本文羅列了2023年機器學習的十大概念和技術。

2023年機器學習的十大概念和技術是一個教計算機從數(shù)據(jù)中學習的過程，無需明確的編程。機器學習是一個不斷發(fā)展的學科，一直在創(chuàng)造新的想法和技術。為了保持領先，數(shù)據(jù)科學家應該關注其中一些網站，以跟上最新的發(fā)展。這將有助于了解機器學習中的技術如何在實踐中使用，并為自己的業(yè)務或工作領域中的可能應用提供想法。

2023年機器學習的十大概念和技術：

1. 深度神經網絡(DNN)。深度神經網絡是自20世紀50年代以來就存在的一種機器學習程序。DNN能夠執(zhí)行圖像識別、語音識別和自然語言處理。其由無數(shù)隱藏的神經元層組成，每個神經元層學習傳入數(shù)據(jù)的表示，然后使用這些模型來預測傳出的數(shù)據(jù)。

2. 生成對抗網絡(GAN)。GAN是生成模型的一種形式，其中兩個競爭的神經網絡相互訓練。一個網絡試圖創(chuàng)建看起來真實的樣本，而另一個網絡則確定這些樣本是來自真實數(shù)據(jù)還是生成的數(shù)據(jù)。GAN在生成圖片和視頻方面取得了巨大的成功。GAN用于生成類似于現(xiàn)有數(shù)據(jù)但全新的新數(shù)據(jù)。我們可以使用GAN從著名藝術家創(chuàng)作的現(xiàn)有杰作中生成新的圖像，也被稱為當代AI藝術。這些藝術家正在使用生成模型來創(chuàng)建已經被創(chuàng)造出來的杰作。

3. 深度學習。深度學習是一種使用大量處理級別(通常是數(shù)百個)學習數(shù)據(jù)模型的機器學習。這使得計算機能夠完成人類認為具有挑戰(zhàn)性的工作。深度學習已經被廣泛應用，包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理、自動化和強化學習。

4. COVID-19中的機器學習和人工智能。自2020年1月以來，人工智能(AI)已被用于識別中國的COVID-19病例。武漢大學的專家們創(chuàng)造了這個人工智能系統(tǒng)。他們開發(fā)了一種深度學習算法，能夠分析來自電話、短信、社交媒體條目和其他來源的數(shù)據(jù)。

5. 對話式AI或對話式機器人。這是一種技術，我們與聊天機器人交談，其在檢測語音輸入或文本輸入后處理語音，然后啟用特定的工作或回答。

6. 網絡安全中的機器學習。網絡安全是確保組織或任何人在互聯(lián)網或任何網絡上免受所有安全相關危險的領域。一個組織要處理大量復雜的數(shù)據(jù)，需要保護這些數(shù)據(jù)不受惡意危險的影響。例如，任何人試圖侵入計算機或訪問數(shù)據(jù)或未經授權的訪問，這就是網絡安全的意義所在。

7. 機器學習和物聯(lián)網。我們在企業(yè)中使用的不同物聯(lián)網程序容易出錯，畢竟這是一臺機器。如果系統(tǒng)設計不正確或存在缺陷，那么其注定會在某個時刻失敗。然而，通過機器學習，維護變得更加容易，因為所有可能導致ID過程失敗的因素都可以被提前識別，并且可以為此準備新的行動計劃，從而使企業(yè)通過降低維護成本來節(jié)省大量資金。

8. 增強現(xiàn)實。人工智能的未來是增強現(xiàn)實。許多現(xiàn)實生活中的應用將受益于增強現(xiàn)實(AR)的承諾。

9. 自動化機器學習。傳統(tǒng)的機器學習模型創(chuàng)建需要大量的專業(yè)知識以及時間來創(chuàng)建和比較數(shù)百個模型。既耗時、耗資源，且難度更大。自動化機器學習有助于快速開發(fā)生產就緒的機器學習模型。

10. 時間序列預測。預測是任何類型企業(yè)的重要組成部分，無論是銷售、客戶需求、收入還是庫存。當與自動化機器學習相結合時，就可以獲得建議的高質量時間序列預測。