机器学习操作化管理：机器学习操作化管理或 MLOps 的主要目的是简化机器学习解决方案的开发过程。MLOps 还有助于应对业务运营中出现的挑战，例如团队沟通、构建合适的 ML 管道以及大规模管理敏感数据。
强化学习：机器学习系统在强化学习中从周围环境的经验中学习。这在视频游戏和棋盘游戏的人工智能中具有很大的潜力。但是，在优先考虑应用安全的情况下，强化 ML 可能不是理想的选择。
Quantum ML：量子计算在创建更强大的人工智能和机器学习模型方面显示出巨大的希望。该技术仍然超出实际应用范围，但随着微软、亚马逊和 IBM 使量子计算资源和模拟器可以通过云模型轻松访问，情况开始发生变化。
通用对抗网络： GAN 或通用对抗网络是新的ML 趋势，它产生的样本必须由具有选择性的网络进行审查，并且可以删除任何类型的不受欢迎的内容。机器学习是未来的潮流，每家公司都在适应这项新技术
无代码机器学习：机器学习是一种开发 ML 应用的方法，无需经历预处理、建模、构建算法、再训练、部署等冗长且耗时的过程。
自动化机器学习：自动化机器学习将改进用于标记数据和自动调整神经网络架构的工具。对标记数据的需求创造了一个由低成本国家的人工注释者组成的标记行业。通过自动化选择工作，人工智能将变得更便宜，新的解决方案将花费更少的时间进入市场。
物联网：物联网将对 5G 的采用产生重大影响，因为它将成为物联网的基础。由于 5G 令人难以置信的网络速度，系统将能够以更快的速度接收和发送信息。系统上的其他机器可以通过物联网设备连接到互联网。
提高网络安全性：随着技术的进步，大多数应用程序和设备都变得智能，从而带来了重大的技术进步。技术专家可以利用机器学习来创建防病毒模型，以阻止任何可能的网络攻击并减少危险。
TinyML： TinyML 是一种更好的策略，因为它允许更快地处理算法，因为数据不必从服务器来回传输。这对于大型服务器尤其重要，从而减少了整个过程的耗时。
多模态学习：人工智能在支持单一机器学习模型中的多模态方面做得越来越好，例如文本、视觉、语音和物联网传感器数据。开发人员开始寻找创新方法来组合模式以改进文档理解等常见任务。
