Si l'on regarde l'histoire du Machine Learning (ML), on constate qu'il a fait des progrès remarquables ces dernières années. Cette année, la tendance devrait se poursuivre, avec de nouveaux développements !
Si vous avez l'intention de développer des applications basées sur le ML ou d'entreprendre un projet qui nécessite le ML, c'est le moment de le faire !
En 2023, des progrès remarquables en termes de vitesse et d'efficacité seront observés. Pour garder une longueur d'avance, il faut connaître les tendances de l'apprentissage automatique !
Nous avons tout prévu ! Voici quelques-unes des choses les plus excitantes à surveiller en 2023 :
1. La démocratisation du ML
De nombreux pays font pression pour développer un solide écosystème d'IALa France est l'un de ces pays. Cependant, ils sont confrontés à une importante pénurie de candidats lorsqu'il s'agit de professionnels de l'informatique, et cela inclut les professionnels ayant des compétences en science des données.
La démocratisation de l'apprentissage automatique pourrait en être la clé. Au fur et à mesure que la technologie de l'apprentissage automatique progresse, son intégration dans les cas d'utilisation et les initiatives éducatives augmente également.
Avec l'essor du cloud computing, des entreprises telles qu'AWS et Amazon investissent cette année dans un accès plus large à la technologie ML. En proposant des formations aux data scientists, davantage de personnes pourront bénéficier de ces avancées en matière d'IA.
Donc, si vous avez des aspirations dans le domaine de l'apprentissage automatique, c'est l'occasion de vous en servir. Les entreprises qui cherchent à investir dans la création de systèmes d'apprentissage automatique devraient profiter de l'embauche de professionnels de l'informatique offshore, en particulier ceux qui sont spécialisés dans ce domaine.
2. Apprentissage automatique "Low-Code" et "No-Code
L'époque où l'apprentissage automatique était géré et mis en place à l'aide d'un code informatique est révolue. Les technologies Low-Code et plates-formes sans code deviendra de plus en plus populaire en 2023 !
Cette approche facilite le développement et la mise en œuvre de modèles de ML sans nécessiter de codage ou d'expertise technique approfondie. Ces outils fournissent une interface utilisateur graphique (GUI) avec des composants préconstruits, tels que des algorithmes, des outils de prétraitement des données et des mesures d'évaluation des modèles.
Préparez vos projets d'apprentissage automatique cette année car, avec cette approche, vous pouvez facilement assembler des composants dans un pipeline en les faisant glisser sur un canevas et en spécifiant leurs paramètres.
Cependant, le ML low-code et no-code présente des limites par rapport au développement ML traditionnel, notamment des options de personnalisation limitées et des modèles de moindre qualité. Néanmoins, ils constituent un moyen accessible et pratique de se lancer dans la ML !
3. Les modèles d'apprentissage automatique deviennent plus sophistiqués
En 2023, les modèles ML se sont améliorés au point que les organisations peuvent extraire des informations plus précieuses de leurs données et prendre des décisions plus éclairées. Cela est dû aux progrès réalisés dans la formation des modèles et à la disponibilité croissante de données de haute qualité sur lesquelles les former.
Les modèles de base ont réduit la nécessité de former les données plus d'une fois. Les technologies de l'information peuvent ensuite être réutilisées et ajustées pour une variété de tâches différentes.
Les entreprises bénéficient d'une plus grande facilité d'adoption, ce qui leur permet de mieux comprendre leurs contrats, par exemple, lorsque les modèles d'IA doivent être plus nuancés.
Cette approche modélisée, qui trouve son origine dans le traitement du langage naturel, a transformé ce domaine et est désormais utilisée dans des domaines tels que l'analyse des services à la clientèle.
Si vous vous efforcez de développer des systèmes de ML cette année, ne manquez pas l'occasion de tirer parti de certains des modèles les plus sophistiqués disponibles. Non seulement ces modèles de base réduiront considérablement vos dépenses, mais ils amélioreront également votre résultat global.
4. Apprentissage automatique embarqué ou TinyML
L'apprentissage automatique embarqué est une tendance croissante en 2023 qui ouvre un tout nouveau monde de possibilités.
