L’apprentissage automatique en temps réel fait référence à l’amélioration continue d’un modèle d’apprentissage automatique en lui fournissant des données réelles. Un analyste de données/scientifique ou un développeur crée le modèle hors ligne à l’aide d’une collection de l’ensemble de tests précédent. Tous les secteurs et industries font de leur mieux pour tirer tous les avantages possibles de l’apprentissage automatique, que ce soit pour la recherche cognitive ou les processus auto-continus. Considérez un assistant domestique intelligent comme Google Home ou un dispositif de suivi d’activité intelligent, des systèmes de reconnaissance vocale comme Alexa ou Siri, ou des voitures automatisées. Cette technologie artificielle a beaucoup évolué.
L’apprentissage automatique est plus ramifié dans d’autres types, qui sont définis ci-dessous :
- Enseignement supervisé: votre modèle prédit les bons résultats/étiquettes. La plupart des algorithmes d’apprentissage supervisé incluent la régression linéaire et logistique ;
- Apprentissage non supervisé : cet apprentissage recherche des modèles avec des étiquettes préexistantes dans l’ensemble de données ;
- Apprentissage par renforcement: cet apprentissage fait référence à la manière dont certains comportements sont découragés ou encouragés ;
La précision d’un modèle d’apprentissage automatique se détériore avec le temps en raison de la dérive des données. La fréquence des mises à jour détermine l’efficacité du fonctionnement d’un modèle. Alors que des entreprises comme Google, Alibaba et Facebook ont pu utiliser des pipelines en temps réel pour modifier en continu plusieurs de leurs algorithmes en production et améliorer leurs performances, de nombreuses autres entreprises continuent de mettre à jour leurs modèles à la main. Dans cet article, nous discuterons des motivations, des difficultés et des solutions potentielles à l’état actuel de l’apprentissage continu de l’apprentissage automatique.
La valeur des données fournies aux modèles d’apprentissage automatique est souvent plus importante lorsqu’elles peuvent être utilisées immédiatement pour prendre des décisions appropriées. Cependant, les données utilisateur sont généralement ingérées, converties, stockées et laissées inutilisées pendant une longue période avant d’être utilisées par les modèles d’apprentissage automatique.
Les produits destinés aux consommateurs, tels que l’application Headspace, peuvent réduire considérablement la boucle de rétroaction des utilisateurs périphériques en utilisant les données des consommateurs pour fournir des informations et des jugements en temps réel. En effet, les utilisateurs prennent des mesures quelques instants plus tôt qui pourraient être entièrement intégrées dans l’article pour produire des propositions de contenu plus significatives, personnalisées et adaptées à la situation pour le consommateur.
Cependant, pour le streaming ou les données en temps réel, la plate-forme Memphis est largement utilisée et fournit une formation avec des algorithmes d’apprentissage automatique.
L’apprentissage automatique en temps réel améliore continuellement un modèle d’apprentissage automatique en lui fournissant des données précises.
Un modèle d’apprentissage automatique est appliqué à un pipeline de données en continu. Ce flux de travail absorbe et modifie les données en blocs en temps réel entre un fournisseur et un objectif dans un processus connu sous le nom d’apprentissage automatique en continu.
L’apprentissage continu et le délai de prédiction de l’apprentissage automatique peuvent être améliorés via une infrastructure de diffusion en continu. Une partie de l’informatique est le traitement par lots de petits ensembles de données.
Les techniques d’apprentissage automatique et d’analyse de données conviennent pour contribuer à la sécurité d’énormes systèmes de diffusion en continu. L’apprentissage automatique, également connu sous le nom de formation de modèle, crée un modèle de prédiction à partir des données requises.
Lorsque les algorithmes basés sur la connaissance, tels que l’apprentissage automatique en temps réel ou les réseaux de neurones profonds, sont utilisés correctement, ils en bénéficient le plus. Une application d’apprentissage automatique couramment utilisée et répandue dans la vie réelle est la reconnaissance d’images.
Pourquoi l’apprentissage automatique en temps réel est en demande
Parce qu’il doit y avoir plus de données disponibles au préalable pour la formation ou lorsque les données doivent répondre à différentes tendances, l’apprentissage automatique en temps réel peut être utile. Par exemple, si les préférences et les besoins des clients varient au fil du temps, un outil de recommandation d’articles basé sur l’apprentissage automatique qui s’améliore constamment peut s’adapter à ces changements sans nécessiter de formation supplémentaire. Par conséquent, en identifiant les nouvelles tendances et en s’ajustant pour les refléter, l’apprentissage automatique en temps réel peut donner aux entreprises et à leurs consommateurs une précision plus instantanée.
Les modèles d’apprentissage automatique en temps réel sont généralement déployés de cette manière en production dans une architecture pilotée par les événements, où les données sont continuellement injectées dans le modèle. Le pipeline de traitement du flux de données gère tout le raffinement et la manipulation des données nécessaires pour préparer les données à entrer dans le modèle. Le pipeline modifie simultanément le modèle et l’ensemble de données de référence sur lequel il est construit à l’aide de données en temps réel.s
Les technologies performantes se multiplient chaque jour dans notre quotidien depuis quelques années. La portée de l’intelligence artificielle et leurs emplois respectifs sont désormais très respectés dans l’industrie. Des assistants vocaux comme Siri ou Alexa aux cafetières de haute technologie, ceux-ci deviennent un élément essentiel de notre vie quotidienne, conduisant à l’évolution positive des métiers de l’intelligence artificielle en apprentissage automatique.
Plateforme de diffusion de données en temps réel
Vous pouvez collecter, traiter, évaluer et fournir un flux constant de grandes quantités de données à vos applications en temps réel et à vos services d’analyse avec des services de flux de données en temps réel. En utilisant des services gérés de manière centralisée sécurisés, hautement accessibles, robustes et adaptables, les développeurs peuvent facilement créer des applications en temps réel.
