Машинное обучение — это функция искусственного интеллекта (ИИ), которая обеспечивает компьютеры интеллектом для автоматического обучения и развития навыков на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение направлено на улучшение компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.
Будущее машинного обучения
Большинство приложений будут включать машинное обучение.
Всего через 3-5 лет машинное обучение будет играть важную роль и станет частью почти каждого программного приложения. Инженеры могут даже внедрить эту потенцию прямо в наши системы. Подумайте, насколько разумно ваш сервис потокового вещания знает, что посоветовать пользователю. Ожидайте, что этот уровень персонализации станет доступным и улучшит качество обслуживания клиентов повсюду.
Машинное обучение как услуга может получить более широкое распространение.
Поскольку машинное обучение может становиться все более и более ценным, а технологии могут расцветать, почти каждое предприятие начнет использовать облако для предоставления машинного обучения как услуги (MLaaS). Это позволит большему количеству организаций воспользоваться преимуществами машинного обучения, не вкладывая больших средств в оборудование и не обучая свои собственные алгоритмы.
Системы могут проявлять особую осторожность, говоря о том, что люди виктимизируют машинное обучение.
До машинного обучения системам было очень трудно понять даже простой человеческий язык. Машинное обучение помогает компьютерам лучше воспринимать контекст и значения предложений с помощью языкового процесса (НЛП). По мере совершенствования технологии такие решения, как IBM Watson Assistant, могут научиться говорить беспрепятственно, а не код виктимизации.
Алгоритмы будут постоянно переобучаться.
В настоящее время большинство систем машинного обучения обучаются только один раз. Во время этого первоначального коучинга системы будут обнаруживать любые новые данные или проблемы в системе. Со временем коучинговые данные обычно устаревают или становятся несовершенными. Через несколько лет многие системы машинного обучения будут подключены к Интернету и будут постоянно переобучаться на самой актуальной информации из Интернета.
Специализированное оборудование обеспечит прорыв в производительности.
Традиционные ЦП имели ограниченный успех при работе с системами машинного обучения. Однако у графических процессоров есть преимущество в выполнении этих алгоритмов, поскольку им требуется большое количество простых ядер. Эксперты по искусственному интеллекту (ИИ) также используют программируемые вентильные матрицы (FPGA) для машинного обучения. Иногда ПЛИС могут даже превосходить графические процессоры.
По мере развития этой технологии революцию в области искусственного интеллекта могут охватить все больше компаний.
Вывод:
Машинное обучение — это развивающаяся технология сестринского дела, которая имеет широкое распространение. Чтобы узнать больше об этой технологии и о том, как использовать ее для своей работы или бизнеса, свяжитесь с нами по адресу etlhive.com.
