TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении

1. Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

Не требует вмешательства человека, поскольку алгоритмы предназначены для выявления невидимых групп данных и закономерностей. Этот тип обучения позволяет просматривать данные и выявлять сходства.

Обучение без учителя идеально подходит для компаний, которые хотят внедрить кросс-продажи. В качестве основного метода используется кластерный анализ, который позволяет извлекать данные для поиска группировок. Из алгоритмов применяются метод К-средних и иерархическая кластеризация.

Посмотреть программу 

2. No-code и low-code обучение

Технология no-code, или программирование без написания кода, становится все более популярной. DataRobot, Clarifai и Teachable Machines — все это платформы, которые позволяют компаниям создавать продукты, не привлекая инженера или разработчика.

Вместо сложного кодирования используется простой способ оперирования элементами интерфейса Drag and Drop. Так можно сэкономить уйму времени и денег, которые обычно уходят на технических специалистов. Многие бизнес-аналитики не работают с кодом на продвинутом уровне, поэтому технологии no-code («без кода») и low-code («с небольшим участием разработчиков») все чаще применяются в решении аналитических задач. В машинном обучении даже опытные инженеры используют low-code инструменты при разработке решений.

Посмотреть программу 

3. Автоматизированное машинное обучение (AutoML)

Позволяет автоматизировать традиционный ручной процесс, например, маркировку данных. Работать с AutoML может любой желающий. Большой плюс — снижается цена человеческой ошибки. С другой стороны, автоматизация процессов значительно сокращает времязатраты — те же анализ и моделирование данных выполняются гораздо быстрее.

Бюджет тоже остается целее: например, используя полу- и самоконтроируемое обучение вы не тратитесь на аннотаторов для маркировки данных, поскольку количество данных, помеченных вручную, будет сведено к минимуму.

Посмотреть программу 

4. Управление эксплуатацией машинного обучения (MLOPs)

MLOPs фокусируется на эффективности моделей машинного обучения, когда они находятся на стадии развертывания и обслуживания. Предполагает взаимодействие Data Science специалистов с членами команды, контролирующими процессы, чтобы максимально ускорить работу. Этот метод помогает решить проблему неэффективной коммуникации.

Посмотреть программу 

5. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

Разработка ПО проходит по пути наименьшего сопротивления за счет опыта взаимодействия с окружающей средой. Этот метод использует систему вознаграждения и наказания и позволяет машине учиться, экспериментируя с потенциальным направлением, а затем решая, какое из них принесет максимальное вознаграждение, что позволяет ей эффективно находить решения проблем.

Посмотреть программу 

6. Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

RPA позволяет системе автоматизировать любой повторяющийся процесс. В это время пользователь может сосредоточиться на других задачах, требующих критического мышления. RPA требует предварительно определить предмет, прежде чем RPA-бот сможет его обработать. Минимальное отклонение приведет к сбою работы бота. Машинное обучение, встроенное в RPA, позволяет сделать внесение изменений в процесс гораздо более гибким.

Посмотреть программу 

7. TinyML

Этот метод набирает популярность для моделей ИИ и машинного обучения, где используется аппаратное оборудование с ограниченными возможностями (это, например, микроконтроллеры или счетчики коммунальных услуг). Алгоритмы предназначены для распознавания простых команд по голосам или жестам.

Посмотреть программу

Заинтересованы в изучении машинного обучения и искусственного интеллекта?

Начните с курсов: Введение в машинное обучение с помощью PyTorch или Введение в машинное обучение с помощью TensorFlow в разделе «Школа искусственного интеллекта» от Udacity.

Уже знакомы с основами машинного обучения и хотите улучшить свои навыки? Ознакомьтесь с программами нано-образования для Инженера по машинному обучению для Microsoft Azure и DevOps-инженера.

Больше курсов на Udacity