Top 8 Machine Learning-trends voor 2024

Machine learning is een van de meest gebruikte technologieën in 2021. En dat zal in 2023 hetzelfde zijn. In dit artikel heb ik een lijst samengesteld van trends op het gebied van machinaal leren die de markt de komende jaren in vuur en vlam zal blijven zetten.

Bekijk de top 8 Machine Learning-trends voor 2024. 

1. Ontwikkeling met weinig of geen code 
2. Verbeterde gebruikerservaring met data 
3. MLOps en DataOps voor gegevensbeheer 
4. Tekort aan ervaren datawetenschappers en data-ingenieurs 
5. Meer AI-gebaseerde producten
6. Microservices en containerisatie worden de nieuwe norm voor ML-infrastructuur
7. Machine learning-modellen zullen betrouwbaarder, controleerbaarder en interpreteerbaarder worden
8. Gegevensprivacyproblemen zullen eerst erger worden voordat ze beter worden

Tegenwoordig worden bedrijven slimmer en succesvoller met datawetenschap en machinaal leren. Grote technologiegiganten als Facebook, Amazon, Google, Microsoft en nog veel meer zijn alleen succesvol omdat ze vertrouwen op AI, machinaal leren en datawetenschap. 

Door machine learning voor bedrijven te integreren kan uw bedrijf waardevolle inzichten verzamelen, analyseren en concurrerende en innovatieve bedrijfsstrategieën formuleren. Strategieën afgeleid van data-analyse leidden tot een hogere klanttevredenheid en ervaring.  

Hier vindt u de acht belangrijkste trends op het gebied van machine learning die bedrijven helpen groeien door machine learning in hun dagelijkse activiteiten te integreren. 

1) Ontwikkeling met of zonder code 

Het aantal machine learning-projecten en de vraag naar datawetenschappers zullen naar verwachting de komende jaren toenemen. Hoewel dit goed nieuws is, zal het ook een probleem opleveren bij het vinden van talent. Low-code/no-code ML-platforms zijn al in opkomst, maar zullen pas in 2024 mainstream zijn. 

Low code en no-code ontwikkeltools zijn geschikt voor gebruikers die geen codeervaardigheden hebben. Met de low-code/no-code-platforms kunnen gebruikers programma’s maken door items te slepen en neer te zetten of zonder handmatige codering. Dit kan ML toegankelijk maken voor zakelijke gebruikers, naast datawetenschappers, waardoor de modelimplementatie en toepassing in het ecosysteem van het bedrijf mogelijk wordt. Low-code-ontwikkeltools bieden ook API-integraties en AI/ML-faciliteiten waarmee bedrijven sneller innovatieve en productieve applicaties kunnen maken.

2) Verbeterde gebruikerservaring met gegevens

De volgende trend op onze lijst is het gebruik van machine learning om de gebruikerservaring te verbeteren. Klantervaring is een van de meest cruciale elementen in elke branche. Bedrijven wenden zich steeds meer tot geavanceerde technologieën om hun klantervaringen te verbeteren en concurrerend te blijven. 

Machine learning-technologie helpt bedrijven gebruiken bedrijfsgegevens effectief ten voordele van zichzelf en hun klanten. Door datawetenschap en machine learning te combineren, kunnen bedrijven data gebruiken om boeiende ervaringen te bieden. Een populaire use case in deze context is Facebook.  

Machine learning en AI kunnen worden gebruikt om mensen gepersonaliseerde aanbevelingen te geven, afhankelijk van hun voorkeuren, locatie en aankoopgeschiedenis. Netflix, Spotify, Amazon en andere grote platforms gebruiken ML om de interesses van hun gebruikers te identificeren, waardoor ze soortgelijke opties kunnen aanbevelen die voor hen relevant kunnen zijn.  

Daarnaast maakt machinaal leren ook een beter beheer van klantenondersteuningstickets mogelijk. Het helpt antwoorden te geven op vragen van klanten met behulp van natuurlijke taalverwerking (NLP). Hierdoor besparen klantenservicemedewerkers veel tijd en middelen, omdat ze in de meeste gevallen niet handmatig hoeven te reageren.

4) Tekort aan ervaren datawetenschappers en data-ingenieurs. 

Volgens het jaarlijkse gemiddelde basissalaris van datawetenschappers in 2024 in de VS en het VK respectievelijk $109.802 en £49.077. Datawetenschappers worden goed betaald vanwege de transformatie die zij uw bedrijf bieden. Datamining, opschoning, analyse en transformatie zijn cruciaal voor zakelijk succes, aangezien data goud waard zijn.  

Als gevolg hiervan zullen we een toenemende trend zien in de richting van het inhuren van meer beginnende datawetenschappers en machine learning-ingenieurs. 

Het tekort aan geschoolde professionals komt ook tot uiting in de stijgende salarissen voor experts op het gebied van machine learning. Volgens Glassdoor is het gemiddelde basissalaris voor een datawetenschapper sinds 2017 met 21% gestegen. 

Tegen 202 zullen machine learning-ingenieurs en datawetenschappers tot de meest gewilde professionals in alle sectoren behoren. 

5) Meer AI-gebaseerde producten

De markt voor op AI gebaseerde producten wordt groter. Er zullen steeds meer op AI gebaseerde producten komen van kleinere bedrijven, maar ook van grote technologiebedrijven zoals Apple en Amazon. Deze producten zullen specifieke problemen in goed gedefinieerde niches oplossen. 

