Тенденции машинного обучения, которые будут реализованы в 2021 году
Решения ИИ в настоящее время повсюду, среди которых некоторые уже кажутся обыденными, а другие иногда воспринимаются как «магия». Приложения ИИ варьируются от обнаружения спама до сложных систем рекомендаций, от классификации изображений до создания хорошо составленного текста, от отслеживания видеообъектов до шахматных движков ИИ, которые могут победить чемпиона мира среди людей. Из этого широкого спектра отраслей и приложений мы постараемся указать на некоторые из наиболее значимых тенденций ML, которые будут реализованы в этом году.
- Обработка языка с помощью все более крупных моделей НЛП
В прошлом году мы увидели появление GPT-3, представленного OpenAI. Одна модель со 175 миллиардами параметров, число которых пару лет назад казалось бы немыслимым, может обрабатывать тексты на многих языках и выполнять множество задач НЛП лучше, чем любая модель, созданная ранее. Он уже начинает находить множество вариантов использования в отрасли, также появилось немало стартапов, которые используют GPT-3 для предоставления перспективных решений ИИ в области генерации текста для предметной области.
2. Федеративное обучение
С появлением искусственного интеллекта потребность в данных резко возросла, и вместе с этим все чаще и чаще возникают вопросы конфиденциальности, и это вполне оправданно. Федеративное обучение позволяет использовать машинное обучение на периферийных устройствах без передачи данных с устройства. Это устраняет необходимость в центральном хранилище для всех данных и позволяет использовать данные, генерируемые миллиардами смартфонов и других периферийных устройств по всему миру.
3.MLOps
Подобно тому, как проблемы, с которыми сталкивается разработка программного обеспечения, породили DevOps, беспрецедентное распространение ИИ в отрасли делает MLOps очень востребованными. MLOps решает проблемы развертывания и обслуживания моделей машинного обучения в производстве, делая процессы и конвейеры более надежными, эффективными и надежными. В Webb Fontaine мы также уделяем большое внимание этим соображениям и видим быстрый прогресс в этой области с близкого расстояния.
4. Автоматизация на основе искусственного интеллекта
И последнее, но не менее важное: интеллектуальная автоматизация будет играть все более важную роль в автоматизации бизнес-процессов, оптимизации организационных процессов и резком сокращении участия человека в принятии решений с низким уровнем риска. Как следствие, у людей будет больше времени, чтобы инвестировать в дела с высоким риском. В Webb Fontaine мы применяем эту концепцию на практике, в результате чего сокращается время и улучшается качество наших продуктов и услуг.
Искусственный интеллект уже стал частью повседневной жизни многих людей, однако до сих пор нет универсального соглашения о допустимом использовании. Действительно, 2021 год станет еще одним годом формирования будущего программ искусственного интеллекта.