Le ML embarqué ou TinyML fonctionne en intégrant des algorithmes d'IA directement dans les appareils et les systèmes, en utilisant l'informatique périphérique pour le traitement en temps réel sur l'appareil lui-même.
Le principe est le suivant : le système d'apprentissage automatique est formé au préalable sur des données, puis le modèle formé est intégré à l'appareil ou au système. L'appareil ou le système peut alors utiliser le modèle pour faire des prédictions sur la base des données entrantes sans avoir à envoyer les données ailleurs pour traitement. L'IA est ainsi plus rapide et plus réactive, car l'appareil peut faire des prédictions en temps réel.
En tirer parti profite à vos programmes d'apprentissage automatique en réduisant la latence et en leur permettant de produire de meilleurs résultats. Avec l'émergence de la technologie 5G, cette tendance devrait devenir encore plus populaire en 2023.
Ne manquez pas d'explorer l'apprentissage automatique embarqué ou TinyML si vous cherchez un moyen d'améliorer vos modèles ML cette année ! Ce pourrait être la clé pour débloquer des applications innovantes qui vous permettront de devancer la concurrence.
5. Réseau Adversarial Général (GAN)
GAN est l'une des tendances de l'apprentissage automatique qui fera des vagues dans la communauté en 2023. Donc, si vous cherchez à explorer le ML de pointe, c'est une tendance dont vous devez absolument prendre note.
Les GAN sont un type de réseau neuronal qui utilise deux réseaux, un générateur et un discriminateur, pour générer de nouvelles données.
Voici comment ils fonctionnent ensemble : le générateur crée des données factices, tandis que le discriminateur tente de distinguer les données réelles des fausses. Au fur et à mesure que les deux réseaux s'affrontent, le générateur améliore sa capacité à créer des données de plus en plus réalistes. Les GAN ont un large éventail d'applications, de la génération de nouvelles images, vidéos et musiques à la création de simulations plus précises pour la recherche scientifique.
Avec la croissance continue du big data et la demande croissante de contenus générés par l'IA plus réalistes et diversifiés, les GAN devraient jouer un grand rôle dans le développement des technologies avancées d'apprentissage automatique en 2023 et au-delà.
6. Apprentissage automatique multimodal (MML)
En tant que domaine relativement jeune de l'apprentissage automatique, le MML a un avenir prometteur. Mais qu'est-ce que le MML ?
La MML consiste à utiliser l'idée que le monde peut être perçu par plusieurs voies, appelées modalités, pour construire des modèles plus efficaces. Le concept de "multimodalité" en intelligence artificielle fait référence au développement de modèles d'apprentissage automatique capables de percevoir simultanément un événement à travers plusieurs modalités, comme le font les humains.
Cette année, nous nous attendons à voir davantage de progrès dans ce domaine, les chercheurs continuant à développer des modèles avancés pour le MML. On pense même qu'il pourrait s'agir de la clé pour atteindre les objectifs suivants l'IA générale ou l'intelligence artificielle générale (AGI).
Si vous souhaitez être à l'avant-garde du développement du ML, alors gardez un œil sur les avancées du ML dans MML !
7. Gestion de l'opérationnalisation de l'apprentissage automatique (MLOps)
Les MLOP sont l'une des tendances émergentes de l'apprentissage automatique cette année, qui apportera beaucoup aux entreprises.
Avec l'essor du ML et de l'IA, il est devenu évident que les approches de développement traditionnelles peuvent ne pas être suffisantes pour tirer pleinement parti de ces technologies. C'est là que MLOps intervient, en proposant une nouvelle approche qui combine le développement et le déploiement de systèmes ML en un processus rationalisé et efficace.
MLOps s'emploie à collecter des données et à se concentrer sur la gestion. Avec l'augmentation des quantités de données générées, le besoin d'automatisation est plus grand que jamais. Le cycle de vie des systèmes, qui est une pierre angulaire de la discipline DevOps, est également une composante essentielle de MLOps. Cela aide les organisations à gérer efficacement le cycle de vie complet de leurs systèmes ML, du développement au déploiement et au-delà.
