2023年机器学习的十大概念和技术是一个教计算机从数据中学习的过程，无需明确的编程。机器学习是一个不断发展的学科，一直在创造新的想法和技术。为了保持领先，数据科学家应该关注其中一些网站，以跟上最新的发展。这将有助于了解机器学习中的技术如何在实践中使用，并为自己的业务或工作领域中的可能应用提供想法。
2023年机器学习的十大概念和技术:
1. 深度神经网络(DNN)。深度神经网络是自20世纪50年代以来就存在的一种机器学习程序。DNN能够执行图像识别、语音识别和自然语言处理。其由无数隐藏的神经元层组成，每个神经元层学习传入数据的表示，然后使用这些模型来预测传出的数据。
2. 生成对抗网络（GAN）。GAN是生成模型的一种形式，其中两个竞争的神经网络相互训练。一个网络试图创建看起来真实的样本，而另一个网络则确定这些样本是来自真实数据还是生成的数据。GAN在生成图片和视频方面取得了巨大的成功。GAN用于生成类似于现有数据但全新的新数据。我们可以使用GAN从著名艺术家创作的现有杰作中生成新的图像，也被称为当代AI艺术。这些艺术家正在使用生成模型来创建已经被创造出来的杰作。
3. 深度学习。深度学习是一种使用大量处理级别(通常是数百个)学习数据模型的机器学习。这使得计算机能够完成人类认为具有挑战性的工作。深度学习已经被广泛应用，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、自动化和强化学习。
4. COVID-19中的机器学习和人工智能。自2020年1月以来，人工智能(AI)已被用于识别中国的COVID-19病例。武汉大学的专家们创造了这个人工智能系统。他们开发了一种深度学习算法，能够分析来自电话、短信、社交媒体条目和其他来源的数据。
5. 对话式AI或对话式机器人。这是一种技术，我们与聊天机器人交谈，其在检测语音输入或文本输入后处理语音，然后启用特定的工作或回答。
6. 网络安全中的机器学习。网络安全是确保组织或任何人在互联网或任何网络上免受所有安全相关危险的领域。一个组织要处理大量复杂的数据，需要保护这些数据不受恶意危险的影响。例如，任何人试图侵入计算机或访问数据或未经授权的访问，这就是网络安全的意义所在。
7. 机器学习和物联网。我们在企业中使用的不同物联网程序容易出错，毕竟这是一台机器。如果系统设计不正确或存在缺陷，那么其注定会在某个时刻失败。然而，通过机器学习，维护变得更加容易，因为所有可能导致ID过程失败的因素都可以被提前识别，并且可以为此准备新的行动计划，从而使企业通过降低维护成本来节省大量资金。
8. 增强现实。人工智能的未来是增强现实。许多现实生活中的应用将受益于增强现实(AR)的承诺。
9. 自动化机器学习。传统的机器学习模型创建需要大量的专业知识以及时间来创建和比较数百个模型。既耗时、耗资源，且难度更大。自动化机器学习有助于快速开发生产就绪的机器学习模型。
10. 时间序列预测。预测是任何类型企业的重要组成部分，无论是销售、客户需求、收入还是库存。当与自动化机器学习相结合时，就可以获得建议的高质量时间序列预测。
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