2021年から2022年までの機械学習の5つの主要なトレンド

Machine Learning

アトランタ2021年9月20日 / PRNewswire /-2021年、機械学習の最新のイノベーションにより、多数のタスクがこれまでになく実行可能、効率的、正確になります。 MobiDev AIチームの経験の分析に基づいて、2021年から2022年までの企業に利益をもたらす機械学習の最新のイノベーションをリストアップしました。

トレンド1。TinyML
Webリクエストが、機械学習アルゴリズムで処理するために大規模なサーバーにデータを送信してから、それを送り返すには時間がかかる場合があります。それどころか、より理想的なアプローチは、エッジデバイスでMLプログラムを使用することです。これにより、レイテンシー、消費電力、必要な帯域幅を削減し、ユーザーのプライバシーを確​​保できます。

トレンド2。AutoML
Auto-MLは、改善されたデータマークアップツールをテーブルにもたらし、ニューラルネットワークアーキテクチャを自動的に調整することを可能にします。 MobiDevのAI / MLソリューションアーキテクトであるEvgeniyKrasnokutsky博士は、次のように説明しています。 、ヒューマンエラーのリスクははるかに低くなります。」

トレンド3.機械学習の運用および保守管理(MLOps)
MLOpsは、MLシステム開発とMLシステム展開を単一の一貫したアプローチに組み合わせた新しい公式を提供します。ますます大規模なデータを処理するには、高度な自動化が必要です。MLOpsは大規模なシステムに簡単に対応できます。

トレンド4:フルスタックディープラーニング
「フルスタックディープラーニング」に対する大きな需要により、エンジニアが一部の輸送タスクと教育コースを自動化し、エンジニアが新しいビジネスニーズに迅速に適応できるようにするライブラリとフレームワークが作成されました。

トレンド5.一般的な敵対的ネットワーク(GAN)
GANによって生成されたサンプルは、不要な生成コンテンツを破棄する判別ネットワークによってチェックされる必要があります。政府機関と同様に、General Confrontation Networkはプロセスをチェックしてバランスを取り、精度と信頼性を向上させます。

企業はイノベーションを起こし、斬新でユニークな方法で目標を達成し、真に市場に参入し、以前はサイエンスフィクションと見なされていた新しい未来に突入する必要があります。

その他のMLトレンドは、次の場所で見つけることができます。
https://mobidev.biz/blog/future-machine-learning-trends-impact-business

MobiDevは、米国に本社を置くソフトウェアエンジニアリング会社であり、先見の明のある人が簡単かつ楽しく製品を作成できるよう支援することに重点を置いています。同社は技術研究に投資しており、人工知能ソリューションの構築、機械学習の実装、拡張現実、モノのインターネットで長年の経験があります。

メディアの連絡先:
ナナ・クリツェンコ
[email protected]
888-380-0276

ソースMobiDev

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