Cette année, attendez-vous à voir de plus en plus d'organisations tirer parti des MLOps dans leurs activités, car elles cherchent des moyens efficaces de gérer le développement et le déploiement de leurs systèmes ML.
8. IA responsable
La nécessité d'une intelligence artificielle responsable est devenue une tendance cruciale dans la communauté de l'apprentissage automatique en 2023. Avec les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique, l'impact que ces technologies peuvent avoir sur la société est de plus en plus évident.
Les organisations reconnaissent de plus en plus l'importance d'une utilisation éthique et transparente des technologies d'intelligence artificielle. Cela est dû en partie aux préoccupations croissantes concernant la vie privée et la protection des données, ainsi qu'au désir de s'assurer que les systèmes d'IA sont alignés sur les valeurs humaines.
Une évolution importante dans ce domaine est la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA), qui donne aux Californiens le droit de savoir quelles données sont collectées à leur sujet. et de demander à ce qu'elles soient supprimées. Cette réglementation et d'autres similaires mettent la pression sur les organisations pour qu'elles soient plus transparentes et responsables dans la façon dont elles utilisent l'IA, en particulier lorsqu'il s'agit de collecter, d'utiliser et de stocker les données des consommateurs.
Par conséquent, l'IA responsable devient un facteur important dans le développement et le déploiement des systèmes ML et est susceptible de jouer un rôle croissant dans le façonnement de l'industrie dans les années à venir.
Les organisations doivent donc s'assurer que leurs systèmes d'IA et les processus commerciaux connexes sont conformes aux réglementations et aux normes éthiques. Les organisations devraient également chercher des moyens de créer une IA responsable, par exemple en intégrant des principes éthiques dans la conception des systèmes et en utilisant l'analyse pour la détection des anomalies.
9. Apprentissage automatique non supervisé
L'automatisation progressant rapidement, il existe un besoin de solutions de science des données qui ne nécessitent pas d'intervention humaine. À ce titre, le ML non supervisé promet d'être la prochaine grande tendance et révolutionnera divers secteurs et applications.
Contrairement à l'apprentissage supervisé, cette approche se concentre sur les données non étiquetées et ne nécessite aucun effort humain sous forme d'étiquetage des données ou d'ingénierie des caractéristiques. Elle est donc adaptée au traitement de grands ensembles de données qui ne peuvent être étiquetés manuellement ou dont les étiquettes sont inconnues.
Parmi les nombreuses techniques d'apprentissage automatique, le clustering est un outil précieux pour l'analyse des données. Le processus consiste à regrouper les points de données ayant des caractéristiques communes, ce qui permet aux algorithmes d'apprentissage automatique de comprendre plus efficacement les modèles et les relations au sein d'un ensemble de données.
Cette année, il faut s'attendre à ce que de plus en plus d'organisations tirent parti de l'apprentissage non supervisé dans leurs activités, car il peut être utilisé pour une analyse des données plus précise et plus efficace. Le moment est venu d'adopter cet apprentissage non supervisé. nouvelle technologie et son potentiel pour vous aider à découvrir des informations dans de vastes ensembles de données.
10. L'apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement est l'une des tendances les plus chaudes dans le domaine de l'apprentissage automatique cette 2023.
Il s'agit d'un type d'algorithme d'apprentissage automatique dans lequel un agent apprend à prendre des décisions en effectuant des actions et en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction des conséquences de ces actions. L'objectif est que l'agent maximise sa récompense totale au fil du temps.
L'apprentissage par renforcement a un large éventail d'applications, allant de jeux et la robotique à la finance et à la soins de santéElle a fait l'objet d'une attention particulière ces dernières années en raison de sa capacité à résoudre des problèmes complexes d'une manière plus intuitive et plus efficace que les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique.
Avec les progrès constants des algorithmes et du matériel d'apprentissage par renforcement, on s'attend à ce qu'elle devienne encore plus répandue dans les années à venir.
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L'apprentissage automatique continuant à gagner en maturité, nous pouvons nous attendre à des développements encore plus passionnants dans les années à venir, les modèles d'apprentissage automatique devenant encore plus efficaces et efficaces dans un large éventail de domaines.
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