本文羅列了2023年機器學習的十大概念和技術。

2023年機器學習的十大概念和技術是一個教計算機從數據中學習的過程，無需明確的編程。機器學習是一個不斷發展的學科，一直在創造新的想法和技術。為了保持領先，數據科學家應該關注其中一些網站，以跟上最新的發展。這將有助于了解機器學習中的技術如何在實踐中使用，并為自己的業務或工作領域中的可能應用提供想法。

2023年機器學習的十大概念和技術：

1. 深度神經網絡(DNN)。深度神經網絡是自20世紀50年代以來就存在的一種機器學習程序。DNN能夠執行圖像識別、語音識別和自然語言處理。其由無數隱藏的神經元層組成，每個神經元層學習傳入數據的表示，然后使用這些模型來預測傳出的數據。

2. 生成對抗網絡(GAN)。GAN是生成模型的一種形式，其中兩個競爭的神經網絡相互訓練。一個網絡試圖創建看起來真實的樣本，而另一個網絡則確定這些樣本是來自真實數據還是生成的數據。GAN在生成圖片和視頻方面取得了巨大的成功。GAN用于生成類似于現有數據但全新的新數據。我們可以使用GAN從著名藝術家創作的現有杰作中生成新的圖像，也被稱為當代AI藝術。這些藝術家正在使用生成模型來創建已經被創造出來的杰作。

3. 深度學習。深度學習是一種使用大量處理級別(通常是數百個)學習數據模型的機器學習。這使得計算機能夠完成人類認為具有挑戰性的工作。深度學習已經被廣泛應用，包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理、自動化和強化學習。

4. COVID-19中的機器學習和人工智能。自2020年1月以來，人工智能(AI)已被用于識別中國的COVID-19病例。武漢大學的專家們創造了這個人工智能系統。他們開發了一種深度學習算法，能夠分析來自電話、短信、社交媒體條目和其他來源的數據。

5. 對話式AI或對話式機器人。這是一種技術，我們與聊天機器人交談，其在檢測語音輸入或文本輸入后處理語音，然后啟用特定的工作或回答。

6. 網絡安全中的機器學習。網絡安全是確保組織或任何人在互聯網或任何網絡上免受所有安全相關危險的領域。一個組織要處理大量復雜的數據，需要保護這些數據不受惡意危險的影響。例如，任何人試圖侵入計算機或訪問數據或未經授權的訪問，這就是網絡安全的意義所在。

7. 機器學習和物聯網。我們在企業中使用的不同物聯網程序容易出錯，畢竟這是一臺機器。如果系統設計不正確或存在缺陷，那么其注定會在某個時刻失敗。然而，通過機器學習，維護變得更加容易，因為所有可能導致ID過程失敗的因素都可以被提前識別，并且可以為此準備新的行動計劃，從而使企業通過降低維護成本來節省大量資金。

8. 增強現實。人工智能的未來是增強現實。許多現實生活中的應用將受益于增強現實(AR)的承諾。

9. 自動化機器學習。傳統的機器學習模型創建需要大量的專業知識以及時間來創建和比較數百個模型。既耗時、耗資源，且難度更大。自動化機器學習有助于快速開發生產就緒的機器學習模型。

10. 時間序列預測。預測是任何類型企業的重要組成部分，無論是銷售、客戶需求、收入還是庫存。當與自動化機器學習相結合時，就可以獲得建議的高質量時間序列預測。