8 xu hướng học máy hàng đầu cho năm 2023

Với sự ra đời của AI trong mọi lĩnh vực của cuộc sống, đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ trong việc sử dụng các công nghệ học máy. Vài năm tới cũng được dự kiến sẽ mang lại nhiều công nghệ mới hơn để phân tích và giải thích dữ liệu tốt hơn. Khi nhu cầu về các giải pháp như vậy ngày càng tăng lên mỗi ngày, điều quan trọng là phải tập trung vào tương lai của học máy và trí tuệ nhân tạo. Nhưng học máy là một chủ đề phức tạp, với các xu hướng, kỹ thuật và công cụ mới xuất hiện nhanh chóng. Điều này có thể khiến các tổ chức gặp khó khăn trong việc theo kịp những phát triển mới nhất. Để giúp giải quyết vấn đề này, tôi đã tổng hợp danh sách 8 xu hướng máy học hàng đầu cho năm 2023.

Học máy là chủ đề phức tạp và liên tục thay đổi

1. Phát triển low-code hoặc no-code

Số lượng các dự án học máy và nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu dự kiến sẽ tăng lên trong những năm tới. Mặc dù đây là một tin tốt nhưng nó cũng sẽ tạo ra một vấn đề về nguồn nhân tài. Các nền tảng ML low-code (mã thấp) hoặc no-code (không mã) đã bắt đầu xuất hiện nhưng chúng sẽ không trở thành xu hướng cho đến năm 2023.

Các công cụ phát triển mã thấp và không mã phù hợp với người dùng không có kỹ năng viết mã. Các nền tảng này cho phép người dùng tạo chương trình bằng cách kéo và thả các mục hoặc không cần viết mã thủ công. Điều này có thể làm cho ML mở ra cho người dùng doanh nghiệp, ngoài các nhà khoa học dữ liệu, cho phép triển khai và ứng dụng mô hình vào hệ sinh thái của công ty. Các công cụ phát triển mã thấp cũng cung cấp khả năng tích hợp API và các cơ sở AI/ML để doanh nghiệp tạo ra các ứng dụng sáng tạo và hiệu quả nhanh hơn.

2. Nâng cao trải nghiệm người dùng với dữ liệu

Xu hướng tiếp theo trong danh sách là sử dụng học máy để nâng cao trải nghiệm người dùng. Trải nghiệm của khách hàng là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong bất kỳ ngành nào. Các công ty đang ngày càng chuyển sang các công nghệ tiên tiến để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và duy trì tính cạnh tranh.

Công nghệ này giúp doanh nghiệp sử dụng dữ liệu doanh nghiệp một cách hiệu quả để mang lại lợi ích cho chính họ và khách hàng của họ. Việc kết hợp khoa học dữ liệu và máy học giúp doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để mang lại trải nghiệm hấp dẫn. Một trường hợp sử dụng phổ biến trong bối cảnh này là Facebook.

Máy học và AI có thể được sử dụng để cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa cho mọi người, tùy thuộc vào sở thích, vị trí và lịch sử mua hàng của họ. Netflix, Spotify, Amazon và các nền tảng lớn khác sử dụng ML để xác định sở thích của người dùng, cho phép họ đề xuất các tùy chọn tương tự có thể phù hợp với họ.

3. MLOps và DataOps để quản lý dữ liệu

MLOps hoặc hoạt động học máy và DataOps là những trường hợp sử dụng quan trọng của DSML trong doanh nghiệp. MLOps và DataOps được sử dụng trong quản lý dữ liệu và lập kế hoạch chiến lược với AI, ML và dữ liệu.

Những điều này chủ yếu góp phần nâng cao trải nghiệm của khách hàng và làm cho các ứng dụng trở nên thông minh hơn. Một báo cáo của Deloitte ước tính rằng đến năm 2025, thị trường cho các giải pháp MLOps sẽ tăng từ 350 triệu USD vào năm 2019 lên 4 tỷ USD.

4. Thiếu các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu lành nghề

Theo Indeed, mức lương cơ bản trung bình hàng năm của các nhà khoa học dữ liệu vào năm 2023 ở Hoa Kỳ và Vương quốc Anh lần lượt là 109.802 đô la và 49.077 bảng Anh. Các nhà khoa học dữ liệu được trả lương cao do sự chuyển đổi mà họ mang lại cho doanh nghiệp của bạn. Khai thác, làm sạch, phân tích và chuyển đổi dữ liệu là rất quan trọng cho sự thành công của doanh nghiệp, vì dữ liệu là vàng. Do đó, xu hướng thuê thêm các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học ở cấp độ đầu vào ngày càng tăng.

