V:
Zakaj ljudje govorijo o "prelomni točki" strojnega učenja?
A:Veliko število strokovnjakov opozarja druge na idejo, da bo strojno učenje v naslednjih nekaj letih resnično eksplodiralo kot nova industrija. Kot poseben element dela umetne inteligence se strojno učenje opira na izpopolnjene algoritme in naloge za usposabljanje podatkov, da razvije kompleksne verjetnostne odzive, ki jih je mogoče uporabiti za skoraj vsako situacijo ali industrijo. Glede na to sprejema strojno učenje v podjetniški skupnosti, saj podjetja poskušajo biti prva med svojimi konkurenti, ki resnično uporabljajo strojno učenje na posebne načine.
| Prosti prenos: Strojno učenje in zakaj je pomembno |
Poslovne aplikacije so le ena stran potencialne rasti strojnega učenja. Podjetja tudi ugotavljajo, da bodo pametnejše tehnologije in pametnejši izdelki sprostili novo generacijo bolj funkcionalnih izdelkov široke porabe in storitev.
Ljudje govorijo o "prelomni točki" strojnega učenja kot popolni nevihti napredovanja strojne opreme, algoritmov in podatkov. Harvard Business Review omenja vse tri v julijskem delu, v katerem razpravlja o pričakovani eksploziji strojnega učenja. Seveda so veliki podatki v teh tisku morda najbolj trpinčeni; od teh treh elementov so veliki podatki v zadnjih 10 letih že eksplodirali. Vendar so se tudi sami algoritmi razvili precej.
Druga komponenta, o kateri toliko ljudi govori, je strojna oprema, ki poganja bolj razširjene aplikacije za strojno učenje.
Podjetja v bistvu napredujejo v postopku razvoja vezja in čipov za procesorje, ki so značilni za uporabo, in so namenjeni strojnemu učenju, namesto da bi opremili tradicionalne tehnologije vezja za obdelavo velikega števila vložkov in izračunov, ki sodelujejo pri verjetnostnem odločanju. Nekatere referenčne tehnologije, na primer Googlova enota za obdelavo napetosti ali TPU, in drugi izdelki, ki so narejeni posebej za računalniško učenje, na primer z uporabo programabilnih logičnih nizov.
Vsi ti trendi se združujejo in predstavljajo naraščajoče povpraševanje po sistemih strojnega učenja in spretnosti, ki jim voditelji in drugi posvečajo veliko pozornosti, ko razmišljajo o prihodnosti poslovne tehnologije v letu 2018 in pozneje.
