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作为PerceptiLabs视觉建模工具的开发人员，我们将始终关注这些趋势，并询问下一步将如何发展，因为我们将继续增强工具的功能。这样做意味着调查水晶球或黑匣子(取决于选择的工具)，以了解ML的未来前景。在最近进行了这项练习之后，以下是我们对2021年ML的三大预测(倒计时)。

尖端模型的可用性

排名第三的是可用的尖端模型的增长。随着ML的广泛采用，我们看到了开放访问模型的平行趋势。一个促成因素是大型ML公司正在不断提高模型性能的标准。他们之所以能够做到这一点，是因为他们拥有庞大而全面的数据集，可以在专门的ML从业人员团队的支持下训练模型。

许多中小型公司和组织希望利用这些高性能模型，但可能无法从头开始构建它们。因此，许多人正在转向迁移学习，以便他们可以在经过大量培训的这些模型的基础上，甚至重新利用这些模型。相反，许多确实有资源开发此类模型的大型企业已经意识到，他们仍然可以从外部对其模型所做的贡献中受益。

学生，业余爱好者和其他尝试ML的团体也使用开源和公共模型，其中一些人使用或贡献于这些模型来促进他们的职业发展。

更好的ML支持工具

在2021年的顶级ML预测中排名第二的是为ML实践者提供的更全面的工具支持。

仅仅生成一个可以做出相当不错的预测的ML模型已不再足够。当今的机器学习从业者要求模型具有可解释性，需要理解为什么要进行预测，也就是说，如果愿意，可以进入众所周知的黑匣子，然后决定是否应将模型投入生产。这在企业中经常要根据社会因素(包括道德，社会公正和公平)对预测进行仔细检查的情况下尤其重要。

模型卡的使用已成为模型开发的强大工具，我们希望它们在2021年变得更加普遍。从本质上讲，这些卡(实际上更像是设计文档)正式描述了模型的各个方面。它们的内容可以包括：

• 详细概述：概述了模型的用途。
• 规格：层/神经网络，输入和输出的类型。
• 后勤：作者，日期，其他文档的链接，如何引用模型，许可证。
• 预期用途：适用用途，领域限制等。
• 限制和注意事项：速度/准确性约束，道德和隐私问题，潜在的偏见等。
• 培训：数据源，测试环境和设备等。
• 目标和实际绩效指标：诸如预期与实际准确性之类的指标。

有关模型卡的一些很好的示例，请从MediaPipe中查看此收藏集。

另一个关键工具是可视化。在设计，培训甚至审计过程中可视化模型的能力本身就是非常宝贵的。这就是PerceptiLabs的亮点，因为它为TensorFlow提供了GUI和可视化API。

这些方面补充了模型卡，因为团队成员可以根据模型卡上指定的内容不断评估模型。有关其他信息，请查看TensorFlow概述以及PerceptiLabs如何使其更容易。

在PerceptiLabs，我们还在寻求超越具有支持解释功能的可视化功能。不久，我们将添加新的库，这些库不仅使您可以查看正在使用的数据，还可以洞悉该数据的哪一部分(例如，图像的某些部分，CSV数据的某些列等)。具有最大的影响预测。

边缘机器学习

（编辑：信阳站长网）

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