სანამ ტოპ-მენეჯერების 20% ამტკიცებს, რომ მანქანური სწავლება მათი ბიზნესის მნიშვნელოვანი ნაწილია, გასაკვირი არაა, რომ მანქანური სწავლების მსოფლიო ბაზარი, სხვადასხვა მონაცემით, 2027 წლისთვის $117 მილიარდს მიაღწევს.
ჩვენ ვთარგმნეთ Udacity-ის სტატია მანქანური სწავლების შესახებ 2022 წლის ყველაზე განხილვად ტენდენციებზე.
სანამ ტოპ-მენეჯერების 20% ამტკიცებს, რომ მანქანური სწავლება მათი ბიზნესის მნიშვნელოვანი ნაწილია, გასაკვირი არაა, რომ მანქანური სწავლების მსოფლიო ბაზარი, სხვადასხვა მონაცემით, 2027 წლისთვის $117 მილიარდს მიაღწევს.
ჩვენ ვთარგმნეთ Udacity-ის სტატია მანქანური სწავლების შესახებ 2022 წლის ყველაზე განხილვად ტენდენციებზე.
არ საჭიროებს ადამიანის ჩარევას, რადგან ალგორითმები შექმნილია მონაცემებისა და კანონზმოიერების უხილავი ჯგუფების გამოსავლენად. ამ ტიპის სწავლა საშუალებას გაძლევთ, დაათვალიეროთ მონაცემები და დაადგინოთ მსგავსება.
პედაგოგის გარეშე სწავლა იდეალურად ერგება კომპანიებს, რომლებსაც კროს-გაყიდვების დანერგვა სურთ. ძირითადი მეთოდის სახით გამოიყენება კლასტერული ანალიზი, რომელიც საშუალებას იძლევა, ამოიღოთ მონაცემები დაჯგუფების მოსაძებნად. ალგორითმებისგან გამოიყენება K-means-ის მეთოდი და იერარქიული კლასტერიზაცია.
No-code ტექნოლოგია, ანუ პროგრამირება კოდის წერის გარეშე სულ უფრო პოპულარული ხდება.
DataRobot, Clarifai და Teachable Machines — ეს ის პლატფორმებია, რომლებიც კომპანიებს საშუალებას აძლევს, ინჟინრებისა და დეველოპერების გარეშე შექმნან პროდუქტები.
რთული კოდირების ნაცვლად, Drag and Drop-ის ინტერფეისის ელემენტებით მუშაობის მარტივი გზა გამოიყენება. ასე უამრავი დროისა და ფულის დაზოგვაა შესაძლებელი, რომელიც ძირითადად ტექნიკურ სპეციალისტებზე მიდის. ბევრი ბიზნეს-ანალიტიკოსი მოწინავე დონეზე არ მუშაობს კოდთან, ამიტომაც ანალიტიკური ამოცანების გადაწყვეტაში no-code (კოდის გარეშე) და low-code (დეველოპერის მცირე მონაწილეობით) ტექნოლოგიები სულ უფრო ხშირად გამოიყენება. მანქანურ სწავლებაში გამოცდილი ინჟინრებიც იყენებენ low-code ინსტრუმენტებს.
საშუალებას გაძლევთ ავტომატური გახადოთ პროცესი, რომელიც აქამდე ტრადიციულად ხელით სრულდებოდა, მაგალითად მონაცემების მარკირება. AutoML-თან მუშაობა ნებისმიერ მსურველს შეუძლია. დიდი პლუსი კი ისაა, რომ ადამიანური შეცდომის ღირებულება მცირდება. მეორე მხრივ, პროცესების ავტომატიზაცია მნიშვნელოვნად ამცირებს დროის ხარჯვას — იგივე მონაცემების ანალიზი და მოდელირება გაცილებით სწრაფად ხდება.
ბიუჯეტის მხრივაც უკეთესობაა: მაგალითად, ნახევრად- და თვითკონტოლირებადი სწავლების დროს, მონაცემთა მარკირებისთვის თქვენ არ ხარჯავთ ფულს ანოტატორებზე, რადგან ხელით მონიშნული მონაცემების რაოდენობა მინიმუმამდე იქნება დაყვანილი.
MLOPs ფოკუსირებულია მანქანური სწავლების მოდელების ეფექტურობაზე, როდესაც ისინი გამოყენებისა და მომსახურების სტადიაში არიან. ეს გულისხმობს Data Science-ის სპეციალისტების თანამშრომლობას გუნდის წევრებთან, რომლებიც აკონტროლებენ, რომ პროცესი მაქსიმალურად დაჩქარდეს. ეს მეთოდი არაეფექტური კომუნიკაციის პრობლემის გადაჭრაში გეხმარებათ.
გარემოსთან ურთიერთქმედების ხარჯზე პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავება მინიმალური წინააღმდეგობის გზას გადის. ეს მეთოდი იყენებს დაჯილდოებისა და დასჯის სისტემას და საშუალებას აძლევს მანქანას, ისწავლოს, პოტენციური მიმართულებით ექსპერიმენტის ჩატარებით, შემდეგ კი იმის გადაწყვეტით, რომელი მათგანი მოიტანს მაქსიმალურ ჯილდოს, რაც საშუალებას აძლევს, ეფექტურად იპოვოს პრობლემის გადაწყვეტა.
RPA სისტემას საშუალებას აძლევს, ნებისმიერი განმეორებადი პროცესის ავტომატიზაცია მოახდინოს. ამ დროს მომხმარებელს შეუძლია, ფოკუსირდეს სხვა ამოცანებზე, რომლებიც კრიტიკულ აზროვნებას საჭიროებენ. RPA ითხოვს, წინასწარ განისაზღვროს ელემენტი, ვიდრე RPA-ბოტი მის დამუშავებას შეძლებს. მინიმალური გადახრა ბოტის მუშაობაში ხარვეზს გამოიწვევს. მანქანური სწავლება, რომელიც RPA-ში არის ჩაშენებული, საშუალებას გაძლევთ, პროცესში ცვლილებები უფრო მოქნილად შეიტანოთ.
ეს მეთოდი პოპულარობას იძენს ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების მოდელებისთვის, რომლებიც იყენებენ აპარატურას შეზღუდული შესაძლებლობებით (როგორიცაა მიკროკონტროლერები ან კომუნალური მრიცხველები). ალგორითმები შექმნილია მარტივი ბრძანებების ამოცნობისთვის ხმებიდან ან ჟესტებიდან.
