Сфера машинного обучения развивается очень быстро. Ещё несколько лет назад его принципы отличались от тех, что используются в текущем году.
Старший научный сотрудник Google Research выделил основные тренды, которые остаются актуальными в сфере ML (machine learning).
- Разработка мощных моделей, позволяющих обучать искусственный интеллект;
- Повышение эффективности обучения;
- Увеличение практической пользы машинного обучения для общества;
- Увеличение влияния ML на науку, здравоохранение и другие социальные сферы;
- Проведение исследований и глубокого изучения возможностей искусственного интеллекта.
Автоматизация процессов ML
Для машинного обучения используются триллионы сегментов с сопоставимым количеством данных. Разрабатываются все новые модели обучения, задача которых – минимизация возможных ошибок и утечек данных в сеть.
Ведётся разработка продуктов, которые позволят обучать искусственный интеллект даже при наличии минимального опыта программирования.
Новые продукты позволят экономить время, затраченное на обучение, без потери качества полученных результатов.