Tendances de l’apprentissage automatique ayant un impact sur les entreprises en 2022

Sommaire- Les tendances de l’apprentissage automatique évoluent en permanence et font émerger de nouvelles innovations. Maintenant, comme 2022 est une année de reprise des innovations qui ont été interrompues en raison de Covid, il est temps de voir ce que nous pouvons attendre de ces tendances ML cette année.

Parmi toutes les technologies modernes, l’apprentissage automatique pourrait être la technologie la plus influente que le 21e siècle ait adoptée. La technologie a aidé les propriétaires d’entreprises et les entrepreneurs à mieux comprendre le marché et à améliorer l’efficacité de leurs opérations commerciales. L’apprentissage automatique a également amélioré la qualité des services et offert une sécurité, une précision et des performances améliorées.

Maintenant, au fil du temps, l’apprentissage automatique a également évolué. Aujourd’hui, il existe plusieurs tendances d’apprentissage automatique sur les marchés qui varient en fonction des exigences du segment de l’industrie. Dans ce blog, nous présélectionnons quelques tendances d’apprentissage automatique qui, selon nous, pourraient conquérir le marché en 2022. Alors, restez avec nous jusqu’à la fin et ayez des informations cruciales sur les tendances d’apprentissage automatique.

1. Apprentissage automatique non supervisé

L’apprentissage non supervisé, l’un des plus dynamiques types d’algorithmes d’apprentissage automatique, est souvent utilisé pour offrir une personnalisation améliorée aux utilisateurs. Comme son nom l’indique, la tendance ne nécessite aucune supervision de data scientists. Au lieu de cela, il utilise des données non étiquetées pour trouver des modèles et des conclusions par lui-même. Des géants comme Amazon ou Netflix utilisent déjà le machine learning non supervisé pour offrir une meilleure personnalisation à leurs utilisateurs. Les mégadonnées collectées via le comportement d’utilisation de l’utilisateur sont utilisées pour alimenter les systèmes d’apprentissage automatique. Et en conséquence, ces systèmes trouvent des modèles et tirent des conclusions. En 2022, l’apprentissage non supervisé pourrait voir sa popularité augmenter pour lutter contre les cybermenaces en constante évolution et rejoindre davantage de produits numériques pour offrir une personnalisation de meilleure qualité.

2. Éthique de l’IA

Alors que l’IA étend sa couverture à de multiples industries, il est également devenu important de déterminer et d’appliquer une éthique appropriée de la technologie. Par exemple, comme l’apprentissage automatique dépend du comportement d’utilisation, les entreprises utilisant l’IA pour une telle personnalisation devront également prendre des décisions pour protéger la confidentialité des utilisateurs. Même les nouvelles mises à jour des versions Android et iOS offrent aux utilisateurs des options leur permettant de contrôler s’ils souhaitent ou non des publicités ciblées. S’ils désactivent les publicités ciblées, aucune activité de l’utilisateur ne sera suivie par des entreprises comme Amazon pour renforcer leurs algorithmes d’apprentissage automatique. Certaines autres industries telles que les véhicules sans conducteur, le commerce automatisé, etc. devraient également appliquer une éthique d’IA appropriée à l’ensemble de leurs services pour maintenir une concurrence loyale.

3. Traitement du langage naturel

Les développeurs et les scientifiques des données s’efforcent en permanence d’améliorer la naturalisation des réponses fournies par les chatbots. En outre, l’apprentissage automatique aide les entreprises à déployer des chatbots intelligents capables de comprendre plusieurs langues, accents et prononciations. Ces chatbots sont capables de résoudre les requêtes des utilisateurs via des SMS, des e-mails ou des appels et un rapport par SmallBizGenius dit qu’environ 80% des requêtes du service client sont traitées par des chatbots à la fin de 2021. En 2022, on s’attend à ce que ces chatbots deviennent plus abordables, même pour les petites entreprises et les entrepreneurs, ce qui conduira à terme à une croissance de la normalisation des chatbots pris en charge par apprentissage automatique.

4. Développement d’apprentissage automatique sans code ou avec peu de code

Il y a cadres d’apprentissage automatique existants qui vous permettent de développer des algorithmes d’apprentissage automatique même sans avoir à écrire une seule ligne de code. Ces outils prennent en charge les options de glisser-déposer et sont souvent moins chers en termes de coûts de développement. Pour les petites entreprises et les entrepreneurs, ces modèles peuvent être le meilleur choix car ils nécessitent moins de budgets, une très petite équipe, un déploiement et des tests faciles. Cependant, les outils de développement ML sans code peuvent également avoir leurs propres inconvénients. Par exemple, très moins de personnalisation.

