Top 8 machine learning-trends voor 2022
Top 8 machine learning-trends voor 2022
Machine learning is een van de meest gebruikte technologieën in 2021. En dat zal in 2022 ook zo zijn. In dit artikel heb ik een lijst samengesteld met trends op het gebied van machine learning die de markt de komende jaren in vuur en vlam zullen blijven zetten.
Met de komst van AI op alle terreinen van het leven, is er een enorme groei geweest in het gebruik van machine learning-technologieën . De komende jaren zal naar verwachting ook meer nieuwe technologie binnenkomen voor betere analyse en data-interpretatie. Aangezien de vraag naar dergelijke oplossingen elke dag toeneemt, wordt het cruciaal om te focussen op wat de toekomst in petto heeft voor ML en AI.
Maar machine learning is een complex onderwerp, waarbij nieuwe trends, technieken en tools snel verschijnen. Dit kan het voor organisaties een uitdaging maken om op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen.
Om dit probleem op te lossen, heb ik deze lijst samengesteld met de top 8 machine learning-trends voor 2022. Dit zijn de belangrijkste trends waarvan ik denk dat ze de komende jaren van invloed zullen zijn op de meeste organisaties die machine learning gebruiken.
Bekijk de top 8 machine learning-trends voor 2022.
- Low-code of no-code ontwikkeling
- Verbeterde gebruikerservaring met gegevens
- MLOps en DataOps voor gegevensbeheer
- Tekort aan bekwame datawetenschappers en data-engineers
- Meer op AI gebaseerde producten
- Microservices en containerisatie worden de nieuwe norm voor ML-infrastructuur
- Machine learning-modellen worden betrouwbaarder, controleerbaarder en interpreteerbaarder
- Problemen met gegevensprivacy worden erger voordat ze beter worden
Tegenwoordig worden bedrijven slimmer en succesvoller met datawetenschap en machine learning. Grote technische giganten zoals Facebook, Amazon, Google, Microsoft en nog veel meer zijn alleen succesvol omdat ze vertrouwen op AI, machine learning en datawetenschap.
Door machine learning voor bedrijven op te nemen, kan uw bedrijf waardevolle inzichten verzamelen, deze analyseren en concurrerende en innovatieve bedrijfsstrategieën formuleren. Strategieën afgeleid van data-analyse leidden tot een hogere klanttevredenheid en -ervaring.
Hier zijn top 8 machine learning trends die bedrijven helpen groeien door machine learning op te nemen in hun dagelijkse activiteiten.
1) Low-code of no-code ontwikkeling
Het aantal machine learning-projecten en de vraag naar datawetenschappers zullen de komende jaren naar verwachting toenemen. Hoewel dit goed nieuws is, zal het ook een probleem opleveren op het gebied van sourcing van talent. Low-code/no-code ML-platforms zijn al begonnen op te duiken, maar ze zullen pas in 2022 mainstream worden.
Lage code en geen code ontwikkeltools zijn geschikt voor gebruikers die geen codeervaardigheden hebben. Met de low-code/no-code platforms kunnen gebruikers programma's maken door items te slepen en neer te zetten of zonder handmatige codering. Dit kan ML toegankelijk maken voor zakelijke gebruikers, naast datawetenschappers, waardoor de modelimplementatie en toepassing in het ecosysteem van het bedrijf mogelijk wordt. Low-code ontwikkelingstools bieden ook API-integraties en AI/ML-faciliteiten voor bedrijven om sneller innovatieve en productieve applicaties te creëren.
2) Verbeterde gebruikerservaring met gegevens
De volgende trend op onze lijst is het gebruik van machine learning om de gebruikerservaring te verbeteren. Klantervaring is een van de meest cruciale elementen in elke branche. Bedrijven wenden zich steeds meer tot geavanceerde technologieën om hun klantervaringen te verbeteren en concurrerend te blijven.
