Kurv
{{item.CourseTitle}}
Price: {{item.ItemPriceExVatFormatted}} {{item.Currency}}
Hvis du vurderer å bruke ML i bedriften din, vil følgende maskinlæringstrender være populære i 2022.
Få ubegrenset tilgang til ALLE LIVE instruktørledede sikkerhetskurs du ønsker - alt for prisen av mindre enn ett kurs.
ML involverer datamaskinalgoritmer som lærer mønstre ved å se eksempler i stedet for å programmere dem med regler, som i tradisjonell programvareprogrammering.
Noen av de mange applikasjonene til ML i 2022 og utover inkluderer:
Automatisert maskinlæring (AutoML) viser et betydelig skifte i hvor mange store selskaper ser på maskinlæring i år. Behovet for dyktige maskinlæringsingeniører og programmerere øker, så etterspørselen er større enn tilbudet for disse arbeiderne. Det er derfor det er betydelig vekst i verktøy som gir større tilgang til ML.
Tidligere manuelle ML-prosesser, inkludert datamerking, lar nesten alle bruke dette verktøyet, men det er mindre sjanse for menneskelige feil.
De fleste deler av maskinlæringsprosessen kan automatiseres i dag, til og med distribusjon.
Et større behov for merkedata skaper en ny merkeindustri som involverer mennesker i rimeligere land i Øst-Europa og India.
Kunstig intelligens har historisk blitt brukt til å strømlinjeforme dataprosesser, så vel som i språkanalyse. Dette er ideelle detaljhandels-, finans- og helseapplikasjoner for repeterende oppgaver.
OpenAI har imidlertid utviklet nye modeller som kombinerer bilder og språk for å lage et visuelt design fra tekstbeskrivelser.
Foreløpig arbeid viser at modeller kan lære å lage unike visuelle design. Ett eksempel er en lenestol formet som en avokado som ble skapt ved å gi AI en bildetekst som bare leser «avokadostol».
Noen AI og ML-eksperter tror denne typen modellering vil tillate at AI snart kan brukes i kreative felt. Det forventes for eksempel at de kan brukes i arkitektur og mote.
Tiny ML er en ny metode for å utvikle ML- og AI-modeller. De bruker enheter med maskinvare, for eksempel kontrollerene som driver kjøretøy, strømmålere og til og med kjøleskap.
Algorithmer i bittesmå ML kan brukes til å analysere bevegelser og stemmekommandoer og for å identifisere kjente lyder, for eksempel en dør som smeller eller et skudd.
Maskiner blir mer kompliserte, så vi forventer at cybersikkerhet vil bli enda mer relevant i 2022 og utover. Så det er forståelig at etter hvert som teknologien utvikler seg, kommer nettkriminelle opp med nye, utspekulerte måter å angripe datasikkerhet på.
Internett er åpenbart den hyppigste måten hackere starter nettangrep på. Men cybersikkerhet og maskinlæring blir utnyttet i cybersikkerhetsfeltet. Hvordan?
MLs relevans avhenger av dens evne til å lære av et miljø i endring, så AI-sikkerhetstiltak blir opprettet for å forbedre databeskyttelsen.
Om noen år spår noen bransjeinnsidere at AI-algoritmer kan oppdage og slutte å endre cybertrusler. Disse automatiserte ML-systemene kan være i stand til å stoppe truslene før et menneske i det hele tatt trenger å gripe inn.
ML er allerede i gang for å lage antivirusprogramvare som kan finne skadelig programvare eller virus basert på dens uvanlige oppførsel. Dette betyr at den smarte antivirusprogramvaren kan se gamle virus og bruke denne informasjonen til å forutse hvordan nye virus vil gjøre og se ut.
Et nylig eksempel er et smart cybersikkerhetsselskap ved navn Chronicle, som drives av en Google-tilknyttet selskap.
ML og AI er på vei oppover, men hvor spiller etikk inn under denne utviklingen? Det er ikke vanskelig å lage ny teknologi som er "smart", men hva skjer når teknologien gjør en feil?
Hva ville for eksempel skje hvis et selvkjørende kjøretøy ikke så en gjenstand på veien og drepte noen? Eller hvis en maskinlæringsalgoritme diskriminerte en kvinne eller en farget person? Disse problemene har allerede skjedd.
AI- og ML-etikk vil være mer i bruk ettersom disse systemene øker i kompleksitet.
Hvis du er bekymret for at AI skal stjele jobben din, kan Augmented Intelligence berolige deg. Denne trenden kombinerer de beste egenskapene til teknologi og mennesker, og gir organisasjoner midler til å øke arbeidsstyrkens ytelse.
Fremtiden for kjøring vil være sterkt basert på automatisering. EV-selskaper, som Tesla, har gitt fristende glimt av hvordan automatisert kjøring kan se ut om noen år.
For ti år siden var selvkjørende kjøretøy prototyper. I disse dager sørger demonstrasjoner i den virkelige verden for at selvkjøring snart vil skje. Og ML vil være en betydelig del av den overgangen.
Bilselskaper vil bruke ML til å utvikle langt mer avanserte algoritmer for kjøretøy som kjører selv. De nye algoritmene vil hjelpe kjøretøyet med å identifisere uregelmessigheter og sjeldne hendelser raskt. Dette vil gjøre aktivering av autopilot tryggere og mer sømløs.
I 2022 er data mer verdifulle enn noen gang. Det blir sett på som den mest kritiske ressursen bedrifter trenger å sikre. Når ML og AI blir vanlig, vil mengden data de vil behandle bare øke, og det samme vil sikkerhetsrisikoen.
For eksempel sikkerhetskopierer bedrifter i dag mye personopplysninger og lagrer dem, men dette kan være en alvorlig personvernrisiko.
Statlige og føderale forskrifter har gjort brudd på personvernet dyre for bedrifter. For eksempel er det anslått at informasjonskommissærens kontor bøtelagt British Airways og Mariott International med 300 millioner dollar for brudd på personvernet.
Maskinlæring gjør betydelige fremskritt i 2022, og flere er i horisonten. ML er imidlertid fortsatt i startfasen. Hvis du er en teknologiprofesjonell som tørster etter å lære verdifulle ML-ferdigheter, kan du se vår Amazon Web Services Machine Learning-sertifisering.
Å være dyktig i AWS er en av de viktigste tekniske utviklingsferdighetene du kan ha i dag. Du vil lære AWS ML-ferdigheter i vårt nettbaserte kurs som vil gjøre deg til en svært ønskelig ansettelse, så registrer deg i dag.
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.