Î:
De ce vorbesc oamenii despre „punctul de basculare” pentru învățarea mașinii?
A:Un număr semnificativ de experți îi avertizează pe ceilalți cu privire la ideea că învățarea mașinii trebuie să explodeze cu adevărat în următorii câțiva ani ca o industrie emergentă. Ca element specific al lucrării de inteligență artificială, învățarea mașină se bazează pe algoritmi sofisticați și seturi de formare a datelor pentru a dezvolta răspunsuri probabilistice complexe care pot fi aplicate aproape în orice situație sau industrie. Având în vedere acest lucru, adopția de învățare automată în comunitatea întreprinderilor este acum în creștere, deoarece companiile încearcă să fie primele dintre concurenții care aplică într-adevăr învățarea mașină în moduri specifice.
| Descărcare gratuită: învățarea mașinii și de ce contează |
Aplicațiile de afaceri sunt doar o parte a creșterii potențiale a învățării automate. De asemenea, companiile descoperă că tehnologiile și produsele mai inteligente vor debloca o nouă generație de bunuri și servicii de consum mai funcționale.
Oamenii vorbesc despre „punctul de basculare” al învățării automate ca o furtună perfectă de avansare în hardware, algoritmi și date. Harvard Business Review le menționează pe toate cele trei într-o piesă din iulie care discută despre explozia în curs de învățare a mașinilor. Desigur, datele mari sunt poate cele mai trompete din presa tehnologică; dintre aceste trei elemente, datele mari au explodat deja în ultimii 10 ani. Totuși, algoritmii înșiși s-au dezvoltat destul de semnificativ.
O altă componentă despre care vorbesc atât de mulți este hardware-ul care conduce aplicații de învățare automată mai răspândite.
În esență, companiile se îndreaptă către un proces de dezvoltare a unor circuite de circuit specifice și a cipurilor de procesare, care sunt făcute pentru a gestiona învățarea mașinilor, mai degrabă decât să echipeze tehnologiile tradiționale ale plăcilor de circuit pentru a gestiona numărul mare de intrări și calcule implicate în luarea deciziilor probabilistice. Unele tehnologii de referință, cum ar fi Google Tensor Processing Unit sau TPU și alte produse care sunt construite special pentru a permite calcularea învățării automate, de exemplu, prin utilizarea tablelor logice programabile.
Toate aceste tendințe se reunesc pentru a prezenta o cerere din ce în ce mai mare pentru sisteme și abilități de învățare a mașinilor, la care directorii și alții acordă multă atenție, deoarece contemplă viitorul tehnologiei de afaceri în 2018 și nu numai.