Machine learning-technologie helpt bedrijven bedrijfsgegevens effectief te gebruiken zichzelf en hun klanten ten goede komen. Door datawetenschap en machine learning te combineren, kunnen bedrijven data gebruiken om boeiende ervaringen te bieden. Een populaire use case in deze context is Facebook.
Machine learning en AI kunnen worden gebruikt om gepersonaliseerde aanbevelingen aan mensen te geven, afhankelijk van hun voorkeuren, locatie en aankoopgeschiedenis. Netflix, Spotify, Amazon en andere grote platforms gebruiken ML om de interesses van hun gebruikers te identificeren, zodat ze vergelijkbare opties kunnen aanbevelen die voor hen relevant kunnen zijn.
Daarnaast maakt machine learning ook een beter beheer van klantenondersteuningstickets mogelijk. Het helpt bij het beantwoorden van vragen van klanten met behulp van natuurlijke taalverwerking (NLP). Dat bespaart veel tijd en middelen voor de medewerkers van de klantenservice, omdat ze in de meeste gevallen niet handmatig hoeven te reageren.
3) MLOps en DataOps voor gegevensbeheer
MLOps of machine learning-bewerkingen en DataOps zijn belangrijke use-cases van DSML in ondernemingen. MLOps en DataOps worden gebruikt in databeheer en strategische planning met AI, ML en data.
Deze dragen in belangrijke mate bij aan het verbeteren van de klantervaring en het slimmer maken van applicaties. Een rapport van Deloitte schat dat tegen 2025 de markt voor MLOps-oplossingen zal groeien van $ 350 miljoen in 2019 tot $ 4 miljard.
4) Tekort aan bekwame datawetenschappers en data-engineers.
Volgens Indeed is het jaarlijkse gemiddelde basissalaris van datawetenschappers in 2022 in de VS en het VK $ 109.802 en £ 49.077, respectievelijk. Datawetenschappers worden hoog betaald vanwege de transformatie die ze uw bedrijf bieden. Datamining, opschoning, analyse en transformatie zijn cruciaal voor zakelijk succes, aangezien data goud is.
Als gevolg hiervan zullen we een toenemende trend zien om meer datawetenschappers op instapniveau en machine learning-ingenieurs in dienst te nemen.
Het tekort aan geschoolde professionals komt ook tot uiting in de stijgende salarissen voor machine learning-experts . Volgens Glassdoor is het gemiddelde basissalaris voor een datawetenschapper sinds 2017 met 21% gestegen.
Tegen 2022 zullen machine learning-ingenieurs en datawetenschappers tot de meest gewilde professionals in alle sectoren behoren.
5) Meer op AI gebaseerde producten
De markt voor op AI gebaseerde producten wordt steeds groter. Er zullen steeds meer op AI gebaseerde producten komen van kleinere bedrijven, maar ook van grote technologiebedrijven zoals Apple en Amazon. Deze producten lossen specifieke problemen op in welomschreven niches.
Van autonome auto's tot autonoom alles, nieuwere AI-producten die op ML zijn gebouwd, zullen alle door mensen bestuurde systemen aanpakken. Transformatie en nieuwe trends in AI en ML in 2022 zullen bedrijven zeer concurrerend maken. Uw bedrijf kan de waarde en kwaliteit van de bestaande traditionele producten en diensten verhogen door op AI gebaseerde technologieën te integreren.
6) Microservices en containerisatie worden de nieuwe norm voor ML-infrastructuur.
Microservices en containerisatie zijn twee trends die de afgelopen jaren aan kracht hebben gewonnen in de ontwikkelingswereld. Het idee is dat je in plaats van één grote monolithische applicatie een reeks kleinere services (microservices) kunt laten draaien in containers die onafhankelijk worden gebouwd en geïmplementeerd. Deze microservices kunnen worden hergebruikt voor meerdere projecten en ze kunnen in elke omgeving worden ingezet.
Hetzelfde geldt voor machine learning-toepassingen. Een microservice-architectuur maakt het eenvoudiger om uw toepassing te schalen door meerdere containerinstanties parallel uit te voeren. Hierdoor kunt u zware workloads beter afhandelen en de latentie in uw toepassing verminderen. Het stelt u ook in staat om incrementele updates aan uw ML-modellen aan te brengen zonder dat u de hele applicatie opnieuw hoeft te implementeren.
