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法律研究2023 年機器學習五大趨勢
機器學習是人工智慧的一個子集，其中機器從資料中學習，並在無需顯式程式設計的情況下對新資料進行預測或決策。機器學習是一個不斷發展的行業，每年都會出現許多新的創新。人工智慧市場的價值預計在 2023 年將達到 5000 億美元，在 2030 年將達到 15971 億美元。這表明未來對機器學習技術的持續高需求。
在本文中，我們將瞭解 2023 年機器學習的五大趨勢。
1. 基礎模型
基礎模型是大型預訓練語言模型，它們在大量資料上進行訓練。最近，隨著 ChatGPT 的釋出，它們變得非常流行，而且很可能在未來也會保持流行。這些模型可用於各種任務，例如情感分析、句子補全、內容生成、語言翻譯、編碼和客戶支援。
基礎模型在數百萬和數十億個機器學習引數上進行訓練。這些模型可以針對特定任務進行微調，以提高模型在這些任務上的效能。一些基礎模型的例子包括 GPT-3、MidJourney、BERT、GShard 等等。這些模型徹底改變了人工智慧領域，並廣泛用於行業的各種任務。
2. MLOps
MLOps（機器學習運維）基本上是一個簡化將機器學習模型投入生產以及維護和監控它們的流程的過程。MLOps 是機器學習和 DevOps 的整合。MLOps 的主要目標是自動化機器學習生命週期，從資料準備和建模到部署和監控。
近年來，MLOps 成為許多機器學習專案的主要原因之一，因為它幫助組織擴充套件其機器學習專案，並建立易於維護的可靠機器學習模型。MLOps 還幫助降低組織成本，因為如果我們有一個機器學習模型，則無需僱用人員來建立該模型的新版本。MLOps 如今是一個非常流行的領域，到 2025 年，MLOps 市場預計將增長到近 40 億美元。
3. 多模態機器學習
多模態機器學習是一種機器學習，其中機器從多種型別的資料（例如文字、影像、音訊和影片）學習，而不是僅從一種型別的資料學習。
在傳統的機器學習演算法中，我們只用一種型別的資料來訓練機器，但在現實世界中，可能存在模型必須預測或分類具有多種型別資料的輸入資料的情況。在這種情況下，我們使用多模態機器學習。
我們可以使用多模態機器學習的一個例子是影片分析，以分析影片和音訊。透過對影片和音訊進行模型訓練，我們可以分析影片中的情感、物體和事件。
4. 微服務
微服務架構是一種方法，其中應用程式由許多鬆散耦合和獨立的元件或服務組成。這些獨立的元件或服務通常具有自己的技術棧。這些元件或服務藉助 REST API、事件流和訊息代理相互通訊。
使用微服務的主要好處是，當我們必須更新應用程式時，我們不必觸及整個程式碼，我們可以獨立地向元件新增新功能，而無需觸及其他元件。我們可以獨立地擴充套件元件，而不是擴充套件整個應用程式，從而降低與擴充套件相關的成本。
Netflix、Uber、Airbnb、亞馬遜和 Spotify 等大型公司都在使用微服務，並且未來將會有更多公司使用微服務。全球微服務架構市場的價值為 33 億美元，預計到 2028 年將達到 78 億美元。
5. 無程式碼和低程式碼機器學習平臺
無程式碼和低程式碼機器學習平臺允許您在不使用程式設計或低程式碼程式設計的情況下構建複雜的機器學習模型，它們允許僅使用拖放功能來構建機器學習模型的功能。由於如今找到具有所需技能集的經驗豐富的程式設計師並非易事，優秀的程式設計師總是供不應求。
因此，這些型別的平臺對企業非常有幫助。
一些流行的無程式碼或低程式碼機器學習平臺包括 Google AutoML、Microsoft Azure ML Studio、IBM Watson Studio 和 H20.ai。2020 年使用這項技術的比例不到 25%，而到 2025 年，70% 的新應用程式將使用低程式碼或無程式碼。
結論
總之，機器學習是一個發展非常迅速的領域，在這個領域中，一個接一個地湧現出許多創新，而 2023 年有望成為該領域令人興奮的發展之年。通過了解 2023 年機器學習的五大趨勢，企業可以學習如何利用機器學習來提高生產力、促進增長並提供更好的客戶體驗。
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