML-systemer kan muligvis stoppe truslerne, før et menneske overhovedet behøver at gribe ind.

ML er allerede i gang med at skabe antivirussoftware, der kan lokalisere enhver malware eller virus baseret på dens usædvanlige adfærd. Det betyder, at den smarte antivirussoftware kan se gamle vira og bruge disse oplysninger til at forudse, hvordan nye vira vil gøre og se ud.

Et nyligt eksempel er en smart cybersikkerhedsvirksomhed ved navn Chronicle, der drives af en Google-associeret virksomhed.

AI-etik

ML og AI er i fremmarch, men hvor spiller etik ind under denne udvikling? Det er ikke svært at skabe ny teknologi, der er 'smart', men hvad sker der, når teknologien laver en fejl?

Hvad ville der for eksempel ske, hvis et selvkørende køretøj ikke så en genstand på vejen og dræbte nogen? Eller hvis en Machine Learning algoritme diskriminerede en kvinde eller en farvet person? Disse problemer er allerede opstået.

AI- og ML-etik vil være mere i spil, efterhånden som disse systemer udvikler sig i kompleksitet.

Augmented Reality

Hvis du er bekymret for, at kunstig intelligens stjæler dit job, kan Augmented Intelligence måske berolige dig. Denne tendens kombinerer de bedste egenskaber ved teknologi og mennesker og giver organisationer midlerne til at øge arbejdsstyrkens ydeevne.

Selvkørende køretøjer

Fremtiden for kørsel vil være stærkt baseret på automatisering. Elbilvirksomheder, som Tesla, har tilbudt fristende glimt af, hvordan automatiseret kørsel kan se ud om et par år.

For ti år siden var selvkørende køretøjer prototyper. I disse dage sikrer demonstrationer i den virkelige verden, at selvkørsel snart vil finde sted. Og ML vil være en væsentlig del af den overgang.

Bilselskaber vil bruge ML til at udtænke langt mere avancerede algoritmer til køretøjer, der kører selv. De nye algoritmer vil hjælpe køretøjet med at identificere uregelmæssigheder og sjældne hændelser hurtigt. Dette vil gøre aktivering af autopiloten sikrere og mere problemfri.

Mere fokus på regler og datasikkerhed

I 2022 er data mere værdifulde end nogensinde før. Det betragtes som den mest kritiske ressource, som virksomheder skal sikre. Når ML og AI bliver almindelige, vil mængden af ​​data, de vil behandle, kun stige, og det samme vil sikkerheds risici.

For eksempel sikkerhedskopierer virksomheder i dag en masse personlige data og gemmer dem, men dette kan være en alvorlig privatlivsrisiko.

Statslige og føderale regler har gjort krænkelser af privatlivets fred dyre for virksomheder. For eksempel anslås det, at Information Commissioner's Office idømte British Airways og Mariott International en bøde på 300 millioner USD for krænkelser af privatlivets fred.

Fremtiden for Machine Learning

Machine Learning gør betydelige fremskridt i 2022, og flere er i horisonten. ML er dog stadig i sin vorden. Hvis du er en teknologiprofessionel, der tørster efter at lære værdifulde ML-færdigheder, bedes du gennemgå vores Amazon Web Services Machine Learning-certificering.