ينشئ التعلم الآلي خوارزميات تدعم الآلات في فهم البيانات بشكل أفضل وإصدار أحكام تستند إلى البيانات. للاستفادة الكاملة من اتجاهات التعلم الآلي، سيحتاج قادة تكنولوجيا المعلومات والأعمال إلى تطوير استراتيجية لمواءمة الذكاء الاصطناعي مع اهتمامات الموظفين وأهداف العمل.
وفقًا للتحليلات التنبؤية، سيصبح التعلم الآلي واسع الانتشار بحلول عام 2024. وفيما يلي دليل حول اتجاهات التعلم الآلي التي ظهرت في عام 2022. فلنبدأ.
- إدارة تشغيل التعلم الآلي Machine Learning Operationalization Management: الغرض الأساسي من إدارة تشغيل التعلم الآلي أو MLOps هو تبسيط عملية تطوير حلول التعلم الآلي. يساعد MLOps أيضًا في التعامل مع التحديات التي تنشأ في إدارة عملك، مثل التواصل الجماعي ، وإنشاء خطوط أنابيب ML المناسبة ، وإدارة البيانات الحساسة على نطاق واسع.
- التعلم المعزز Reinforcement Learning: يتعلم نظام التعلم الآلي من التجارب مع محيطه في التعلم المعزز. هذا لديه الكثير من الإمكانات في الذكاء الاصطناعي لألعاب الفيديو وألعاب الطاولة. ومع ذلك، عندما تكون سلامة التطبيق أولوية، قد لا يكون التعلم الآلي المعزز الخيار المثالي.
- التعلم الآلي الكموكي Quantum ML: تُظهر الحوسبة الكموكية Quantum computing وعودًا هائلة لإنشاء نماذج أكثر قوة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لا تزال التكنولوجيا بعيدة المنال عمليًا، لكن الأمور بدأت تتغير مع Microsoft و Amazon و IBM مما يجعل موارد الحوسبة الكمومية وأجهزة المحاكاة يمكن الوصول إليها بسهولة عبر النماذج السحابية.
- شبكات الخصومة العامة General Adversarial Networks: شبكات GAN هي اتجاهات تعلي آلي جديدة تنتج عينات يجب مراجعتها من قبل الشبكات الانتقائية بطبيعتها ويمكنها حذف أي نوع من المحتوى غير المرغوب فيه. التعلم الآلي هو موجة المستقبل، وكل شركة تتكيف مع هذه التكنولوجيا الجديدة.
- التعلم الآلي بدون كود No-Code Machine Learning: التعلم الآلي هو طريقة لتطوير تطبيقات التعلم الآلي دون المرور بالعمليات الطويلة والمستهلكة للوقت من المعالجة المسبقة، والنمذجة، وبناء الخوارزميات، إعادة التدريب، والنشر ، إلخ.
- التعلم الآلي المؤتمت Automated machine learning: سيكون التعلم الآلي المؤتمت لديه أدوات محسنة لتصنيف البيانات والضبط التلقائي لبنى الشبكات العصبية. أدت الحاجة إلى البيانات المصنفة إلى إنشاء صناعة توسيم لشروح البشر في البلدان منخفضة التكلفة. من خلال أتمتة عمل الاختيار، سيصبح الذكاء الاصطناعي أرخص وستستغرق الحلول الجديدة وقتًا أقل للوصول إلى السوق.
- إنترنت الأشياء Internet of Things: سيكون لإنترنت الأشياء تأثير كبير على اعتماد 5G حيث ستصبح أساس إنترنت الأشياء. ستكون الأنظمة قادرة على تلقي المعلومات وإرسالها بمعدل أسرع بسبب سرعة شبكة 5G المذهلة. يمكن توصيل الأجهزة الأخرى الموجودة على النظام بالإنترنت عبر أجهزة إنترنت الأشياء.
- تحسين الأمن السيبراني Improved cybersecurity: مع تقدم التكنولوجيا، أصبحت معظم التطبيقات والأجهزة ذكية، مما أدى إلى تقدم تكنولوجي كبير. قد يستخدم المحترفون الفنيون التعلم الآلي لإنشاء نماذج لمكافحة الفيروسات تمنع أي هجمات إلكترونية محتملة وتقليل المخاطر.
- TinyML: TinyML هي إستراتيجية أفضل لأنها تتيح معالجة أسرع للخوارزميات نظرًا لأن البيانات لا تضطر إلى الانتقال ذهابًا وإيابًا من الخادم. يعد هذا أمرًا حيويًا بشكل خاص للخوادم الأكبر حجمًا، مما يجعل العملية بأكملها أقل استهلاكا للوقت.
- التعلم متعدد النماذج Multi-modal learning: يتحسن الذكاء الاصطناعي في دعم طرائق متعددة ضمن نموذج واحد للتعلم الآلي ، مثل النص والرؤية والكلام وبيانات مستشعر إنترنت الأشياء. بدأ المطورون في إيجاد طرق مبتكرة للجمع بين النماذج modalities لتحسين المهام المشتركة مثل فهم المستندات document understanding.
