Новые методы обработки данных: какие алгоритмы и нейросети будут востребованы в будущем?
В последние годы мир информационных технологий изменился до неузнаваемости. Стремительное развитие порождает новые идеи, технологии и методы обработки данных. Одним из наиболее интересных и перспективных направлений на сегодняшний день является машинное обучение и нейронные сети. Но какие именно алгоритмы и нейросети будут востребованы в будущем?
Первым в списке стоит аномалийное обнаружение. Компании активно начинают использовать алгоритмы машинного обучения для выявления аномальных событий в больших данных. Например, такой алгоритм мог бы обнаружить мошеннические операции на банковских счетах или взломы систем безопасности на предприятиях.
Второе место, возможно, займет генеративный состязательный сет (GAN). Данная нейросеть является весьма перспективной в области компьютерного зрения. Примеры использования GAN уже существуют в реальной жизни — это, например, генерация графических изображений на основе переноса стилей. Технические возможности этой нейросети могут применяться и в других областях: от создания новых композиций в музыке до разработки прототипов на архитектурном проекте.
По мнению экспертов, третье место стоит отдать рекуррентным нейросетям, которые позволяют обрабатывать последовательные данные. Это могут быть тексты, картинки, звуки и т.д. Так вот, область применения таких нейросетей огромна: от реализации автоматического перевода на любые языки до обработки крупных аудиоданных и сегментации фрагментов.
Вне конкурса также остаются и классические методы машинного обучения. К примеру, уже много лет поисковые системы используют алгоритмы регрессии и классификации для формирования выдачи запросов. Почему бы не модернизировать эти алгоритмы? Возможно, на их основе можно будет создать новые методы обработки данных, которые будут работать гораздо быстрее и давать более точные результаты.
Теперь будет несколько слов о том, как эти методы будут продвигаться в будущем. Одним из главных источников финансирования новых исследований становятся так называемые суперкомпьютеры. Например, одно из ведущих производств в мире “IBM” создало сверхумные устройства, способные создавать нейросети и работать с данными проанализировав миллиарды вариантов. Соответственно, доступ к таким системам выполнения кода ограничен и возможен не для всех.
Во вторых, специалисты прогнозируют, что продвижение новых методов обработки данных будет происходить через образовательные программы и курсы. Так происходило и раньше, когда общество только знакомилось с HTML, CSS и JavaScript. Сегодня в мире информационных технологий существует множество онлайн-школ, которые в обязательном порядке включают в свои программы новейшие методы обработки данных и нейросетей. Таким образом, информация о новинках быстро распространяется и доступна для всех желающих.
Таким образом, развитие науки не остановится на достигнутом. Алгоритмы и нейросети будут постоянно усовершенствоваться, а их применение в различных областях жизни будет только увеличиваться. Однако за этими обновлениями и трендами важно не забывать о грамотности и легкости чтения выходящих материалов. Ведь их эффективность в значительной мере зависит от умения автора просто и доступно общаться с аудиторией.