5. Nhiều sản phẩm dựa trên AI hơn

Thị trường cho các sản phẩm dựa trên AI đang ngày càng lớn hơn. Nhiều sản phẩm dựa trên AI sẽ tiếp tục xuất hiện từ các công ty nhỏ hơn, cũng như các công ty công nghệ lớn như Apple và Amazon. Những sản phẩm này sẽ giải quyết các vấn đề cụ thể trong các ngóc ngách được xác định rõ.

Từ ô tô tự hành đến bất kỳ thứ gì tự trị, các sản phẩm AI mới hơn được xây dựng trên ML sẽ giải quyết tất cả các hệ thống do con người điều hành. Chuyển đổi và xu hướng mới về AI và ML vào năm 2023 sẽ khiến các doanh nghiệp trở nên cạnh tranh cao.

6. Các dịch vụ vi mô và quá trình chứa sẽ trở thành tiêu chuẩn mới cho cơ sở hạ tầng ML

Dịch vụ vi mô và container hóa là hai xu hướng đang thu hút sự chú ý trong thế giới đang phát triển trong vài năm qua. Ý tưởng là thay vì có một ứng dụng nguyên khối lớn, bạn có thể có một loạt dịch vụ nhỏ hơn (microservice) chạy bên trong các vùng chứa được xây dựng và triển khai độc lập. Các dịch vụ siêu nhỏ này có thể được tái sử dụng trong nhiều dự án và chúng có thể được triển khai trong mọi môi trường.

Điều này cũng đúng với các ứng dụng máy học. Kiến trúc vi dịch vụ giúp bạn dễ dàng mở rộng quy mô ứng dụng của mình hơn bằng cách chạy song song nhiều phiên bản vùng chứa. Điều này cho phép bạn xử lý khối lượng công việc nặng tốt hơn và giảm độ trễ trong ứng dụng của bạn. Nó cũng cho phép bạn thực hiện các cập nhật gia tăng cho các mô hình ML của mình mà không phải triển khai lại toàn bộ ứng dụng.

7. Các mô hình học máy sẽ trở nên đáng tin cậy hơn, có thể kiểm tra và diễn giải được

Xu hướng lớn tiếp theo mà chúng ta mong đợi là sự ra đời của các mô hình đáng tin cậy hơn, có thể kiểm chứng và diễn giải được. Hiện tại, chúng ta vẫn đang trong giai đoạn mà hầu hết các hệ thống ML đều là “hộp đen”. Hoạt động bên trong của các hệ thống máy học này rất khó hiểu và giải thích. Điều này làm cho họ khó kiểm tra và kiểm tra các lỗi hoặc thành kiến có thể vô tình được đưa vào.

Một số cách tiếp cận tuyệt vời để xây dựng các mô hình dễ hiểu hơn, bao gồm:

• Các mô hình dự báo sử dụng hồi quy tuyến tính dưới mui xe
• Cây quyết định có thể được kiểm tra trực quan để hiểu logic đằng sau các quyết định của hệ thống
• Generative Adversarial Networks (GAN) có thể tạo ra văn bản và hình ảnh giống con người

8. Các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu sẽ trở nên tồi tệ hơn trước khi chúng trở nên tốt hơn

Trong ngắn hạn, các công ty sẽ dễ dàng vô tình vi phạm quyền riêng tư của người tiêu dùng hoặc do thực hành bảo mật kém. Nhưng cuối cùng, những kỳ vọng và quy định của người tiêu dùng sẽ thúc đẩy các công ty coi trọng quyền riêng tư dữ liệu hơn, dẫn đến những thay đổi đáng kể đối với mô hình kinh doanh của họ.

Các hệ thống AI sẽ nhận thức rõ hơn về các vấn đề đạo đức nhưng liệu chúng có thực sự đạo đức hơn hay không vẫn còn là điều gây tranh cãi. Điều này một phần là do những tiến bộ trong học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các kỹ thuật AI khác nhưng cũng do các nhà công nghệ đang suy nghĩ cẩn thận hơn về đạo đức AI.

Mong rằng các xu hướng được tổng hợp trên đây sẽ hữu ích với bạn đọc. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo:

https://www.zucisystems.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp