머신러닝 트렌드

최근 머신러닝 트렌드에 대해서 간략하게 살펴보겠습니다. 구글 애플 등과 같은 대형 IT 회사에서 머신 러닝 트렌드를 선택하고 있습니다. 기술의 구조를 살펴보면 머신러닝이 인공지능의 하위 분야임을 알 수 있는데, 머신러닝은 기계가 데이터를 더 잘 이해하고 데이터 기반 판단을 내리는 데 도움이 되는 알고리즘을 만듭니다. 예를 들어 테스트 자동화는 구글, 애플, 페북 및 아마존과 같은 거대 기업을 포함하여 수많은 회사에서 머신러닝을 채택한 유명한 예입니다. 그러면 이제 2022년 머신러닝 트렌드를 살펴보겠습니다.

코드없는 머신러닝.

많은 기계 학습이 컴퓨터 코드를 사용하여 처리되고 설정되지만 이제는 더 이상 아닙니다. 코드 없는 기계 학습은 점차 늘어나고 있으며 사전처리, 모델링, 알고리즘 설계, 데이터 수집, 재교육, 배포 등의 길고 힘든 프로세스를 거치지 않고
머신러닝 애플리케이션을 프로그래밍하는 방법이 대두되고 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다. 빠른 구현. 코드를 작성하거나 디버깅할 필요 없이 대부분의 시간은 개발 대신 결과를 얻는 데 사용됩니다. 비용 절감. 자동화를 통해 더 긴 개발 시간이 필요하지 않으므로 대규모 데이터 과학 팀이 더 이상 필요하지 않습니다. 단순성. 코드 없는 머신러닝은 단순한 끌어서 놓기 형식으로 인해 사용하기 쉽습니다. 이것은 기계 학습 프로세스를 크게 단순화하므로 이제는 전문가가 되기 위해 시간을 크게 할애 할 필요가 없습니다. 이를 통해 개발자는 기계 학습 응용 프로그램에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 물론 그렇다고 해서 고급스럽고 미묘한 프로젝트를 이걸로 대체할 수는 없습니다. 그러나 소매 수익, 동적 가격 책정 및 직원 유지율과 같은 간단한 데이터 분석 예측 프로젝트에는 적합할 수 있습니다. 코드 없는 알고리즘은 데이터 과학자 팀을 유지할 여력이 없는 소규모 회사에 가장 적합한 선택입니다. 사용 용도는 제한적이지만 코드 없는 머신러닝은 많은 개발이나 전문 지식 없이도 데이터를 분석하고 시간이 지남에 따라 예측을 수행하는 데 적합합니다.

사물 인터넷.
대다수의 컴퓨터 작업자가 기대하는 머신러닝 트렌드이다. 이 분야의 돌파구는 IoT의 기반이 될 것이며 5G 채택에 큰 영향을 미칠 것입니다. 게다가 5G의 놀라운 네트워크 속도로 인해 더 빠른 속도로 정보를 주고받을 수 있습니다. 시스템의 다른 기계는 IOT를 통해 인터넷에 연결할 수 있습니다. 매년 네트워크에 연결된 IoT 장치의 수가 크게 증가하여 교환되는 데이터 양이 그에 비례하여 증가합니다.

자동화된 기계 학습.

전문가는 자동화된 머신러닝을 적용하여 생산 및 효율성을 개선하는 데 도움이 되는 효과적인 기술 모델을 설계할 수 있습니다. 결과적으로 우리는 효과적인 작업 해결 영역에서 대부분의 발전을 볼 수 있게 될 것입니다. AutoML은 특히 전문가가 많은 프로그래밍 기술 없이도 앱을 개발할 수 있고, 개발 부문에서 작업 효율성에 크게 도움이 될 수 있습니다.

향상된 사이버 보안.

기술의 발전으로 거의 대부분의 앱과 장치가 스마트해졌으며 그 결과 대단한 기술 발전이 있었습니다. 그러나 이러한 스마트 장치들은 일반적으로 항상 인터넷에 연결되어 있기 때문에 안전 장치가 필요합니다. 기술 전문가는 머신 러닝을 활용하여, 사이버 공격들을 차단하고 위험을 줄일 수 있는 안티바이러스 모델을 만들 수 있습니다.

AI윤리.

머신러닝 및 인공 지능과 같은 신기술의 발전으로 인해 이러한 신기술에 대한 윤리적인 부분을 정의하는 것에 대한 우려가 커지고 있습니다. 기술이 발전할수록 윤리도 함께 발전해야 합니다. 이러한 윤리를 지키지 않으면 기계가 효율적으로 작동하지 않아 잘못된 결정을 내릴 수 있게 됩니다. 이는 현재 시중에 나와 있는 자율주행차를 보면 알 수 있습니다. 자율주행 자동차의 실패 원인은 차량의 두뇌인 인공지능이 차량에 내장되어 있기 때문입니다.

자연스러운 음성 이해의 자동화.

스마트 스피커에서 작동하는 홈 오토메이션에 대한 많은 정보가 보급되고 있습니다. 구글, 시리 및 알렉사같은 스마트 음성 도우미를 사용하여 비접촉 제어(음성)을 통해 스마트 가전 제품과 연결하기 때문에 절차가 간편합니다.사람의 음성을 감지하는 측면에서 이러한 컴퓨터는 이미 높은 수준의 정확도를 가지고 있습니다. 일련의 귀찮은 명령체계와 음성을 사용하더라도 엄격한 구문 프레임워크를 사용하던 시대는 지났습니다. 머신러닝은 이러한 요구 사항들에 대한 해답이라고 볼 수 있습니다.

GAN

GAN 또는 General Adversarial Networks는 선택적이며 원하지 않는 콘텐츠를 삭제할 수 있는, 네트워크에서 검토해야 하는 샘플을 생성하는 새로운 ML 기술입니다. GAN은 정부와 마찬가지로 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해서 견제와 균형을 제공하는 수많은 기술적 지점을 가지고 있습니다. 기업은 목표를 달성하기 위해 혁신해야 하고 기술을 사용하여 새롭고 혁신적인 방법을 개발해야 합니다. 머신러닝은 미래의 물결이며 거의 모든 회사가 이 새로운 기술을 사용하고자 합니다.

컨테이너화를 통한 확장성 확보.

머신러닝 개발자들은 점점 더 컨테이너로 모델을 생성하고 있습니다. 머신 러닝 제품이 컨테이너화된 환경에서 개발 및 배포되면 사용자는 서버에서 실행되는 다른 프로그램이 영향을 받지 않도록 할 수 있습니다. 더 중요한 것은 패키지 모델을 통해 시간이 지남에 따라 머신러닝 워크로드를 마이그레이션하고 조정할 수 있기 때문에 머신러닝은 컨테이너화를 통해 더 확장 가능하다는 것입니다.

결론적으로 머신 러닝은 정확한 예측 작업을 해내는 것을 목표로 만들어졌습니다. 마케터, IT 직원 및 영업사원이 주로 기술의 혜택을 받는 사람들입니다. 이들은 머신러닝을 사용하여 정보에 따른 선택을 하고 새로운 솔루션이나 서비스를 구축할 수 있습니다. 이러한 인공 지능 기술이 도입된 이후로 기계는 학습하고 암기하고 정확한 결과를 제공할 수 있게 되었습니다.