Zašto ljudi govore o prekretnici strojnog učenja?

P:

Zašto ljudi govore o "prekretnici" za strojno učenje?

Značajan broj stručnjaka upozorava druge na ideju da će strojno učenje zaista eksplodirati u narednih nekoliko godina kao industrija u nastajanju. Kao poseban element rada umjetne inteligencije, strojno se učenje oslanja na sofisticirane algoritme i skupove za obuku podataka kako bi razvio složene vjerojatne odgovore koji se mogu primijeniti u gotovo svakoj situaciji ili industriji. Imajući to u vidu, usvajanje strojnog učenja u zajednici poduzeća sada raste jer tvrtke pokušavaju biti prve među svojim konkurentima koje će doista primijeniti strojno učenje na specifične načine.

Poslovne aplikacije samo su jedna strana potencijalnog rasta strojnog učenja. Tvrtke također otkrivaju da će pametnije tehnologije i pametniji proizvodi otključati novu generaciju funkcionalnijih proizvoda za široku potrošnju i usluga.

Ljudi govore o „prekretnici“ strojnog učenja kao savršenoj oluji napretka u hardveru, algoritmima i podacima. Harvard Business Review spominje sve ove tri u julskom djelu koji raspravlja o čekanju eksplozije strojnog učenja. Naravno, veliki podaci su možda najsuroviji u tehnološkom tisku; od ova tri elementa veliki su podaci već eksplodirali tijekom posljednjih 10 godina. Međutim, i sami su se algoritmi razvili prilično značajno.

Druga komponenta o kojoj toliko mnogo ljudi govori je hardver koji pokreće šire raširene aplikacije za strojno učenje.

U osnovi, tvrtke kreću u proces razvoja vezanih uz aplikacijske ploče i čipove za procese koji su napravljeni za rukovanje strojnim učenjem, a ne za opremanje tradicionalnih tehnologija na pločama za rukovanje velikim brojem ulazaka i računanja koji su uključeni u vjerojatnost donošenja odluka. Neke referentne tehnologije kao što je Googleova jedinica za obradu tenzora ili TPU i drugi proizvodi koji su izgrađeni posebno za omogućavanje računalnog učenja, na primjer, korištenjem programabilnih logičkih nizova vrata.

Svi se ovi trendovi okupljaju i predstavljaju sve veću potražnju za sustavima strojnog učenja i vještinama kojima rukovoditelji i drugi posvećuju puno pažnje dok razmišljaju o budućnosti poslovne tehnologije u 2018. i šire.