2021 年 5 大机器学习趋势

近年来，机器学习技术快速发展，而 2021 年也不例外。以下是 2021 年 5 大机器学习趋势。

1. 低代码/无代码机器学习

在过去，实现机器学习所需要的技能和资源成本很高，但是在 2021 年，随着低代码和无代码平台的出现，机器学习变得更加易于实现。这些平台使得机器学习模型的搭建和训练变得更加简单和高效，不需要复杂的编程技巧，甚至可以用拖拽操作来完成。

2. 处理非结构化数据的能力增强

机器学习算法原本是用于处理结构化数据的，但是最近，随着各种非结构化数据的大量产生，如图像、音频、自然语言等，机器学习算法对这些数据的处理能力逐步增强。这个趋势将会使得机器学习技术的应用范围更加广泛。

3. 自监督学习的兴起

传统的监督学习需要对每个样本进行标注，然后让模型进行学习。但是在 2021 年，自监督学习（Self-Supervised Learning）开始得到关注。自监督学习需要的标注信息比传统的监督学习少很多，因此可以大幅度减少标注的成本，而且该方法可以从大量的无标注数据中学习知识，从而提高机器学习的表现能力。

4. 联邦学习

联邦学习（Federated Learning）允许在保持数据隐私的情况下共同训练一个机器学习模型。这种方法允许多个设备或者多个数据源进行联合训练，而不需要将数据集中在一起，从而减少了数据泄露和侵犯隐私的风险。

5. 增强学习的应用

增强学习（Reinforcement Learning）在过去主要用于游戏领域等狭窄的领域，但是随着机器学习技术的不断发展，增强学习在更广泛的领域开始得到应用。例如，在自动驾驶、工业生产等领域，增强学习已经开始发挥重要作用，并替代了传统的控制方法。

以上就是 2021 年 5 大机器学习趋势，未来机器学习技术发展迅速，相信会有更多的趋势涌现。

# 2021 年 5 大机器学习趋势

近年来，机器学习技术快速发展，而 2021 年也不例外。以下是 2021 年 5 大机器学习趋势。

## 1. 低代码/无代码机器学习

在过去，实现机器学习所需要的技能和资源成本很高，但是在 2021 年，随着低代码和无代码平台的出现，机器学习变得更加易于实现。这些平台使得机器学习模型的搭建和训练变得更加简单和高效，不需要复杂的编程技巧，甚至可以用拖拽操作来完成。

## 2. 处理非结构化数据的能力增强

机器学习算法原本是用于处理结构化数据的，但是最近，随着各种非结构化数据的大量产生，如图像、音频、自然语言等，机器学习算法对这些数据的处理能力逐步增强。这个趋势将会使得机器学习技术的应用范围更加广泛。

## 3. 自监督学习的兴起

传统的监督学习需要对每个样本进行标注，然后让模型进行学习。但是在 2021 年，自监督学习（Self-Supervised Learning）开始得到关注。自监督学习需要的标注信息比传统的监督学习少很多，因此可以大幅度减少标注的成本，而且该方法可以从大量的无标注数据中学习知识，从而提高机器学习的表现能力。

## 4. 联邦学习

联邦学习（Federated Learning）允许在保持数据隐私的情况下共同训练一个机器学习模型。这种方法允许多个设备或者多个数据源进行联合训练，而不需要将数据集中在一起，从而减少了数据泄露和侵犯隐私的风险。

## 5. 增强学习的应用

增强学习（Reinforcement Learning）在过去主要用于游戏领域等狭窄的领域，但是随着机器学习技术的不断发展，增强学习在更广泛的领域开始得到应用。例如，在自动驾驶、工业生产等领域，增强学习已经开始发挥重要作用，并替代了传统的控制方法。

以上就是 2021 年 5 大机器学习趋势，未来机器学习技术发展迅速，相信会有更多的趋势涌现。