Машинное обучение по-прежнему находится на переднем крае создания технологий и будет продолжать расти и расти, прогрессируя быстрее, чем мы понимаем, в недалеком будущем.
Машинное обучение влияет на потенциал каждого бизнеса и каждого человека.
Машинное обучение может стать модным мотивом в эпоху искусственного интеллекта. Мы видим в нашей собственной жизни более широкое использование распознавания лиц в наших телефонах, приложениях для интерпретации диалектов, беспилотных автомобилях и т. д.
То, что все еще может выглядеть как отдаленное будущее научной фантастики, превращается в факт, и это, как и прежде, вопрос времени, когда мы достигнем Искусственного Общего Интеллекта. Если вы представляете себе будущее машинного обучения в ближайшие несколько лет, вы находитесь в идеальном месте! Давайте начнем с нескольких замечательных тем для обсуждения.
Дополнительные вызовы
Мы считаем, что модель Uber может быть многообещающим направлением для машинного обучения, а инновационные задачи в области строительства чрезвычайно интересны. Вопросы машинного обучения, такие как гибкость и расположение этого дизайна:
Как версия узнает, как отслеживать различные части наиболее подходящей модели? Для достижения подобного прорыва потребуется дополнительный прогресс в области машинного обучения и арифметики.
Системное видение
Позвольте мне раскрыть эту энергию компьютерного зрения. Когда я дал вам изображения 1000 публикаций и попросил вас оценить их, вы не смогли прочитать их все за 1 неделю, не говоря уже об одном дне. С точки зрения ПК (с графическим процессором) для этого требуется всего пара минут. Этот невероятный навык компьютерного зрения открывает преимущества программного обеспечения знаний.
Проблемы с ОД
С планеты машинного обучения эксперты обнаруживают проблему, которую им нужно сконцентрировать на поиске нужного набора данных, чтобы подготовить модель и выполнить эту конкретную работу. Сановник утверждает, что, делая это, они в основном начинают с нуля и пытаются запомнить все, что требуется от сбора информации.
Приложения компьютерного видения
Диабетическая ретинопатия — осложнение диабета, поражающее глаза, лучше всего использовать с компьютерным зрением. Целью компьютерного зрения в терапевтической дисциплине было бы воспроизвести господство профессионалов и сообщить об этом в тех областях, где люди в первую очередь нуждаются в этом.
Статус кво
В прошлом году эксперты по машинному обучению отошли от размышлений и теоретизирования, сосредоточившись на промышленном использовании ИИ на основе машинного обучения, а также на идее глубокого обучения.
В технической сфере ML широко используется в профилактической медицине, фармацевтике, банковском деле, финансах, рекламе и СМИ. Думая о невредимом продолжении предыдущих пяти десятилетий, ML не утихает в ближайшее время.
Модернизация машинного обучения
Программное обеспечение ИИ должно быть более распространенным, чем когда-либо прежде, и люди будут терпимее относиться к машинам. Таким образом, всем поставщикам услуг потребуется серьезно обновить как аппаратные, так и программные мощности.
Мы заметили бум в использовании мобильных программ машинного обучения, систем распознавания изображений, программ распознавания компоновки, инструментов просеивания, механической свободы и т. д. В настоящее время исследователи пытаются создать функционирующую машину, которая выполняет определенную обработку, которая делает человеческий разум.
Этика и продвижение
Компьютерное зрение и НЛП будут продолжать играть замечательную роль в нашей собственной жизни. Однако у этого прогресса есть и несколько негативных последствий, таких как использование Китаем корреляции лиц для выполнения системы оценки отдельных лиц, а также распространение ложных новостей. Нам нужно добиться прогресса в машинном обучении, принимая во внимание алгоритмические предубеждения и целостность, которые мы имеем в нашей области.
Подведение итогов
Спасибо, что прочитали мой отрывок о будущем машинного обучения, а также мой краткий обзор. Надеюсь, вы открыли для себя этот проблеск того, что будет храниться в машинном обучении.
Источник: https://www.ekascloud.com/our-blog/advancement-of-machine-learning-with-time/2846
