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Wenn Sie in Erwägung ziehen, ML in Ihrem Unternehmen einzusetzen, werden die folgenden Trends im maschinellen Lernen im Jahr 2022 sehr beliebt sein.
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ML bedeutet, dass Computeralgorithmen Muster lernen, indem sie Beispiele sehen, anstatt sie wie bei traditioneller Softwareprogrammierung mit Regeln zu programmieren.
Zu den vielen Anwendungen des maschinellen Lernens im Jahr 2022 und darüber hinaus gehören:
Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) zeigt in diesem Jahr eine bedeutende Veränderung darin, wie viele große Unternehmen maschinelles Lernen betrachten. Der Bedarf an qualifizierten Machine-Learning-Ingenieuren und -Programmierern steigt, sodass die Nachfrage für diese Arbeitskräfte größer ist als das Angebot. Deshalb gibt es ein erhebliches Wachstum bei Tools, die einen besseren Zugang zu ML bieten.
Früher manuelle ML-Prozesse, einschließlich Datenkennzeichnung, ermöglichen es fast jedem, dieses Tool zu nutzen, aber die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler ist geringer.
Die meisten Teile des maschinellen Lernprozesses können heute automatisiert werden, sogar die Bereitstellung.
Ein größerer Bedarf an Kennzeichnungsdaten ist die Schaffung einer neuen Kennzeichnungsindustrie, die Menschen in günstigeren Ländern Osteuropas und Indiens einbezieht.
Künstliche Intelligenz wurde historisch zur Optimierung von Datenprozessen sowie in der linguistischen Analytik eingesetzt. Dies sind ideale Anwendungen für Einzelhandel, Finanzen und Gesundheitswesen für sich wiederholende Aufgaben.
OpenAI hat jedoch neue Modelle entwickelt, die Bilder und Sprache kombinieren, um aus Textbeschreibungen ein visuelles Design zu schaffen.
Vorläufige Arbeiten zeigen, dass Modelle lernen können, einzigartige visuelle Designs zu erstellen. Ein Beispiel ist ein Sessel in Form einer Avocado, der erstellt wurde, indem der KI eine Bildunterschrift gegeben wurde, die einfach 'Avocado-Stuhl' lautete.
Einige KI- und ML-Experten glauben, dass diese Art der Modellierung es ermöglichen wird, KI bald in kreativen Bereichen einzusetzen. Zum Beispiel wird erwartet, dass sie in der Architektur und Mode verwendet werden.
Tiny ML ist eine neue Methode zur Entwicklung von ML- und KI-Modellen. Sie verwenden Geräte mit Hardware, wie Steuerungen, die Fahrzeuge mit Strom versorgen, Stromzähler und sogar Kühlschränke.
Algorithmen in Tiny ML können verwendet werden, um Gesten- und Sprachbefehle zu analysieren und vertraute Geräusche zu identifizieren, wie etwa ein zuschlagendes Tür oder ein Schuss.
Maschinen werden immer komplizierter, daher erwarten wir, dass Cybersicherheit 2022 und darüber hinaus noch relevanter wird. Es ist also verständlich, dass Cyberkriminelle mit dem technologischen Fortschritt neue, hinterhältige Wege entwickeln, um die Datensicherheit anzugreifen.
Das Internet ist offensichtlich die häufigste Art und Weise, wie Hacker Cyberangriffe starten. Aber Cybersicherheit und maschinelles Lernen werden im Bereich der Cybersicherheit genutzt. Wie?
Die Relevanz von ML hängt von seiner Fähigkeit ab, aus einer sich verändernden Umgebung zu lernen, weshalb KI-Sicherheitsmaßnahmen entwickelt werden, um den Datenschutz zu verbessern.
In einigen Jahren sagen einige Brancheninsider voraus, dass KI-Algorithmen veränderte Cyberbedrohungen erkennen und aufhören könnten. Diese automatisierten ML-Systeme könnten die Bedrohungen stoppen, bevor ein Mensch überhaupt eingreifen muss.
ML ist bereits in Arbeit, um Antivirensoftware zu entwickeln, die jede Malware oder jeden Virus aufgrund ihres ungewöhnlichen Verhaltens orten kann. Das bedeutet, dass die intelligente Antivirensoftware alte Viren sehen und diese Informationen nutzen kann, um vorherzusehen, wie neue Viren wirken und aussehen werden.
Ein aktuelles Beispiel ist ein intelligentes Cybersicherheitsunternehmen namens Chronicle, das von einem Google-Partner betrieben wird.
ML und KI nehmen zu, aber wo spielt Ethik in dieser Entwicklung eine Rolle? Es ist nicht schwer, neue Technologien zu schaffen, die 'intelligent' sind, aber was passiert, wenn die Technologie einen Fehler macht?
Was würde zum Beispiel passieren, wenn ein selbstfahrendes Fahrzeug einen Gegenstand auf der Straße nicht sieht und jemanden tötet? Oder ob ein Machine-Learning-Algorithmus eine Frau oder Person of Color diskriminiert? Diese Probleme sind bereits aufgetreten.
KI und ML-Ethik werden mit zunehmender Komplexität dieser Systeme eine stärkere Rolle spielen.
Wenn Sie befürchten, dass die KI Ihnen den Job stiehlt, könnte Sie Augmented Intelligence beruhigen. Dieser Trend vereint die besten Eigenschaften von Technologie und Mensch und bietet Organisationen die Möglichkeit, die Leistung der Belegschaft zu steigern.
Die Zukunft des Autofahrens wird stark von Automatisierung geprägt sein. EV-Unternehmen wie Tesla haben verlockende Einblicke darin gegeben, wie automatisiertes Fahren in wenigen Jahren aussehen könnte.
Vor zehn Jahren waren selbstfahrende Fahrzeuge Prototypen. Heutzutage sorgen Demonstrationen in der realen Welt dafür, dass Selbstfahren bald stattfinden wird. Und ML wird ein bedeutender Teil dieses Übergangs sein.
Autohersteller werden ML nutzen, um weitaus fortschrittlichere Algorithmen für Fahrzeuge zu entwickeln, die sich selbst fahren. Die neuen Algorithmen werden dem Fahrzeug helfen, Anomalien und seltene Ereignisse schnell zu erkennen. Das macht das Einschalten des Autopiloten sicherer und reibungsloser.
Im Jahr 2022 sind Daten wertvoller denn je. Sie gilt als die wichtigste Ressource, die Unternehmen schützen müssen. Mit der zunehmenden Verbreitung von ML und KI wird die Datenmenge, die sie verarbeiten, nur steigen, ebenso wie die Sicherheitsrisiken.
Zum Beispiel sichern Unternehmen heute viele persönliche Daten und speichern sie, aber das kann ein ernsthaftes Datenschutzrisiko darstellen.
Staatliche und bundesstaatliche Vorschriften haben Datenschutzverletzungen für Unternehmen teuer gemacht. So wird beispielsweise geschätzt, dass das Information Commissioner's Office British Airways und Mariott International wegen Datenschutzverletzungen mit 300 Millionen Dollar bestraft hat.
Maschinelles Lernen macht 2022 erhebliche Fortschritte, und weitere sind bevorstehend. ML steckt jedoch noch in den Kinderschuhen. Wenn Sie ein Technologieprofi sind, der wertvolle ML-Fähigkeiten erlernen möchte, sehen Sie sich bitte unsere Amazon Web Services Machine Learning Zertifizierung an.
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