Q:
Почему люди говорят о «переломном моменте» для машинного обучения?
A:Значительное число экспертов предупреждают других о том, что машинное обучение действительно должно взорваться в течение следующих нескольких лет как развивающаяся отрасль. В качестве специфического элемента работы в области искусственного интеллекта машинное обучение опирается на сложные алгоритмы и наборы данных для разработки сложных вероятностных ответов, которые можно применять практически в любой ситуации или отрасли. Учитывая это, внедрение машинного обучения в корпоративном сообществе в настоящее время растет, так как компании пытаются первыми среди своих конкурентов реально применять машинное обучение особым образом.
| Скачать бесплатно: машинное обучение и почему это важно |
Бизнес-приложения - это только одна сторона потенциального роста машинного обучения. Компании также находят, что более умные технологии и более умные продукты откроют новое поколение более функциональных потребительских товаров и услуг.
Люди говорят о «переломном моменте» машинного обучения как о совершенном шторме прогресса в области аппаратного обеспечения, алгоритмов и данных. Harvard Business Review упоминает все три из них в июльском выпуске, в котором обсуждается грядущий взрыв машинного обучения. Конечно, большие данные, пожалуй, чаще всего трубят в технической прессе; из этих трех элементов большие данные уже взорвались за последние 10 лет. Однако сами алгоритмы также достаточно развиты.
Другим компонентом, о котором говорят многие люди, является аппаратное обеспечение, которое способствует распространению приложений машинного обучения.
По сути, компании переходят к процессу разработки плат для конкретных приложений и процессорных микросхем, которые предназначены для управления машинным обучением, а не для оснащения традиционных технологий печатных плат для обработки большого количества входов и вычислений, связанных с вероятностным принятием решений. Некоторые эталонные технологии, такие как Tensor Processing Unit или TPU от Google, и другие продукты, специально созданные для обеспечения возможности машинного обучения, например, с использованием программируемых массивов логических вентилей.
Все эти тенденции объединяются, чтобы представить растущий спрос на системы и навыки машинного обучения, которым руководители и другие компании уделяют большое внимание, размышляя о будущем бизнес-технологий в 2018 году и в последующий период.