Ces outils incluent des fonctionnalités déjà préparées que le développeur peut faire glisser et intégrer dans des projets. Cependant, pour une personnalisation supplémentaire qui n’existe pas dans le cadre, ces outils peuvent ne pas être utiles. La meilleure chose à propos de ces outils est que vous pouvez saisir des questions et créer des modèles en utilisant un anglais simple et il existe de nombreux outils disponibles dans de tels cadres qui peuvent vous aider à créer des outils analytiques plus intelligents avec l’apprentissage automatique pour diverses industries telles que la vente au détail et la finance. , recherche, etc…

5. Métavers

Metaverse, depuis son annonce, est un sujet brûlant parmi les passionnés de technologie et les entreprises. La technologie exploite d’autres technologies, notamment la blockchain, l’IA, l’apprentissage automatique, la réalité augmentée/réalité virtuelle et l’haptique

Gants. Pour comprendre simplement Metaverse, nous pouvons le définir comme un univers virtuel où les utilisateurs peuvent créer leur propre réplique virtuelle pour explorer, passer du temps avec des amis, jouer à des jeux et faire du shopping. Tout se fait à travers des lunettes VR et l’utilisateur n’a même pas à quitter la pièce pour découvrir les services sur Metaverse.

Désormais, comme Metaverse est très populaire et propose des services tels que les réponses haptiques afin que les utilisateurs puissent même ressentir des objets virtuels à l’aide de gants haptiques, l’apprentissage automatique joue un rôle crucial. L’apprentissage automatique aide à fournir des réponses précises, à sécuriser les serveurs Metaverse, à scanner les serveurs pour les protéger de l’intimidation ou du harcèlement, etc. En bref, l’apprentissage automatique contribue à mieux superviser Metaverse pour rendre ses services plus efficaces et améliorer la qualité de la cybersécurité.

6. Apprentissage automatique créatif

Comme son nom l’indique, cette tendance d’apprentissage automatique existe pour soutenir la création de différents types d’arts. La musique, les peintures, la photographie et plus encore peuvent être pris en charge par des algorithmes d’apprentissage automatique. Ces algorithmes utilisent des données historiques pour apprendre les arts en fonction de leurs objectifs. Par exemple, pour améliorer les photographies, des applications modernes telles que Lightroom ou Adobe Photoshop utilisent l’IA et l’apprentissage automatique. Ces outils ont éliminé le processus de sélection manuelle des arrière-plans des sujets.

Au lieu de cela, l’apprentissage automatique peut aider l’IA à détecter le sujet dans une image et à le sélectionner en un seul clic. Juste comme ça, de nouveaux domaines de la créativité de l’apprentissage automatique sont également explorés. Par exemple, la chaîne YouTube “Netflix is ​​a Joke” utilise l’IA et l’apprentissage automatique pour créer de courts films d’animation. Certaines autres applications ont également commencé à offrir des fonctionnalités permettant aux utilisateurs de coloriser des images vintage, d’affiner les images floues, de convertir des images fixes en animations, etc.

sept. Hyperautomatisation

Comme son nom l’indique, l’hyper-automatisation fait essentiellement référence à un processus d’application de l’automatisation dans presque tous les segments d’une organisation. L’apprentissage automatique est déployé pour permettre cette tendance dans plusieurs processus tels que la recherche, la prise de décision de base, les déploiements de machines, la manipulation et la maintenance des machines, la cybersécurité, les expéditions, etc. Pour les institutions impliquées dans des processus liés aux déchets nucléaires ou radioactifs, l’hyper-automatisation peut sauver beaucoup de travailleurs humains des risques liés aux radiations. L’hyperautomatisation réduit également la possibilité de violations internes ou de cyberattaques effectuées par les employés d’une organisation de l’intérieur.

8. AutoML

AutoML réduit la dépendance vis-à-vis des data scientists et automatise le processus d’étiquetage des données et d’extraction des résultats. Les développeurs peuvent utiliser les ressources fournies par les outils AutoML sous la forme de modèles. Ces modèles permettent d’automatiser la préparation de réseaux de neurones pouvant prendre en charge tout type de programme créé par les développeurs. Les développeurs peuvent utiliser AutoML pour gagner du temps et des ressources qu’ils doivent investir dans la création de systèmes AutoML à part entière. Ces outils réduisent également le risque d’erreur humaine et, comme les coûts sont également économisés, pour les petites entreprises et les petites équipes de développeurs, AutoML peut être considéré comme le choix parfait. La différence cruciale entre le développement AutoML et No-code ML est que les frameworks de développement No-code offrent des fonctionnalités de glisser-déposer avec très peu de personnalisation. AutoML, cependant, peut être utilisé pour préparer des ensembles personnalisés de modèles d’apprentissage automatique pour toutes les exigences, quelles qu’elles soient.

Emballer

Comme Covid avait ralenti le monde pendant près de deux ans, 2022 est une année où de nombreuses innovations interrompues reprendront. Ainsi, prédire toutes les tendances de l’apprentissage automatique qui pourraient voir le jour cette année peut être assez délicat. Cependant, ces tendances dont nous avons discuté ci-dessus ont une forte probabilité de devenir la nouvelle norme, donc si vous êtes un scientifique des données ou si vous envisagez d’apprendre le développement de l’apprentissage automatique, vous voudrez peut-être envisager d’acquérir des compétences qui pourraient bénéficier de ces tendances.

En fin de compte, j’espère que vous avez trouvé utile ce blog sur les tendances des technologies d’apprentissage automatique qui auront un impact sur les entreprises en 2022. Si vous êtes curieux d’en savoir plus sur les tendances technologiques, vous pouvez explorer NextoTech pour avoir des informations étonnantes sur des sujets liés à la technologie, au marketing et à la conception. Nous vous verrons bientôt avec un autre blog, d’ici là, continue de lire!