Mi a gépi tanulás?
Gépi tanulás alatt olyan módszerek és algoritmusok összességét értjük, amelyek a már rendelkezésre álló adatokból egy modell segítségével következtetéseket (predikciókat) hoznak létre. Ezek a "jóslatok" pedig mára már szinte minden területen hasznosíthatóak.
Éppen ezért a gépi tanulásos (ML) alkalmazások számos iparágban megtalálhatók, többek között a pénzügyi szférában, az élelmiszer-ellátásban vagy a gyártóiparban. Legyen szó akár egy gyártósorról, étteremről vagy egy benzinkútról, szinte mindenhol alkalmazzák a gépi tanulás vívmányait.
Mi az az AI? És a Machine Learning? Az alábbi videó segít eligazodni:
Tekintsük át a gépi tanuláshoz köthető trendeket, tehát a leggyakoribb felhasználási területeket!
IoT, azaz a dolgok internete és a gépi tanulás
A legfontosabb ML-fejlesztések előreláthatólag az IoT területén lesznek, hiszen itt az 5G bevezetésével hatalmas áttörés várható. Az 5G óriási hálózati sebessége miatt a rendszerek gyorsabb ütemben lesznek képesek adatokat fogadni és továbbítani, a hálózathoz csatlakoztatott IoT-eszközök számának növekedése pedig a kicserélt adatok mennyiségének jelentős emelkedését eredményezi.
Automatizált gépi tanulás
A szakemberek az automatizált gépi tanulás segítségével hatékony technológiai modelleket tervezhetnek, amelyek segíthetnek a hatékonyság és a termelékenység javításában. Ez különösen fontos a fejlesztési ágazatban, ahol a szakemberek alkalmazásokat fejleszthetnek anélkül, hogy komoly programozási ismeretekkel rendelkeznének.
Kiberbiztonság
A digitalizáció és a technológia fejlődésével a legtöbb alkalmazás és készülék intelligenssé vált, ami jelentős technológiai fejlődést eredményezett. Azáltal, hogy ezek az intelligens készülékek folyamatosan kapcsolódnak az internethez, egyre nagyobb igény mutatkozik arra, hogy használatuk biztonságosabbá váljon. A szakemberek pedig a gépi tanulást felhasználhatják olyan vírusellenes modellek létrehozására, amelyek blokkolják az esetleges kibertámadásokat , ezzel csökkentve a veszélyeket.
egyre elterjedtebbek az okosotthonhoz köthető eszközök és alkalmazások
Etikus mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligenciához köthető új technológiák fejlődésével egyre nagyobb gondot jelent néhány ezekre vonatkozó etikai irányelv meghatározása. Ugyanis minél magasabb szintű a technológia, annál szofisztikáltabban kell lefektetni a kapcsolódó etikai normákat is., mivel a gépek nem lesznek képesek hatékonyan teljesíteni, ha az etikát (megfelelő szabályokat) nem követik. Ezt láthatjuk már az önvezető autók esetében is.
Ez a szabályozási terület pedig rendkívüli fontossággal bír, hiszen például a közlekedési eszközökbe beültetett mesterséges intelligencia, amely a jármű agyaként szolgál, felelős az önvezető autó "viselkedéséért", így többek között az esetleges balesetek elkerüléséért.
Tudjon meg többet arról, hogyan lehet etikus mesterséges intelligenciát alkotni!
A természetes emberi beszéd megértésének automatizálása
Egyre többet hallunk az okosotthon-technológiáról, amely leggyakrabban az ember által adott hangutasítások alapján működik. A technológiában élen járó intelligens hangalapú asszisztensek, mint például a Google, a Siri és az Alexa is ilyen vezérléssel kapcsolódnak az intelligens készülékekhez. Bár ezek a rendszerek már most is nagy pontossággal érzékelik az emberi hangokat, ezen a területen is további fejlődés prognosztizálható.
Kódolásmentes gépi tanulás és mesterséges intelligencia
A kód nélküli gépi tanulás pontosan az, aminek hangzik: a gépi tanulással kapcsolatos alkalmazások létrehozása anélkül, hogy (sok) kódolást kellene végezni. Ehelyett egy 'drag-and-drop' vizuális felület segítségével kerül létrehozásra az adott gépi tanulásos alkalmazás.
Ez a fajta kód nélküli gépi tanulás a kód nélküli szoftverfejlesztésből ered. A fogalom viszonylag új, maga az eljárás a fejlesztési idő és erőfeszítések csökkentését célozza, hiszen felhasználók ahelyett, hogy kézzel írnának kódokat, speciális - és egyszerűbb - eszközöket használhatnak a szoftveralkalmazások létrehozásához.
MLOps - A gépi tanulás operacionalizálásának menedzsmentje
A gépi tanulás fejlesztése az MLOps bevezetése előtt olyan sajátos problémákkal járt együtt, mint a skálázhatóság, a megfelelő ML-pipeline-ok kiépítése, az érzékeny adatok skálán történő kezelése és a csapatkommunikáció. Az MLOps célja, hogy ezeket a nehézségeket a legjobb gyakorlatok kialakításával orvosolja, így többek között segítse az ML modellek éles rendszerbe való integrációját és folyamatos üzemeltetését.
az arcfelismerés ma már nagyon elterjedt technológia
Few Shot, One Shot, & Zero-Shot Learning
A "Few Shot Learning" során csak kis mennyiségű adat kerül felhasználásra. Bár ennek vannak hátrányai, mégis széleskörűen alkalmazható olyan területeken mint a képosztályozás, az arcfelismerés és a szövegosztályozás.
Az "One Shot Learning" ezzel szemben még kevesebb adatot használ, de például így is hasznosítható, akár az arcfelismerésnél, mint amikor egy adott útlevél fényképet kell összehasonlítani egy személy kamerával rögzített képével. Ehhez ugyanis nem kell hatalmas információs adatbázist létrehozni.
A "Zero-Shot Learning" koncepciója elég furcsának tűnhet és felvetődik a kérdés, hogy: kezdő adatok nélkül hogyan működhetnek a gépi tanulási algoritmusok? Ebben az esetben arról van szó, hogy a rendszer megnéz egy témát, és a róla szóló információkat felhasználva megjósolja, hogy melyik osztályba fog tartozni.
A fenti példák sokszínűsége jelzi, hogy a gépi tanulásos rendszerek egyre nagyobb területet hódítanak meg és még emellett is rengeteg kiaknázási potenciál van bennük.
Amennyiben többet szeretne megtudni a témáról, kérjük olvassa el a Marktechpost oldalán megjelent angol nyelvű cikket, amely jelen blogbejegyzésünk alapjául is szolgált!
