2023 年机器学习五大趋势

机器学习是人工智能的一个子集，其中机器从数据中学习，并在无需显式编程的情况下对新数据进行预测或决策。机器学习是一个不断发展的行业，每年都会出现许多新的创新。人工智能市场的价值预计在 2023 年将达到 5000 亿美元，在 2030 年将达到 15971 亿美元。这表明未来对机器学习技术的持续高需求。

在本文中，我们将了解 2023 年机器学习的五大趋势。

1. 基础模型

基础模型是大型预训练语言模型，它们在大量数据上进行训练。最近，随着 ChatGPT 的发布，它们变得非常流行，而且很可能在未来也会保持流行。这些模型可用于各种任务，例如情感分析、句子补全、内容生成、语言翻译、编码和客户支持。

基础模型在数百万和数十亿个机器学习参数上进行训练。这些模型可以针对特定任务进行微调，以提高模型在这些任务上的性能。一些基础模型的例子包括 GPT-3、MidJourney、BERT、GShard 等等。这些模型彻底改变了人工智能领域，并广泛用于行业的各种任务。

2. MLOps

MLOps（机器学习运维）基本上是一个简化将机器学习模型投入生产以及维护和监控它们的流程的过程。MLOps 是机器学习和 DevOps 的集成。MLOps 的主要目标是自动化机器学习生命周期，从数据准备和建模到部署和监控。

近年来，MLOps 成为许多机器学习项目的主要原因之一，因为它帮助组织扩展其机器学习项目，并创建易于维护的可靠机器学习模型。MLOps 还帮助降低组织成本，因为如果我们有一个机器学习模型，则无需雇用人员来创建该模型的新版本。MLOps 如今是一个非常流行的领域，到 2025 年，MLOps 市场预计将增长到近 40 亿美元。

3. 多模态机器学习

多模态机器学习是一种机器学习，其中机器从多种类型的数据（例如文本、图像、音频和视频）学习，而不是仅从一种类型的数据学习。

在传统的机器学习算法中，我们只用一种类型的数据来训练机器，但在现实世界中，可能存在模型必须预测或分类具有多种类型数据的输入数据的情况。在这种情况下，我们使用多模态机器学习。

我们可以使用多模态机器学习的一个例子是视频分析，以分析视频和音频。通过对视频和音频进行模型训练，我们可以分析视频中的情感、物体和事件。

4. 微服务

微服务架构是一种方法，其中应用程序由许多松散耦合和独立的组件或服务组成。这些独立的组件或服务通常具有自己的技术栈。这些组件或服务借助 REST API、事件流和消息代理相互通信。

使用微服务的主要好处是，当我们必须更新应用程序时，我们不必触及整个代码，我们可以独立地向组件添加新功能，而无需触及其他组件。我们可以独立地扩展组件，而不是扩展整个应用程序，从而降低与扩展相关的成本。

Netflix、Uber、Airbnb、亚马逊和 Spotify 等大型公司都在使用微服务，并且未来将会有更多公司使用微服务。全球微服务架构市场的价值为 33 亿美元，预计到 2028 年将达到 78 亿美元。

5. 无代码和低代码机器学习平台

无代码和低代码机器学习平台允许您在不使用编程或低代码编程的情况下构建复杂的机器学习模型，它们允许仅使用拖放功能来构建机器学习模型的功能。由于如今找到具有所需技能集的经验丰富的程序员并非易事，优秀的程序员总是供不应求。

因此，这些类型的平台对企业非常有帮助。

一些流行的无代码或低代码机器学习平台包括 Google AutoML、Microsoft Azure ML Studio、IBM Watson Studio 和 H20.ai。2020 年使用这项技术的比例不到 25%，而到 2025 年，70% 的新应用程序将使用低代码或无代码。

结论

总之，机器学习是一个发展非常迅速的领域，在这个领域中，一个接一个地涌现出许多创新，而 2023 年有望成为该领域令人兴奋的发展之年。通过了解 2023 年机器学习的五大趋势，企业可以学习如何利用机器学习来提高生产力、促进增长并提供更好的客户体验。

Pallav Sharma

更新于：2023年7月26日

浏览量：202

开启您的职业生涯

通过完成课程获得认证

开始学习