Varukorg
{{item.CourseTitle}}
Pris: {{item.ItemPriceExVatFormatted}} {{item.Currency}}
Om du överväger att använda ML i ditt företag kommer följande maskininlärningstrender att vara heta under 2022.
Få obegränsad tillgång till ALLA LIVE instruktörsledda säkerhetskurser du vill ha - allt till priset av mindre än en kurs.
ML involverar datoralgoritmer som lär sig mönster genom att se exempel istället för att programmera dem med regler, som i traditionell mjukvaruprogrammering.
Några av de många tillämpningarna av ML under 2022 och därefter inkluderar:
Automatiserad maskininlärning (AutoML) visar en betydande förändring i hur många stora företag ser på maskininlärning i år. Behovet av skickliga maskininlärningsingenjörer och programmerare ökar, så efterfrågan är viktigare än utbudet för dessa arbetare. Det är därför det finns en betydande tillväxt av verktyg som ger större tillgång till ML.
Tidigare manuella ML-processer, inklusive datamärkning, tillåter nästan alla att använda det här verktyget, men det finns mindre risk för mänskliga fel.
De flesta delar av maskininlärningsprocessen kan automatiseras idag, till och med driftsättning.
Ett större behov av märkningsdata skapar en ny märkningsindustri som involverar människor i billigare länder i östra Europa och Indien.
Artificiell intelligens har historiskt använts för att effektivisera dataprocesser, såväl som i språklig analys. Dessa är idealiska tillämpningar för detaljhandel, finans och hälsovård för repetitiva uppgifter.
OpenAI har dock utvecklat nya modeller som kombinerar bilder och språk för att skapa en visuell design utifrån textbeskrivningar.
Preliminärt arbete visar att modeller kan lära sig att göra unika visuella mönster. Ett exempel är en fåtölj formad som en avokado som skapades genom att förse AI med en bildtext som helt enkelt läser "avokadostol".
Vissa AI och ML-experter tror att denna typ av modellering kommer att göra det möjligt för AI att snart användas inom kreativa områden. Det förväntas till exempel att de kan användas inom arkitektur och mode.
Tiny ML är en ny metod för att utveckla ML- och AI-modeller. De använder enheter med hårdvara, till exempel kontroller som driver fordon, elmätare och till och med kylskåp.
Algorithmer i liten ML kan användas för att analysera gester och röstkommandon och för att identifiera välbekanta ljud, som att en dörr slår igen eller ett skott.
Maskinerna blir mer komplicerade, så vi förväntar oss att cybersäkerhet kommer att bli ännu mer relevant 2022 och framåt. Så det är förståeligt att i takt med att tekniken går framåt kommer cyberbrottslingar på nya, listiga sätt att attackera datasäkerhet.
Internet är uppenbarligen det vanligaste sättet som hackare utsätter för cyberattacker. Men cybersäkerhet och maskininlärning utnyttjas inom cybersäkerhetsområdet. Hur?
ML:s relevans beror på dess förmåga att lära av en föränderlig miljö, så AI-säkerhetsåtgärder skapas för att förbättra dataskyddet.
Om några år förutspår vissa branschinsiders att AI-algoritmer kan upptäcka och sluta förändra cyberhot. Dessa automatiserade ML-system kanske kan stoppa hoten innan en människa ens behöver ingripa.
ML är redan på gång för att skapa antivirusprogram som kan lokalisera eventuella skadliga program eller virus baserat på dess ovanliga beteende. Detta innebär att det smarta antivirusprogrammet kan se gamla virus och använda den informationen för att förutse hur nya virus kommer att göra och se ut.
Ett färskt exempel är ett smart cybersäkerhetsföretag vid namn Chronicle, som drivs av ett Google-affiliat.
ML och AI är på frammarsch, men var spelar etik in under denna utveckling? Det är inte svårt att skapa ny teknik som är "smart", men vad händer när tekniken gör ett fel?
Vad skulle till exempel hända om ett självkörande fordon inte såg ett föremål på vägen och dödade någon? Eller om en maskininlärningsalgoritm diskriminerade en kvinna eller en färgad person? Dessa problem har redan inträffat.
AI och ML-etik kommer att vara mer i spel när dessa system utvecklas i komplexitet.
Om du är orolig för att AI ska stjäla ditt jobb, kan Augmented Intelligence lugna dig. Denna trend förenar de bästa egenskaperna hos teknik och människor, vilket ger organisationer möjlighet att förbättra arbetsstyrkans prestanda.
Framtiden för bilkörning kommer att vara starkt baserad på automatisering. EV-företag, som Tesla, har erbjudit lockande glimtar av hur automatiserad körning kan se ut om några år.
För tio år sedan var självkörande fordon prototyper. Dessa dagar säkerställer demonstrationer i den verkliga världen att självkörning snart kommer att ske. Och ML kommer att vara en betydande del av den övergången.
Bilföretag kommer att använda ML för att ta fram mycket mer avancerade algoritmer för fordon som kör själva. De nya algoritmerna kommer att hjälpa fordonet att snabbt identifiera anomalier och sällsynta händelser. Detta kommer att göra inkoppling av autopilot säkrare och mer sömlös.
År 2022 är data mer värdefulla än någonsin. Det ses som den mest kritiska resursen som företag behöver skydda. När ML och AI blir vanliga kommer mängden data de kommer att bearbeta bara att öka, och det kommer även säkerhetsrisker.
Till exempel säkerhetskopierar företag idag en hel del personuppgifter och lagrar dem, men detta kan vara en allvarlig integritetsrisk.
Statliga och federala bestämmelser har gjort kränkningar av integritet dyrbara för företag. Till exempel uppskattas det att informationskommissionärens kontor bötfällt British Airways och Mariott International med 300 miljoner USD för integritetsintrång.
Maskininlärning gör betydande framsteg under 2022, och fler är på gång. ML är dock fortfarande i sin linda. Om du är en teknikprofessionell som törstar efter att lära dig värdefulla ML-färdigheter, vänligen granska vår Amazon Web Services Machine Learning-certifiering.
Att vara skicklig i AWS är en av de viktigaste tekniska utvecklingsfärdigheterna du kan ha idag. Du kommer att lära dig AWS ML-kunskaper i vår onlinekurs som gör dig till en mycket önskvärd anställning, så registrera dig idag.
Discover the science and thoughts of leaders in the Skills-First Economy. Fill in your email to subscribe to monthly updates.
Through years of experience working with more than 1000 top companies in the world, we ́ve architected the Readynez method for learning. Choose IT courses and certifications in any technology using the award-winning Readynez method and combine any variation of learning style, technology and place, to take learning ambitions from intent to impact.