O machine learning cria algoritmos que dão suporte às máquinas para compreender melhor os dados e fazer julgamentos baseados em dados. De acordo com alguns observadores, o machine learning vai ser bastante difundido até 2024, com maior ênfase em 2022 e 2023.
Os aplicativos de machine learning (ML) podem ser encontrados em diversos setores, incluindo bancos, restaurantes, plantas industriais e até postos de gasolina. Quando se trata de tecnologia de machine learning, estas são as tendências atuais.
Internet of Things (IoT) e machine learning
Enquanto pedra angular da IoT, um avanço nessa área afetará significativamente a adoção do 5G. Devido à tremenda velocidade de rede do 5G, os sistemas poderão receber e fornecer dados a uma velocidade muito mais rápida. Os dispositivos IoT podem conectar outras máquinas no sistema à Internet. A cada ano, o número de dispositivos IoT conectados à rede cresce dramaticamente, resultando num aumento significativo na quantidade de dados trocados.
Machine learning automatizado
Os profissionais podem projetar modelos de tecnologia eficazes que os ajudam a melhorar a eficiência e a produção usando o machine learning automatizado. Como resultado, observa-se a maioria dos avanços no domínio da resolução eficaz de tarefas. O AutoML é usado principalmente para gerar modelos sustentáveis que podem auxiliar na derivação da eficiência do trabalho, principalmente no setor de desenvolvimento, onde os profissionais podem desenvolver aplicativos sem ter muitas skills em programação.
Ciber-segurança melhorada
Com o avanço da tecnologia, a maioria dos aplicativos e eletrodomésticos tornaram-se inteligentes, resultando em um avanço tecnológico significativo. No entanto, como esses aparelhos inteligentes estão continuamente conectados à Internet, há uma necessidade premente de que sejam mais seguros. Os profissionais de tecnologia podem utilizar o machine learning para criar modelos antivírus que bloquearão possíveis ataques cibernéticos e reduzirão os perigos.
Ética em Inteligência Artificial (IA)
Com o avanço de novas tecnologias, como a inteligência artificial e o machine learning, definir algumas diretrizes éticas para essas tecnologias é uma preocupação crescente. Quanto maior a tecnologia, maiores devem ser os padrões éticos. As máquinas não terão um desempenho eficiente se a ética não for seguida, resultando em más decisões. Isso é visto nos carros autónomos que já estão disponíveis. A inteligência artificial implantada, que serve como cérebro do veículo, é a culpada pelo fracasso do carro autónomo.
Automação do processo natural de compreensão da fala
Muita informação está a ser divulgada sobre a tecnologia de domótica, que teoricamente funciona em alto-falantes inteligentes. O processo é simplificado devido ao uso de assistentes de voz inteligentes, como Google, Siri e Alexa, que se conectam a aparelhos inteligentes por meio de controle sem contato. Esses computadores já possuem um alto nível de precisão na deteção de sons humanos.
Machine learning sem código e IA
O machine learning sem código é exatamente o que parece: é o processo de criar aplicativos sem ter que fazer muita codificação. Em vez disso, possibilita criar um aplicativo de machine learning, usando uma interface visual de arrastar e soltar que atenda à maioria das necessidades. O machine learning sem código é derivado do desenvolvimento de software sem código. Essa noção é relativamente nova e foi disponibilizada para reduzir o tempo e o esforço de desenvolvimento. Em vez de escrever código à mão, os utilizadores podem utilizar ferramentas especializadas para “construir” aplicativos de software em vez de construí-los do zero.
MLOps – Gestão de Operacionalização de Machine Learning
O desenvolvimento de machine learning sempre foi associado a problemas específicos, como escalabilidade, construção de pipelines de ML adequados, gestão de dados confidenciais em escala e comunicação em equipa, antes da introdução de MLOps. O MLOps visa solucionar essas dificuldades, estabelecendo as melhores práticas para a implantação de aplicativos de machine learning.