Le streaming de données en temps réel consiste à collecter et à absorber une série de données provenant de plusieurs sources, puis à interpréter ces données en temps réel pour obtenir des informations. Plutôt que d’avoir à attendre des périodes ou plus longtemps pour obtenir des résultats, le streaming de données en temps réel permet aux utilisateurs d’examiner et de gérer les données immédiatement.
Les fichiers journaux produits par les utilisateurs d’applications Web, les prépaiements de commerce électronique, les données des réseaux sociaux, les informations commerciales des plateformes financières, les services d’analyse géographique et le suivi par satellite des gadgets intelligents sont des exemples de données en continu.
Il existe 5 composants de flux de données en temps réel :
- Source: des milliers d’appareils génèrent des millions de données chaque seconde, comme les mobiles, les applications Web, etc.
- Ingestion de flux : vous permet de saisir des milliers de données produites à partir des appareils mentionnés ci-dessus ;
- Stockage de flux : la mémoire qui sera utilisée pour contenir cette variété de données ;
- Traitement de flux
- Destination: fournir des données en continu pour les secrets analytiques pour une analyse plus approfondie ;
Memphis est une plate-forme majeure largement utilisée pour traiter en continu les flux de données.
Memphis
Memphis est la solution émergente à tous les problèmes de développement de systèmes en temps réel. Il prétend être la solution la plus rapide, et il s’est avéré être celui-là. Il aide à créer des plates-formes de streaming plus rapidement que n’importe quelle plate-forme du marché. Le principal avantage de Memphis est qu’il s’agit d’une plate-forme open source accessible au public. Cette plateforme est un intégrateur de données en temps réel facilement accessible.
Caractéristiques
Actuel
- Il fournit un courtier de messages entièrement optimisé en quelques minutes.
- Il offre une interface utilisateur intuitive, telle qu’une interface de ligne de commande.
- Il donne une observabilité au niveau des données.
- Il propose le parcours du message lors de sa transmission.
- Il utilise des kits de développement de logiciels tels que Python Node.JS, etc.
À venir
- Il utilisera plus de SDK.
- Il fournira des connexions préparées et des outils d’analyse.
- Il fournira un traitement en ligne.
Avantages de l’utilisation de Memphis
La plate-forme de Memphis permet la construction d’applications de nouvelle génération, qui nécessitent des quantités massives de données diffusées en continu et améliorées, des protocoles actuels, des opérations nulles, un développement rapide, une réduction drastique des coûts et un temps de développement réduit de la part des programmeurs et des ingénieurs de données orientés données. . L’objectif principal de Memphis est:
- Performances — Amélioration de l’utilisation du cache ;
- Résilience — offre une disponibilité de 99,95 % ;
- Observabilité – observation correcte qui réduit le temps de dépannage ;
- Expérience développeur — Traitement en ligne, gestion des schémas, modularité et tops ;
Scénarios d’apprentissage automatique en temps réel
Pour l’intelligence artificielle de la recherche commerciale, les systèmes informatiques peuvent utiliser l’apprentissage automatique pour utiliser toutes les données des clients. Il adhère aux instructions requises déjà programmées tout en changeant ou en s’adaptant à différentes situations. Les données affichant une incapacité antérieure à effectuer un comportement entraînent une modification des algorithmes.
Un assistant numérique peut lire des e-mails et récupérer des informations vitales s’il peut comprendre la situation. Cette compréhension s’accompagne de la capacité de prédire le comportement futur des clients en tant que capacité intégrée. En conséquence, vous avez peut-être été plus actif et flexible face aux demandes de vos consommateurs.
L’apprentissage profond relève de l’apprentissage automatique. Le réseau de réseaux neuronaux comporte trois niveaux. Une estimation approximative peut être produite à l’aide de réseaux de neurones à une couche. La précision et les performances peuvent toutes deux être améliorées en ajoutant plus de couches. L’apprentissage automatique est utile dans une variété de blocs et d’entreprises différents et pourrait progresser plus efficacement au fil du temps. Voici cinq exemples d’applications réelles pour l’apprentissage automatique.
Reconnaissance de motifs/d’images
La reconnaissance de formes ou d’images est une application courante et largement utilisée de l’apprentissage automatique dans le monde physique. Selon la gravité du pixel dans les images sombres ou claires ou en noir et blanc ou en couleur, il peut reconnaître un élément comme une photo numérique. Son exemple concret est de diagnostiquer une radiographie si elle a un cancer ou non.
Un ensemble de méthodes appartenant à la catégorie de la reconnaissance d’images, une branche de l’intelligence artificielle, représente la détection et l’interprétation d’images pour permettre l’automatisation d’une certaine activité. C’est une méthode qui peut identifier des objets, des personnes, des lieux et divers autres aspects d’une image et tirer des conclusions à leur sujet par le biais d’une analyse.
Reconnaissance de la parole
Parler au texte est une capacité d’apprentissage automatique. Un fichier texte peut être produit à l’aide d’un logiciel informatique spécifique capable de convertir à la fois la parole parlée et la parole enregistrée ou enregistrée. La parole est en outre caractérisée en segments basés sur des intensités sur des bandes temps-fréquence. Les exemples de mots réels incluent la numérotation vocale et la recherche vocale.
Un microphone doit créer un signal électrique qui ressemble à une onde avant qu’un système puisse comprendre la parole. Ce signal est ensuite transformé en un code binaire par l’ordinateur ou le réseau informatique, comme la carte son d’un appareil. Un logiciel de reconnaissance vocale examine les données numériques pour…