Защо хората говорят за върха на машинното обучение?

Q:

Защо хората говорят за „преломната точка“ за машинно обучение?

Значителен брой експерти предупреждават другите за идеята, че машинното обучение наистина трябва да избухне през следващите няколко години като нововъзникваща индустрия. Като специфичен елемент от работата на изкуствения интелект, машинното обучение разчита на сложни алгоритми и набори за обучение на данни, за да разработи сложни вероятностни отговори, които могат да бъдат приложени в почти всяка ситуация или индустрия. Имайки това предвид, възприемането на машинно обучение в общността на предприятията нараства, тъй като компаниите се опитват да бъдат първите сред конкурентите си, които наистина прилагат машинно обучение по специфични начини.

Бизнес приложенията са само едната страна на потенциалния растеж на машинното обучение. Компаниите откриват също, че по-интелигентните технологии и по-интелигентните продукти ще отключат ново поколение по-функционални потребителски стоки и услуги.

Хората говорят за „върховата точка“ на машинното обучение като перфектна буря за напредък в хардуера, алгоритмите и данните. Harvard Business Review споменава и трите в юлско парче, обсъждащо чакащата експлозия от машинно обучение. Разбира се, големите данни са може би най-тромпетизираните в технологичната преса; от тези три елемента, големите данни вече избухнаха през последните 10 години. Самите алгоритми обаче също са се развили доста значително.

Друг компонент, за който толкова много хора говорят, е хардуерът, който задвижва по-широко разпространените приложения за машинно обучение.

По същество компаниите се насочват към процес на разработване на специфични за приложения платки и процесорни чипове, които са направени за работа с машинно обучение, а не да оборудват традиционните технологии на платките, за да се справят с големия брой входове и изчисления, участващи в вероятностното вземане на решения. Някои референтни технологии като Tensor Processing Unit или TPU на Google и други продукти, които са изградени специално, за да позволят изчисления на машинно обучение, например, чрез използване на програмируеми масиви от логически портални устройства.

Всички тези тенденции се събират, за да представят нарастващо търсене на системи за машинно обучение и умения, на които ръководителите и други обръщат много внимание, докато обмислят бъдещето на бизнес технологиите през 2018 г. и след това.