7) Machine learning-modellen worden betrouwbaarder, controleerbaarder en interpreteerbaarder.
De volgende grote trend die we verwachten te zien, is de komst van betrouwbaardere, controleerbare en interpreteerbare modellen. Op dit moment bevinden we ons nog in een fase waarin de meeste ML-systemen 'zwarte dozen' zijn. De innerlijke werking van deze machine learning-systemen is moeilijk te begrijpen en uit te leggen. Dit maakt ze moeilijk te controleren en te inspecteren op fouten of vooroordelen die per ongeluk kunnen worden geïntroduceerd.
We hebben al een aantal geweldige benaderingen gezien voor het bouwen van meer begrijpelijke modellen, waaronder:
- Prognosemodellen die lineaire regressie onder de motorkap gebruiken
- Beslisbomen die visueel kunnen worden geïnspecteerd om de logica achter de beslissingen van een systeem te begrijpen
- Generative Adversarial Networks (GAN's) die mensachtige tekst en afbeeldingen kunnen produceren (hoewel GAN's ook behoorlijk onvoorspelbaar zijn)
We verwachten echter dat er de komende jaren nog veel meer van dit soort benaderingen zullen worden ontwikkeld en geïmplementeerd.
8) Problemen met gegevensprivacy worden erger voordat ze beter worden
Problemen met gegevensprivacy zullen erger worden voordat ze beter worden. Op korte termijn zal het voor bedrijven gemakkelijk zijn om per ongeluk of door slechte beveiligingspraktijken de privacy van consumenten te schenden. Maar uiteindelijk zullen de verwachtingen en regelgeving van de consument bedrijven ertoe aanzetten om gegevensprivacy serieuzer te nemen, wat zal leiden tot aanzienlijke veranderingen in hun bedrijfsmodellen.
AI-systemen zullen zich meer bewust worden van ethische kwesties, maar of ze daadwerkelijk ethischer zijn, staat nog ter discussie. Dit komt deels door de vooruitgang op het gebied van machine learning , natuurlijke taalverwerking (NLP) en andere AI-technieken, maar ook omdat technologen zorgvuldiger nadenken over AI-ethiek.
Waarom wordt machine learning belangrijk?
Naarmate bedrijven groeien, verschuiven hun doelen grotendeels naar een hogere klanttevredenheid, up-to-date blijven en uiteindelijk marktleiders worden in hun niche. Bedrijven kunnen hun doelen bereiken met voor hen relevante data of informatie.
Dergelijke gegevens omvatten informatie over de klanten van een bedrijf, gebruikersgedrag, kooppatronen, gegevens van concurrenten voor benchmarkanalyse en zelfs de behoeften en wensen van klanten met betrekking tot een product. Uit het onderzoek van Statista (2021) blijkt dat 57% van de verbetering van de klantervaringen belangrijke gebruiksscenario's voor machine learning en kunstmatige intelligentie vertegenwoordigen. Het bewijst dat de klantervaring kan worden verbeterd door datawetenschap en machine learning te integreren.
Gevolgtrekking
Bedankt voor het lezen tot hier. Ik hoop dat je dit bericht waardevol vond - ik weet dat er genoeg informatie is om te absorberen. En hoewel de toekomst altijd moeilijk te voorspellen is en meningen van de ene op de andere dag kunnen veranderen, helpt deze lijst je om je voor te bereiden op wat je de komende jaren te wachten staat. Of het nu iets is dat u vandaag al doet of iets nieuws dat zou kunnen ontstaan, er zou hier meer dan voldoende informatie moeten zijn om een weloverwogen beslissing te nemen over uw machine learning-strategie .
Laat hieronder uw mening achter en laat me weten waar u het mee eens bent, of waar u denkt dat ik de plank mis heb geslagen.
Leave A Comment