Proč lidé mluví o bodu zlomu pro strojové učení?

Q:

Proč lidé mluví o „bodu zlomu“ pro strojové učení?

Značný počet odborníků upozorňuje ostatní na myšlenku, že strojové učení je skutečně způsobeno explozí během několika příštích let jako vznikajícího průmyslu. Jako specifický prvek práce s umělou inteligencí se strojové učení spoléhá na sofistikované algoritmy a datové tréninkové sady, aby vyvinuly komplexní pravděpodobnostní odezvy, které lze aplikovat téměř na jakoukoli situaci nebo průmysl. S ohledem na to se nyní zavedení strojového učení v podnikové komunitě rozrůstá, protože společnosti se snaží být mezi svými konkurenty první, kdo strojové učení skutečně aplikoval konkrétním způsobem.

Podnikové aplikace jsou pouze jednou stranou potenciálního růstu strojového učení. Společnosti také zjišťují, že chytřejší technologie a chytřejší produkty odemknou novou generaci funkčnějších spotřebního zboží a služeb.

Lidé mluví o „bodu zlomu“ strojového učení jako o dokonalé bouři pokroku v hardwaru, algoritmech a datech. Harvard Business Review zmiňuje všechny tři z nich v červenci, kde diskutuje o probíhající explozi strojového učení. Samozřejmě, velká data jsou možná nejvíce trumpetovaná v tech tisku; z těchto tří prvků již velká data za posledních 10 let explodovala. Samotné algoritmy se však také značně vyvinuly.

Další součástí, o které tolik lidí mluví, je hardware, který řídí rozšířené aplikace strojového učení.

Společnosti se v zásadě pohybují směrem k procesu vývoje desek plošných spojů a procesorových čipů specifických pro aplikaci, které jsou vyráběny pro zvládnutí strojového učení, spíše než pro vybavování tradičních technologií desek plošných spojů pro zvládnutí velkého počtu vstupů a výpočtů zapojených do pravděpodobnostního rozhodování. Některé referenční technologie, jako je tenzorová jednotka Google nebo TPU a další produkty, které jsou speciálně konstruovány tak, aby umožňovaly výpočet strojového učení, například pomocí programovatelných logických hradlových polí.

Všechny tyto trendy se spojují a představují rostoucí poptávku po systémech strojového učení a dovednostech, které vedení a ostatní věnují velkou pozornost, protože uvažují o budoucnosti podnikové technologie v roce 2018 a dále.