Квантовые вычисления могут определить будущее машинного обучения
Квантовые вычисления - это одно из достижений, которое может расширить возможности машинного обучения. Квантовые вычисления позволяют выполнять одновременные операции с несколькими состояниями, обеспечивая более быструю обработку данных.
В 2019 году квантовый процессор Google выполнил задачу за 200 секунд, на выполнение которой лучшему суперкомпьютеру в мире потребовалось бы 10 000 лет. Квантовое машинное обучение может улучшить анализ данных и получить более глубокое понимание. Такое повышение производительности может помочь предприятиям добиться лучших результатов, чем при использовании более традиционных методов машинного обучения.
====================
Пока нет готового для продажи квантового компьютера. Однако несколько крупных технологических компаний инвестируют в технологии, и рост квантового машинного обучения не так уж далек.
====================
AutoML упростит процесс разработки сквозной модели
Автоматизированное машинное обучение или AutoML автоматизирует процесс применения алгоритмов машинного обучения для выполнения реальных задач. AutoML упрощает процесс, так что человек или бизнес могут применять сложные модели и методы машинного обучения, не будучи экспертом в машинном обучении. AutoML позволяет более широкой аудитории использовать машинное обучение, что указывает на его потенциал для изменения технологического ландшафта. Специалист по анализу данных может использовать AutoML в своих интересах, например, чтобы быстро найти алгоритмы, которые они могут использовать, или какие-либо алгоритмы, которые были упущены.
Вот несколько этапов разработки и развертывания модели машинного обучения, которую AutoML может автоматизировать:
===================
Предварительная обработка данных - улучшение качества данных, преобразование неструктурированных данных в структурированные с помощью очистки данных, преобразования и сокращения данных и т.д.
Разработка функций - используйте автоматизацию с алгоритмами машинного обучения, чтобы помочь создать более адаптируемые функции на основе входных данных.
Извлечение функций - используйте различные функции или наборы данных для создания новых функций, которые улучшат результаты и уменьшат размер обрабатываемых данных.
Выбор характеристик - выберите для обработки только полезные функции.
Выбор алгоритма и оптимизация гиперпараметров - автоматический выбор наилучших возможных гиперпараметров и алгоритмов.
Развертывание и мониторинг модели - разверните модель на основе фреймворка и отслеживайте состояние модели с помощью информационных панелей.
==================
Здравоохранение и фармацевтика
Отрасль здравоохранения генерирует огромные объемы данных. Применение методов машинного обучения может в значительной степени способствовать лучшему прогнозированию и лечению.
Прогнозирование заболеваний. Развитие технологий улучшает прогнозирование и предотвращение возможных заболеваний, а не лечение после постановки диагноза. Традиционный подход к прогнозированию заболеваний включает ограниченное количество переменных, таких как возраст, вес, рост, пол и т. д. Подход машинного обучения позволяет анализировать более широкий диапазон переменных на основе проведенных исследований, демографических данных пациентов, медицинских карт и других источников. , что может улучшить результаты прогнозирования заболеваний.
Открытие лекарств. Разработка лекарств требует больших затрат времени и средств. Согласно недавнему исследованию, средняя стоимость вывода на рынок нового лекарства составляет 985 миллионов долларов. Используя наборы данных с химической структурой лекарственного соединения, алгоритмы машинного обучения могут предсказать влияние, которое лекарственное соединение может оказать на различные клеточные линии и гены, и обнаружить возможные побочные эффекты. Использование машинного обучения сокращает время тестирования на наркотики, ускоряя процесс вывода лекарства на рынок.
Электронные медицинские карты. Электронные медицинские карты (ЭМК) включают огромные объемы данных в разных формах и из разных источников. Применение методов машинного обучения, таких как обработка естественного языка и обработка изображений, может помочь преобразовать данные в стандартный формат. ЭУЗ на основе машинного обучения могут упростить и улучшить процесс выявления клинических паттернов, что может привести к более точным результатам прогнозирования.
=================
Производство
Производители только начинают внедрять машинное обучение. В 2020 году только 9% респондентов использовали искусственный интеллект в своих бизнес-процессах. Инструменты машинного обучения могут использоваться для различных производственных целей, включая мониторинг производительности и состояния оборудования, прогнозирование качества продукции и прогнозирование энергопотребления. Благодаря постоянным достижениям в области машинного обучения мы можем ожидать, что в ближайшем будущем в производственных помещениях будет больше роботов.
Помимо многих других преимуществ, использование машинного обучения в производстве может снизить затраты, улучшить контроль качества и улучшить управление цепочкой поставок.
=================
Автомобильные и беспилотные автомобили
Tesla, Waymo и Honda входят в число компаний-разработчиков автомобилей, изучающих возможность внедрения беспилотных автомобилей. И хотя производители уже представили автомобили с частичной автоматизацией, полностью автономные автомобили все еще находятся в стадии разработки. Машинное обучение - одна из основных технологий, которые могут помочь воплотить эти мечты в реальность.
Глубокое обучение, класс алгоритмов машинного обучения, может помочь улучшить восприятие и навигацию при производстве автономных транспортных средств, включая планирование пути, классификацию сцены и обнаружение препятствий и пешеходов.
По мере развития новых технологий алгоритмы машинного обучения могут использоваться более продуктивно. Будущее машинного обучения откроет множество возможностей для бизнеса.