Van autonome auto’s tot autonoom alles: nieuwere AI-producten die op ML zijn gebouwd, zullen alle door mensen bestuurde systemen aanspreken. Transformatie en nieuwe trends op het gebied van AI en ML in 2024 zullen ervoor zorgen dat bedrijven zeer concurrerend worden. Uw bedrijf kan de waarde en kwaliteit van de bestaande traditionele producten en diensten vergroten door op AI gebaseerde technologieën te integreren. 

6) Microservices en containerisatie worden de nieuwe norm voor ML-infrastructuur.

Microservices en containerisatie zijn twee trends die de afgelopen jaren aan populariteit hebben gewonnen in de ontwikkelingswereld. Het idee is dat je in plaats van één grote monolithische applicatie een reeks kleinere services (microservices) kunt laten draaien in containers die onafhankelijk van elkaar zijn gebouwd en geïmplementeerd. Deze microservices kunnen in meerdere projecten worden hergebruikt en kunnen in elke omgeving worden ingezet.

Hetzelfde geldt voor machine learning-toepassingen. Een microservice-architectuur maakt het eenvoudiger om uw toepassing te schalen door meerdere containerinstanties parallel uit te voeren. Hierdoor kun je zware workloads beter aan en verminder je latency in je applicatie. Het stelt u ook in staat om incrementele updates van uw ML-modellen uit te voeren zonder dat u de hele applicatie opnieuw hoeft te implementeren.

7) Modellen voor machinaal leren worden betrouwbaarder, beter controleerbaar en interpreteerbaar.

De volgende grote trend die we verwachten te zien, is de komst van meer betrouwbare, controleerbare en interpreteerbare modellen. Op dit moment bevinden we ons nog steeds in een fase waarin de meeste ML-systemen ‘zwarte dozen’ zijn. De innerlijke werking hiervan machine learning-systemen zijn moeilijk te begrijpen en uit te leggen. Dit maakt ze moeilijk te controleren en te inspecteren op fouten of vooroordelen die onbedoeld kunnen worden geïntroduceerd.

We hebben al enkele geweldige benaderingen gezien voor het bouwen van meer begrijpelijke modellen, waaronder:

• Voorspellingsmodellen die lineaire regressie onder de motorkap gebruiken
• Beslisbomen die visueel geïnspecteerd kunnen worden om de logica achter de beslissingen van een systeem te begrijpen
• Generative Adversarial Networks (GAN’s) die mensachtige tekst en afbeeldingen kunnen produceren (hoewel GAN’s ook behoorlijk onvoorspelbaar zijn)

We verwachten echter dat er de komende jaren nog veel meer van dit soort benaderingen zullen worden ontwikkeld en toegepast.

8) Problemen met gegevensprivacy zullen erger worden voordat ze beter worden

Problemen met gegevensprivacy zullen erger worden voordat ze beter worden. Op korte termijn zal het voor bedrijven gemakkelijk zijn om per ongeluk of vanwege slechte beveiligingspraktijken de privacy van consumenten te schenden. Op korte termijn zal het voor bedrijven gemakkelijk zijn om per ongeluk of vanwege slechte beveiligingspraktijken de privacy van consumenten te schenden.

AI-systemen zullen zich meer bewust worden van ethische kwesties, maar of ze daadwerkelijk ethischer zijn, staat nog ter discussie. Dit komt mede doorvooruitgang in machine learning, natuurlijke taalverwerking (NLP) en andere AI-technieken, maar ook omdat technologen beter nadenken over AI-ethiek.

Waarom wordt machine learning belangrijk?

Naarmate bedrijven groeien, verschuiven hun doelen grotendeels naar hogere klanttevredenheid, up-to-date blijven en uiteindelijk marktleider worden in hun niche. Bedrijven kunnen hun doelen bereiken met voor hen relevante data of informatie.

Dergelijke gegevens omvatten informatie over de klanten van een bedrijf, gebruikersgedrag, kooppatronen, gegevens van concurrenten voor benchmarkanalyse en zelfs de behoeften en wensen van klanten met betrekking tot een product. Uit het onderzoek van Statista (2021) blijkt dat 57% van het verbeteren van klantervaringen belangrijk is use-cases van machine learning en kunstmatige intelligentie. Het bewijst dat de klantervaring kan worden verbeterd door datawetenschap en machine learning te integreren.

Conclusie

Bedankt voor het lezen tot nu toe. Ik hoop dat je dit bericht waardevol vond – ik weet dat er genoeg informatie is om te absorberen. En hoewel de toekomst altijd moeilijk te voorspellen is en alle meningen van de ene op de andere dag kunnen veranderen, helpt deze lijst je om je voor te bereiden op wat je de komende jaren te wachten staat. Of het nu iets is dat u vandaag al doet of iets nieuws dat zou kunnen ontstaan, er zou hier meer dan genoeg informatie moeten zijn om een weloverwogen beslissing te nemen over uw machine learning-strategie.

Laat hieronder uw mening achter en laat me weten waar u het mee eens bent, of waar u denkt dat ik de plank misgeslagen heb.

Lees het volgende:

• Het raadsel van het gebruik van op regels gebaseerde versus machine learning-systemen
• Hoe is machine learning Heeft dit invloed op B2B-bedrijven?
• Top 5 uitdagingen bij Machine learning schalen