Саппорть dev.by 🤍

TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении

Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года.

Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.

Оставить комментарий
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении

Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года.

Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.

1. Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

Не требует вмешательства человека, поскольку алгоритмы предназначены для выявления невидимых групп данных и закономерностей. Этот тип обучения позволяет просматривать данные и выявлять сходства.

Обучение без учителя идеально подходит для компаний, которые хотят внедрить кросс-продажи. В качестве основного метода используется кластерный анализ, который позволяет извлекать данные для поиска группировок. Из алгоритмов применяются метод К-средних и иерархическая кластеризация.

Посмотреть программу 

2. No-code и low-code обучение

Технология no-code, или программирование без написания кода, становится все более популярной. DataRobot, Clarifai и Teachable Machines — все это платформы, которые позволяют компаниям создавать продукты, не привлекая инженера или разработчика.

Вместо сложного кодирования используется простой способ оперирования элементами интерфейса Drag and Drop. Так можно сэкономить уйму времени и денег, которые обычно уходят на технических специалистов. Многие бизнес-аналитики не работают с кодом на продвинутом уровне, поэтому технологии no-code («без кода») и low-code («с небольшим участием разработчиков») все чаще применяются в решении аналитических задач. В машинном обучении даже опытные инженеры используют low-code инструменты при разработке решений.

Посмотреть программу 

3. Автоматизированное машинное обучение (AutoML)

Позволяет автоматизировать традиционный ручной процесс, например, маркировку данных. Работать с AutoML может любой желающий. Большой плюс — снижается цена человеческой ошибки. С другой стороны, автоматизация процессов значительно сокращает времязатраты — те же анализ и моделирование данных выполняются гораздо быстрее.

Бюджет тоже остается целее: например, используя полу- и самоконтроируемое обучение вы не тратитесь на аннотаторов для маркировки данных, поскольку количество данных, помеченных вручную, будет сведено к минимуму.

Посмотреть программу 

4. Управление эксплуатацией машинного обучения (MLOPs)

MLOPs фокусируется на эффективности моделей машинного обучения, когда они находятся на стадии развертывания и обслуживания. Предполагает взаимодействие Data Science специалистов с членами команды, контролирующими процессы, чтобы максимально ускорить работу. Этот метод помогает решить проблему неэффективной коммуникации.

Посмотреть программу 

5. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

Разработка ПО проходит по пути наименьшего сопротивления за счет опыта взаимодействия с окружающей средой. Этот метод использует систему вознаграждения и наказания и позволяет машине учиться, экспериментируя с потенциальным направлением, а затем решая, какое из них принесет максимальное вознаграждение, что позволяет ей эффективно находить решения проблем.

Посмотреть программу 

6. Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

RPA позволяет системе автоматизировать любой повторяющийся процесс. В это время пользователь может сосредоточиться на других задачах, требующих критического мышления. RPA требует предварительно определить предмет, прежде чем RPA-бот сможет его обработать. Минимальное отклонение приведет к сбою работы бота. Машинное обучение, встроенное в RPA, позволяет сделать внесение изменений в процесс гораздо более гибким.

Посмотреть программу 

7. TinyML

Этот метод набирает популярность для моделей ИИ и машинного обучения, где используется аппаратное оборудование с ограниченными возможностями (это, например, микроконтроллеры или счетчики коммунальных услуг). Алгоритмы предназначены для распознавания простых команд по голосам или жестам.

Посмотреть программу

Заинтересованы в изучении машинного обучения и искусственного интеллекта?

Начните с курсов: Введение в машинное обучение с помощью PyTorch или Введение в машинное обучение с помощью TensorFlow в разделе «Школа искусственного интеллекта» от Udacity.

Уже знакомы с основами машинного обучения и хотите улучшить свои навыки? Ознакомьтесь с программами нано-образования для Инженера по машинному обучению для Microsoft Azure и DevOps-инженера.

Больше курсов на Udacity 

Проверить уровень, усовершенствовать скилы.

Всё про тест ISTQB для тестировщиков. На личном опыте.

Читайте также
8 бесплатных курсов от университетов Лиги плюща для расширения кругозора и прокачки английского
8 бесплатных курсов от университетов Лиги плюща для расширения кругозора и прокачки английского
8 бесплатных курсов от университетов Лиги плюща для расширения кругозора и прокачки английского
Университеты Лиги плюща регулярно выкладывают в открытый доступ свои лекции — в интернете уже можно найти более 450 онлайн-курсов от лучших американских вузов. Нашли 8 англоязычных программ по разным тематикам — от архитектуры до социологии войн, которые расширяют не только кругозор, но и словарный запас. 
12 комментариев
Какие курсы для маркетологов от Coursera стоит пройти
Какие курсы для маркетологов от Coursera стоит пройти
Какие курсы для маркетологов от Coursera стоит пройти
dev.by собрал курсы для современных маркетологов на обучающем ресурсе Coursera.
1 комментарий
Курсы для подготовки к техническим собеседованиям по Java, Python, SQL
Курсы для подготовки к техническим собеседованиям по Java, Python, SQL
Курсы для подготовки к техническим собеседованиям по Java, Python, SQL
В интернете ходят легенды о многоуровневых собеседованиях в Google, Facebook, Amazon, Microsoft и Apple. Но какие вопросы задают на интервью на самом деле, какие задачи предстоит решать и какие лайфхаки помогут получить оффер? Собрали курсы и полезные ресурсы, которые помогут быстро и с минимальным стрессом проходить тестовые испытания.
10+ сертификаций Coursera, которые помогут улучшить резюме и повысить зарплату
10+ сертификаций Coursera, которые помогут улучшить резюме и повысить зарплату
10+ сертификаций Coursera, которые помогут улучшить резюме и повысить зарплату
Бюджетный способ прокачать навыки и повысить зарплату — это профессиональный сертификат от Google, IBM или крупного зарубежного университета. На Coursera как раз можно найти десятки полезных обучающих программ по машинному обучению, проджект-менеджменту и не только. Собрали 10+ сертификаций, которые будут выигрышно смотреться в резюме как новичка, так и опытного специалиста.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.