困難な 2023 年に機械学習が進化しなければならない 5 つの方法 from venturebeat.com

それを念頭に置いて、組織は ML の影響を最大化しながらより効率的に投資する方法 ビッグ テクノロジーの緊縮策は、ML の実践、展開、実行にどのように影響するか 2023 年に予想される 5 つの ML トレンドを次に示します。
1. ML ワークフローの自動化がより重要になる
また、ML テクノロジーを使用する企業が、パフォーマンスを監視および管理するためのシステムをさらに実装し、ML またはデータ サイエンス チームの管理において、よりデータに基づいた意思決定を行うことも予想されます。
進行中の ML プロジェクトを見ると、最近の人員削減を考えると、チームははるかに効率的である必要があり、プロジェクトを前進させるために自動化に目を向ける必要があります。
代わりに、より小規模な ML チームは、実際の収益を促進できるため、収益の最適化により重点を置くようになります。
ハイパースケールで ML を使用している組織は、クラウド プロバイダーと統合することで確かに利益を得ることができますが、これらの企業は、プロバイダーが望む方法で作業する必要があります。