以下是關于 2022 年出現的機器學習趨勢的指南：

機器學習操作化管理：機器學習操作化管理或 MLOps 的主要目的是簡化機器學習解決方案的開發過程。MLOps 還有助于應對業務運營中出現的挑戰，例如團隊溝通、構建合適的 ML 管道以及大規模管理敏感數據。

強化學習：機器學習系統在強化學習中從周圍環境的經驗中學習。這在視頻游戲和棋盤游戲的人工智能中具有很大的潛力。但是，在優先考慮應用安全的情況下，強化 ML 可能不是理想的選擇。

Quantum ML：量子計算在創建更強大的人工智能和機器學習模型方面顯示出巨大的希望。該技術仍然超出實際應用范圍，但隨著微軟、亞馬遜和 IBM 使量子計算資源和模擬器可以通過云模型輕松訪問，情況開始發生變化。

通用對抗網絡： GAN 或通用對抗網絡是新的ML 趨勢，它產生的樣本必須由具有選擇性的網絡進行審查，并且可以刪除任何類型的不受歡迎的內容。機器學習是未來的潮流，每家公司都在適應這項新技術

無代碼機器學習：機器學習是一種開發 ML 應用的方法，無需經歷預處理、建模、構建算法、再訓練、部署等冗長且耗時的過程。

自動化機器學習：自動化機器學習將改進用于標記數據和自動調整神經網絡架構的工具。對標記數據的需求創造了一個由低成本國家的人工注釋者組成的標記行業。通過自動化選擇工作，人工智能將變得更便宜，新的解決方案將花費更少的時間進入市場。

物聯網：物聯網將對 5G 的采用產生重大影響，因為它將成為物聯網的基礎。由于 5G 令人難以置信的網絡速度，系統將能夠以更快的速度接收和發送信息。系統上的其他機器可以通過物聯網設備連接到互聯網。

提高網絡安全性：隨著技術的進步，大多數應用程序和設備都變得智能，從而帶來了重大的技術進步。技術專家可以利用機器學習來創建防病毒模型，以阻止任何可能的網絡攻擊并減少危險。

TinyML： TinyML 是一種更好的策略，因為它允許更快地處理算法，因為數據不必從服務器來回傳輸。這對于大型服務器尤其重要，從而減少了整個過程的耗時。

多模態學習：人工智能在支持單一機器學習模型中的多模態方面做得越來越好，例如文本、視覺、語音和物聯網傳感器數據。開發人員開始尋找創新方法來組合模式以改進文檔理解等常見任務。